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牙科卫生学位计划的应用科学副学士第1页，共2个先决条件
大一新生秋季学期春季学期课程CR YR课程CR gr yr Engl 1301组成I 3 SPCH 1311语音交流简介，SPCH 1318人际关系沟通或SPCH 3121商业和专业交流
2024-2025 CWU 高中学院课程描述和先决条件科学学院 ANTH 107：人性：过去和现在 (5)。
2024-2025 CWU 高中课程描述和先决条件科学学院 ANTH 107：人类：过去和现在 (5)。使用考古学、生物学、文化和语言人类学方法和观点探索从最早的人类祖先到今天世界各地的人类。BIOL 101：生物学基础 (5)。介绍应用于人类、社会和环境的分子、细胞、有机体、群落和生态系统层面的科学研究和生物学基本原理。BIOL 201：人体生理学 (5)。介绍人体细胞、器官和器官系统与健康和福祉、当前发展和社会的关系。ENST 201：地球作为生态系统 (5)。介绍我们的星球是一个有限的环境，具有某些对生命至关重要的特性，并将探索地球的物理、化学、地质和生物过程的动态性质及其相互关联的“系统”。ENST 202：环境与社会（5）。环境问题的物理和文化维度，特别强调生态系统、基本资源、人口动态和文化之间的相互作用。GEOG 101：世界区域地理（5）。介绍世界主要地区的动态景观，研究社会经济、政治、人口、文化和环境模式、过程和问题。GEOG 107：我们的动态地球（5）。复杂的天气、气候、水、地貌、土壤和植被构成了地球在空间和时间上的物理环境。结合地图解释和科学分析来了解各种景观以及人类对这些景观的影响。GEOG 111：地图的力量（4）。探究地图和定位技术（包括在线地图、GPS、地理信息系统 (GIS)、Google Earth 和虚拟现实）的解决问题潜力和社会影响。讨论批判性地图阅读、隐私和社会正义制图。
映射途径：在美国R1机构中AI/ML/DS的先决条件结构的比较分析
摘要 - 本研究的完整论文着重于人工智能，机器学习和数据科学教育的挑战，这些挑战通常涉及广泛的先决条件，以限制学生的访问。在这些领域的早期进入课程对于实现早期本科研究的参与至关重要，从而提高学术保留率至关重要。我们分析了人工智能，机器学习和数据科学课程的课程结构和先决条件，这些课程被称为“人工智能”课程，这些课程在美国的50个Research-1机构的计算部门提供并进行了系统评价。我们的分析专门针对Research-1机构，以其“非常高的研究活动”认可，以调查在本科教育旅程中为学生准备人工智能研究的过程和相关时间表。具体来说，我们对学生最早接触这些课程和机构的常见和不同的方法来结构先决条件感兴趣。因此，我们分析了50所研究1大学的课程课程，重点是人工智能课程的结构和先决条件。我们在收集其他信息的同时根据课程描述进行了分类，例如产品的频率和课程水平（第一年，二年级等）。系统地分解先决条件，我们采用了开放编码来开发统一的代码手册来识别直接的先决条件。我们使用先决条件来构建先决条件链，以确定这些课程的最早暴露水平。最后，我们对课程和机构进行了聚类分析，以了解课程设计中的常见和不同方法。结果表明，公共研究-1机构提供的课程比私人机构提供了更大的曝光率和更少的先决条件，这两者都提供了易于访问的入门课程。数据科学需要更少的初始接触，而机器学习需要更多的先决条件。人工智能课程的标准要求包括算法基础和CS1，机器学习课程需要更多的数学准备。总体而言，这项研究认识到研究1机构的课程框架中的相当多样性，提供了有关标准化人工智能教育的复杂性和潜在途径的详细观点。这项研究鼓励机构修改其课程，以扩大人工智能的教育访问，以增加本科参与人工智能研究。
H2F-I 课程先决条件 1. H2F 集成商第 1 阶段（...
4. 不接受临时档案。永久档案可通过课程管理器申请豁免。如果永久档案在课程开始日期后 1 年内未接受审核和/或阻止士兵执行 FM 7-22 中的演习，则豁免将被拒绝。5. E5-E7 军衔优先。所有 E5 及以上军衔均可注册。E4 将在获得第一名 O-5 指挥官认可后予以考虑。
第 101 届 ABN DIV（AASLT）探路者学校先决条件......
2024 年 2 月 14 日 — b. 来自以下军种之一：IN、AR、AV、EN、TC、FA、MI、MP、QM、OD、LG、SC 和 SF。c. 被分配至第 101 ABN DIV（空中突击）。
开发用于溺水检测的计算机视觉系统的先决条件
在本综述中，我们介绍了在计算机视觉领域应用的关键方法和图像分析方法。到目前为止，已经开发了许多不同的图像处理算法，包括： - 卷积神经网络（CNN） - 循环神经网络（RNN） - 深层生成的概率模型 - 基于编码器的神经网络，但是，卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中尤其卓越了图像分类任务和对象攻击任务和对象攻击。他们的成功可以归因于他们考虑图像的二维结构的能力，这比多层感知器是一个优势。CNN由几层组成，每个层都负责处理图像并提取特定特征。这些网络采用三个关键的架构思想来对规模变化，旋转，翻译和空间扭曲进行鲁棒性。这些想法包括使用卷积层用于图像处理，降低空间维度的子采样以及用于数据归一化的激活层。因此，他们使用： - 局部接受场，提供神经元之间的局部二维连通性。- 共享的突触权重，可以在图像中任何地方检测特定特征并减少重量系数的总数。*通讯作者：landwatersun@mail.ru
淡马锡理工学院课程先决条件
• 3D 交互式媒体技术 • 航空电子 • 航空航天工程 • 应用人工智能 • 建筑技术与建筑服务 • 大数据与分析 • 大数据管理与治理 • 生物医学工程 • 生物医学信息学与工程 • 商业智能与分析 • 清洁能源 • 计算机工程 • 网络与数字安全 • 网络安全与数字取证 • 数字取证 • 电子 • 金融商业信息学 • 游戏与娱乐技术 • 游戏设计与开发 • 绿色建筑与可持续性 • 信息通信与网络工程 • 信息管理 • 信息技术 • 交互式媒体信息学 • 互联网与多媒体开发 • 媒体与通信技术 • 机电一体化 • 微电子学 • 移动与网络服务 • 移动与无线计算 • 电信