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量子计算算法
Laura Marchetti 是比萨大学药学系的高级研究员，也是一名实验分子生物学家，他利用计算方法来定制生物分子工程并分析大数据集。Riccardo Nifosì 是 CNR-NANO 研究所 NEST 实验室的研究员。他是一名计算物理学家，致力于蛋白质和其他生物分子系统的分子建模，使用多尺度方法，包括分子动力学模拟和混合量子力学/分子力学方法。Pier Luigi Martelli 的专业知识包括使用计算方法（包括机器学习和深度学习）对生物大分子及其变体进行结构和功能表征。Eleonora Da Pozzo 是一名实验生物化学家，她利用计算方法对分子和潜在药物以及结合蛋白进行虚拟筛选，使用药效团模型。Valentina Cappello 是一名电子显微镜学家，从事生物医学表征领域的工作，并使用计算方法比较大成像数据集。 Francesco Banterle 是 ISTI-CNR（意大利比萨）的研究员，他在那里从事深度学习研究；即应用于成像、计算机图形学和计算机视觉的卷积神经网络。Maria Letizia Tricnavelli 是一位生物化学家，研究细胞在生存/死亡决策、分化过程和药物反应过程中使用的信号通路。Claudia Martini 是一位生物化学教授，在分子机制、信号转导系统、基因表达调节和神经退行性疾病的细胞分化方面拥有非常丰富的专业知识。Massimo D'Elia 是一位理论物理学家，主要通过计算方法研究量子场论和基本相互作用。收到日期：2022 年 6 月 16 日。修订日期：2022 年 8 月 15 日。接受日期：2022 年 9 月 8 日 © 作者 2022。由牛津大学出版社出版。这是一篇根据 Creative Commons 署名非商业许可条款发布的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/），允许在任何媒体上以非商业方式重新使用、发布和复制，但必须正确引用原始作品。如需商业重新使用，请联系 journals.permissions@oup.com
量子计算算法
Laura Marchetti 是比萨大学药学系的高级研究员，也是一名实验分子生物学家，他利用计算方法来定制生物分子工程并分析大数据集。Riccardo Nifosì 是 CNR-NANO 研究所 NEST 实验室的研究员。他是一名计算物理学家，致力于蛋白质和其他生物分子系统的分子建模，使用多尺度方法，包括分子动力学模拟和混合量子力学/分子力学方法。Pier Luigi Martelli 的专业知识包括使用计算方法（包括机器学习和深度学习）对生物大分子及其变体进行结构和功能表征。Eleonora Da Pozzo 是一名实验生物化学家，她利用计算方法对分子和潜在药物以及结合蛋白进行虚拟筛选，使用药效团模型。Valentina Cappello 是一名电子显微镜学家，从事生物医学表征领域的工作，并使用计算方法比较大成像数据集。 Francesco Banterle 是 ISTI-CNR（意大利比萨）的研究员，他在那里从事深度学习研究；即应用于成像、计算机图形学和计算机视觉的卷积神经网络。Maria Letizia Tricnavelli 是一位生物化学家，研究细胞在生存/死亡决策、分化过程和药物反应过程中使用的信号通路。Claudia Martini 是一位生物化学教授，在分子机制、信号转导系统、基因表达调节和神经退行性疾病的细胞分化方面拥有非常丰富的专业知识。Massimo D'Elia 是一位理论物理学家，主要通过计算方法研究量子场论和基本相互作用。收到日期：2022 年 6 月 16 日。修订日期：2022 年 8 月 15 日。接受日期：2022 年 9 月 8 日 © 作者 2022。由牛津大学出版社出版。这是一篇根据 Creative Commons 署名非商业许可条款发布的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/），允许在任何媒体上以非商业方式重新使用、发布和复制，但必须正确引用原始作品。如需商业重新使用，请联系 journals.permissions@oup.com
混合现实环境中 2D 和 3D 之间数据可视化转换的设计空间
在计算机图形学出现之前，抽象数据大多以 2D 形式表示，用于报告、书籍或海报的发布。同时，3D 表示仅限于空间数据的物理构造，如地理地球仪、化学、医学或建筑模型。具有合理图形能力的第一波台式计算机导致投射到 2D 屏幕上的 3D 数据表示激增。这可以说导致了 3D 图形的过度使用——例如 Tufte 和其他人非常讨厌的经典免费 3D 图表——早期对 2D 屏幕上 3D 可视化的研究证明了它们的局限性。此后，这导致信息可视化研究界在很长一段时间内围绕 2D 表示巩固信息可视化设计空间，以最佳方式安排 2D 屏幕。近年来，随着混合现实 (MR) 技术的兴起，我们需要重新考虑一些关于数据可视化“自然栖息地”的假设。混合现实 (MR) 耳机，例如 Microsoft HoloLens 2，终于实现了无线、强大的空间跟踪和具有合理视野的高分辨率立体渲染。这些耳机现在还可以了解其环境，映射房间中的表面并跟踪其用户的手势。我们可以渲染在环境中任何表面上明显投射的 2D 类图形，渲染从所述表面明显突出的 2.5D 类图形，或将它们悬浮在我们周围的 3D 空间中 - 所有这些都同样轻松且保真（图 2）。这项新功能为我们提供了沉浸式环境中数据可视化的新设计选择和可能性——也称为沉浸式分析 [ 10 , 41 ]。当然，我们应该继续以最佳方式可视化数据，无论是在 2D 表面还是在 3D 空间中。然而，借助 MR 提供的灵活性，我们可以考虑任何给定的可视化如何在两个环境（表面或空间）之间自由移动，以满足用户的需求。想象一下，只需用手抓住并拉动显示器中的 2D 可视化，即可将一些数据编码到第三空间维度（图 1a），从而将 2D 可视化暂时从显示器中挤出到 3D 中，或者从平板电脑中挤出可视化并将其悬浮在您面前的空间中（图 1b）。这些可视化还可以放置在任意表面上，模仿大型墙壁大小的 2D 显示屏，同时保留 3D 的灵活性（图 1c）。与此相反，我们还可以将 3D 可视化平面化为表面上的 2D，例如通过应用投影或创建横截面视图。在沉浸式环境中支持表面和空间之间的这些转换已被确定为沉浸式分析的重大挑战之一 [17]。虽然最近的工作（第 2 节）已经展示了涉及使用 2D 表面和显示器与 MR 结合进行数据可视化的应用，但我们特别关注可视化
部门专业化
1 应用地质学：煤地质学和有机岩石学、水文地质学、地质统计学、地下地震成像和钻孔地球物理测井、地球科学中的人工智能与机器学习 2 应用地球物理学：重力方法、磁学方法、地球物理信号处理、地震勘探、放射性测量方法、测井、电学方法、遥感与 GIS 应用、地震学、岩石物理学、岩石物理学、海洋地球物理勘探、地球与行星科学、大气科学、物理海洋学、高级数值与有限元分析及其在地球物理学中的应用、人工智能、机器学习与深度学习及其在地球物理学中的应用。3 化学与化学生物学：化学生物学/生物信息学/生物化学/有机化学药物化学。化学生物学/生物化学/有机化学/无机化学/物理化学/材料化学/理论化学/计算化学/生物信息学/药物化学4 化学工程：分子动力学模拟/分子热力学、过程系统工程、化学工程中的多相系统、微流体和CFD、复杂流体和软物质、纳米和先进功能材料、储能设备、可持续能源、生物过程工程和生物系统工程、石油炼制/石化/聚合物工程、碳捕获转化利用、电化学工程、膜科学与工程、工业安全与危害。 5 土木工程：交通工程 专业：路面工程、路面管理系统、基础设施规划与设计 岩土工程 专业：岩石与隧道工程、非饱和土力学、本构模型 结构工程 专业：结构健康监测、水资源工程 专业：计算流体动力学、地表水水文学、水资源规划与管理 6 计算机科学与工程：高性能计算机架构、自然语言处理、物联网、VLSI 设计和测试、交互式计算机、图形学、数据分析、生物信息学、云计算、进化计算、嵌入式系统、复杂性理论、形式化方法、社交网络、机器学习 7 电气工程：电气工程或电气工程同等学历或电气与电子工程学士学位：测量、仪器仪表、控制系统、电机、电力系统、电力驱动、电力电子、高压、能源系统、电子设备、微电子、光子学与光电子学、信号处理和任何其他与电气工程相关的学科。 8 电子工程：射频电路与器件、太赫兹技术、雷达与遥感、计算机视觉和图像处理、信息理论和信道编码、物联网、光信号处理、自由空间光通信、量子信息和计算、VLSI 信号处理、神经形态计算、VLSI 架构、纳米器件制造 9 环境科学与工程：任何工程学士学位，拥有环境/大气科学/土木/土壤和水/化学/机械/采矿/海洋/遥感与 GIS/生物技术工程硕士学位或理学硕士/文学硕士
Elsevier - 工程与计算机科学 - 书目列表 - 2020
1 0038-1101 00103 固态电子学 2 0967-0661 00123 控制工程实践 3 0968-090X 00130 交通研究 C 部分：新兴技术 4 1350-6307 00139 工程故障分析 5 0020-7403 00206 国际机械科学杂志 6 0735-1933 00208 国际传热传质通讯 7 0017-9310 00210 国际传热传质杂志 8 0022-5096 00220 固体力学与物理杂志 9 0301-9322 00234 国际多相流杂志 10 0306-4379 00236 信息系统 11 0306-4573 00244 信息处理与管理 12 1365-1609 00256 国际岩石力学与采矿科学杂志 13 0890-6955 00264 国际机床工具制造杂志 14 0196-8904 00269 能源转换与管理 15 0005-1098 00270 自动化杂志 16 0026-2714 00274 微电子可靠性 17 0020-7225 00278 国际工程科学杂志 18 0895-6111 00292 计算机医学成像与图形 19 0360-1323 00296 建筑与环境 20 0020-7683 00297 国际固体与液体工程杂志结构 21 0020-7462 00299 国际非线性力学杂志 22 0305-0548 00300 计算机与运筹学 23 0898-1221 00301 计算机与应用数学 24 0022-4898 00302 地球力学杂志 25 0094-114X 00303 机制与机器理论 26 0198-9715 00304 计算机、环境与城市系统 27 0094-5765 00310 宇航学报 28 0029-8018 00320 海洋工程 29 0021-9290 00321 生物力学杂志 30 0013-7944 00322 工程断裂力学 31 0031-3203 00328 模式识别 32 0016-0032 00334 富兰克林研究所杂志 33 0001-4575 00336 事故分析与预防 34 0098-1354 00349 计算机与化学工程 35 2214-5796 07502 大数据研究 36 0010-4825 00351 生物和医学中的计算机应用 37 0008-8846 00352 水泥和混凝土研究 38 0045-7949 00359 计算机与结构 39 0045-7930 00365 计算机与流体 40 0045-7906 00367 计算机与电气工程41 0097-8493 00371 计算机与图形学 42 0093-6413 00374 力学研究通讯 43 1476-9271 00379 计算生物学与化学 44 0098-3004 00398 计算机与地球科学 45 0360-8352 00399 计算机与工业工程 46 0376-0421 00415 航空航天科学进展 47 1367-5788 00429 控制年度评论 48 0360-1285 00474 能源与燃烧科学进展 49 0965-8564 00547 交通研究 A 部分：政策与实践 50 1359-4311 00630 应用热能工程51 0172-2190 00654 世界专利信息 52 0022-4375 00679 安全研究杂志 53 0734-743X 00700 国际冲击工程杂志 54 0736-5853 00703 远程信息处理和信息学
数字支付对业务增长的影响
计算机图形学，加拿大多伦多大学摘要这项经验研究研究了数字支付对业务增长的影响，强调了数字支付系统对商业运营各个方面的变革性影响。随着企业越来越多地采用数字支付技术，这项研究调查了这些系统如何影响收入的产生，运营效率，客户满意度和市场扩展。利用一种结合定量数据分析和定性案例研究的混合方法方法，该研究表明，数字支付有助于更快的交易，降低间接费用并增强客户参与度。此外，利用数字支付系统的企业会增加市场覆盖范围和竞争优势。这些发现强调了数字付款在推动业务增长方面的关键作用，并为寻求优化其付款策略的组织提供可行的见解。这项研究有助于更深入地了解数字支付的战略价值，并为旨在利用这些技术来持续增长和发展的企业提供实用建议。关键字：数字支付业务增长运营效率客户满意度市场扩展近年来，数字支付技术的快速发展已大大改善了全球商业的格局。采用数字支付，其中包括移动钱包，在线银行业务和非接触式交易等各种方法，已经改变了传统的商业惯例，并创造了新的增长机会。这种转变是由技术进步，增加消费者对便利性的偏好以及企业在数字经济中保持竞争力的需求所驱动的。数字付款提供了许多优势，包括减少交易时间，降低运营成本以及提高财务管理的准确性。这些好处促使各个部门的企业将数字支付系统集成到其运营中。因此，了解数字支付对业务增长的影响对于研究人员和从业者都至关重要。本研究旨在通过分析其对收入产生，运营效率，客户满意度和市场扩张的影响来研究数字支付系统的采用如何影响业务增长。通过采用混合方法方法，这项研究将对与数字付款相关的收益和挑战进行全面分析，并为寻求利用这些技术的企业提供实用见解。这项研究的结果将有助于更广泛地理解数字支付的战略价值，并帮助组织浏览不断发展的数字格局。随着企业继续拥抱数字化转型，了解数字支付在推动增长方面的作用和增强竞争优势对于维持和扩大市场业务至关重要。文献回顾了有关数字支付及其对业务增长的影响的文献，这反映了这项技术在现代经济中的重要性。这项研究中的关键主题包括数字支付的运营优势，它们对消费者行为的影响以及对业务绩效的更广泛影响。
人工智能/通用人工智能研讨会 - CARTA 第二阶段
Dimitris Metaxas，博士 Dimitris Metaxas 是罗格斯大学计算机科学系的杰出教授。他是 NSF IUCRC CARTA 第二阶段主任和罗格斯大学计算生物医学、成像和建模中心 (CBIM) 主任，自 2010 年以来一直负责 NSF IUCRC。他的研究重点是新型人工智能、机器学习、计算机视觉方法和医学图像分析方法。他一直在使用生成对抗方法和扩散模型、大型基础模型 (LLM、VLM)、人类可解释的人工智能、半监督和无监督学习方法开发用于图像和文本生成的新型人工智能方法，并将它们应用于计算机视觉和生物医学应用中的许多问题。他的研究得到了 NSF、NIH、AFOSR、DARPA、HSARPA 和 ONR 的支持。他是 2024 年动态数据驱动应用系统 (DDDAS) 会议的共同组织者、2026 年 IEEE/CVF 计算机视觉和模式识别 (CVPR) 的总主席以及 2025 年医学成像信息处理 IPMI 的总主席。他是美国医学和生物工程师学会院士、IEEE 院士和 MICCAI 学会院士。Metaxas 博士于 1986 年以最高荣誉获得希腊雅典技术大学文凭，1988 年获得马里兰大学理学硕士学位，1992 年获得多伦多大学博士学位。1992 年至 2002 年，他担任宾大终身教授，并于早期任职，自 2002 年起加入罗格斯大学并创立 CBIM。他发表过 800 多篇文章，培养了 67 多名博士生，在人工智能、计算机视觉、计算机图形学（1998 年基于其学生 Nick Foster 开发的软件制作的《移动“蚂蚁”中的水场景》）和医学图像分析领域开创了多种方法，并在顶级会议上获得了无数奖项。他拥有 10 项专利。Yelena Yesha 博士在迈阿密大学，Yelena Yesha 博士是弗罗斯特数据科学与计算研究所 (IDSC) 的 Knight 基金会数据科学与人工智能捐赠主席。在 IDSC，Yesha 博士还是机器学习和人工智能项目主任、创新官和国际关系主管。在创新职位上，Yesha 博士协助教师与政府和工业伙伴合作与大学合作，并咨询教师如何将研究想法发展为创新。 Yesha 博士是美国国家科学基金会加速实时分析中心 (CARTA) 的创始主任，该中心是一个由美国国家科学基金会资助的产学研合作研究中心 (I/UCRC)，旨在发展产学研和政府之间的长期合作伙伴关系。CARTA 与罗格斯大学新不伦瑞克分校、北卡罗来纳州立大学、马里兰大学巴尔的摩分校 (UMBC)、特拉维夫大学和迈阿密大学合作。Yesha 博士以作者或编辑的身份出版了 11 本书，并在著名期刊和会议论文集上发表了 200 多篇论文，她已获得总计超过 6500 万美元的外部资助。她目前正在与领先的工业公司和政府机构合作，研究区块链、网络安全和大数据分析领域的新创新技术，并将其应用于电子商务、气候变化和数字医疗。Yesha 博士是 IBM 高级研究中心的研究员。
CEGEP 入学资格
COMP 549 受大脑启发的人工智能 3 P - MATH 222、MATH 223 和 MATH 323；或同等学历。 COMP 551*** 应用机器学习 4 P - MATH 323 或 ECSE 205 或同等课程 COMP 559 计算机动画基础 4 P - MATH 222、MATH 223、COMP 206、COMP 250 COMP 562 机器学习理论 4 P - MATH 462 或 COMP 451 或（COMP 551、MATH 222、MATH 223 和 MATH 324）或 ECSE 551。ECSE 310 计算热力学 3 P - ECSE 200、ECSE 205、ECSE 222 ECSE 325 数字系统 3 P - ECSE 324 ECSE 405 天线 3 P - ECSE 206、ECSE 354 ECSE 412 离散时间信号处理 3 P - ECSE 206 ECSE 415介绍。计算机视觉 3 P - ECSE 205，（ECSE 206 或 ECSE 316）ECSE 420 并行计算 3 P - ECSE 427 ECSE 421 嵌入式系统 3 P - ECSE 324 ECSE 422 容错计算 3 P - ECSE 324 和（ECSE 250 或 COMP 250）ECSE 423 光子学基础 3 P - ECSE 354 ECSE 424 人机交互 3 P - （ECSE 324 和 ECSE 250）或（ECSE 324 和 COMP 250）或（COMP 251 和 COMP 273）ECSE 425 计算机架构 3 P - ECSE 324 ECSE 427 操作系统 3 P - （ECSE 324 或 COMP 273）ECSE 430光子器件与系统 3 P - ECSE 354，MIME 262 ECSE 431 VLSI CAD 简介。 3 P - ECSE 324、ECSE 331 ECSE 435 混合信号测试技术 3 P - ECSE 206、ECSE 335 ECSE 436 信号处理硬件 3 P - ECSE 206、ECSE 324、ECSE 325 ECSE 446 真实图像合成 3 P - （ECSE 205 和 ECSE 250）或（ECSE 202 和 ECSE 205 和 COMP 250）ECSE 450 电磁兼容性 3 P - ECSE 222、ECSE 331、（ECSE 353 或 ECSE 354）ECSE 451 EM 传输和辐射 3 P - ECSE 354 ECSE 460 电气设备 3 P - ECSE 464 ECSE 463 * 电力发电 3 P - （ECSE 362 或ECSE 461) ECSE 464 电力系统分析 3 P - ECSE 362 ECSE 465** 电力电子系统 3 P - ECSE 331、ECSE 362 ECSE 466 配电系统 3 P - ECSE 362 ECSE 467 电力通信 3 P - ECSE 464 ECSE 468 电力工业 3 P - ECSE 362 ECSE 469 电力保护 3 P - ECSE 464 ECSE 472 电路仿真和建模基础 3 P - ECSE 206、ECSE 331 ECSE 500 系统数学基础 3 ECSE 501 线性系统 3 C - ECSE 500 或获得讲师许可 ECSE 507 优化与最优控制 3 P - （ECSE 343 或 ECSE 543 或 ECSE 501 或 COMP 540 或获得讲师许可）ECSE 508 多智能体系统 3 P - ECSE 205 或同等学历 ECSE 509 概率与随机信号 2 3 P - （ECSE 206 或 ECSE 316），ECSE 205 ECSE 510 随机系统的过滤与预测 3 P - ECSE 500，ECSE 509 或同等学历 ECSE 516 非线性和混合控制系统 3 P - ECSE 500，ECSE 501 或同等学历 ECSE 519 半导体纳米结构与纳米光子器件 3 P - ECSE 354，(ECSE 433 或 ECSE 533) ECSE 521 数字通信 1 3 P - ECSE 408；C- ECSE 509 ECSE 526 人工智能 3 P - ECSE 324 ECSE 532 计算机图形学 4 P - ECSE 324 ECSE 543 电气工程中的数值方法 3 P - ECSE 324、ECSE 331、ECSE 251 ECSE 544 计算摄影 4 P - ECSE 205 和（ECSE 206 或 ECSE 316）ECSE 551*** 工程师机器学习 4 P - （ECSE 250 或 COMP 250）和（ECSE 205 或 MATH 323）； C- ECSE 343 或 ECSE 543 或 MATH 247 ECSE 552 深度学习 4 P - （ECSE 551 或 COMP 551） ECSE 554 应用机器人 4 P - ECSE 205、COMP 206、ECSE 250 和（ECSE 343 或 MATH 247）或同等学历。 ECSE 556 网络生物学中的机器学习 4 ECSE 557 自主智能系统伦理学简介 3 P - （ECSE 202 或 ECSE 250 或 COMP 250）和（ECSE 205 或 MATH 323）或经讲师许可； C - COMP 451 或 COMP 551 或 ECSE 551 或经讲师许可
电气工程课程 - 2024 年秋季
COMP 370 数据科学概论 3 P - COMP 206, COMP 250 或 ECSE 250 COMP 549 脑启发人工智能 3 P - MATH 222, MATH 223, MATH 323 COMP 551*** 应用机器学习 4 P - MATH 323 或 ECSE 205 或同等学历 COMP 559 计算机动画基础 4 P - MATH 222, MATH 223, COMP 206, COMP 250 COMP 562 机器学习理论 4 P - MATH 462 或 COMP 451 或（COMP 551, MATH 222, MATH 223, MATH 324）或 ECSE 551 ECSE 310 计算热力学 3 P - ECSE 200, ECSE 205, ECSE 222 ECSE 325 数字系统 3 P - ECSE 324 ECSE 405 天线 3 P - ECSE 206, ECSE 354 ECSE 412 离散时间信号处理 3 P - ECSE 206 ECSE 415 简介。计算机视觉 3 P - ECSE 205，（ECSE 206 或 ECSE 316）ECSE 420 并行计算 3 P - ECSE 427 ECSE 421 嵌入式系统 3 P - ECSE 324 ECSE 422 容错计算 3 P - ECSE 324 和（ECSE 250 或 COMP 250）ECSE 423 光子学基础 3 P - ECSE 354 ECSE 424 人机交互 3 P - （ECSE 324 和 ECSE 250）或（ECSE 324 和 COMP 250）或（COMP 251 和 COMP 273）ECSE 425 计算机架构 3 P - ECSE 324 ECSE 427 操作系统 3 P - （ECSE 324 或 COMP 273）ECSE 430光子器件与系统 3 P - ECSE 354，MIME 262 ECSE 431 VLSI CAD 简介。 3 P - ECSE 324、ECSE 331 ECSE 435 混合信号测试技术 3 P - ECSE 206、ECSE 335 ECSE 436 信号处理硬件 3 P - ECSE 206、ECSE 324、ECSE 325 ECSE 446 真实图像合成 3 P - （ECSE 205 和 ECSE 250）或（ECSE 202 和 ECSE 205 和 COMP 250）ECSE 450 电磁兼容性 3 P - ECSE 222、ECSE 331、（ECSE 353 或 ECSE 354）ECSE 451 EM 传输和辐射 3 P - ECSE 354 ECSE 460 电气设备 3 P - ECSE 464 ECSE 463 * 电力发电 3 P - （ECSE 362 或ECSE 461) ECSE 464 电力系统分析 3 P - ECSE 362 ECSE 465** 电力电子系统 3 P - ECSE 331、ECSE 362 ECSE 466 配电系统 3 P - ECSE 362 ECSE 467 电力通信 3 P - ECSE 464 ECSE 468 电力工业 3 P - ECSE 362 ECSE 469 电力保护 3 P - ECSE 464 ECSE 472 电路仿真和建模基础知识 3 P - ECSE 206、ECSE 331； ECSE 597 不能参加 ECSE 500 系统数学基础 3 ECSE 501 线性系统 3 C - ECSE 500 或获得讲师许可 ECSE 507 优化与最优控制 3 P -（ECSE 343 或 ECSE 543 或 ECSE 501 或 COMP 540 或 MATH 247 或获得讲师许可） ECSE 508 多智能体系统 3 P - ECSE 205 或同等学历 ECSE 509 概率与随机信号 2 3 P -（ECSE 206 或 ECSE 316），ECSE 205 ECSE 510 随机系统的过滤与预测 3 P - ECSE 500、ECSE 509 或同等学历 ECSE 516 非线性和混合控制系统 3 P - ECSE 500、ECSE 501 或同等学历 ECSE 519 半导体纳米结构与纳米光子器件 3 P - ECSE 354，(ECSE 433 或 ECSE 533) ECSE 521 数字通信 1 3 P - ECSE 408 或 ECSE 511；C- ECSE 509 ECSE 526 人工智能 3 P - ECSE 324 ECSE 532 计算机图形学 4 P - ECSE 324 ECSE 534 模拟微电子学 3 P - ECSE 335 ECSE 543 电气工程中的数值方法 3 P - ECSE 324、ECSE 331、ECSE 251 ECSE 544 计算摄影 4 P - ECSE 205、ECSE 206 ECSE 551*** 工程师机器学习 4 P - (ECSE 250 或 COMP 250) 和 (ECSE 205 或 MATH 323); C- ECSE 343 或 ECSE 543 或 MATH 247 ECSE 552 深度学习 4 P - （ECSE 551 或 COMP 551） ECSE 554 应用机器人 4 P - ECSE 205、COMP 206、ECSE 250、（ECSE 343 或 MATH 247）或同等学历 ECSE 556 网络生物学中的机器学习 4 P - 讲师许可 ECSE 562* 低碳发电工程 4 P - （ECSE 362 或 ECSE 461） ECSE 563 电力系统运行与规划 3 P - ECSE 362 ECSE 565** 电力电子学概论 3 P - ECSE 335、ECSE 362 ECSE 575 异构集成系统 3 P - ECSE 335 或讲师许可 PHYS 346 专业 量子物理学 3 P - PHYS 230、PHYS 232 或 PHYS 251 PHYS 434 光学 3 C - PHYS 342 或 PHYS 352，或经导师许可
ee-7.pdf
COMP 370 数据科学概论 3 P - COMP 206、COMP 250 或 ECSE 250 COMP 549 脑启发人工智能 3 P - MATH 222、MATH 223、MATH 323 COMP 551*** 应用机器学习 4 P - MATH 323 或 ECSE 205 或同等学历 COMP 559 计算机动画基础 4 P - MATH 222、MATH 223、COMP 206、COMP 250 COMP 562 机器学习理论 4 P - MATH 462 或 COMP 451 或（COMP 551、MATH 222、MATH 223、MATH 324）或 ECSE 551 ECSE 310 计算热力学 3 P - ECSE 200、ECSE 205、ECSE 222 ECSE 325 数字系统 3 P - ECSE 324 ECSE 405 天线 3 P - ECSE 206, ECSE 354 ECSE 412 离散时间信号处理 3 P - ECSE 206 ECSE 415 简介。计算机视觉 3 P - ECSE 205，（ECSE 206 或 ECSE 316）ECSE 420 并行计算 3 P - ECSE 427 ECSE 421 嵌入式系统 3 P - ECSE 324 ECSE 422 容错计算 3 P - ECSE 324 和（ECSE 250 或 COMP 250）ECSE 423 光子学基础 3 P - ECSE 354 ECSE 424 人机交互 3 P - （ECSE 324 和 ECSE 250）或（ECSE 324 和 COMP 250）或（COMP 251 和 COMP 273）ECSE 425 计算机架构 3 P - ECSE 324 ECSE 427 操作系统 3 P - （ECSE 324 或 COMP 273) ECSE 430 光子器件与系统 3 P - ECSE 354，MIME 262 ECSE 431 VLSI CAD 简介。3 P - ECSE 324、ECSE 331 ECSE 435 混合信号测试技术 3 P - ECSE 206、ECSE 335 ECSE 436 信号处理硬件 3 P - ECSE 206、ECSE 324、ECSE 325 ECSE 446 真实图像合成 3 P - （ECSE 205 和 ECSE 250）或（ECSE 202 和 ECSE 205 和 COMP 250）ECSE 450 电磁兼容性 3 P - ECSE 222、ECSE 331、（ECSE 353 或 ECSE 354）ECSE 451 EM 传输和辐射 3 P - ECSE 354 ECSE 460 电器 3 P - ECSE 464 ECSE 463 * 发电 3 P - （ECSE 362 或 ECSE 461) ECSE 464 电力系统分析 3 P - ECSE 362 ECSE 465** 电力电子系统 3 P - ECSE 331, ECSE 362 ECSE 466 配电网络 3 P - ECSE 362 ECSE 467 电网行为 3 P - ECSE 464 ECSE 468 工业电力 3 P - ECSE 362 ECSE 469 电网保护 3 P - ECSE 464 ECSE 472 电路仿真与建模基础 3 P - ECSE 206, ECSE 331; ECSE 597 无法参加 ECSE 500 系统数学基础 3 ECSE 501 线性系统 3 C - ECSE 500 或获得讲师许可 ECSE 507 优化与最优控制 3 P -（ECSE 343 或 ECSE 543 或 ECSE 501 或 COMP 540 或 MATH 247 或获得讲师许可） ECSE 508 多智能体系统 3 P - ECSE 205 或同等学历 ECSE 509 概率与随机信号 2 3 P -（ECSE 206 或 ECSE 316），ECSE 205 ECSE 510 随机系统的过滤与预测 3 P - ECSE 500、ECSE 509 或同等学历 ECSE 516 非线性和混合控制系统 3 P - ECSE 500、ECSE 501 或同等学历 ECSE 519 半导体纳米结构与纳米光子器件 3 P - ECSE 354，（ECSE 433 或 ECSE 533）ECSE 521 数字通信 1 3 P - ECSE 408 或 ECSE 511； C- ECSE 509 ECSE 526 人工智能 3 P - ECSE 324 ECSE 532 计算机图形学 4 P - ECSE 324 ECSE 534 模拟微电子学 3 P - ECSE 335 ECSE 543 电子工程中的数值方法 3 P - ECSE 324、ECSE 331、ECSE 251 ECSE 544 计算摄影 4 P - ECSE 205、ECSE 206 ECSE 551*** 工程师机器学习 4 P - （ECSE 250 或 COMP 250）和（ECSE 205 或 MATH 323）； C- ECSE 343 或 ECSE 543 或 MATH 247 ECSE 552 深度学习 4 P - （ECSE 551 或 COMP 551） ECSE 554 应用机器人 4 P - ECSE 205、COMP 206、ECSE 250、（ECSE 343 或 MATH 247）或同等学历 ECSE 556 网络生物学中的机器学习 4 P - 讲师许可 ECSE 562* 低碳发电工程 4 P - （ECSE 362 或 ECSE 461） ECSE 563 电力系统运行与规划 3 P - ECSE 362 ECSE 565** 电力电子概论 3 P - ECSE 335、ECSE 362 ECSE 575 异构集成系统 3 P - ECSE 335 或讲师许可 PHYS 346 专业 量子物理 3 P - PHYS 230、PHYS 232 或 PHYS 251 PHYS 434 光学 3 C - PHYS 342 或 PHYS 352，或经讲师许可