这是 SCSE 和 SPMS 联合提供的全日制四年制直接荣誉理学学士学位课程,面向渴望掌握整合计算机科学和统计学协同学科需求的学生。该计划特别针对有远见的学生,他们有动力和热情利用他们在数据科学和人工智能 (AI) 方面的知识为社会紧迫挑战寻找创新解决方案。该课程将为学生提供解决不同应用领域的实际问题的机会,包括科学和技术、医疗保健和临床医学、商业和金融、环境可持续性等。
1.[计算入门] 1 位加法器和半加器有什么区别,如何组合它们来构建 N 位加法器?2.[计算入门] 定义正则表达式,给出如何使用它们处理文本数据的示例 3.[人工智能入门] 用于学习前馈神经网络参数的反向传播算法。4.[人工智能入门] 数据挖掘中考虑的问题的基本类别(例如聚类和分类算法)。5.[编程入门] 根据示例简要描述以下机制:map、filter、zip 和列表推导。6.[编程入门] 简要描述 Python 中提供的面向对象原则。7.[编程入门] 简要描述 Python 中提供的基本数据结构。8.[人工生命和认知系统] 解释进化算法/进化策略/遗传编程/蚁群优化/粒子群优化的工作原理。9.[人工生命和认知系统] 列举认知架构的组成部分并讨论其用途。10.[概率简介] 描述条件概率、全概率定理和
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主管和社会工程目前是IT安全性的主题。因此,对本学士学位论文进行了几个来源,以识别当前的攻击媒介和合适的同源官方的保护措施。还讨论了人类风险因素以及相关的攻击和措施。之后,进行了48名参与者的定量调查,以捕获当前的安全措施及其记录方式。在评估评估时,可以说,除其他外,尤其是在公司中没有观察到员工本人的风险。例如,社会工程培训甚至没有在一半的受访者中进行。该学士学位论文尤其旨在考虑到哪种同种型官员想要重新引入或希望安全地制定您当前的同源官方解决方案。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师,他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁,涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问,专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外,他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官;为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
经过简短的历史审查,我们将从波浪力学的角度介绍量子理论的基础。这包括对波函数,概率解释,操作员和schrödinger方程的讨论。然后,我们将考虑简单的一维散射和绑定的状态问题。接下来,我们将涵盖从更现代的角度进行量子力学所需的数学基础。我们将回顾矩阵力学和线性代数的必要元素,例如查找特征值和特征向量,计算矩阵的痕迹,并找出矩阵是遗传学还是单位。然后,我们将介绍狄拉克符号和希尔伯特的空间。然后,量子力学的假设将被形式化并用示例进行说明。
本课程专为工程专业二年级学生量身定制,深入探讨工程背景下的职业健康与安全 (OHS) 原则和实践。它探讨了管理工作场所安全的法律、道德和监管框架,特别关注工程行业。主题包括危险识别和风险评估、安全管理系统、人体工程学、工业卫生、个人防护设备 (PPE)、应急准备和事故调查。学生将学习分析工作场所危险、制定危险控制策略并实施安全协议以降低风险。案例研究和现实世界的例子将用于说明关键概念并培养 OHS 管理中的批判性思维。
工学学士课程成果 (PO)(机电一体化工程) 工学学士毕业生机电一体化课程将具有课程成果 (PO) 毕业生属性 (GA)
单元1(10小时)能量的形式1.1简介 - 各种形式的能量 - 热,声音,光电气,磁,化学,核,机械,弹性,重力能源1.2能源的类型 - 可再生 - 可再生 - 可再生能源2(10小时)能源消耗和需求2.1能源消耗 - 能源消耗(人均)和经济增长2.2全球能源消耗 - 能源需求 - 初级能源需求和累积能源需求单元3(10小时)能源资源3.1不可再生能源资源的能源途径 - 可再生能源和替代品的年龄3.2能源开发 - 能源需求和未来的前景4(9小时)能源危机其原因和解决方案4.1简介:能源危机的原因:过度消费,过度人口,基础设施未探索的可再生能源方案 - 发电厂的调试4.2朝着可再生能源源迈入可再生能源 - 能源保护实践 - 技术级别的渐变和策略以满足能源需求5(39HR>)39hr>。
模块3[8L] 数列和级数:数列和级数收敛的基本概念;收敛检验:比较检验、柯西根检验、达朗贝尔比检验(这些检验的语句和相关问题)、拉贝检验;交错级数;莱布尼茨检验(仅语句);绝对收敛和条件收敛。 模块4[10L] 多元函数微积分:多元函数简介;极限和连续性、偏导数、三元以下齐次函数和欧拉定理、链式法则、隐函数的微分、全微分及其应用、三元以下雅可比矩阵最大值、最小值;函数的鞍点;拉格朗日乘数法及其应用;线积分的概念,二重和三重积分。模块 5[10L] 向量微积分:标量变量的向量函数,向量函数的微分,标量和向量点函数,标量点函数的梯度,向量点函数的散度和旋度,