主讲教师:Chittaranjan Hota 教授 (hota@hyderabad.bits-pilani.ac.in) 范围和目标 本课程从计算机科学的角度向学生介绍人工智能的基本概念和方法。人工智能关注一系列特定的问题,并开发了一套解决这些问题的特定技术。本课程的重点是研究开发智能程序所需的知识表示方法、推理和算法。人工智能不仅致力于构建智能实体,而且还允许理解它们。本课程将使学生了解如何使用经典的符号方法对计算机进行编程,使其以通常归因于人类“智能”的方式运行。人工智能目前涵盖了各种各样的子领域,如感知、逻辑推理、证明数学定理和诊断疾病等。人工智能使计算机工程师能够借助一套工具和方法系统化和自动化智力任务。本课程研究的方法可应用于人类智力活动的任何领域。作业部分将强调使用 C/C++、Python、R 等。学生将被要求在现实世界的问题解决中使用搜索策略、游戏程序(如国际象棋或井字游戏)、规划器、仅具有推理引擎的小型专家系统外壳、使用 TMS 或贝叶斯网络等模型在不确定性下进行推理的程序、自然语言理解程序以及使用联结主义模型(如神经网络)的机器学习领域的程序。教科书 T1 Stuart Russell 和 Peter Norvig,《人工智能:一种现代方法》,Pearson 教育,第 3 版,2009 年。参考书 R1 George F. Luger 人工智能:复杂问题解决的结构和策略,第四版,Pearson,2002 年。R2 DW Patterson,《人工智能与专家系统简介》,PHI,2002 年。 R4 Elaine Rich 和 Kevin Knight,《人工智能》,Tata McGraw Hill,第二版,2002 年。
LARPD 是一个规模庞大、管理良好的独立特别区。它拥有广泛多样的设施和广受欢迎的项目。事实上,大多数项目都一直超额认购,需求超出了可以满足的范围。董事会和员工经验丰富,力求扩大、更新和进一步改善娱乐和公园项目和设施。主要障碍是资金。虽然该区的财政状况目前强劲,但资金不足以满足长期维护、升级和更换需求。资金也不足以开发新的公园和设施,以满足社区日益增长和变化的需求。该计划的核心重点是确定该区的长期需求、满足这些需求的成本,然后计划获得所需的资金。
多年来,恩宾(Nimbin)发展的生活方式允许表达自由和发展特别可持续和环境低影响的住房。但是,这造成了一些问题,例如生活在极简主义住房中的人们,经常植被且经常植被且在服务不良的地区,道路和基础设施差。我们的社区在其人民和他们之间的社区联系中拥有令人难以置信的资源,提供了解决其他不太统一和共同经营社区无法希望获得的自然灾害的机会。
季节识别:在冬季过后,水松树长出叶子的时间可能比其他树种要长。五月和六月,水松树可能仍在重新长出叶子,同时开始开出黄绿色的小花。这些花将在十月左右成熟为小的紫黑色果实。秋天,水松树的叶子颜色从鲜艳的黄色和橙色到鲜红色甚至紫色不等。
Birdsong小儿会议提供了各种基于病例的,临床实践的讲座和讲习班,涵盖了与医生,高级实践提供者,护士和其他儿科和家庭实践环境中的广泛主题。
1.以 ZL6205 为例,先简单介绍一下 ........................................................................ 1 2.直接上拉使能 ........................................................................................................... 2 3.电阻分压使能 ........................................................................................................... 3 4.其他使能应用 ........................................................................................................... 4 5.免责声明 ................................................................................................................... 6
摘要 阿拉巴马大学亨茨维尔分校研究生院 学位 哲学博士 学院/系工程/电气与计算机工程 候选人姓名 Grant Bergstue 标题 通过叉形光栅的莫尔图像进行运动跟踪
世界顶级高性能计算设施之一 劳伦斯利弗莫尔是顶级高性能计算设施利弗莫尔计算 (LC) 的所在地。LC 拥有超过 3.28 百亿亿次浮点运算的峰值计算能力和众多 TOP500 系统,包括排名第一的 2.79 百亿亿次浮点运算 El Capitan 系统、294+ 千万亿次浮点运算 Tuolumne 系统和 125 千万亿次浮点运算 Sierra 系统。这些旗舰超级计算机支持 GPU,能够以前所未有的分辨率生成 3D 多物理场模拟,满足各种关键任务需求。LLNL 还与 Cerebras Systems 和 SambaNova 等行业合作伙伴合作,将尖端人工智能硬件与顶级高性能计算机相结合,以提高模型的保真度并管理不断增长的数据量,从而提高速度、性能和生产力。LC 平台由我们经 LEED 认证的创新基础设施、电力和冷却设施提供支持;存储基础设施包括三种文件系统和世界上最大的 TFinity 磁带档案库;以及最高质量的客户服务。我们的软件生态系统展示了我们在许多大型开源项目中的领导地位,从带有 Lustre 和 ZFS 的 TOSS 到获得 R&D 100 奖的 Flux、SCR 和 Spack。
两片石墨烯以扭曲的方式堆叠在一起,形成一个系统,该系统最近引起了人们的极大兴趣,因为它具有令人着迷的电子特性,这些特性通常出现在由此产生的莫尔超晶格的尺度上,而莫尔超晶格通常比石墨烯晶格常数大 10 到 100 倍。特别是对于小的扭曲角度,莫尔超晶格常数在 10-20 纳米范围内,这使得扫描探针显微镜 (SPM) 成为研究扭曲双层系统的理想工具。通过本应用说明,我们展示了具有纳米级横向分辨率的 attoAFM I 低温显微镜如何配备先进的 AFM 模式,如导电尖端原子力显微镜 (ct-AFM) 和压电响应力显微镜 (PFM),可用于探索扭曲双层的电气和机电特性。
成就 60 多年来,LLNL 的研究人员和同事们一直致力于实现聚变点火,这是科学界最具挑战性的目标之一。2022 年 12 月 5 日的一项实验通过了这一历史性里程碑,为 HED 科学开辟了新前景,并使我们能够获得与未来库存管理相关的新机制。 为了支持 HED 科学,LLNL 开发了多种诊断方法,这些方法对于在短时间尺度上以及在高密度和高温下测量材料特性是必不可少的。 LLNL 的研究人员开发了高速摄像机,使用能够探测超致密材料的 x 射线,以优于 1/10 纳秒的时间分辨率创建实验的“电影帧”。 能够使用晶体 x 射线散射测量材料结构变化的仪器使科学家能够更新固体转变模型。 利弗莫尔的研究人员还利用机器学习和人工智能等新兴科学领域来提高 HED 模拟能力。