XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System教学
高级合成生物学教学大纲
合成生物学是一个新兴的研究领域，科学家可以构建新的生物系统并重新设计现有的生物系统。我们修改基因组的能力深刻影响了我们进行科学研究或设计新医疗疗法的方式。重新发明生物学所产生的新兴后果已经开始影响社会。例如，工程化的人类免疫 T 细胞 (CAR-T) 以出色的表现治愈了癌症 1 ，或“离体”基因疗法成功治愈了严重的遗传疾病，如“泡泡男孩” 2 或镰状细胞病 3 。此外，还出现了多种非医疗应用。已经开发出生长更快的转基因鲑鱼 4 ，或腐烂较少的“CRISPR 蘑菇” 5 。也许有一天，合成生物学可以帮助复活灭绝的物种 6 。生物技术将对我们的生活产生越来越大的影响。
课程安排及教学大纲
RBT 级数据库和数据库用户 - 简介、数据库方法的特点、使用 DBMS 方法的优势、数据库应用程序的历史、数据库系统应用程序、数据库系统的用途、数据视图 - 数据抽象、实例和模式。数据库系统概念和架构 - 数据模型、数据库语言 - DDL、DML、应用程序的数据库访问、事务管理、数据存储和查询、数据库用户和管理员、数据库系统结构、数据库系统的历史。使用实体 - 关系 (ER) 模型进行数据建模 - 使用高级概念数据模型进行数据库设计、示例数据库应用程序、实体类型、实体集、属性和键、关系类型、关系集、角色和结构约束、弱实体类型、优化 COMPANY 数据库的 ER 设计、ER 图、命名约定和设计问题、其他符号示例：UML 类图、高于二级的关系类型、另一个示例：UNIVERSIAL 数据库关系数据模型和关系数据库约束 - 关系模型概念、关系模型约束和关系数据库模式、更新操作、事务和处理约束违规。
考试和教学大纲方案
6.1。计算机科学与工程技术学士学位（CSE）53 6.2。 信息技术技术学士学位（IT）65 6.3。 计算机科学技术技术学士学位（CST）77 6.4。 信息技术与工程技术学士学位（ITE）89 6.5。 电子技术技术学士学位（ECE）101 6.6。 电气工程技术学士学位（EE）113 6.7。 电气和电子工程技术学士学位（EEE）125 6.8。 仪器和控制工程技术学士学位（ICE）137 6.9。 机械工程技术学士学位（ME）149 6.10。 土木工程学士学位（CE）161 7。 仅提供给核心工程学科的次要专业化172 7.1。 新兴地区选修小组（用于较小的专业化） - 仅适用于核心学科（EAE）计算机科学与工程技术学士学位（CSE）53 6.2。信息技术技术学士学位（IT）65 6.3。 计算机科学技术技术学士学位（CST）77 6.4。 信息技术与工程技术学士学位（ITE）89 6.5。 电子技术技术学士学位（ECE）101 6.6。 电气工程技术学士学位（EE）113 6.7。 电气和电子工程技术学士学位（EEE）125 6.8。 仪器和控制工程技术学士学位（ICE）137 6.9。 机械工程技术学士学位（ME）149 6.10。 土木工程学士学位（CE）161 7。 仅提供给核心工程学科的次要专业化172 7.1。 新兴地区选修小组（用于较小的专业化） - 仅适用于核心学科（EAE）信息技术技术学士学位（IT）65 6.3。计算机科学技术技术学士学位（CST）77 6.4。信息技术与工程技术学士学位（ITE）89 6.5。 电子技术技术学士学位（ECE）101 6.6。 电气工程技术学士学位（EE）113 6.7。 电气和电子工程技术学士学位（EEE）125 6.8。 仪器和控制工程技术学士学位（ICE）137 6.9。 机械工程技术学士学位（ME）149 6.10。 土木工程学士学位（CE）161 7。 仅提供给核心工程学科的次要专业化172 7.1。 新兴地区选修小组（用于较小的专业化） - 仅适用于核心学科（EAE）信息技术与工程技术学士学位（ITE）89 6.5。电子技术技术学士学位（ECE）101 6.6。 电气工程技术学士学位（EE）113 6.7。 电气和电子工程技术学士学位（EEE）125 6.8。 仪器和控制工程技术学士学位（ICE）137 6.9。 机械工程技术学士学位（ME）149 6.10。 土木工程学士学位（CE）161 7。 仅提供给核心工程学科的次要专业化172 7.1。 新兴地区选修小组（用于较小的专业化） - 仅适用于核心学科（EAE）电子技术技术学士学位（ECE）101 6.6。电气工程技术学士学位（EE）113 6.7。 电气和电子工程技术学士学位（EEE）125 6.8。 仪器和控制工程技术学士学位（ICE）137 6.9。 机械工程技术学士学位（ME）149 6.10。 土木工程学士学位（CE）161 7。 仅提供给核心工程学科的次要专业化172 7.1。 新兴地区选修小组（用于较小的专业化） - 仅适用于核心学科（EAE）电气工程技术学士学位（EE）113 6.7。电气和电子工程技术学士学位（EEE）125 6.8。仪器和控制工程技术学士学位（ICE）137 6.9。 机械工程技术学士学位（ME）149 6.10。 土木工程学士学位（CE）161 7。 仅提供给核心工程学科的次要专业化172 7.1。 新兴地区选修小组（用于较小的专业化） - 仅适用于核心学科（EAE）仪器和控制工程技术学士学位（ICE）137 6.9。机械工程技术学士学位（ME）149 6.10。 土木工程学士学位（CE）161 7。 仅提供给核心工程学科的次要专业化172 7.1。 新兴地区选修小组（用于较小的专业化） - 仅适用于核心学科（EAE）机械工程技术学士学位（ME）149 6.10。土木工程学士学位（CE）161 7。仅提供给核心工程学科的次要专业化172 7.1。新兴地区选修小组（用于较小的专业化） - 仅适用于核心学科（EAE）
课程与教学大纲
1. 理解和分析算法的空间和时间复杂度。 2. 确定适合给定问题的数据结构。 3. 在各种实际应用中实现图形算法。 4. 实现用于查询和搜索的堆和树。 5. 在高级数据结构操作中使用基本数据结构。 6. 在各种实际应用中使用搜索和排序。 模块：1 函数增长 3 小时 算法和数据结构的概述和重要性 - 算法规范、递归、性能分析、渐近符号 - Big-O、Omega 和 Theta 符号、编程风格、编码细化 - 时空权衡、测试、数据抽象。模块：2 基本数据结构 6 小时 数组、堆栈、队列、链表及其类型、线性数据结构的各种表示、操作和应用 模块：3 排序和搜索 7 小时 插入排序、合并排序、线性时间排序-排序的下限、基数排序、双调排序、鸡尾酒排序、中位数和顺序统计-最小值和最大值、预期线性时间内的选择、最坏情况线性时间内的选择、线性搜索、插值搜索、指数搜索。 模块：4 树 6 小时 二叉树-二叉树的性质、B 树、B 树定义-B 树上的操作：搜索 B 树、创建、分裂、插入和删除、B+ 树。 模块：5 高级树 8 小时 线程二叉树、左撇子树、锦标赛树、2-3 树、伸展树、红黑树、范围树。模块：6 图表 7 小时 图表表示、拓扑排序、最短路径算法 - Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法、最小生成树 - 反向删除算法、Boruvka 算法。 模块：7 堆和哈希 6 小时 堆作为优先级队列、二叉堆、二项式和斐波那契堆、哈夫曼编码中的堆、可扩展哈希。 模块：8 当代问题 2 小时 总授课时长：45 小时 教科书 1. Cormen, Thomas H.、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest 和 Clifford Stein。算法简介。麻省理工学院出版社，2022 年。 参考书 1. Skiena, Steven S. “算法设计手册（计算机科学文本）”。第 3 版
USAID |卢旺达 - 教学材料供应链活动
●大学学位，学士学位，在社会科学或同等学历上。教育，社会科学，商业/供应链管理或同等优先的硕士学位； ●在教育领域内的发展援助活动中，至少有10年的连续经过验证的工作经验，最好在书籍供应链管理/能力建设方面具有捐助者资助的项目，包括至少4年的管理经验； ●展示了图书供应链中的技术专业知识； ●具有人际交往和书面沟通技巧的证据，具有与主要政府，私营部门和发展伙伴参与者建立积极关系的能力。●战略规划经验和财务管理监督至关重要； ●对卢旺达教育系统的扎实知识，尤其是影响教学材料供应链的问题； ●展示了熟悉的计划管理和美国国际开发署报告机制； ●在管理USAID资助的计划以及对美国国际开发署的财务管理系统和报告要求方面的知识方面的事先经验； ●能够管理国际和国家分包商的财团； ●展示了发展中国家能力建设和专业发展的经验和知识； ●有效的口头和书面沟通技巧，以制作正式和非正式的演讲，并用英语撰写专业和分析报告和计划文件； ●高度期望的Kinyarwanda，法语和/或斯瓦希里语的熟练程度。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术