Pravin Chandra Trivedi教授(b。1953年3月3日),博士学位,博士。(美国),F.L.S。 (伦敦),F.B.5。,F.P.5。 !。 Trivedi教授担任植物学系主任兼协调员P.G. 生物技术课程(2003-06);大学发展委员会主任(2001-04);副校长,马哈拉哈学院(2000-03),是拉贾斯坦大学参议院,学术委员会和BOS植物学召集人的成员。 他在1983 - 84年在北卡罗来纳州立大学北卡罗来纳州立大学植物病理学系担任博士后研究员。 Trivedi教授在斋浦尔拉贾斯坦大学拥有35年的教学和研究经验。 他发表了250多篇研究论文,并在声誉期刊上审查了文章。 他已经编辑并撰写了110多本书,并指导了38 Ph.D.学生。 他曾是国家组织资助的20个主要研究项目的主要研究人员。 他是九个知名的学术机构的当选者。 Trivedi博士访问了几个主要的研究实验室,并在许多国际会议上发表了受邀的演讲。(美国),F.L.S。(伦敦),F.B.5。,F.P.5。!。Trivedi教授担任植物学系主任兼协调员P.G. 生物技术课程(2003-06);大学发展委员会主任(2001-04);副校长,马哈拉哈学院(2000-03),是拉贾斯坦大学参议院,学术委员会和BOS植物学召集人的成员。 他在1983 - 84年在北卡罗来纳州立大学北卡罗来纳州立大学植物病理学系担任博士后研究员。 Trivedi教授在斋浦尔拉贾斯坦大学拥有35年的教学和研究经验。 他发表了250多篇研究论文,并在声誉期刊上审查了文章。 他已经编辑并撰写了110多本书,并指导了38 Ph.D.学生。 他曾是国家组织资助的20个主要研究项目的主要研究人员。 他是九个知名的学术机构的当选者。 Trivedi博士访问了几个主要的研究实验室,并在许多国际会议上发表了受邀的演讲。Trivedi教授担任植物学系主任兼协调员P.G.生物技术课程(2003-06);大学发展委员会主任(2001-04);副校长,马哈拉哈学院(2000-03),是拉贾斯坦大学参议院,学术委员会和BOS植物学召集人的成员。他在1983 - 84年在北卡罗来纳州立大学北卡罗来纳州立大学植物病理学系担任博士后研究员。Trivedi教授在斋浦尔拉贾斯坦大学拥有35年的教学和研究经验。 他发表了250多篇研究论文,并在声誉期刊上审查了文章。 他已经编辑并撰写了110多本书,并指导了38 Ph.D.学生。 他曾是国家组织资助的20个主要研究项目的主要研究人员。 他是九个知名的学术机构的当选者。 Trivedi博士访问了几个主要的研究实验室,并在许多国际会议上发表了受邀的演讲。Trivedi教授在斋浦尔拉贾斯坦大学拥有35年的教学和研究经验。他发表了250多篇研究论文,并在声誉期刊上审查了文章。他已经编辑并撰写了110多本书,并指导了38 Ph.D.学生。他曾是国家组织资助的20个主要研究项目的主要研究人员。他是九个知名的学术机构的当选者。Trivedi博士访问了几个主要的研究实验室,并在许多国际会议上发表了受邀的演讲。
1.1.日常生活中的人工智能例证 1 1.2.未来人工智能 8 2.1。工业革命 4.0 12 2.2.电话银行 14 2.3.工业革命的时代发展 15 3.1.图灵机 19 3.2.图灵机演示 21 3.3.图灵机 22 3.4。图灵机可视化 23 3.5.图灵机转换图 26 4.1.机器学习 29 4.2.黑箱数据处理 32 4.3. Alpha Go 33 4.4。机器学习 34 5.1.深度神经网络 36 5.2.神经元如何工作 37 5.3.神经元数学方程 37 5.4.线性激活函数 38 5.5. Sigmoid 和 Tanh(非线性) 39 5.6。整流线性 39 5.7。具有隐藏层的神经网络架构 40 5.8.具有 2 个隐藏层的神经网络架构 40 6.1。 Matlab 45 7.1。模糊推理系统 52 7.2。清晰集图 54 7.3.模糊集图 55 7.4。脆皮逻辑 56 7.5。模糊逻辑 56 7.5。脆皮逻辑 56 7.6。酥脆套餐 58 7.7.模糊集 59 7.8。三角隶属函数 59 7.9.梯形隶属度 60 7.10 与集合隶属度相关的模糊值。 61 7.11。 1 型模糊逻辑系统结构 63
•下面列出的所有材料都符合威廉姆斯。使用此列表来确保每个学生在定义的课程区域中都有教学材料。•只有标题旁边标有美元标志($)标记的区域装备材料可以使用州教科书资金购买。•在同一所学校任教的所有年级都必须使用同一教科书。例如,所有四年级课程都必须使用同一教科书。•数字访问:所有教科书标题均包括数字资源,除非注释部分中另有说明。
1。电气要求:220 V,AC 50Hz。2。基于聚合物的8个具有升级性的毛细血管,具有自动采样板系统的自动DNA分析仪/测序仪,具有6个基于染料或更好的化学。3。CCD或带有固态长寿命激光探测器的最新高级技术摄像头。4。应具有最新版本的设备操作和数据收集软件。供应商/供应商应免费提供所有随后的设备操作和数据收集软件升级,从供应之日起五年。制造商证书/承诺应附有技术规范提供文件。5。应具有最新版本的经过验证的软件,用于碎片尺寸(法医str,简短的串联重复,基于人类的标识),并提供其他两个用户许可证,以及每个LICERNSE的必要硬件,包括网络和连接性。该软件应具有具有广泛安全性的功能,并审核功能支持最新发表的研究论文。6。遗传分析仪应在国际准则(例如DNA分析方法(SWGDAM))等国际准则上进行法医DNA分析验证。7。仪器应为支持所有市售的STR套件的开放平台。供应商/供应商应在这方面提交合格证书。8。y-STR(100个反应)。9。10。对最终用户实验室科学家的现场培训。11。0q&PQ文档。应提供基质标准,聚合物容器,毛细管阵列(36厘米),阳极和阴极缓冲液,去离子甲酰胺,试剂和消耗品和塑料软件等以及Str套件,即常染色体 - STR(200反应)。供应商还应提供交钥匙解决方案,以功能化仪器,但不限于:合适的反振动工作台,微型固定,微型,涡流,合适的可变容量移液,96个井板板板微型中心,合适的容量存储设备,适用于具有4'C温度和-20*C温度范围的PCR套件的合适能力,可用于保持4'C和-20*C温度范围的适用量设备及其最佳性能。完整的智商完成现场验证研究。12。兼容Ontine UPS与一个小时的备份(7 kVa)。13。应提供合适的高质量彩色打印机。
•下面列出的所有材料都符合威廉姆斯。使用此列表来确保每个学生在定义的课程区域中都有教学材料。•只有标题旁边标有美元标志($)标记的区域装备材料可以使用州教科书资金购买。•在同一所学校任教的所有年级都必须使用同一教科书。例如,所有英语10 AB的部分都必须使用相同的英语10 AB•在版权日期旁边标有“ D”的新版本的新版本可能很难与最初采用的版本一起使用,因此只能购买新课程和新学校。•数字访问:所有教科书标题均包括数字资源,除非注释部分中另有说明。
•自动移动机器人简介。Roland Siegwart和Illah R. Nourbakhsh,麻省理工学院出版社,2004年。•Howie Choset,Kevin Lynch,Seth Hutchinson,George Kantor Wolfram Burgard,Lydia Kavraki和Sebastian Thrun的机器人运动原理,理论算法和实施原理。b。参考书:•机器人运动计划,Jean-Claude Latombe,Kluwer学术出版商,1991年。•概率机器人塞巴斯蒂安·特伦(Sebastian Thrun)。•计划算法,史蒂文(Steven),M,拉瓦勒(Lavalle)。•机器人运动计划Jean Claude Latombe。•移动机器人技术的计算原理,Gregory Dudek和Michael Jenkin。•讲师也可以使用讲义和研究文章。c。目的:本课程侧重于运动计划,感知和推理的概念,这是移动自动驾驶汽车在跨越土地,海洋和空气的动态,非结构化的环境中智能操作所需的。在本课程中,学生将学习如何在非结构化环境中计划机器人的运动,并使用概率方法,这将使他们在不确定性的情况下自我定位并理解周围环境。这些方法将在模拟平台上实现,以关闭透明度循环,以在复杂领域的稳健交付,这些循环在复杂的字段中进行了强大的交付,这些循环通常不是为了容纳机器人而设计的。还将讨论智能机器人系统的案例研究。d。课程结果:完成该模块后,学生将能够:•了解各种运动计划算法并在各种环境中实施。•了解使用统计建模技术(例如高斯过程)的使用,以允许机器人解释传感器数据并理解其周围环境。•了解概率方法如何解决由于现实世界中非确定性而固有的不确定性。•能够适应并应用机器人概念来设计和开发针对不同应用领域的实用机器人解决方案。•了解如何使用Python语言和机器人中间件(例如ROS)在简单的移动机器人上实现概率方法。
摘要 学生批判性思维能力低下是本研究的主要问题。此外,在学习中,发现所使用的教科书不够多样化,没有指导学生发展他们的思维能力。最能发挥思维能力的学习模式是基于脑的学习(BBL),而阶段性明确、能纳入教科书的学习方法是科学的方法。本研究的目的是开发一本采用BBL模型的教科书,并辅以科学的方法来培养学生的批判性思维技能。所使用的开发模型是 ADDIE 模型,其中包括分析、设计、开发、实施和评估阶段。研究工具包括验证表、问卷和测试。研究数据包括从专家验证获得的产品验证数据、从学生反应问卷结果获得的产品反应数据以及从测试获得的学生批判性思维技能。使用定量和定性描述技术分析获得的数据。进行的数据分析显示,效度平均百分比分数 (PRS) 的实现结果为 84.74(有效),实现 PRS 的实用性为 80.59(实用),实现 PRS 的有效性为 89.31(有效)。进行的数据分析表明,开发的产品符合有效、实用和有效的标准,适合用作教科书。基于这些成果,开发基于脑学习模型的教科书产品是可行的,并且有利于培养学生的批判性数学思维能力。摘要 学生批判性思维能力低下是本研究的主要问题。此外,在学习中发现,所使用的教科书缺乏多样性,没有指导学生发展他们的思维能力。最能发挥思维能力的学习模式是基于脑的学习(BBL),而阶段明确、能纳入教科书的学习方法是科学的方法。本研究的目的是开发一本采用 BBL 模型的教科书,并辅以科学方法来教授学生的批判性思维技能。所使用的开发模型是ADDIE模型,其中包括分析、设计、开发、实施、评估等阶段。研究工具包括验证表、问卷和测试。研究数据包括从专家验证获得的产品验证数据、从学生回应问卷结果获得的产品响应数据以及从测试获得的学生批判性思维能力。使用定量和定性描述技术分析获得的数据。进行的数据分析表明,有效性平均百分比得分 (PRS) 为 84.74(有效标准),实用性达到 PRS 80.59(实用性标准),有效性达到 PRS 89.31(有效标准)。数据分析表明,开发的产品符合有效性、实用性和有效性的标准,适合作为教材使用。基于这些成果,开发基于大脑学习模型的教材产品是可行的,并且适合用于教授学生的数学批判性思维技能。