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World File Search System数学知识
innodoct/20
摘要，如今，大学的大多数学生都来自So-So-sed Generation从小就使用了这些学生，例如互联网，手机，平板电脑和笔记本电脑，开发了某些技能。但是，这些学生中的绝大多数都有一些缺陷，例如对数学知识，动机的稀缺水平，集中度或逻辑推理的水平稀缺（他们想迅速理解一切）。必须改善这些特征是教师艰苦的工作。考虑了这些数字技能并减轻某些学生观察到的缺陷。本文介绍了在业务统计课程中使用新方法学技术的影响的分析。这项工作着重于通过使用新的数字工具（例如视频失误，屏幕截图和翻转教室）结合神经教育技术来增加学生动机的问题。我们的假设是通过增加动力来减轻学生的缺陷。对一组学生进行了多个线性回归模型。经验结果通常表明，女性利用这种方法比男性更好。此外，如果在传统班级中实施了其他方法论工具，则具有“良好”表现的学生达到更好的产出（更高的最终分数和更深入的知识）。虽然“坏”学生没有改善。
C.T. Shaw，《使用计算流体动力学》，Prentice Hall，1992 年
直到最近，CFD 的用户都是专家，可能受过博士级培训，在研发部门工作。然而，现在该技术在工业和学术界都得到了更广泛的应用，因此它被用于深入了解流体运动的许多方面。这种日益广泛的使用是因为现在市场上有许多商业 CFD 软件包，因此用户不必编写自己的程序即可获得流动结果。虽然该软件广泛可用，但学习 CFD 以及如何使用它进行模拟的手段往往仅限于大学和理工学院的经验后课程，这些课程假定的知识水平可能太高，或者仅限于软件供应商开设的课程，向用户展示如何运行特定的软件产品。此外，还有几篇技术文本描述了建模过程的详细数学知识，但这些文本对于软件用户来说往往过于技术化。因此，随着用户种类的增加，需要一份通用文本，作为使用 CFD 分析流动问题的入门指南，并描述用户要获得合理结果必须进行的分析的各个阶段。
我对这个问题的反应是：“人工智能”会威胁艺术家吗？
首先，我们来明确一点——我不太喜欢把 MLA 称为“AI”，我更不想把这些当代“艺术”MLA 称为“AI”，因为这会让那些数学知识不太丰富的人将实际作用的机制混为一谈，认为它们在某种程度上与人类具有相同的机械能力，而事实并非如此。如果你想要争辩说当前的 MLA 可以有意识，我要告诉你，他们的生成网络充其量只是有机网络的类似网络表示的异形网络，但只代表一个子集，并且除了通过该同态之外，在拓扑上并不等同。如果你不太清楚这是什么意思，那也没关系。事实上，广为人知的“AI”研究故意忽视了他们的神经网络与生物神经网络的数学模型之间的拓扑分析，而将两者等同起来的大部分研究都是通过勾勒出他们达到预期结果的方法来实现的。也就是说：“人工智能”作为一个领域，充满了希望当前技术比现在更伟大的人，并且为了避免再次陷入人工智能寒冬，它可以带来大量资金，所以人们会撒谎，而这些谎言来自该领域受过良好教育的人，因此该领域之外的人就会相信他们，你就得到了一个永久的谎言。
探索法学硕士驱动的量子算法解释
背景：量子计算是一种快速发展的新编程范式，它为算法的设计和实现带来了重大变化。理解量子算法需要物理和数学知识，这对软件开发人员来说可能具有挑战性。目的：在这项工作中，我们首次分析了 LLM 如何支持开发人员理解量子代码。方法：我们使用两种不同的人工编写提示风格，对七种最先进的量子算法，通过实证分析和比较三种广泛采用的 LLM（Gpt3.5、Llama2 和 Tinyllama）提供的解释质量。我们还分析了 LLM 解释在多轮中的一致性以及 LLM 如何改进现有的量子算法描述。结果：Llama2 从头开始提供最高质量的解释，而 Gpt3.5 成为最适合改进现有解释的 LLM。此外，我们表明，在提示中添加少量上下文可以显着提高解释的质量。最后，我们观察了解释在多轮中在质量和句法上如何保持一致。结论：这项工作突出了有希望的结果，并为未来在量子代码解释的 LLM 领域的研究提出了挑战。未来的工作包括通过快速优化和解析量子代码解释来改进方法，以及对解释的质量进行系统评估。
Saleh Ibrahim Alzahrani助理教授个人数据...
Bioen 521-医疗设备的设计这个基于多学科问题的学习模块是设计旨在通过更广泛的实用设计和商业挑战桥接技术知识，并旨在通过案例研究来提高学生在医疗设备设计领域的知识和技能。它将使学生能够利用适当的设计路线来建立对新技术和新兴技术的有效实施策略的批判性理解和意识。Bioen 461- BME中的信号和系统本课程旨在向学生介绍信号和系统分析和操纵的基础知识及其在医疗领域中的应用。本课程还增强了差分计算中的数学知识，并添加了通用的定量分析工具，例如傅立叶分析。课程主题包括：拉普拉斯变换，傅立叶（系列和积分）变换，线性系统的卷积和响应，频率响应，bode图和极地图。采样，离散时间信号；离散时间信号，光谱估计，数据记录和数字过滤器的频率分析；以及通过时间域和频域编码的生物医学信号的压缩。包括生物医学应用的实验室和计算经验。Bioen 442-在本课程中，通信系统和网络简介学生将学习通信系统和网络的重要方法，体系结构和实现。课程主题包括模拟通信系统的分析和设计：AM和FM调制和解调。AM和FM系统中的噪声。数字通信系统：采样，
9年级课程手册
数学数学发展了学生在解决问题，实用数学和正式书面数学方面的技能。我们的目标是提供教育，使学生可以深入探索课程，尤其是在教育的范围内，尤其是在key topi cs的过程中。数学ICS课程的建立方式是每个学生都可以实现自己的pers onal b est，在这里可以在diffe ring lev els上进行研究。student是一个机会，可以在adv anced cla sses中获得限制，并在其core s Frol M y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y a anter theer theer theer theer the a s s s a s s s n s n as s n s n s n as s n as as as as视为7年级。我们的数学课程已与当前的维多利亚时代课程一致。在9年级的数学中进行基本学习的目的是通过研究以下维度来发展基本和扩展的数学知识和技能：
![arxiv：2402.07016v1 [cs.ai] 2024年2月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9561106bbf3c742ff1228e38f3ed355eb69ea4a7.webp)
arxiv：2402.07016v1 [cs.ai] 2024年2月10日
多模式电子健康记录（EHR）数据的整合已显着提高了临床预测能力。利用临床注释和多元时间序列EHR，现有模型通常缺乏与临床任务相关的医学环境，从而促使外部知识纳入了外部知识，尤其是从知识图（KG）中。以前的KG知识的方法主要集中于结构化知识提取，忽略非结构化数据模式和语义高维数学知识。在响应中，我们提出了领域，这是一种检索增强生成（RAG）驱动的框架，以增强解决这些局限性的多模式EHR代表。首先，我们应用大型语言模型（LLM）来编码长上下文临床注释和GRU模型以启用代码时间序列EHR数据。其次，我们提示LLM在具有相应的医学知识的专业标记的外部知识图（PrimeKG）中提取与任务相关的医疗实体和匹配实体。通过匹配并与临床标准保持一致，我们的框架消除了幻觉并确保一致性。最后，我们提出了一个自适应多模式融合网络，将提取的知识与多模式EHR数据集成在一起。我们关于模仿-III死亡率和再入院任务的广泛实验展示了我们领域框架的优越性能，而不是基准，强调了每个模块的有效性。领域框架有助于完善多模式EHR数据在卫生保健中的使用，并弥合差距，并具有细微的医学环境，对于知情的临床预测至关重要。
环境科学与气候研究
●谁和什么会受到重大影响？●何时何地在何处看到重大变化？●我们如何准备？在特定情况下，这些问题需要在一个或多个学科领域（包括自然和/或社会科学）中知识，才能获得定量结果。数学在对环境科学和气候研究（ESC）问题的研究中起着重要作用。通过100多个机构和组织在《地球2013年主题年》的数学中的参与所证明，数学家很清楚需要运用数学知识以更好地了解我们的动态星球。许多学术机构正在增加可持续性和环境研究中的课程和学位课程，以满足学生的兴趣和需求，以及该地区不断增长的就业市场[2,3,4]。在环境工程计划之外（有关许多示例，请参见[5]），但是，本科生与ESC相关的程序很少需要高级数学。，尽管人们对继续在研究生级别的ESC的学生的数学需求有广泛的认识。例如，将数学应用于耶鲁大学林业与环境研究学院的研究生课程，旨在“帮助学生刷新或获得新的数学技能，并在内容和'工具箱'研究生级课程中取得成功……课程假设，学生最少的学生是大学代数和可能的一学期，但可能不记得它的calculus（可能还不是）。在本科级别上需要数学专注的ESC计划的需求很明显。找到可行的实施方法是本报告的重点。在本科数学课程中
数学和计算机科学学士学位...
项目成果 (PO) PO1 数学知识：将数学、科学、工程基础知识以及计算机科学和工程知识应用于解决复杂的工程问题 PO2 问题分析：使用数学、自然科学和工程科学的第一原理，识别、制定、研究文献和分析复杂的工程问题，得出有根据的结论 PO3 解决方案的设计/开发：设计复杂计算机科学和工程问题的解决方案，并设计满足特定需求的系统组件或流程，同时适当考虑公共健康和安全以及文化、社会和环境因素 PO4 对复杂问题进行调查：使用基于研究的知识和研究方法，包括实验设计、数据分析和解释以及信息综合以提供有效的结论 PO5 现代工具的使用：创建、选择和应用适当的技术、资源和现代工程和 IT 工具，包括对复杂计算机科学和工程活动的预测和建模，同时了解其局限性 PO6 工程师与社会：应用基于背景知识的推理来评估社会、健康、安全、法律和文化问题及其后果与专业工程实践相关的职责 PO7 环境与可持续性：了解专业工程解决方案在社会和环境背景下的影响，并展示可持续发展的知识和需求 PO8 道德：运用道德原则并遵守工程实践的职业道德、责任和规范。 PO9 个人和团队合作：作为个人以及在不同团体和多学科环境中的成员或领导者有效地发挥作用 PO10 沟通：就复杂的工程活动进行有效沟通
B.Sci. （数据科学与人工智能）课程适用于 2018 年或以后入学的学生
MH1802 科学微积分 本课程旨在让学生掌握 数学知识和分析技能，使他们能够应用微积分技术（以及他们现有的数学技能）来解决适用的科学问题； 数学阅读技能，使他们能够阅读和理解基础和流行科学和工程文献中的相关数学内容；以及 数学交流技能，使他们能够有效和严格地向数学家、科学家和工程师介绍他们的数学思想。内容基础 (BAS) 数字类型；函数和图形；常用函数及其图形；重要的代数、三角、对数和指数恒等式；基本复数。微积分 (DIF) 极限；微分；微分技术；微分的应用；基本偏导数。积分 (INT) 积分；积分技术；对数、指数和反三角函数的微积分；积分的应用；微分方程 (DE) 基础；一阶常微分方程；二阶常微分方程；级数、序列和微分方程。MH1812 离散数学 学习目标 本课程介绍数学和计算机科学中常用的离散数学基本概念。内容 - 计数、排列和组合、二项式定理 - 递归关系 - 图、路径和电路、同构 - 树、生成树 - 图算法（例如最短路径、最大流）及其计算复杂度、大 O 符号 MH2100 微积分 III 学习目标 这是微积分系列中的最后一门课程。本课程介绍多变量微积分。内容 参数方程、极坐标。向量值函数、向量值函数微积分、立体解析几何。多变量函数、极限、连续性、偏导数、可微分性和全微分、链式法则、隐函数定理。方向导数、梯度、拉格朗日乘数。二重积分、表面面积、三重积分。线积分、格林定理、曲面积分、高斯散度定理、斯托克斯定理。