课程描述在此课程中,您将学习如何在乡村数学课堂中培养归属和包容的文化。发现鼓励所有学生,包括历史边缘化群体的学生,他们感到足够安全,可以积极参与并分享他们的数学思维。该课程超越了传统方法,提供了对维护和确认积极数学身份的见解,以及在您的本地,移民,特殊教育和LGBTQ+学生中通常会持续不存在的归属感。利用恢复性实践的策略,您将学习如何以建立关系,减少羞耻感并恢复所有数学学习者的尊严的方式来回应歧视性学生的评论,同时仍保持着关注您日常数学学习目标的关注。此课程非常适合具有多年龄学习者和多样化数学水平的教室的教师,还将研究纳入学生语音和选择的低prep分化和话语策略。
数学教学中的观点。该模块将重点介绍数学教育中的当代问题,例如:教师教育中的数学知识类型;学习数学教育理论;在数学教学中使用技术;课堂研究;性别;语言;文化(民族数学)。上下文中的数学:前景和挑战。该模块还重点关注数学在不同环境(包括职业和现实生活环境)中的作用:数学的性质 - 数学作为人类活动;学习数学的理由;现实的数学教育理论;内容驱动和上下文驱动的数学方法;数学素养;知识“转移”:一些挑战 - 学校数学与现实世界。
关于研讨会气候变化是指温度,降水模式和地球上其他大气条件的长期变化。这是一个重要的全球关注点,影响生态系统,天气模式和人类生计。气候变化的主要驱动因素包括自然因素,例如火山喷发,太阳辐射和海洋循环和人为因素,包括温室气体排放,森林砍伐,工业化和土地利用变化。分析气候变化涉及评估其物理,化学和生物学对环境的影响。气候变化的关键指标包括全球温度升高,海平面上升,冰川静修,变化的降水模式以及极端天气事件,例如飓风,热浪和干旱。这些变化影响生物多样性,水资源,农业和公共卫生,对可持续发展构成了挑战。本研讨会将召集科学家,政策制定者,研究人员,环保主义者和学生,以交换知识并制定可行的策略以进行气候适应和缓解。在这种背景下,有一天关于“气候变化影响和极端天气事件的国家研讨会 - 气候变化研究中心(CCCR)(CCCR),环境生物技术学院,Bharathidasan University of Environment Biotechnology,Bharathidasan University,Tiruchirappalli,Tiruchirappalli,2025年3月26日。
参加数学课程可以参加教程计划(http://th.gmu.edu/tutorial-registration.php),或者他们可以自己学习和重新进行测试。未完成教程计划(http://math.gmu.edu/tutorial-registration.php)或未在数学安置测试(http://math.gmu.edu/placement_test.php)上获得必要的分数的学生将无法参加该类别。取决于他们的考试成绩,不列入数学113分析几何的学生(Mason Core)(http://catalog.gmu.gmu.edu/mason-core/)将建议使用数学105使用Algebra/trigbra/trigrignormetry,一部分或一部分,一部分或一部分,一部分,或一部分,一部分时间,或者在一部分中进行数学105次数的数学。
讲师。成员CananYağmurKarakaş个人信息电子邮件:yagmur.karakas@yildiz.edu.edu.tr其他电子邮件:cnnygmr3@gmail.com web:https://avesis.yildiz.yildiz.edu.edu.edu.edu.tr/ Esenler/İstanbul International Researcher ID Scholarid: ijcuusgaaaaaj Orcıd: 0000-0002-9653-5557 Publons / Web of Science Researcherıd: HWQ-6337-2023 Scopusıd: 57202860045 DİKSİS researcher 2024 Master's Degree, Yıldız Technical University, Institute of Science, BioMühendislik,土耳其2015年 - 2015年 - 2015 - 2017年,Yıldız技术大学,化学和金属学院,BioMühendislikcomp。 2022年健康和医学,HPLC高级应用技术培训证书,Saychemco,2022年,质量管理,分析方法验证证书,Saychemco,2022 Thees Do博士学位,食品生物活性剂的混合系统,星际技术大学,Interiti,Interiti,科学,2024年的生产和特征,麦克阿里及其特征,麦克阿罗及其特征 - 技术,Yıldız技术大学,科学研究所,生物工程,2017年研究领域食品工程,食品科学,食品技术,生物材料,生物传感器,微生物化学,工程和技术
政府工程学院,卡拉汉迪(GCEK),成立于2009年,是位于奥里萨邦巴瓦尼帕特纳的主要州政府工程学院。隶属于Biju Patnaik技术大学(BPUT),Rourkela,并由Aicte,New Delhi,GCEK批准,致力于卓越的技术教育,研究和创新。该机构在多个工程学科中提供本科生(B.Tech)和研究生(M.Tech)计划。专注于培养学术严谨和以行业为导向的技能,GCEK为学生提供了新兴技术知识,包括人工智能(AI),机器学习(ML)和智能系统。
本课程将介绍本科生的基础量子计算和拓扑量子计算。该课程被设计为自我包含。我们将从布尔逻辑,线性代数以及量子力学的公理和基础的基础开始。然后,我们将进入旋转,单一矩阵和量子门。作为一种应用程序,我们将讨论算法,例如Shor的算法和RSA加密。我们希望使用Anyons涵盖拓扑量子计算,并且时间是否允许进一步的主题。这为该领域的工作提供了坚实的背景。
数学优化和机器学习可以为未来的指导提供复杂的决策和预测行动。爱德华·罗斯伯格(Edward Rothberg)的《福布斯》(Forbes)的文章重点介绍了这些技术之间的四个关键差异:分析类型,应用程序,适应性和成熟度。数学优化通过考虑多个级别的决策来确保系统性运营绩效,优化盈利能力,同时消耗更少的情况,从而改善了问题的解决。当机器学习在复杂的业务问题上达到限制时,数学优化将取代获得最佳结果。这些高级分析工具包括描述性(对过去或时事的见解),预测性(预测未来事件)和规定性(决定达到业务目标的决定)。在基于历史数据的基于历史数据方面擅长预测机器,但使用最新数据,数学模型和基于算法的求解器,数学优化为挑战业务问题生成了解决方案。机器学习的输出可以指导决策,但无法处理复杂的,相互联系的决策集,例如数学优化可以。机器学习用于各种应用程序,包括图像识别,产品建议和自动驾驶汽车,而数学优化解决了整个企业频谱的大规模业务问题。数学优化和机器学习对我们世界的各个行业和各个方面产生了深远的影响,两种技术在多个领域都被广泛采用。在本节中,共有18篇已发表的论文可用于详细信息。随着企业在以不断变化和中断为特征的环境中运作,数学优化应用程序可以轻松地适应变化的条件,从而提供必要的可见性和敏捷性,以有效地响应中断。相比之下,机器学习应用程序通常在“模型漂移”方面困难,从而导致随着时间的推移降低预测能力。尽管数学优化模型的鲁棒性需要在建筑物上进行更多的前期投资,但它在整个行业中广泛应用了良好的记录。另一方面,机器学习已经达到了普遍存在的状态,但是由于无法满足其能力,因此其膨胀期望的高峰可能会导致幻灭。但是,这两种技术都对世界都有持久和不断扩大的影响,企业找到了创新的方法来利用这些AI工具来应对其最重要的业务挑战。这本数学特刊探讨了优化,机器学习和数学建模的收敛性。从图像识别到自动驾驶汽车的一系列应用程序受益于这些相互联系的字段。鼓励研究人员提交专注于解决复杂问题的新分析或数值方法的论文。潜在的主题包括机器学习基础,新算法和体系结构,数据分析以及在各种科学中的应用。手稿可以在www.mdpi.com上在线提交,并且接受的论文将连续出版在日记中,并具有单盲的同行评审过程。客座编辑Andrey Gorshenin教授,Mikhail Posypkin博士教授以及Vladimir Titarev博士教授邀请研究文章,评论文章或简短的沟通,以展示有关数学建模,优化,优化和机器学习的无与伦比的方法。提交的论文应符合适当的格式,并利用明确的英语写作来进行国际理解。作者可以选择MDPI的专业编辑服务,以在发布之前或在修订过程中完善其工作。本期刊所包含的研究领域包括数学建模,优化技术,控制理论,高性能计算,随机过程,数值分析,计算流体动力学,机器学习和数据分析。为了促进轻松的浏览,根据相关主题组织了论文,使学者可以更轻松地在广泛的范围期刊上行驶。此分类还提高了特殊问题中文章的可见性,这些问题旨在突出特定的研究主题。通过提高可发现性和引文率,这些问题对科学研究的影响产生了重大贡献。创建特殊问题不仅有助于作者之间的联系,而且鼓励科学界的合作努力。此外,这些问题通常通过社交媒体平台获得外部晋升,从而扩大了其覆盖范围和可见度。此外,可以将10篇文章的特殊问题汇编成专用的电子书,以确保快速传播研究结果。有关MDPI关于特殊问题的政策的更多信息,请参阅提供的链接。
Cyclonic Ross Gyre(RG)占据了南大洋的西南太平洋地区(图1A)。水文数据(Gouretski,1999),卫星高度测定(Dotto等,2018)和建模(Rickard等,2010)的证据表明,RG在海面以下3,000 m以上,延伸了约20 sv,运输于约20 sv,占据了约20 sv的运输,占主导地位的大型热热结构。水平RG范围受到南部的大陆架断裂和北部和西部的太平洋 - 北极山脊(PAR)的限制(图1A)。RG的向南流动的东部肢体受地形的强烈约束(Patmore等,2019),其位置更可变(Dotto等,2018; Sokolov&Rintoul,2009)。东部RG肢体和邻近的南极圆极电流(ACC),向Amundsen Sea(AS)架子供应温暖的圆形深水(CDW)(Jenkins等,2016; Nakayama等,2018),在到达冰架腔时,它可以快速融化。这种海洋驱动熔化的增加会导致附近的Amundsen-Bellingshausen海洋中的冰盖变薄(Depoorter等,2013; Jenkins等,2016)。
作为应用数学领域中更高级的课程,本课程的重点是传统方法论和数学优化领域的最新发展。本课程将数学优化作为一种灵活的方法,可扩展学生解决问题的能力。学生被教导如何将(现实生活中)的重大复杂性转化为正式的数学优化问题。此外,学生将学习如何选择,应用和/或创建有效的优化程序来有效地解决这些优化问题。本课程背后的一般理念是面向应用程序的。由生物工程中的各种应用(包括但不限于生物信息学)驱动,将引入数学优化的几种理论概念,并将其研究到一个允许这些概念在实践中适用的水平。因此,主要重点将放在这些概念的应用和实施(以编程语言)上。