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World File Search System数学
进一步的数学 - 新加坡
学习数学数学的重要性有助于许多学科的发展和理解，并为当今许多创新和明天的解决方案奠定了基础。它广泛用于建模和理解现实现象（例如消费者偏好，人口增长和疾病暴发），创建生活方式和工程产品（例如动画电影，手机游戏和自动驾驶汽车），提高生产力，决策和安全性（例如业务分析，学术研究和市场调查，加密和认可技术）。在新加坡，数学教育在为每个公民提供必要的知识和技能以及能力上，以逻辑，批判性和分析性思考以参与和努力参与未来的经济和社会。特别是对于推动技术领域的未来工程师和科学家来说，数学上的强大基础是必要的，因为许多智能国家计划将影响未来的生活质量，这将在很大程度上取决于计算能力和数学见解。
应用和计算数学
15学期和学期的终点考试：15.1学期中期和学期的终点考试将按照时间表在考试部分中心进行。15.2部门负责人发送了每个学生在学期注册的课程清单以及出勤率的百分比。15.3课程测试，惊喜测试，作业，测验，Viva-Voce，实验室任务等。是持续评估过程的组成部分，学生必须经历该主题教师/评估委员会规定的持续评估过程。是否由于任何令人信服的原因（例如他/她的病，家庭中的灾难等）一个学生无法满足预定日期和时间内的任何要求。15.4如果一个学生未能参加任何学科的学期检查，因为令人信服的理由（例如自己 /她自己的严重疾病）需要住院（与医疗官员有关）或家庭中的灾难，他 /她应立即申请院长的院长，并在一周内完成了相关的认证和相关的认证，并在一周之内进行了调查。所有此类案件将受到委员会的审查，并应允许批准的候选人清单进行重新检查，并应由院长学者通知审查期和教学大纲期。修正案（第101届参议院会议）：
主数学和应用程序 - 课程：数学和生物统计学工程
数学和生物统计学工程的硕士学位是数据科学的硕士学位（数据科学）。这是针对希望加深其在统计，机器学习，人工智能和建模方面的知识的数学学生。培训专注于数据处理。这些特别来自医学界，但是所研究的方法和软件适用于任何其他类型的数据。
希尔伯特空间和量子数学（...
课程讲师：Markus Pflaum 博士 联系信息： 办公室：MATH 255 电话：2-7717 电子邮件：markus.pflaum@colorado.edu 讲座时间：MTWThF 上午 9:00 – 下午 12:00，2024 年 8 月 5 日至 22 日 地点：HUMN 1B90 目标受众：本课程面向具有跨学科兴趣的数学、物理、化学、计算机科学或工程学高年级本科生和研究生。建议具备线性代数和分析的基本知识。课程主页：http://math.colorado.edu/courses/HilbertSpaces 课程内容：本课程将介绍希尔伯特空间的理论及其在量子力学中的应用。在数学方面，将解释厄米内积、希尔伯特空间、有界线性算子、希尔伯特基和傅里叶展开、自伴随性和线性算子的谱的概念。此外，还将介绍香农经典数学通信理论的基本概念。然后将应用这些概念来描述量子力学公理、谱定理、冯·诺依曼熵和量子信息理论基础。课程项目和家庭作业：每个学生必须就希尔伯特空间理论中的特定主题撰写一篇短文（约 5 页）或完成扩展的家庭作业问题。此外，还必须在课堂上就课程论文或家庭作业进行简短介绍。论文截止日期为 2024 年 8 月 22 日。课程页面上将提供一系列可能的主题，但您可以提出自己的项目主题。课程评分：您的成绩将根据家庭作业或课程论文以及相应的演示文稿确定。
人工智能与数学教学
人工智能 (AI) 驱动的工具可以以以前的工具无法做到的方式响应学生的思维和兴趣。通过从大型语言集合中提取信息，AI 有可能根据学生的兴趣调整基于应用的问题，并识别学生即使在错误答案中也表达的意思。学生将继续需要教师的数学、教学和关系专业知识，尽管教师也可能从 AI 驱动的工具中受益。在某些情况下，AI 可以充当教学助理，但学生需要教师帮助他们在先前知识、新知识和共享知识之间建立桥梁。教师必须告诉学生对 AI 结果持非常怀疑的态度，尤其是对使用可能在有偏见的数据集上训练过的工具的独特挑战。这种怀疑态度可以融入现有的教学和评估技术中。了解这一点后，教育工作者需要参与数学教育中 AI 工具的开发和测试，以跟上当前的 AI 趋势，为学生做好 AI 未来的最佳准备。与一些流行的观点相反，这项工作需要教师对数学教学和评估有更深入的了解——需要有更多经验的数学教师，而不是更少经验的数学教师。
小学数学案例研究
本研究旨在设计培养人工智能（AI）思维的数学综合课程，并分析学生在这些课程中的人工智能思维。为此，通过将AI4K12计划的AI Big Ideas与2015年修订的小学数学课程相结合，设计了四个课程。实施了三节课，面向五年级和六年级小学生。利用计算思维分类法和AI思维组件，建立了一个分析AI思维的综合框架。使用此框架，基于课堂讨论和补充工作表对这些课程中学生的AI思维进行了分析。分析结果由两位研究人员进行同行评审。研究结果肯定了数学综合课程在培养学生人工智能思维方面的潜力，强调了在小学生中进行人工智能教育的可行性。以人工智能大理念为基础的课程，促进了小学生对人工智能概念和原理的理解，增强了他们对数学内容要素的掌握，强化了数学过程方面。此外，通过与以前的解决问题的方法保持结构一致性并将其应用于新问题的活动，证明了人工智能思维转移的潜力。
由数学与计算机系组织...
实现无信息搜索算法（BFS、DFS） 实现信息搜索算法（A*、内存受限 A*） 实现朴素贝叶斯模型 实现贝叶斯网络 构建回归模型 构建决策树和随机森林 构建 SVM 模型 实现集成技术 实现聚类算法 实现贝叶斯网络的 EM
