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2024 年秋季 | DCP 4930/ EUS 4930：循环经济
全面了解循环经济的原则和好处。 • 了解促进循环经济的不同商业模式以及如何在不同行业和部门实施这些模式。 • 了解可持续消费和生产的重要性以及如何通过循环经济实践实现可持续消费和生产。 • 循环经济设计技能，包括识别和应用循环经济设计原则的能力。 • 了解政策和法规在促进循环经济中的作用，并能够评估和分析不同政策和法规的有效性。 • 了解向循环经济转型的挑战和机遇
2024 年秋季班级参观.pdf
1. 请在 cab.brown.edu 上仔细检查您的课程时间和地点，因为自发布此列表以来，课程可能已更改其上课时间或地点。2. 请提前几分钟到达课堂并告知教授您将旁听（除非该课程是大型讲座，例如 ECON0110，在这种情况下，无需自我介绍）。3. 请在课堂上待到最后（除非有休息时间，在这种情况下您可以在休息期间离开）。4. 除非得到教授的明确许可，否则请不要参加课程。
CS 256，人工智能主题，第 1 节，2023 年秋季
成功完成本课程的前提是，学生将在整个课程期间（通常每周每学分 3 小时）为每个学分花费至少 45 小时用于教学、准备/学习或课程相关活动，包括但不限于实习、实验室和临床实践。其他课程结构的工作量预期与教学大纲中所述相同。a.项目：将为您提供最终团队项目，以实践 AI 原则。由 3-4 人组成的自选团队将共同解决课程中讨论的一些选定问题。该团队项目将是一个协作小组项目。您可以自由选择自己的合作伙伴，但您不能在项目中途更改合作伙伴。作为学习目标的一部分，学期项目的逐步设计和实施将通过作业完成。b.考试：将有一次期中考试和一次期末考试。c. 测验：将有 1-2 次测验，每次测验都将算作家庭作业。d. 家庭作业：每项家庭作业通常以应用程序为中心，包括书面和编程部分。
营养-秋季-2024.pdf
GSU 学生出席者及其研究：Eshan Shah、Hannah Lail、Huanbiao Mo、Desiree Wanders。δ-生育三烯酚改善胰岛素信号并减少神经母细胞炎症。Rowan Lawrence、Hannah Lail、Desiree Wanders。FGF21 在高脂饮食引起的棕色脂肪组织代谢改变中的作用。Harita Yepuri、Sudip Agrahari、Nida I. Shaikh。美国东南部城市多校区少数族裔服务机构校园食物环境比较分析。Wesley W. Grace、Ana Paula S. Siqueira、Wen Lu、Siming Wang、Rafaela G. Feresin。巴鲁（Dipteryx alata）中多酚的表征及其对大鼠主动脉血管平滑肌细胞中棕榈酸诱导的氧化应激的影响。Jessica P. Danh、Rafaela G. Feresin。富含浆果的饮食可改善血管紧张素 II 治疗大鼠的收缩压和肠道通透性。
MEGR技术选修课 - 2024年秋季产品
Motorsport驾驶员撞车安全性（MEGR 3092：批准的赛车运动选修； MEGR 3097：批准的生物医学技术选修课）课程，具有生物医学工程（生物力学）和Motorsport机械工程之间的跨学科课程，用于引入撞车伤害的工具和工程撞击预防和驾驶员保护原理。班级将使用赛车和乘用车安全的示例来介绍和教授乘员保护原则，这些原则也适用于许多运输方式，军用车辆，太空旅行和儿童约束系统。
hal truntman简历（2024年秋季）
带有Vitaly Shmatikov的安全性，隐私和AI。我的重点是红色团队的AI系统，了解如何在实践中使用隐私，并用可访问的术语解释隐私概念。布朗大学普罗维登斯，RI▪Sep2016 - 2020年12月●B.S.计算机科学和学士学位历史上，麦格纳（Magna Cum Laude）于2020年12月毕业； GPA - 3.93/4.00●相关课程工作 - CS：计算理论，人民算法，系统安全，加密；
秋季2024 CS 375：机器学习简介
合作与荣誉代码每个学生负责自己的工作。学生可以一起讨论问题，但必须写下自己的解决方案。编写解决方案时，学生应写下与他们讨论任务的人的名字（如果有）。请注意，禁止复制家庭作业或编程作业。学生发现作弊或窃的学生将立即转介给学生院长和NJIT专业行为委员会，并受到纪律缓刑，记录下的永久标记，可能的解雇以及课程中的“ F”等级。所有提交的作业将检查是否相似，窃和认定的学生确定。在考试中，每个学生都必须签署《荣誉守则协议》，“我的荣誉，我保证我没有违反《 NJIT学生荣誉法》的规定。”
CS 256，人工智能的主题秋季2024
在本课程中，参与者将通过一系列专注的主题获得对人工智能（AI）的全面了解。他们将了解AI的基础，包括其历史和关键概念。参与者将探索智能代理，其理性行为以及环境相互作用的结构。此外，他们还将学习搜索算法，既没有信息又通知，并有效地应用它们。该课程涵盖了本地搜索技术，优化和计划算法，强调了经典的计划算法和启发式方法。参与者还将研究概率推理，贝叶斯网络和机器学习技术，例如增强学习和基于模型的学习。在课程结束时，参与者将能够设计智能代理，应用搜索和约束满意度技术，不确定性下的理由，建立机器学习模型，了解机器人系统并实施计划算法。