项目目标 本项目旨在为有才华的学生提供一个平台,让他们能够接受该学科的高等学习,并培养他们适应社会的需求。 除了教授核心统计学科目外,学生还可以根据自己的兴趣在选择学分制下选择跨学科、学科内和基于技能的选修课。 学生还通过实践课和项目工作接受处理实际问题的培训。 作为课程的一部分,学生还将接触到各种统计软件,如 SPSS、MATLAB、SAS 和 R。 项目成果: 成功完成统计学硕士课程后,学生将能够 PO1:了解概率和统计在解决实际问题中的作用。 PO2:获得与当今科学界相关的现代统计技术知识。 PO3:说服任何科学实验都需要对数据进行系统分析。 PO4:提供实验设计和实地调查咨询。 PO5:处理任何统计软件包。 PO6:使用任何学科的合适统计工具处理现实生活中的问题,并能够在任何处理数据的行业工作。 PO7:成为具有专业倾向的统计学教师/统计学家/数据科学家,对主题有扎实的了解,并擅长通过统计方法进行知识发现。 PO8:了解统计学的基本理论和应用原理,并做好充分准备攻读博士学位或以应用统计学家的身份进入工作岗位。 PO9:向非统计学家传达关键的统计概念。 PO10:熟练使用统计软件/实用程序进行数据分析。 资格
10. 环境工程 27 27 18 66.7 10 5 8 7.03 11. 工程结构 27 26 19 73.1 8.6 4 6.3 6.55 12. 岩土工程 25 21 5 23.8 12 5 7 7.8 13. 交通工程 25 21 14 66.7 16 4.2 6 7.99 14. 建筑技术与管理 25 22 17 77.3 16 6 7 8.94 15. 遥感与地理信息系统 19 18 8 44.4 16 7.56 10 11.05 16. 废物管理 16 15 3 20 12 6 12 10
能源有两种类型:可再生能源和不可再生能源。不可再生能源包括煤炭、天然气和石油。不可再生能源依靠燃烧化石燃料来产生能量。这些能源的特点是易于使用,随处可见。但这些能源存在耗时长、燃烧时产生大量二氧化碳以及对员工健康存在一定风险的问题。可再生能源通常被称为清洁能源,来自不断补充的自然资源或过程。可再生能源的一些例子包括太阳能、1-3 风能、4-6 水力发电、7 地热能、8 生物质能、9 和燃料电池。10-12 这些可再生能源具有以下优势:可持续性、低维护要求、众多健康和环境效益。相比之下,这些能源的前期成本较高、间歇性、存储能力和地理限制。13-15
摘要:本文提出了一种新型的监督学习方法——统计自适应傅里叶分解(SAFD)。SAFD 使用正交有理系统或 Takenaka-Malmquist(TM)系统为训练集建立学习模型,在此基础上可以对未知数据进行预测。该方法侧重于信号或时间序列的分类。AFD 是一种新开发的信号分析方法,它可以自适应地将不同的信号分解为不同的 TM 系统,引入了傅里叶类型但非线性和非负的时频表示。SAFD 将学习过程与 AFD 的适应性特征充分结合起来,其中少量的学习原子足以捕获信号的结构和特征以进行分类。SAFD 有三个优点。首先,在学习过程中会自动检测和提取特征。其次,所有参数都由算法自动选择。最后,将学习到的特征以数学形式表示出来,并可以根据感应瞬时频率进一步研究特征。通过心电图 (ECG) 信号分类验证了所提方法的有效性。实验表明,该方法比其他基于特征的学习方法效果更好。
气候记录已经确认,自1887年开始记录以来,2024年成为德克萨斯州埃尔帕索的最温暖的一年。这险些击败了去年的上一张记录。设定了22个新的每日记录高点,以及两个每月的记录高点和历史上最新的100度录音。2023年具有更高的温度,尤其是在夏季和秋季,2024年在高于平均水平的温度和热浪持续时间更长的情况下更加一致。
P 由于尚待审理的案件,伤害/疾病索赔和幸存者索赔的部分趋势线是临时的,并标记为“- -”。已登记的伤害/疾病索赔数量在 2005/06 至 2015/16 年间有所增加,然后在 2017/18 至 2019/20 年间下降,原因如下:军人人数减少;阿富汗冲突于 2014 年 12 月结束;军人所受伤害类型的变化以及治疗和康复方面的进步。由于武装部队工作方法的变化,COVID-19 随后导致 2020/21 年进一步急剧下降。从那时起,索赔数量急剧增加,据信是由于数字恢复到 COVID-19 之前的水平,以及 2022 年 11 月 7 日推出的新数字索赔表。该表格使根据 WPS 或武装部队赔偿计划 (AFCS) 提交第一笔索赔变得更加容易;自 WPS 和 AFCS 成立以来,66% 的首次索赔申请都是通过数字表格提交的。此外,退伍军人身份证的推出可能通过提高人们对这些计划的认识而增加了提交索赔的人数。
