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M. TECH. BULLETIN 2021 – 2022 航空航天...
学院内的其他课程，需与教职顾问协商后才能选修。所有选修课程必须至少达到 400 级。除上述选修课外，学生还必须在学期开始时从学院提供的列表中选择一门“学院选修课”。此外，学生还必须选修“沟通技巧”课程，该课程培养学生对技术材料的理解和表达能力，并培养学术界的道德实践。另一门必修的“研讨会”课程为学生提供了在系教职员工指导下对相关主题进行调查以练习这些技能的机会。研讨会包括就所选主题准备报告和演示文稿。
生成式人工智能如何创建情绪板？
第一个神经网络——感知器——是模拟大脑行为的尝试（Rosenblatt，1958 年）。这些网络能够提供记忆和学习如何工作的简单复制，但在简单的非线性逻辑函数方面却失败了。当这些感知器被组织成多层并以新的方式训练时——这样一层的学习信息和错误就可以传递到下一层——它们的“理解力”和表达能力得到了改善（Rumelhart 等人，1986 年）。当这些多层网络在几个连续的步骤中被用来创建更深层次的人工神经网络时，深度学习（LeCun 等人，2015 年）就出现了。深度学习使上下文识别成为可能。由于这种上下文分层，这些深度网络现在能够识别和理解更高层次的概念，
Google Basics 课程向学生介绍...
学生将展示其职位所需的适当社交和情感技能。以下问责标准对于任何学习课程的学生都至关重要。1. 展示自我意识（例如独立性、自我意识和自我倡导。）2. 展示创造力（例如富有想象力、发明能力、发散性和足智多谋。）3. 展示解决问题的能力（例如调查员、研究人员和决策者。）4. 展示正直（例如公平、乐于助人、负责和勇敢。）5. 展示动机（例如自我激励、协作、专注和有目的性。）6. 展示沟通技巧（例如表达能力、说服力、观众意识。）7. 展示信息和媒体素养（例如研究人员、分析师。）8. 展示职业意识（例如积极主动、有事业心、与职业相关。）
使用子图池化改进逻辑公式的图神经网络表示
深度学习与自动定理证明相结合的最新进展主要集中在将逻辑公式表示为深度学习系统的输入。特别是，人们对采用结构感知神经方法来处理逻辑表达式的底层图形表示的兴趣日益浓厚。虽然基于图形的方法比字符和标记级方法更有效，但它们通常会做出表示权衡，从而限制其捕获输入的关键结构属性的能力。在这项工作中，我们提出了一种嵌入逻辑公式的新方法，旨在克服先前方法的表示限制。我们的架构适用于不同表达能力的逻辑；例如，一阶和高阶逻辑。我们在两个标准数据集上评估了我们的方法，并表明所提出的架构在前提选择和证明步骤分类方面都实现了最先进的性能。
用不完整的知识进行建模和模拟
Abstrael-开发的定性推理方法可能会填补建模和控制工具包中的重要空白。定性推理方法为不完整的知识状态提供了更大的表达能力，而不是差异方程式，因此可以在不包含线性或特定值的不完全已知常数的情况下构建模型。即使有不完整的知识，定性描述中也有足够的信息来支持定性模拟，从而预测了不完整描述的系统的可能行为。我们从几种方法调查了定性推理的结果，并提供了将这些方法应用于简单问题的详细示例。还评估了定性模拟的数学有效性。最初的结果令人鼓舞，现在正在采取步骤来开发其他数学能力，层次分解方法和逐步的定量约束，将定性推理成为对现实问题有用的形式推理方法。
数字孪生让流行病模拟更真实
近几个月来，各国政府采取了许多措施来抗击 COVID-19 疫情。由于疾病的未知特性以及缺乏应对疫情的经验，所采取措施的有效性往往难以评估，导致措施低效和有效措施的延迟执行。已经提出了许多模型来评估这些措施对疫情蔓延的影响，但这些模型通常被大大简化，因此表达能力有限。为了扩展模型的表现力，我们在灵活且可扩展的城市模拟游戏中开发了一个流行病模拟，以分析该城市应对疫情的措施并在微观层面上发现常见的感染场所。我们开发的流行病模拟的可配置性也将对未来潜在的流行病有用。
对部分观察到的动态系统的深度学习
摘要：微分方程（EDP）是各种科学学科中动态系统月球化的基石。传统上，科学使用一种严格的方法与物理证明，收集余额并得出理论模型。ce-Ce持续时间，研究的简化和模拟可能会掩盖我们对基本现象的理解。本文探讨了从动态系统中获取的数据可用于改进和/或得出更好模型的方式。magriscript特别关注部分观察到的动力学，其中未完全测量或观察到系统的完整状态。感谢部分观察到的系统的理论，包括Mori-Zwanzig和Takens定理的形式主义，我们激励了非马克维亚结构，尤其是不同的延迟方程（EDR）。通过将神经网络的表达能力与EDR相结合，我们提出了用于系统的新模型
