• ENT 4950 企业项目工作 V** (2) 先决条件:(BE3350 或 BE3700 或 BE4900) 或 (CEE3620 或 CEE3810) 或 (CM4855(c)) 或 (CS3712 或 CS4711 或 CS4760) 或 (ENT3960 和 EE3131 和 EE3901) • ENT 4960 企业项目工作 VI** (2) 先决条件:ENT4950 和 (BE4900 或 CEE3620 或 CEE3810 或 CM4855 或 CS3712 或 CS4711 或 CS4760 或 EE3171 或 EE3173 或 GE3880 或 GE3890 或 MSE4141 或 CMG4210 或 EET4253 或 MET4460 或SAT4541 或 SU4100 或 ENG3830 或(ENG3505 和 ENG4505)或(MEEM3750 和 MEEM3201) • ENT 4961 企业项目工作 VII** (1) 先决条件:ENT3950 和 ENT3960 和(ENT4950 和 ENT4960)或(ENT4900 和 ENT4960) • MEEM 4202 内在流体力学与传热 (3) 先决条件:MEEM3201 和(MA3520(c) 或 MA3521(c) 或 MA3530(c) 或 MA3560(c)) • MEEM 4210 计算流体工程 (3) 先决条件:MEEM3201(c) • MEEM 4230 可压缩流/气体动力学 (3) 先决条件: MEEM3201 • MEEM 4701 分析与实验模态分析 (4) 先决条件:MEEM3750 • MEEM 4720 空间力学 (3) 先决条件:MEEM2700 • MEEM 4820 航空推进简介 (3) 先决条件:MEEM4230 • MEEM 5180 复合材料力学 (3) 先决条件:MEEM4901(c) 或 ENT4950(c) • MSE 4430 复合材料 (3) 先决条件:MY2100 或 MSE2100 或 BE2800
注 4:数据科学专业的学生还可以选修蒂尔堡认知科学与人工智能学士学位的其他课程。如果您想选修该学士学位课程的其他课程,您可以通过 jbds@tilburguniversity.edu 申请许可。您还可以获得有关该学士学位课程其他课程级别的更多信息。由于认知科学和人工智能课程一般不对来自其他课程的蒂尔堡学生开放,因此我们需要手动为您注册这些课程。这也适用于本选修课包中规定的课程。注 5:只有在完成机器学习简介课程后才能申请注册深度学习简介课程。您可以在蒂尔堡网站或学习指南中找到有关认知科学和人工智能学士学位课程的更多信息:https://catalogus.tilburguniversity.edu/osiris_student_tiuprd/SetTaal.do?taal=en&bronUrl=/osiris_student_tiuprd/OnderwijsCatalogusZoekExamenprogramma.do&event=setTaal&requestToken=b0e2ba2f906c23b95657a6811f6c2a f00e18bf1c(选择学习课程)。最后,请注意,认知科学与人工智能学士学位的其他课程也是学期课程,并且仅在课程开始前约三周提供课程安排信息。他们不遵循埃因霍温理工大学的四个季度的课程安排。
限制和一般信息 1. 农业综合企业和应用经济学专业的学生不能选择此辅修专业。 2. 学生累计学时达到 60 个小时即可选择辅修专业。 3. 辅修课程的累计学时比不得低于 2.00;完成辅修专业的每门课程的最低成绩为 C-。 4. 学生可以在 GE 和辅修专业之间重叠最多 6 个学分。 5. 辅修专业必须包含至少 12 个不同于主修专业和/或其他辅修专业的学分(即,如果辅修专业需要超过 12 个学分,学生可以将超过 12 个学分的学分与主修专业或其他辅修专业重叠)。 6. 辅修专业必须包括至少 6 小时的高级或高年级课程(3000 或以上)。 7. 评为及格/不及格的课程作业不能计入辅修课程,评为满意/不满意的课程作业最多可计入 3 个学分。8. 最多可计入 3 个 xx93 学分。9. 学生最多可计入 6 个学分的转学分和/或考试学分。
● 了解能量单位、单位换算、单位量级 ● 描述和量化各种能源资源——可再生和不可再生能源 ● 了解自身、机构、国家和世界的能源需求,各部门的能源消耗 ● 讨论能源的优缺点 ● 印度和世界的能源资源,桑基图 ● 风能、生物质能和太阳能资源 ● 人均能源消耗及其对社会和经济参数的影响 ● 未来能源需求情景
化学专业和辅修 www.Chem.Pitt.edu 修订:03/2022 化学是科学中最核心的学科。它涉及生物、地球、海洋和大气中发生的自然过程。化学工业为人类提供食物、衣服和住房;提供药物来对抗疾病;以及为社会需求提供能量的过程。化学在我们的社会中发挥着越来越重要的作用,特别是在分子生物学、微电子、药物设计和陶瓷等高科技领域。化学课程为化学的四个主要领域提供了严格、全面的背景。该课程适合计划就读研究生院或攻读美国化学学会 (ACS) 认证的学生。化学学位包括迪特里希学院通识教育要求、核心化学课程和选修课。这些选修课包括与系教员合作的本科研究,以及化学前沿领域和相关领域的课程。它为对将化学与其他学科(如生物科学)相结合有特殊兴趣的学生提供特殊选择。这些选项涉及所选第二学科的附加课程,与所选必修科学课程的重叠有限。这些选修课程将允许学生将免费学分集中在一个序列中,为他们提供对该主题的深入介绍,并与他们的职业目标相关。化学学位为学生从事商业或工业职业或高级化学研究做好准备。结合核心生物学课程,学生经常选择化学专业作为进入研究生健康专业(包括医学院和牙科学院)的首选专业。结合教育选项,化学专业学生准备进入认证计划,从而从事中学科学教学。各个培训水平的化学家都有各种各样的工业和企业职业机会:农业化学、食品化学、环境科学、石化产品、制药、半导体和电子、精细化学品以及基础研究。具有商业(销售、技术营销、管理)、通信(技术写作、新闻)和材料科学(纳米科学、研发、生产和制造)技能的化学专业学生有很多机会。选修课程是专门为满足在这些领域和其他跨学科领域接受培训的专业人士的需求而设计的。化学专业必修课程该专业要求完成 61 个学分,分布如下。化学课程 CHEM 0110 普通化学 1 或 CHEM 0710 UHC 普通化学 1 CHEM 0120 普通化学 2 或 CHEM 0720 UHC 普通化学 2 CHEM 0250 分析化学 CHEM 0260 分析化学实验室 CHEM 0310 有机化学 1 或 CHEM 0730 UHC 有机化学 1 CHEM 0320 有机化学 2 或 CHEM 0740 UHC 有机化学 2 CHEM 0345 有机化学或 CHEM 0750 UHC 有机化学实验室 CHEM 1130 无机化学 CHEM 1140 无机化学实验室 CHEM 1250 仪器分析 CHEM 1255 仪器分析实验室 CHEM 1410 物理化学 1 CHEM 1420 物理化学 2 CHEM 1430 物理化学实验室 1 CHEM 1440 物理化学实验室 2
B) 政策制定中的社会与政治经济学 GEO 415 区位理论与土地利用分析 3 学分 EC 380 劳动关系与劳动力市场政策 3 学分 EC 495 贫困与收入分配经济学 (W) 3 学分 EC 498 医疗保健经济学 (W) 3 学分 LB 334 科学、技术与公共政策 (W) 4 学分 EEP 255 生态经济学 3 学分 EEP 404 公共部门预算与项目评估 (W) 3 学分 SOC 331 政治社会学 3 学分 UP 353 土地利用规划 4 学分 EEP 320 环境经济学 3 学分 EC 438 城市经济学 (W) 3 学分 EC 485 教育经济学 (W) 3 学分 MC 348 教育政策 4 学分 MC 367 全球城市与城市化 4 学分 MC 380 社会政策 4 学分 MC 381 美国政治与平等 4 学分 MC 384 大都会社会 4 学分 MC/FW 445 生物多样性保护政策与实践 3 学分
[由设计与工程学院(材料科学与工程系)和理学院联合管理] 工程材料在过去对行业的发展起到了关键作用。近年来,材料在影响国家技术进步和经济增长方面发挥了催化作用。世界上最先进的国家在材料技术方面也是最先进的,从合成材料到生物材料,这并非巧合。尖端技术的快速发展,无论是与生命科学相关的生物材料,还是与工程相关的薄膜技术,都依赖于与材料相关的知识的进一步增长。一些材料敏感技术包括生物工程、纳米技术、信息技术和晶圆级封装。为了与世界上大多数领先的经济体和大学保持一致,我们必须创建一个课程网络,引导我们的学生进入工程材料的奇特世界。这个多学科辅修课程的目标如下:
伊利诺伊大学香槟分校 伦敦帝国理工学院 约翰霍普金斯大学 多伦多大学 汉堡大学 马克斯普朗克射电天文学研究所 马克斯普朗克地外物理研究所 马克斯普朗克天文研究所 莱顿大学 物理学专业示例(密集型) 物理学专业示例(密集型,天体物理学主题)或 1 年和 2 年课程(最低) 物理学专业和天文学辅修 1 年和 2 年课程
1. 学习 MATLAB 或 Scilab 中的模糊逻辑工具箱。2. 使用 Matlab 为给定应用设计模糊集。3. 设计用于机器人运动的模糊控制系统。4. 感知器学习算法的实现。5. 学习 MATLAB 或 Scilab 中的神经网络工具箱。6. 使用神经网络进行 IRIS 数据分类。7. 将神经网络应用于回归数据集。8. 学习 MATLAB 中的模式识别工具。9. 学习 MABLAB 或 Scilab 中的遗传算法工具箱。10. 为给定的优化问题实现/使用遗传算法 11. 使用遗传算法进行参数调整。12. 使用神经网络或 GA 或模糊逻辑实现任何项目。