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Timothy I. Matis，博士，体育教育学 - 德克萨斯理工大学 院系
2009 – .。。副教授，德克萨斯理工大学工业、制造和系统工程系，德克萨斯州拉伯克 2015 – 2018 兼职教授，瓦尔帕莱索工业工程学院，智利瓦尔帕莱索天主教大学 2014 – 2015富布赖特客座教授，瓦尔帕莱索工业工程学院，瓦尔帕莱索天主教大学，智利 2016 – 2017 顾问，拉伯克社区健康中心，德克萨斯州拉伯克 2012 – 2017 站点主任，德克萨斯理工大学系统工程研究中心，德克萨斯州拉伯克2011 – 2012 德克萨斯理工大学高可靠性组织与流程卓越中心主任，德克萨斯州拉伯克 2006 – 2011现场主任 , 工程物流与配送中心、产学研合作研究中心、国家科学基金会、德克萨斯理工大学、拉伯克市，德克萨斯州 2005 – 2009 助理教授 , 德克萨斯理工大学工业工程系，德克萨斯州拉伯克市，德克萨斯州 2003 – 2005 主任 ,新墨西哥州立大学随机建模中心，新墨西哥州拉斯克鲁塞斯 2003 顾问，物理科学实验室，新墨西哥州拉斯克鲁塞斯 2001 – 2005 助理教授，新墨西哥州立大学工业工程系，新墨西哥州拉斯克鲁塞斯 1997 – 2001 研究生研究/ 德克萨斯 A&M 大学工业工程系助教和讲师，德克萨斯州大学城 1997 年实习，德克萨斯州制造业援助中心，德克萨斯州大学城 各种专家证人、产品责任和人身伤害案件、证词和审判经验
十条线索系统指导模型廷巴克图学院、南方大学和 A&M 学院系统指导需要结合以下内容
十条线索系统指导模式 廷巴克图学院、南方大学和 A&M 学院系统指导需要交织以下“重叠”线索。[该模式的实施使廷巴克图学院获得了 2002 年美国总统 STEM 指导杰出奖] 1. 学者从各种来源获得资金支持——指导、监督和系统指导的其他组成部分，保证将由此产生的“时间红利”用于全职学习、研究和相关的充实活动。学者的多元化资金基础包括学费奖学金（路易斯安那州的 TOPS）、联邦学生经济援助、LS-LAMP、LASIGMA 的有限支持以及其他奖学金和研究金来源，包括单位和机构基金。 2. 沟通技巧提升 - 一系列的听、说、读、写和相关活动旨在培养对适用语言（英语）的掌握，这是一种思维载体。这项活动需要大量接触技术交流，如“成功写作”（1998，McGraw-Hill Companies，第 135-176 页和第 212-215 页）中所述，超出常规的英语课程作业。 3. 全面、科学的建议 - 要非常小心地安排课程的正确顺序。事实上，科学、技术、工程、数学 (STEM) 学科的内在刚性（或分类结构）要求采用这种方法。 赋予学习者权力是指导的中心目标。这种赋予权力包括掌握表现的幂律及其延伸、人类表现的综合定律 (ILP)；并了解一些久经考验的事实和实践（首次记忆保持曲线、有效学习小组的价值、问题解决范例、缺乏背景材料和不“聪明”之间的区别）。 4. 辅导 - 教师、尤其是同学的辅导将继续提供给有需要的学生或学者。 （事实上，常规辅导领域经常被自组织的学习小组接管！）辅导是为了追求卓越，而不是为了补救；它是为了解决背景中的漏洞并巩固已知的要点；需要辅导并不是缺乏内在智慧的标志，正如人类表现的幂律所说，而是明智地认识到 STEM 领域的内部僵化。顺便说一句，高级学者的辅导还可以提高他们的沟通技巧和自我价值感，同时他们还可以复习材料（ILP 就是这么说的）！ 5. 一般研究活动 - 学者对几个主题进行严格的文献检索。他们掌握复杂的搜索算法、电子搜索和相关迭代。科学文献是研究问题的无限来源！同行评审的文献是 STEM 学科的标准。关于科学方法的精细结构、批判性思维和创造性思维的讨论是本讨论的一部分。6. 在我们的指导计划中，学者们执行的具体研究项目 - 联邦和工业实验室的教职员工和研究人员在夏季担任研究主管和导师。根据人类整体法则
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期