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CSC 4512计算机科学中的优化方法
计算机科学与工程讲师的部门：Evangelos Triantaphyllou教授，博士办公室：3272-C Patrick F Taylor（PFT）BLD。电子邮件：etriantaphyllou@yahoo.com（注意：这不是我的爪子地址，而是始终使用此页面）网页：http：//wwwww.csc.lsu.edu.edu.edu/trianta教室：1212 Patrick Taylor Hall Hall会议时间：星期二和星期四：星期二和星期四：从3:00到4:20 P.M. 20 P.M.办公时间：仅通过预约。使用我的Yahoo.com上面给出的电子邮件地址与我联系。将宣布助教（TA）。William M Brown。 他的电子邮件地址是：wbrow38@lsu.edu教科书：操作研究：介绍，Hamdy A. Taha，任何版本都可以。 Prentice Hall。 加上讲座期间要宣布的材料（例如讲义和/或URL）。 必须始终从教科书 /讲义中阅读任何讲座中的任何新材料。 简要课程描述：三个学时。 本课程侧重于当今可用的最强大的建模工具之一，即优化。 在科学，工程学，尤其是计算机科学和IT（信息技术）中，有很高的数量和令人难以置信的各种问题可以作为优化问题。 例如，如果一个人在“优化”，“优化”，“优化Facebook”，“ Optimization Microsoft”等关键短语下搜索美国专利和商标办公室（http://patft.uspto.gov/netahtml/pto/pto/index.html）。 本课程分为三个部分。 强调线性编程（LP）方法。William M Brown。他的电子邮件地址是：wbrow38@lsu.edu教科书：操作研究：介绍，Hamdy A. Taha，任何版本都可以。Prentice Hall。加上讲座期间要宣布的材料（例如讲义和/或URL）。必须始终从教科书 /讲义中阅读任何讲座中的任何新材料。简要课程描述：三个学时。本课程侧重于当今可用的最强大的建模工具之一，即优化。在科学，工程学，尤其是计算机科学和IT（信息技术）中，有很高的数量和令人难以置信的各种问题可以作为优化问题。例如，如果一个人在“优化”，“优化”，“优化Facebook”，“ Optimization Microsoft”等关键短语下搜索美国专利和商标办公室（http://patft.uspto.gov/netahtml/pto/pto/index.html）。本课程分为三个部分。强调线性编程（LP）方法。第一部分通过讨论一些基本的优化公式来说明优化的丰富性。第二部分强调了该领域的一些基本理论和算法的发展。最后，第三部分重点是基于非线性模型的一些优化方法。所有的发展都是以直观和逻辑的方式提出的，并且特别强调优化理论，算法和应用的基础。
CSC 381：数字图像处理简介
每项作业都经过精心设计，以帮助您掌握班级研究的特定内容。但是，您可能需要自己研究/审查一些编程或实施详细信息。可以在网上使用外部资源来了解有关现有库的更多信息。但是，请确保您了解代码在做什么。在如何完成每项作业方面，将有一定程度的自由。但是，您将要求您根据班级的每周内容遵循给定的方法。在某些情况下，替代方法/算法可能会带来更好的结果。但是，请记住，主要目标是评估您对本课程所涵盖的内容的理解。从这个意义上讲，除非您首先与讲师交谈，否则任何与所要求的事情都大不相同的程序都会受到较大的分数罚款。除了所需的方法外，都应提供任何不同的方法，但绝不作为替代方法。
CSC 311：机器学习简介 - 讲座1
•线性代数：向量操作，矩阵乘法/裁定量/痕迹/特征值）•微积分：部分导数/梯度。•概率：共同分布（高斯，指数，伯努利，多变量正常）；贝叶斯规则。•统计：期望，方差，协方差，中位数；最大似然。•数值优化：最大化功能，最小化功能，最大值，最小值；最大似然。
CSC 320计算机算法学时
黑板：所有与课程相关的作业和材料都将在黑板上提供。公告将发布在黑板上。学生必须有一个工作的CUNY门户帐户才能接收与课程相关的信息描述：本课程是算法设计和分析的介绍性本科课程。本课程的目标是引入基本基本算法设计技术，从理论和实用的角度来看，这些技术都很有趣。我们将介绍基本的算法设计技术，例如划分和争议，动态编程和贪婪的技术。我们将介绍算法正确性的证明，以及通过复发方程解决方案解决算法时间界限的渐近分析。一些特定算法主题包括：确定性和随机排序和搜索算法，深度和广度的第一个搜索图算法，用于查找路径和
计算机科学（CSC） - SF状态公告
量子计算和量子信息科学简介。比较古典和量子计算体系结构和组织。基于电路和退火量子平台上的量子算法设计和实现。量子平台模拟器和实际量子硬件上的程序执行和性能分析，视可用性。量子计算中研究主题的调查范围从算法（例如，Grover的搜索）及其在量子密码学，量子机学习和混合经典/量子算法中的应用。（CSC 647/CSC 747是配对课程。在一个级别完成课程的学生可能不会在另一级上重复课程。）
CSC颜色空间转换器钥匙设计功能...
像素根据有效的准备管道协议1流入设计。输入像素和同步在CLK的上升边缘采样时，当Pixin_val和Pixin_rdy都高。在输出接口处，当Pixout_val和pixout_rdy较高时，将像素和同步在CLK的上升边缘上采样。输入和输出同步信号是侧带标志，与框架的第一个像素和行的第一个像素一致。这些对于识别视频框架和线路边界很有用，并包含在与其他邮政编码IP的兼容。
Maxwell®CSC全血DNA试剂盒
5.准备工作 .............................................................................................................................................6 5.A.制备全血样本 ..............................................................................................................................6 5.B.制备 Maxwell ® CSC Whole Blood DNA Cartridge...........................................................................6
CSc 74011 人工智能（3 小时；3 个学分）
学生必须完成几个项目。项目将包括基本 AI 技术的实际应用以及针对给定问题选择适当的技术。在最终项目中，学生小组将参与创建基于 AI 的应用程序，以解决现实世界的问题，包括搜索、计算机视觉、机器学习、逻辑和约束满足问题。项目成绩基于三个方面：项目概念、结果、演示质量和报告质量。最终项目将使您能够实施在 AI 硕士课程中学到的技能。
摘要癌症干细胞（CSC）假设...
图2。癌细胞层次结构的概念。橙色 - 正常细胞，红色 - 肿瘤细胞，蓝色 - 癌症干细胞（CSC），绿色 - 肿瘤微环境中的细胞。利基信号包括PI3K，Notch和Wnt途径，这些途径会影响进入静止，分化和EMT的肿瘤细胞的控制。（b）CSC假设模型 - 干细胞的罕见亚群是肿瘤性的，并且具有分化，从而导致肿瘤细胞的异源群体。（c）更新的CSC模型包括CSC可塑性。耗竭导致肿瘤微环境信号传导，以促进细胞从非CSC到CSC状态的脱节。
