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（计算机科学）
1。工程数学数学逻辑：命题逻辑；一阶逻辑：概率：条件概率；卑鄙，中位数，模式和标准偏差；随机变量；分布；制服，正常，指数，泊松，二项式。集合理论与代数：集合，关系，功能，群体，部分订单，晶格，布尔代数。组合学：排列，组合，计数，求和，生成功能，复发关系，渐近学。图理论：连通性，跨越树，切割的顶点和边缘，覆盖，匹配，独立集，着色，平面性，同构。线性代数：矩阵的代数，决定因素，线性方程系统，本特征值和本本矢量。数值方法：线性方程系统的LU分解，通过secant，bisection和Newton-Raphson方法的非线性代数方程的数值解；梯形和辛普森规则的数值集成。微积分：极限，连续性和不同性，平均值定理，积分的定理，确定和不当积分的评估，部分衍生物，总导数，Maxima＆Minima。
计算机体系结构
简介本节将向您介绍计算机处理器设计中使用的三个不同的计算机架构，它们是：复杂的指令集计算机（CISC），减少指令集计算机（RISC）和高级还原指令集计算机（ARISC）。这些架构中的每一个都有不同的特征，这些特征会影响指令的执行方式以及处理器的运行方式。另外，您将被介绍到随机访问存储器（RAM）和只读内存（ROM），这是两种不同类型的计算机存储器，具有不同的用例。您将理解并欣赏Arduino及其应用。arduino的创建是为了为初学者和发烧友提供一种非常实用的项目并解决现实世界问题的简单方法。本节还将向您介绍一个集成的开发环境（IDE），用于编写，编译和上传代码到这些董事会。
计算机视觉
客观问题1。计算机视觉的主要目标是什么？（a）模仿人类思维过程（b）使机器能够查看和分析图像（c）开发新的编程语言（d）以创建人造生命形式的形式：（b）使机器能够看到和分析图像的解释：计算机视觉解释：人工智能是人工智能的域名，可以使用Algorith进行处理和分析机器，可以使用Algorith进行处理和分析。2。以下哪项不是计算机视觉的应用？（a）面部识别（b）自动驾驶汽车（c）烹饪食物（d）医学成像答案：（c）烹饪食品解释：计算机视觉被广泛用于安全（包括面部识别），运输（自动驾驶汽车）和医疗保健（医疗图像），但不用于烹饪食物。3。卷积层在卷积神经网络（CNN）中的作用是什么？（a）提取诸如边缘和形状（b）之类的高级特征（b）以减少图像分辨率（c），以直接对图像进行分类（d）以存储图像以供将来使用：（a）提取高级特征，例如边缘和形状，例如卷积层：卷积层负责检测诸如边缘，梯度，渐变，纹理和纹理的功能。4。在RGB图像中，如何存储颜色信息？5。CNN中的整流线性单元（relu）的目的是什么？6。计算机视觉中的“对象检测”涉及什么？（a）将单个标签分配给图像（b）在图像中识别和定位多个对象（a）使用三个单独的颜色通道使用单个灰度通道（b）使用二进制颜色系统使用十六进制的颜色代码（d）使用三个单独的颜色系统答案：（b）使用三个独立的颜色通道：红色，绿色和蓝色解释：在RGB图像中，每个Pixel具有三个值对应于红色，绿色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色的颜色相对于蓝色，蓝色和蓝色的颜色，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色通道，则使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色频道。（a）将图像转换为灰度（b）以从特征映射（c）中删除所有负值（c）以减小图像的大小（d）以将图像分类为类别：（b）从特征映射说明中删除所有负值：relu介绍非内线性，通过用零替换所有负值，从而使功能提取过程更有效地替换了所有负值。
计算机科学
Chem 001A/LA或CHEM 01HA/HLA通用化学（5）LING 021语法（4）化学001B/LB或CHEM 01HB/HLB一般化学（5）Phil 125 +层间逻辑（4）化学（4）化学001C/LC或CHEM 01HC/HLC一般化学（5）Chemy 8 8）化学008HA/08HLA +有机化学（4）Phil 127 +逻辑中的高级主题（4）ECON 005 ECON和BUS的数据分析（5）数据科学ECON 060 ECON 060工程经济学元素（4）统计008商业统计量表，商业ling 020语言和LINGELISS（4）Stat 010 Intero to Statistical to Statistical to Statistics（5）
计算机研究
近年来，生成人工智能（Gen-AI）迅速发展，可能在不久的将来对行业，社会和个人产生巨大影响。尤其是Gen-ai文本对图像模型，使人们可以轻松地创建可能彻底改变人类创造性实践的高质量图像。尽管使用了越来越多的使用，但是在人类计算机互动（HCI）社区中，更广泛的人群对Gen-Ai生成的图像的看法和理解仍然受到研究。这项研究调查了如何在分裂人中，包括那些不熟悉Gen-ai，感知的Gen-AI文本对图像（稳定扩散）输出的方法。研究结果表明，参与者根据其技术质量和代表主题的忠诚度评估了Gen-AI图像，通常将其视为原型或奇怪的：这些经历可能会提高人们对社会偏见的认识，并引起人们对Gen-ai本身扩展的令人不安的感觉。该研究还涵盖了参与者采用的几种“关系”策略来应对与Gen-AI相关的担忧，这有助于理解对不可思议的技术的反应以及智能代理的（DE）人性化。此外，该研究提供了有关如何使用文本对图像模型作为设计材料的拟人化的设计建议，以及对临界设计会话的支持。
