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M.Sc.计算机科学M.Sc.计算机科学
空间和时间数据库：时间数据库：时间数据库的概述-TSQL2，TSQL2，空间数据库 - 空间数据类型 - 空间关系 - 空间数据结构 - 空间访问方法 - 空间访问方法 - 空间DB DB实现：分布式数据库，体系结构和设计：集中式数据库与非集中数据库，均质和异质DDBM，功能和体系结构，分布式数据库设计，DDBMS中的查询处理。Basics Introduction to NoSQL : Characteristics of NoSQL, NoSQL Storage types, Advantages and Drawbacks, NoSQL Products Interfacing and interacting with NoSQL: Storing Data In and Accessing Data from MongoDB, Redis, HBase and Apache Cassandra, Language Bindings for NoSQL Data Stores Understanding the storage architecture: Working with Column Oriented Databases, HBase Distributed Storage Architecture, Document商店内部。案例研究
年度报告 - 计算机科学.docx
1. 运行时验证：Java 中的动手方法，Christian Colombo 和 Gordon J. Pace，Springer，ISBN 978-3-031-09266-4，2022 年。2. Jacques Vella Critien、Albert Gatt 和 Joshua Ellul。通过 Twitter 情绪和数据量预测比特币价格变化和趋势，载于《金融创新》，第 8 卷。Springer。2022 年 5 月。3. Simon Joseph Aquilina、Fran Casino、Mark Vella、Joshua Ellul 和 Constantinos Patsakis。EtherClue：对以太坊智能合约攻击的数字调查，载于《区块链：研究与应用》，第 2 卷，第 4 期。爱思唯尔。2021 年 12 月。4. Jennifer Bellizzi、Mark Vella、Christian Colombo、Julio César Hernández Castro。使用及时捕获的内存转储应对针对 Android 的隐形攻击。IEEE Access 10：35172-35218 (2022)。5. Axel Curmi、Christian Colombo、Mark Vella。基于 RV-TEE 的可信安全外壳部署：实证评估。J. Object Technol。21(2): 2:1-15 (2022)。6. Yonas Leguesse、Christian Colombo、Mark Vella、Julio C. Hernandez-Castro。PoPL：存在和局部性证明，或如何保护智能手机上的金融交易。IEEE Access 9：168600-168612 (2021)。7. Martin Leucker、Christian Colombo。（担任编辑）。Int. J. Softw. Tools Technol. Transf. 23（2）：155-156（2021）。 8. 内维尔·格雷奇、西菲斯·拉古瓦多斯、伊利亚斯·萨蒂里斯、雅尼斯·斯玛拉格达基斯。 Elipmoc：以太坊智能合约的高级反编译 9. ACM 编程语言 6 (OOPSLA1) 会议记录，2022 年 1-27 日 10. Yannis Smaragdakis、Neville Grech、S Lagouvardos、K Triantafyllou、I Tsatiris
M. Tech。计算机科学与工程B.Tech。 - 计算机科学与生物科学 附件1计算机科学与工程学院工程学院B.Tech。 - 计算机科学与生物科学附件1计算机科学与工程学院工程学院
示例-PE 4•CSE3240：云应用程序•CSE3241：计算机视觉•CSE3242：Web框架•CSE3243：道德黑客示例-PE5•PE5•CSE3244：安全编程•安全编程•CSE3245：CSE 3245：云安全和隐私•云安全性•CSE3246：CSE 3246：cse 3224：ably•CSE322222224：CSE 32224：CSE 32224：CSE 32224：CSE 32224： PE6•CSE3249：数字取证和网络犯罪•CSE3250：雾和边缘计算•CSE3251：深度学习•CSE3252：UI/UX设计•CSE3253：DEVOPS
计算机视觉 / ML工程师实习生< / div>
理想的候选人将具有强大的背景：计算机科学，机械工程，电气工程，生物医学工程或相关领域。如果有兴趣，候选人将暴露于从头开始发展初创公司的各个方面（R＆D，光学系统集成和原型化）。工作将主要在我们的马里兰州哥伦比亚办事处进行。工资与经验相称（至少$ 17/hr）。我们的紧密联系的团队很高兴欢迎有才华的申请人并一起发展我们的冒险！
边缘的计算机视觉：使用redmycow系统实时实时识别
在精确的牲畜种植中，牛的个体识别对于为赋予动物福利，健康和生产力做出的决定提供了至关重要的。在文字中，存在可以读取耳罩的模型；但是，它们不容易携带到现实世界中的牛生产环境，并主要在静止图像上做出预测。我们提出了一个基于视频的牛耳牌阅读系统，称为deRmycow，该系统利用视频中的节奏特性来准确检测，跟踪和读取边缘设备上25 fps的牛耳标。对于视频中的每个帧，ReDmycow在两个步骤中发挥作用。1）标签检测：Yolov5s对象检测模型和NVIDIA DEEPSTREAM跟踪层检测并跟踪存在的标签。2）标签读数：小说whentoread mod-ule决定是读取每个标签，使用trba场景文本识别模型或使用从前框架上读取的读数。该系统是在边缘设备上实现的，即NVIDIA JETSON AGX ORIN或XAVIER，使其可移植到没有外部计算资源的牛生产环境中。要达到实时速度，请阅读 - MyCow仅在当前框架中读取检测到的标签，如果它认为在当前框架中明显改善决策时，它将获得更好的读数。理想情况下，这意味着即使标签被遮挡或模糊，也可以在视频中找到标签的最佳读数并存储在视频中。在真正的中西部奶牛场住房测试该系统时，9,000头母牛，雷米科（Demmycow）系统准确地阅读了96.1％的印刷耳廓，并证明了其现实世界中的商业潜力。devmycow为商业牛农场提供了知情的数据驱动决策流程的机会。
问题集3 - 解决方案 - UMD计算机科学
在X的均匀选择和A'的随机硬币上采取概率。考虑以下PPT对手A：给定输入Y 1（对于随机选择的X 1等于F（x 1）），选择随机x 2，计算y 2：= g（x 2），然后运行a'（y1∥y 2）。然后输出字符串输出的第一半。对于随机选择的x 1，x 2，给出的输入y 1 y 2的输入y 1 y 2分布在f'（x1∥x2）中。这意味着A'以概率ϵ（n）的形式反转其输入。此外，（2）每当''
弗罗茨瓦夫大学计算机科学研究所的大多数职位
该研究所始终被评为研究波兰计算机科学的最佳场所之一，并主持了从事算法，组合优化，逻辑和数据库理论的紧凑型群体。我们的学生在ICPC编程竞赛中取得了很高的成绩，其中一些人参与了我们的研究活动。PI及其合作者（也将在该项目上工作）定期发布顶级算法会议（Soda，ICALP Track A）。
