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新课程/专业提案表
• COMP 417：机器人与智能系统简介（3 学分） • COMP 445：计算语言学（3 学分） • COMP 511：网络科学（4 学分） • COMP 514：应用机器人（3 学分） • COMP 545：深度学习的自然语言理解（4 学分） • COMP 549：脑启发人工智能（3 学分） • COMP 550：自然语言处理（3 学分） • COMP 558：计算机视觉基础（4 学分） • COMP 562：机器学习理论（4 学分） • COMP 565：基因组学和医疗保健中的机器学习（4 学分） • COMP 579：强化学习（4 学分） • COMP 585：智能软件系统（4 学分） • COMP 588：概率图形模型（4 学分） • ECSE 552：深度学习 • ECSE 557：智能系统伦理简介
室内气流、温度和浓度的可视化
我衷心感谢我的导师 Bahram Moshfegh 教授和 Mats Sandberg 教授对我的支持。我非常感谢他们让我的博士生生涯成为最有价值、最愉快的学习和工作经历。他们总是乐于助人，愿意听取我的建议和问题，并在必要时提供建议。我还要感谢 Tor-Göran Malmström 教授，他是我在皇家理工学院的助理导师和联系人。我感谢 KK 基金会（斯德哥尔摩）、耶夫勒大学（瑞典耶夫勒）和 FLIR Systems AB（瑞典丹德吕德）的财政支持。我真的很想感谢 Elisabet Linden，她密切参与了我的工作。没有她的贡献，这项工作就不可能完成。这项工作的很大一部分智力发展要归功于我与 Hans Lundström 的互动。他一直愿意倾听我的问题并帮助我解决问题。如果没有建筑环境中心人员的技术支持，实验工作就不可能实现：Hans Lundström、Claes Blomqvist、Ragnvald Pelttari 和 Larry Smids。我非常感谢他们愿意提供帮助。我还要感谢我的办公室同事 Ulf Larsson，他总是向我提供帮助，让我振作起来，让我的工作时间非常愉快。还要特别感谢 Eva Wännström，她总是如此友善和乐于助人。此外，Divisi 的所有人
供应链集中和公司金融
我们调查依靠主要供应商或客户（将其定义为供应链集中）的企业是否比由于供应链压力而持有比其他公司更多的财务资产。我们发现，具有较高供应链浓度的企业具有较高的财务化水平。企业的竞争能力降低了其实质化水平，但不能扭转供应链浓度的不利影响。此外，我们还探索了使用调解效应方法的供应链浓度和公司财务化之间关系的机制。我们发现，供应链集中度会损害公司的主要业务利益，导致公司持有更多财务资产。主要的业务利益渠道扮演部分中介角色。我们的发现表明，对大型供应商/客户的过度依赖会导致公司逃脱现实并采用虚拟经济学。
基因组医学理学学士（医学预科专业）
生物系提供的基因组医学理学士学位课程将帮助您深入了解人类和病原体基因组在疾病发展、预防和治疗中的作用。科学创新和技术使我们能够以前所未有的规模收集遗传信息。这一进步的核心是基因组研究。来自数千个（很快将达到数百万个）基因组的信息揭示了我们遗传和传染病的根本原因。由于医学院越来越重视基因组医学的临床研究，基因组医学课程的学生将获得理解和处理现代生物数据的宝贵基础。毕业生还将获得生命科学基础，强调基因组学、进化生物学和信息学的医学相关性。该学位将帮助学生为专注于基因组医学的研究和医学职业的日益增长的趋势做好准备，这些趋势利用基因、蛋白质和下一代技术的变化来做出临床诊断、治疗患者和了解疾病。
注意，集中和信息处理... -Erabi
我们衷心感谢许多能够使我们的愿景成为现实的利益相关者。首先，我们要感谢安大略省神经洛玛基金会（Antario Neurotrauma Foundation），该基金会认可了埃拉比（Erabi）在脑损伤基于证据的评论领域的能力，并致力于为此提供资金。我们还要感谢Erabi，Mark Bayley博士（多伦多大学）和Shawn Marshall博士（渥太华大学）的共同主席，感谢他们的宝贵专业知识和此评论的管理。特别感谢作者提供了他们的时间，知识和观点，以提供严格而强大的评论，这将指导各种医疗保健专业人员的研究，教育和实践。没有您，我们就无法做到！一起，我们正在建立一种循证实践文化，使每个人受益。
高能密度物理学的数据驱动的未来
现有的NMC阴极目前具有挑战性的特定能力，循环稳定性和热稳定性。[5]在研究现实电池条件下的组成与结构/电化学特性之间的关系已付出了巨大的努力。可靠的证据表明，李[ni x co y mn z] o 2的电化学和热性能很大程度上取决于其组成。特定的容量显示了Ni含量的线性增加，但相应的容量保留和安全性逐渐降低（图1）。[6]毫无疑问，高容量与结构/热稳定性之间存在不可调和的矛盾。OUS溶剂非常
量子互联网纠缠浓缩服务
纠缠共享是一种通过多个中间中继量子节点将多个量子节点聚合在一起的共享技术[3,75–89]。纠缠共享过程包括量子节点间纠缠传输和纠缠交换（扩展）的几个步骤[6,7,9,90–100]。纠缠连接的纠缠吞吐量量化了该量子连接上在特定保真度下每秒可传输的纠缠态的数量[11,43,44]。纠缠连接可以用成本函数来表征，该函数实际上是给定连接的纠缠吞吐量的倒数[11,42,43]。因此，找到纠缠量子网络中相对于特定成本函数的最短纠缠路径（一组纠缠连接）非常重要 [8, 80, 81, 101 – 106]。纠缠网络中的给定量子节点可以在本地量子存储器中存储多个纠缠系统，然后可将其用于纠缠分布 [11 – 13, 42 – 44, 77 – 83]。在我们当前的建模环境中，给定量子节点的纠缠态称为纠缠端口；因此，目标是找到纠缠网络纠缠端口之间的最短路径。因此，纠缠切换操作类似于纠缠切换器端口的分配问题。纠缠切换器端口模拟了一个量子切换器节点，它在纠缠连接之间切换，并对选定的纠缠连接应用纠缠交换。VLSI（超大规模集成电路）设计领域[107-110]、集成电路（IC）的自动生成和电子设计自动化（EDA）工具[107-110]也解决了类似的问题，但我们量子网络设置的主题和最终目标是不同的。有一些基本思想可以在 EDA 领域和纠缠量子网络的开放问题之间开辟一条道路。我们发现，这条道路不仅存在，而且还使我们能够将 EDA 工具和量子香农理论的最新结果[11,41]相结合，从而为量子互联网提供有价值的结果。在这里，我们为量子互联网定义了纠缠浓缩服务。纠缠浓缩服务旨在提供高优先级量子节点强连接子集之间的纠缠连接，使得每对节点之间存在纠缠连接。该服务的主要要求如下：（1）最大化所有连接节点之间的纠缠吞吐量，（2）最小化量子节点之间的跳跃距离（跨越的量子节点数，取决于连接的纠缠级别）。主要要求的重要性如下。最大化链路的纠缠吞吐量旨在为高优先级用户提供无缝、高效的量子通信。最小化跳跃距离的目的是减少物理环境（链路损耗、节点损耗）带来的噪声，并减少与量子传输和纠缠分布过程相关的延迟。我们通过量子节点中可用的纠缠态（称为纠缠端口）来解决纠缠集中问题。为了处理几个不同的约束，例如纠缠连接的纠缠吞吐量或跳跃距离，我们将量子节点的纠缠端口组织成一个基图。基图包含纠缠的映射
电子游戏对精神集中的影响
表现需要精神集中，精神集中是大脑中进行的心理过程，反映在思维过程中。我们的大脑由数十亿个神经元组成，它们收集和传输信号，这些信号源于我们的思想和运动功能。大脑皮层是大脑的一部分，我们的记忆、思想、注意力、意识和意识都基于此。[1] 大脑过程就像计算机的输入输出处理。我们的大脑接收和处理感官数据，并将其转化为思想。这个过程与智商水平、情绪稳定性有关，大脑中的神经元通过练习进行重组。可以说，如果一个人的注意力水平很高，他们的智力水平也可能很高。注意力、专注力、思想和专注力是相互依存的。如果没有其中一个，就很难利用其他的。这项研究试图通过对受访者进行问卷调查来得出结论。由于这项研究一直关注游戏对精神集中能力的影响，因此
CNT 浓度和打印方向的影响
本研究探索了用多壁碳纳米管 (MWCNT) 增强的聚乳酸 (PLA) 复合材料的机械性能，重点研究了它们在三角形、倾斜和弯曲支架几何形状中的性能。拉伸试验表明，拉伸应力随 MWCNT 浓度增加而增加，最高可达 3 wt.%，但在 5 wt.% 时降低。较低浓度下机械性能的提高归因于 PLA 基质内 CNT 的均匀分散，从而促进了有效的负载传递。相反，在 5 wt.% 时，MWCNT 团聚会破坏基质的连续性，导致机械性能下降。CNT 与负载方向的对齐会显著影响性能，0° 打印角度由于优化的负载传递而产生更高的拉伸强度。支架的几何结构进一步影响挠度行为；观察到最大挠度随着 MWCNT 含量的增加而降低，特别是在 3 wt.% 时，但在 5 wt.% 时略有增加，表明由于聚集导致刚度降低。这项工作强调了 CNT 浓度和几何设计在优化 PLA/MWCNT 复合材料的机械特性中的重要性；揭示了改变几何形状如何影响应力分布对整体性能的影响。
万古霉素谷浓度转换
纳入分析的患者均为按照医院的万古霉素药房给药方案治疗的患者。实施前回顾性对照组包括 179 名患者，他们于 2017 年 11 月 22 日至 2018 年 1 月 22 日期间采用基于谷值的给药策略开始使用万古霉素。实施后组包括 117 名患者，他们于 2018 年 6 月 19 日至 2018 年 7 月 19 日期间采用基于 AUC 的给药策略（采用两点取样）开始使用万古霉素，即于 2018 年 6 月 19 日全院实施该方案之后。测量结果和主要结果 AUC 值是根据两个万古霉素浓度（峰值和谷值）计算得出的。主要结果是实施后组达到治疗 AUC 值 (400 – 800 mg hr/L) 或实施前组达到治疗谷浓度值 (10 – 20 mg/L)。实施前组 (仅谷浓度给药法) 179 个初始谷浓度中只有 98 个 (55%) 达到治疗效果，而实施后组 (基于 AUC 的给药法) 117 个初始 AUC 值中只有 86 个 (73.5%) 达到治疗效果 (p = 0.0014)。与实施前组的超治疗谷浓度相比，实施后组的超治疗 AUC 值比例较低 (1.7% vs 18%, p < 0.0001)。总体而言，62% 的初始治疗 AUC 值患者随后的谷值增加 25% 或更高，发生在万古霉素治疗的中位数为 6 天时。实施前组中 11% 的患者出现肾毒性，而实施后组中 9.4% 的患者出现肾毒性（p = 0.70）。结论与基于谷浓度的给药策略相比，使用基于 AUC 的给药