课程:CSCI5370 课程 ID:002640 生效日期:2024-07-01 Crse 状态:有效 审批状态:已批准 [ 新课程 ] 量子计算 量子計算 本课程介绍量子计算中的以下主题:1.量子计算和通信模型;2.量子算法及其局限性;3.其他主题(量子通信、量子密码学、量子证明、量子纠错、量子霸权)。
1。组合优化:Alexander Schrijver,Springer,2003年,多面体和效率。2。近似算法的设计,David Williamson和David Shmoys,剑桥大学出版社,2010年。3。L.Lovász的半决赛程序和组合优化,载于:算法和组合学的最新进展(编辑B.A. Reed,C.L。 linhares-sales),CMS书籍数学。/ouvrages数学。 SMC 11,纽约施普林格(2003),137-194。 4。 Rajeev Motwani和Prabhakar Raghavan的随机算法,剑桥大学出版社,1995年。 5。 关于“光谱图理论”的注释,丹尼尔·斯皮尔曼(Daniel Spielman),耶鲁大学,2012年。。B.A.Reed,C.L。 linhares-sales),CMS书籍数学。/ouvrages数学。 SMC 11,纽约施普林格(2003),137-194。 4。 Rajeev Motwani和Prabhakar Raghavan的随机算法,剑桥大学出版社,1995年。 5。 关于“光谱图理论”的注释,丹尼尔·斯皮尔曼(Daniel Spielman),耶鲁大学,2012年。。Reed,C.L。linhares-sales),CMS书籍数学。/ouvrages数学。SMC 11,纽约施普林格(2003),137-194。4。Rajeev Motwani和Prabhakar Raghavan的随机算法,剑桥大学出版社,1995年。5。关于“光谱图理论”的注释,丹尼尔·斯皮尔曼(Daniel Spielman),耶鲁大学,2012年。
课程:AIST4010课程ID:013173 AFF日期:2024-07-01 CRSE状态:主动批准。状态:批准的[课程Rev]应用深度学习的基础应用深度学习基础本课程涵盖了如何使用深度学习技术来解决现实生活中的计算问题,处理各种数据。我们通过深入学习引入解决问题的范式来开始课程:数据准备,建立模型,训练模型,模型评估和超参数搜索。然后,我们填写范式中的详细信息。关于深度学习模型,我们将从最简单的线性回归模型转向相对复杂的模型。要处理各种数据类型,即结构化数据,图像,文本,序列,信号和图形,在我们的日常生活中,我们将介绍CNN/Resnet,RNN/LSTM,注意力和GNN模型。除了上述范式外,我们还将涵盖处理过度拟合的常用技术。在本课程结束时,我们将简要浏览生成模型VAE和GAN。咨询:预计学生将具有有关Python编程的背景知识。
课程:ENGG5105课程ID:011158 AFF日期:2024-07-01 CRSE状态:主动批准。状态:已批准的[新课程]计算机和网络安全性电脑系统与网络安全本课程旨在从应用的角度引入计算机和网络安全性的重要主题。主题包括:(i)应用加密图(例如加密原始图,使用OpenSSL编程),(ii)网络安全性(例如未经授权的访问,大规模网络攻击,防火墙和入侵检测系统),(iii)网络安全性(例如,HTTP Sessign和Web System and Felesers and Felecter and Felecter and Eveer(e.G) 安全)。该课程还根据当前的研究趋势讨论了最新的应用安全主题。咨询:预计学生应服用CSCI3150或ETSR3102,CSCI4430或CENG4430或IERG3310
课程:AIST5030课程ID:014509 AFF日期:2024-07-01 CRSE状态:主动批准。状态:批准的[新课程]生成人工智能生成式人工智能该课程旨在为学生提供最新生成的AI(Genai)技术的概述,这些技术生成了各种类型的数据,例如图像,视频,音频,文本,代码,音乐和分子等对行业和社会产生了深远的影响。本课程将对Genai背后的基本概念和技术提供全面的理解,包括生成模型,概率模型,深度学习体系结构以及自学/无监督的学习等。将进一步探讨大型语言模型,对话型AI和Mutli-Mododity AI的先进主题。将引入语音和对话数据的应用,以说明Genai的概念和技术。在本课程中也将讨论Genai的道德和社会含义,以便学生可以批判性地分析Genai对社会的影响,并提出道德准则对其发展和部署。将为学生提供充足的机会,以通过动手实施和研究论文在课堂上实现他们在课堂上学到的知识。该课程适合具有机器学习,概率,统计和线性代数背景的学生。
使命................................................................................................................................................. 3
其他 (N) CSCI1020 C++ 动手入门 (1 学分) (N) CSCI2040 Python 入门 (2 学分) (N) CSCI2100 数据结构 (N) ENGG1820 工程实习 (1 学分) (N) ENGG2760 工程师概率 (2 学分) (N) ENGG2780 工程师统计学 (2 学分) (N) ESSC3200 大气动力学 (N) ESSC3220 大气化学 (N) ESSC3320 水文地质学 (N) ESSC3600 了解我们的生物圈 (N) ESSC3800 全球环境变化 (N) ESSC4540 遥感 - 原理与应用 (N) GRMD2404 能源与社会 (N) GRMD3202 环境管理 (N) GRMD3403 资源评估与规划方法 (N) GRMD4202 水文学与水资源 (N) GRMD4401 能源资源 (N) PHYS4420 气象物理学
Fai Chan教授是纸巾工程与再生医学研究所的助理教授,以及香港中国大学(CUHK)的生物医学科学学院。 他获得了香港大学(2010年)的学士学位,然后才获得博士学位。在爱德华·尤德(Edward Youde)纪念奖学金的支持下,杜克大学的学位是海外研究。 在2015-2017期间,他在哥伦比亚大学和马萨诸塞州理工学院担任博士后研究员,然后于2018年加入CUHK。。 Chan教授的研究主要集中于推进干细胞组织工程和再生医学的生物制作方法和生物材料设计,并了解微环境提示如何影响干细胞的增殖和分化。Fai Chan教授是纸巾工程与再生医学研究所的助理教授,以及香港中国大学(CUHK)的生物医学科学学院。他获得了香港大学(2010年)的学士学位,然后才获得博士学位。在爱德华·尤德(Edward Youde)纪念奖学金的支持下,杜克大学的学位是海外研究。在2015-2017期间,他在哥伦比亚大学和马萨诸塞州理工学院担任博士后研究员,然后于2018年加入CUHK。Chan教授的研究主要集中于推进干细胞组织工程和再生医学的生物制作方法和生物材料设计,并了解微环境提示如何影响干细胞的增殖和分化。
现实世界中的精确肿瘤学数据:从电子健康记录中验证自动数据的大型语言模型Deirdre Weymann 1,2 1监管科学实验室,卑诗省癌症研究所,加拿大温哥华2
错误的学习(LWE)问题W.R.T.A矩阵B要求将C = SB+E MOD Q与均匀随机区分开,其中S是一个统一的秘密,E一些短误差。在Eurocrypt'22中,Wee提出了回避的LWE假设,该假设假定为“对于任何矩阵P,如果LWE W.R.T.关节矩阵(b,p)很难,然后是LWE W.R.T.b也很难,即使给出了简短的预映率,u满足bu = p mod q”。从那时起,已经出现了少数回避的LWE变体,这些变体已被证明暗示着各种高级加密原语,从基于属性的基于无界深度电路的基于属性的加密,证人加密,到掩盖无效电路。在本次演讲中,我们概述了回避的LWE假设,其中包括为什么它对高级原语及其变体的不同类型的加密证明看起来很有用。基于标准LWE的假设,我们针对三个私人胶卷LWE变体构建了简单的反例,出现在先前的工作中。然后,基于现有变体和我们的反例,我们建议并定义三类合理的回避LWE假设,适当地捕获了我们不知道基于非碰撞的反例的现有变体。我们也有理由在我们的假设公式下可以修复相关作品中的安全证明。与Chris Brzuska和Akinünal的联合合作。 传记与Chris Brzuska和Akinünal的联合合作。传记