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AWAC 呼吁共同撰写关于人工智能和跨课程写作的报告
2023 年 1 月，AWAC 成为首批就人工智能在写作课堂中的作用及其对写作学习和写作学习的潜在影响发表声明的专业组织之一。自 2023 年以来，人工智能技术不断发展，学生对人工智能的接受度发生了变化，我们作为教师对自己在课堂中的作用的理解也不断加深。事实上，AWAC 的《WAC 现状：问题和能源》调查的初步结果表明，几乎所有 WAC 主任都创建了与生成性人工智能相关的教师发展研讨会，89% 的参与者认为，提高他们对人工智能的理解非常重要。和写作对于做好他们的 WAC 工作。
2025 年 8 年级课程之夜
● 1 月 16 日 - 课程之夜 ● 2 月 3 日 - 学生在咨询处获得选课表 ● 2 月 10 日 - 选课表交给英语老师 ● 2 月 18 日 - 学生在英语课上开始将课程输入 SIS ● 3 月 - 家长将被要求登录 SIS 以验证学生注册的课程是否准确。这显示注册的课程，但不显示实际的课程表。 ● 3 月 31 日 - 更改课程表申请截止日期
PhD课程 - 有效FA25.DOCX
博士生必须在第三年学习结束之前完成四项批准的选修课程。生物工程部提供的研究生课程（除六个必需的课程外）可用于满足选修要求，但一些例外。学生还可以参加其他部门提供的研究生工程/科学课程（例如MAE，ECE，Nano等） div>） div>获得教师顾问批准的选修学分（请参阅研究生协调员以获取批准表）。在履行选修课程要求的课程中，必须采用字母等级。
数据结构和算法实验室
计划简介计算机的功率和使用的迅速增加一直是科学和技术最新发展的推动力。但是，有一些毕业生在计算物理学中具有足够强大的背景，可以在使用计算机的物理学中发挥有效作用。计算机科学的毕业生了解计算机的工作，但技术领域所需的物理和数学背景没有足够的背景。另一方面，物理学或应用数学领域的毕业生没有任何用于从事物理学的计算机的技术用途。但是，计算物理学的毕业生在物理，数学，计算机科学和计算机解决复杂问题方面具有合格的教育。拥有计算物理学的研究生学位，您可以选择以下职业：
智能变压器中性点电流优化控制...
摘要 — 在三相四线低压配电系统中，不平衡负载会导致中性电流 (NC) 形成环路，从而导致功率损耗增加和中性电位变化。与传统电力变压器相比，智能变压器 (ST) 具有严格的电流限制以避免过流。然而，其在下游低压电网电压调节方面的优势可以提供调节过度 NC 的能力。本文提出了一种闭环 NC 优化控制，一方面，在满足标准 EN 50160 要求的正常运行中最小化 NC 电流，另一方面，在极端情况下抑制 NC 电流以避免 ST 过流损坏。根据曼彻斯特地区三相四线配电网，通过硬件在环设置和基于不平衡负载曲线下的 350kVA、10kV/400V、ST 供电配电网的案例研究，通过实验测试验证了所提出的控制策略。结果清楚地证明了所提出的NC优化控制策略对NC抑制和最小化的有效性和灵活性。
学前课程
孩子是一个具有 panchakoshas 或五个鞘的完整的存在。这些层分别是 annamaya kosha（身体层）、pranamaya kosha（生命力能量层）、manomaya kosha（心智层）、vijnanamaya kosha（智力层）和 anandamaya kosha（内在自我）。每一层都表现出某些独特的特征。孩子的全面发展考虑到这五个层的培育和滋养。孩子是一个具有 panchakoshas 或五个鞘的完整的存在。这些层分别是 annamaya kosha（身体层）、pranamaya kosha（生命力能量层）、manomaya kosha（心智层）、vijnanamaya kosha（智力层）和 anandamaya kosha（内在自我）。每一层都表现出某些独特的特征。孩子的全面发展考虑到这五个层的培育和滋养。
慢性阻塞性肺疾病中纳米颗粒的当前挑战和未来范围
慢性阻塞性肺疾病（COPD），其特征是气道炎症和进行性气流限制，是全球死亡率的主要原因之一。支气管扩张剂，皮质类固醇或抗生素用于治疗COPD，但这些药物未正确递送到靶细胞或组织，这仍然是一个挑战。纳米颗粒（NPS）由于较小的大小，表面与体积比较高以及诸如靶向效应，患者依从性和改善的药物治疗之类的优势，因此对呼吸医学产生了极大的兴趣。由NP介导的药物的持续递送到靶向位点需要控制COPD中肺的趋化性，纤维化和慢性阻塞。开发无毒的多功能可生物降解的NP，可以帮助克服气道防御，将来对于COPD来说将是有益的。
课程点提示弱监督的参考图像分割
参考图像分割（RIS）的目的是通过相应的静脉语言表达式精确地分段图像中的对象，但依赖于成本密集的掩码注释。弱监督的RIS因此从图像文本对学习到像素级语义，这是用于分割细粒面罩的挑战。自然而然地提高了分割精度，是用图像分割模型SAM赋予弱监督的RI。尽管如此，我们观察到，简单地整合SAM会产生有限的收益，甚至由于不可避免的噪声而导致性能回归，而过度关注对象部分的挑战和挑战。在本文中，我们提出了一个创新的框架，即P PPT（PPT），与拟议的多源课程学习策略合并，以解决这些挑战。具体来说，PPT的核心是一个点发生器，它不仅可以利用Clip的文本图像对准能力和SAM强大的掩膜生成能力，而且还产生了负点提示，以固有，有效地解决嘈杂和过度的焦点问题。在适当的情况下，我们引入了一种以对象为中心图像的课程学习策略，以帮助PPT逐渐从更简单但精确的语义一致性中学习到更复杂的RIS。实验表明，我们的PPT在MIOU上显着胜过弱监督的技术，分别为11.34％，14.14％和6.97％，分别为6.97％。
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