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国际会议
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UPE02240 遗产地战略选择
遗产资源保护区的预算预测（附件 2）表明，范围广泛的遗产地计划将使保护区在 2026 年项目结束前保持正平衡，但是，该方案几乎没有预算用于新的指定和修复激励和维护协议。范围广泛可能会导致市政历史资源指定过程的现有服务水平降低。这一范围将减少与场地所有者的合作、修复和维护补助金的发放以及对已完成修复工作的现场检查。这也可能导致任何新的市政历史资源指定停止。
生物材料和组织工程（E063671）
1零件（生物）聚合物：聚合物在医疗1应用中的高级应用，包括组织工程的支架，细胞1封装的聚合物，热响应材料，制造，生物制作和1个物理特性。2关于生物陶瓷，生物相容性和组织工程的部分：化学，物理1和生物聚合物基材料的机械性能。1生物相容性，与细胞和身体的相互作用。3关于生物特征的一部分：生物特征的化学，物理和机械性能，1个腐蚀和在生物医学领域的应用。基本的生物量表将为1个解释，但是主要重点将放在先进的处理上，包括3d 1打印技术和高级生物识别符，例如Shape-Memory Alloys，Bio-1可吸收金属等。
计算材料物理（E024122）
可观察的材料特性由各个长度尺度上的物理现象确定。在量子标尺上，核与电子之间的相互作用决定了化学键，这又导致材料的特定晶体结构，可压缩性或颜色。在微观范围内，材料特性取决于晶格缺陷的集体行为，例如空位，位错或晶界。数学方程式描述这些现象已有很长时间了。这些可以是微观尺度上的第一原理表达式（量子尺度），现象学或热力学表达式。由于有效的算法和更快的计算机，这些方程式可以有效地解决越来越多的情况。以这种方式，在进行实验之前，可以通过模拟来解释和/或预测材料的可观察性能。通过动手练习，您将在本课程中学习如何在一个或多个长度尺度上计算固体的不同特性。案例研究将概述用于材料科学家的计算工具，并凝结物理学家在原子层及以上可以理解材料，甚至可以设计它们。
工程经济（E076951）
Theory part Module 1 - cost models and cost accounting Cost concepts • Fixed versus variable costs • Direct and indirect costs • Marginal costs Cost estimation techniques • Work breakdown structure • Cost and revenue classification • Cost estimation techniques: indexes, unit and factor techniques • Parametric cost estimating: power-sizing (economies of scale), learning curve Cost accounting versus financial accounting • Management and cost accounting • Standard costing (costs of goods sold, COGS）•基于活动的成本成本•边际成本（成本量 - 企业关系关系）•中断和盈利能力分析成本分配技术•成本分配的目的•逐步，独立和完全分配的成本和完全分配的成本•SHAPLEY价值•Shapley价值•Shapley价值•成本分配•基于销售的速度和基于销售的率•投资率2 - 投资分析•投资分析时间•有效分析时间•有效分析时间，有效性分析时间，有效性分析时间•单个项目的方法•最低吸引力的回报率（MARR）•目前的价值，未来价值，年度价值方法•内部回报率•投资期投资评估方法多种替代方案•研究期和有用的寿命和有用的寿命•替代方案之间的比较和选择•比较相互排斥的替代方案3 - 相互排斥3 - 高级替换分析•经过折扣•重复分析•及时的分析•及时的分析•及时的分析•及时的型号•及时的分析•及时的分析•不确定性下的替换分析投资分析•屈服和灵敏度分析•决策逆转•方案分析
游戏理论和多基因系统（E003710）
•简介：多代理系统的游戏理论和机制设计； •中等访问控制问题；路由问题；资源分配•问题。•静态非合作游戏：矩阵游戏和连续内核游戏； •主导策略；纳什平衡；无政府状态的价格；稳定价格； •混合和相关的平衡；矩阵中的NASH平衡计算•游戏。多个资源拥塞游戏。•动态非合作游戏：具有不完美的广泛表格•信息：正常形式，子游戏完美平衡，顺序平衡； •具有观察到的动作的多阶段游戏；重复的游戏； Stackelberg游戏； •继电器选择和电源控制游戏。•进化游戏：进化稳定策略；复制器动力学； •鹰派游戏； Aloha协议的进化游戏和Peer-to-to-div>
增强学习（E061360）
强化学习是机器学习的第三主要类别，以及受监督和无监督的学习。此技术用于顺序决策问题，在这种决策问题中，代理采取了最大化其预期累积奖励的动作。与深度神经网络（称为深度增强学习）结合使用，该技术用于许多领域的控制问题。本课程单元的目的是将基本原则和现代范式应用于强化学习，以便学生可以独立地独立理解和构建该领域的新学术文献。讨论了单一代理和多代理情况。在许多作业中，学生获得动手经验
资本预算分析-DE0201* - 公共工程委员会
CCF：建筑应急基金注：所有计划均由除赠款以外的一般义务债券资助，该赠款由一般基金资助。2026财年提议的赠款包括1500万美元用于TradePoint Atlantic Container Terminal项目，IONQ新总部为1000万美元，以及500万美元，为马里兰州经济发展公司的大麻孵化器项目提供了500万美元。2025财年拨款不包括2550万美元的拟议缺陷。主要观察结果项目取消：William Donald Schaefer Tower翻新和Nancy S. Grasmick教育大楼的翻新项目已被取消并从资本改善计划（CIP）中删除。Schaefer Tower项目事先拨款总计201.61亿美元，未来要求提供资金
自动驾驶汽车感知（E061670）
本课程由项目补充的讲座组成。讲座：•介绍和介绍自动驾驶汽车的用例。• Basic problems in autonomous vehicle perception (positioning, observation, • SLAM problem...) • Physical principles of perception and sensors (light-material interaction, • properties of light, antennas and propagation...) • Mathematical concepts of sensor performance (bandwidth, resolution, • quantization, dynamic range...) • Sensor technology (quantitative vs qualitative, active vs passive sensors, • strengths and弱点...）•定位原理（绝对和相对参考系统，探测器，•跟踪，猛击...）•映射原理（大满贯，缝制，摄影测量，注册...）•对环境的解释（对象检测和跟踪，路径计划...）
机器人（E019370）
机器人技术是人工智能和算法的快速发展且越来越突出的应用领域。机器人技术建立在高级信息学工具上，以从传感器收集和解释信息，并根据此信息计划和执行操作。本课程的目的是快速概述选定的硬件（例如传感器，执行器和移动计算），以深入研究用于设计和编程自主移动机器人技术的概念和方法。该课程将集中于传感器融合，运动学，动力学，本地化和映射以及机器学习。该课程将通过呈现用例（例如移动机器人，人机交互和生物学启发的机器人）来构架内容。这些理论将在动手实验室工作和机器人项目中应用。