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CSE4820/CSE5819。机器学习简介
Instructor : Jinbo Bi Teaching Assistant Time : TuTh 12:30-1:45PM Graduate TA : Zhili Zhang ( zhili.zhang@uconn.edu ) Place : MCHU (McHugh Hall) 306 Office Hours: W3-4PM, Th2-3PM (ITEB221) Email : jinbo.bi@uconn.edu Undergraduate TA : Illy Hoang ( illy.hoang@uconn.edu）办公时间：M10-11am，W11-12noon办公时间：M4-5pm，Tu5-6pm（ITEB114）本课程提供了机器学习的基本概念和技术的介绍，包括受监督的和未受监督的学习任务和模型，相关的优化技术，供模型和方法准备的模型和数据准备。主题可能包括线性和逻辑回归，正则化，支持向量机，神经网络，聚类，减少维度以及梯度下降优化算法。本课程中涵盖的材料在不同的学期中可能会略有不同。
AE4806教学大纲
- Identify and characterize the major hardware subsystems of a robotic spacecraft mission - Understand the basic physical principles of the most common spaceborne remote sensing instruments - Understand and implement general spacecraft telemetry, command and data handling concepts on representative satellite hardware systems - Know how to test and evaluate the performance of a representative spacecraft subsystem component (power, attitude control, positioning, etc.)- 了解基本航天器通信的基本原理和物流 - 安全地与电气硬件和测试设备一起使用 - 通过低级软件协议（UART，I2C，SPI）与硬件组件进行互动 - 有效地以口头和书面形式在团队环境
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● WBE 可以追踪许多病原体，但特别适合检测和减轻无法通过综合征监测轻易监测的疾病爆发，例如具有非特异性症状的疾病（例如具有大流行潜力的呼吸道病毒）、具有症状前排毒期的疾病（例如 SARS-CoV-2）或主要由无症状携带者传播的疾病（例如丙型肝炎）。 ● WBE 是一种公平的公共卫生工具，因为它不依赖于个人获得（或追求）医疗保健的意愿，并且 WBE 数据可以为公共卫生官员提供更全面和更全面的病毒趋势视图。 ● WBE 从社区废水样本中生成汇总和匿名数据，避免了棘手的个人数据和隐私问题。 WBE 还具有成本效益，因为一个样本代表整个社区（例如城镇或城市）。 ● WBE 有可能明确而迅速地识别新出现的传染病 (EID)，以及有意或无意释放到人群中的病原体。以下是政府官员和商界领袖如何将废水数据纳入公共卫生应对措施的几个例子：