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ENBC-生物计算工程
ENBC342 计算流体动力学和质量传递 (3 学分) 流体力学的原理和应用，重点关注生物工程主题。内容包括质量、动量和能量守恒，以及这些基本关系在流体静力学、控制体积分析、内部和外部流动以及边界层中的应用。应用于生物和生物工程问题，如组织工程、生物加工、成像和药物输送。先决条件：ENBC341 的最低成绩为 C-；BIOE241 的最低成绩为 C- 或 Matlab 的先前学习获得批准；并且必须获得最低 C- 成绩或同时就读 ENBC331。限制：ENGR-Fischell 生物工程系的许可；并且必须是生物计算工程专业的学生。仅授予以下学分：BIOE331 或 ENBC342。
生物符合工程
ENBC 301 - Intro to Biocomputational Engineering 1 Academic Writing (AW) ENGL 101 3 ENBC 311 - Python for Data Analysis 3 Professional Writing (PW) @USG ENGL 393 3 ENBC 312 - Object Oriented Programming in C++ 3 Oral Communication (OC) 3 ENBC 321 - Machine Learning for Data Analysis 3 Mathmatics (MA) MATH 140 4 ENBC 322 -算法3分析推理（AR）数学140 0 ENBC 331-应用的线性系统和差异EQ 3 ENBC 332-统计，数据分析和数据有关3历史/社会科学（HS*）3 ENBC 341- ENBC 341-生物分数工程工程3历史/社会科学（HS*HS*）342 ENB 342 ENBC 342 ENBC 342 EN BURID（HS 342） - ENBC 351-定量摩尔和细胞生物学3人文科学（HU*）3 ENBC 352-分子技术实验室2自然科学无实验性（NS）物理161 3 ENBC 353-合成生物学3 w/lab（NL）物理学260/261 4 ENBC 425-实践3次练习3. 431 - Finite Element Analysis 3 Scholarship in Practice (SP*) out of major 3 ENBC 441 - Computational Systems Biology 3 ENBC 491 - Senior Capstone Design in BCE 3 Big Question (SCIS*) 0/3 Big Question (SCIS*) 0/3 ENBC Technical Elective I 3 ENBC Technical Elective II 3 Understanding Plural Societies (UP*) 0/3 ENBC Technical Elective III 3 Understanding Plural Societies (UP*) OR ENBC技术选修IV 3文化能力（CC*）
利用机器学习技术通过可穿戴设备对运动员进行基于物联网的健康监测
物联网 (IoT) 的快速发展和扩张为医疗保健行业带来了巨大的希望。目前，运动中的健身追踪器、无线技术和身体传感器对医疗保健系统的日常性能和可靠性有重大影响。在从精英运动员到患者的各种群体中，可穿戴设备在评估生理参数、促进健康和提高锻炼依从性方面变得越来越重要。本文旨在确定运动医学诊所和团队表现服务，并改进技术的使用，以帮助运动员重返各种运动。提出了机器学习方法，以有效优化测试和监测运动员的健康状况。来自健康物联网的可穿戴传感器数据是机器学习可以解锁的丰富信息来源。这项工作的关键创新之处在于物联网、可穿戴设备和机器学习算法的集成，以实现对运动员的全面和持续的健康监测。目标是增强运动员的健康，预防伤害，优化训练计划，提高整体表现。因此，本研究介绍了基于物联网的可穿戴传感器智能手表，用于运动员的持续健康监测系统。基于机器学习的集成朴素贝叶斯分类器 (ENBC) 用于预测运动员的健康活动。研究结果表明，基于机器学习的分类的平均准确率为 98.63%，与其他传统方法相比，准确率较高。本研究中描述的机器学习方法无疑是其他方法中最有效、最可靠、最准确的。使用智能手表监测一个人的运动健康越来越受欢迎，因为它价格低廉、佩戴方便，并且符合消费者心理。