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跨学科课程 - 本科学习
11-6）（https://catalog.mit.edu/interdogediarniy/undergraduate-programs/degrees/urban-science-planning-computer-science）11-6）（https://catalog.mit.edu/interdogediarniy/undergraduate-programs/degrees/urban-science-planning-computer-science）
现代学科和跨学科的崛起
今天，跨学科性挑战纪律处分。在任何大学（无论是身体上的还是虚拟的）中，您肯定会在通识教育核心或传统专业或基于主题的多学科或跨学科研究计划中遇到学科。这些学科是学习和知识生产的强大而普遍的方法。他们塑造了我们对世界的看法，解决复杂性的能力以及我们对他人和我们自己的理解。以现代形式不到200年的历史，这些学科已经占据了知识的顺序，生产和交流。尽管我们讨论了许多欧洲思想家，但空间不允许我们追溯到每个国家对跨学科性越来越兴趣的跨学科性的崛起。
禁止进入区域及入境条件
LF P 23 PARIS 48°54'02"N 002°19'19"E（巴黎周边地区限制。）48°54'02"N 002°19'19"E - 48°54'04"N 002°21'10"E - 48°54'01"N 002°22'44"E - 48°54'02"N 002°23'19"E - 48°53'59"N 002°23'31"E - 48°53'54"N 002°23'37"E - 48°53'12"N 002°23'49"E - 48°53'04"N 002°23'54"E - 48°52'55"N 002°24'06"E - 48°52'47"N 002°24'25"E - 48°52'18"N 002°24'47"E - 48°51'35"N 002°24'50"E - 48°51'14"N 002°24'50"E - 48°51'03"N 002°24'55"E - 48°50'13"N 002°24'45"E - 48°50'06"N 002°24'40"E - 48°49'55"N 002°24'17"E - 48°49'43"N 002°23'59"E - 48°49'39"N 002°23'30"E - 48°49'32"N 002°23'08"E - 48°49'17"N 002°22'42"E - 48°48'58"N 002°21'47"E - 48°49'00"N 002°21'22"E - 48°49'05"N 002°21'11"E - 48°49'04"N 002°21'02"E - 48°48'59"N 002°20'49"E - 48°49'01"N 002°20'07"E - 48°49'07"N 002°19'57"E - 48°49'41"N 002°17'28"E - 48°50'05"N 002°16'30"E - 48°50'07"N 002°16'14"E - 48°50'05"N 002°15'58"E - 48°50'08"N 002°15'30"E - 48°50'14"N 002°15'19"E - 48°50'23"N 002°15'15"E - 48°50'45"N 002°15'18"E - 48°50'50"N 002°15'16"E - 48°51'00"N 002°15'08"E - 48°51'07"N 002°15'08"E - 48°51'15"N 002°15'16"E - 48°51'34"N 002°15'46"E - 48°51'44"N 002°15'53"E - 48°51'54"N 002°16'04"E - 48°52'10"N 002°16'17"E - 48°52'30"N 002°16'36"E - 48°52'37"N 002°16'47"E - 48°52'59"N 002°17'02"E - 48°53'16"N 002°17'29"E - 48°53'24"N 002°17'53"E - 48°53'43"N 002°18'24"E - 48°54'02"N 002°19'19"E
Ferdinand研究
新西兰国家科学挑战赛高价值营养（NSC-HVN）计划旨在确定与2型糖尿病风险增加（T2D）有关的已建立和新颖的血液，尿液和粪便生物标志物；然后采取营养干预措施，以这些生物标志物的目标，从而减少高风险个体的T2D进展。tranche 1，即使在低体重指数（BMI）中，对T2D的敏感性也调查了T2D的敏感性，因此外在倾斜。这至少部分是由于在“有风险的”中心部位（例如内脏脂肪仓库和胰腺和肝脏的非磷脂异位部位）中存储脂肪的沉积。这已被称为“在内线”或“ tofi”轮廓。
SOLSPERSE™ 超分散剂
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跨学科科学 - 普遍会议
摘要：网络是目前用于数据传输和企业管理的最重要领域之一。它还包括使我们能够保护网络以防止黑客访问组织数据的安全方面。在本文中，我们想了解网络是什么以及它的工作原理。以及网络以来的基础知识是什么，并且知道作用组成部分的机理。阅读本文后 - 即使您没有网络的一般背景，您也可以管理自己的网络并能够分发和控制您的IP。关键字：网络; ccna;智能辅导系统（ITS）；导师1。引言智能辅导系统（ITS）在许多方面都与人类导师非常相似。基于认知科学和人工智能（AI），它在教育的多个领域中以多种方式证明了它们的价值[1，2]。目前，它可以在许多学校的许多学校中找到核心数学，物理和语言课程。由于原因包括：i）学生表现提高，ii）加深认知发展，iii）减少了学生获得技能和知识的时间[1，2，3]。在人工智能领域的教育领域已经开发并评估了多年的辅导和监视网络的智能辅导系统。在许多方面，网络在该领域大多数方面的演变中都是一个非常有生产力的领域，包括学生建模，知识表示和声音教学原理的应用。有效的网络需要一系列解决问题和诊断策略。学生编写代码的方式提供了对学生推理过程的丰富洞察力。
使用 VERDICT-MRI 全面表征脑肿瘤：通过组织学验证的细胞和血管测量评估
摘要：本研究旨在扩展 VERDICT-MRI 框架以建模脑肿瘤，从而能够全面表征肿瘤内和肿瘤周围区域，特别关注细胞和血管特征。在 21 名患有不同类型脑肿瘤且具有各种细胞和血管特征的患者中，我们获取了具有多个 b 值（范围从 50 到 3500 s/mm 2 ）、扩散时间和回声时间的扩散 MRI 数据。我们根据不同类型的细胞内、细胞外和血管区室与信号的组合，拟合了一系列扩散模型。我们使用简约标准比较了这些模型，同时力求对所有关键组织学脑肿瘤成分进行良好表征。最后，我们评估了在区分肿瘤组织型方面表现最佳的模型的参数，使用 ADC（表观扩散系数）作为临床标准参考，并将其与组织病理学和相关灌注 MRI 指标进行了比较。在脑肿瘤中，VERDICT 的最佳模型是一个三室模型，该模型考虑了各向异性受阻和各向同性限制扩散以及各向同性伪扩散。VERDICT 指标与低级别神经胶质瘤和转移瘤的组织学外观相符，并反映了组织病理学在肿瘤内多个活检样本之间发现的差异。组织型之间的比较表明，在细胞含量高的肿瘤（胶质母细胞瘤和转移瘤）中，细胞内分数和血管分数往往较高，定量分析表明，随着神经胶质瘤等级的增加，肿瘤核心内的细胞内分数（fi）值呈升高趋势。我们还观察到，与胶质母细胞瘤和 WHO 3 胶质瘤周围的浸润性水肿相比，转移瘤周围的血管源性水肿中自由水分数呈更高的趋势，
使用 VERDICT 进行全面的脑肿瘤表征...
摘要：本研究旨在扩展 VERDICT-MRI 框架以建模脑肿瘤，从而能够全面表征肿瘤内和肿瘤周围区域，特别关注细胞和血管特征。在 21 名患有不同类型脑肿瘤且具有各种细胞和血管特征的患者中，我们获取了具有多个 b 值（范围从 50 到 3500 s/mm 2 ）、扩散时间和回声时间的扩散 MRI 数据。我们根据不同类型的细胞内、细胞外和血管区室与信号的组合，拟合了一系列扩散模型。我们使用简约标准比较了这些模型，同时力求对所有关键组织学脑肿瘤成分进行良好表征。最后，我们评估了在区分肿瘤组织型方面表现最佳的模型的参数，使用 ADC（表观扩散系数）作为临床标准参考，并将其与组织病理学和相关灌注 MRI 指标进行了比较。在脑肿瘤中，VERDICT 的最佳模型是一个三室模型，该模型考虑了各向异性受阻和各向同性限制扩散以及各向同性伪扩散。VERDICT 指标与低级别神经胶质瘤和转移瘤的组织学外观相符，并反映了组织病理学在肿瘤内多个活检样本之间发现的差异。组织型之间的比较表明，在细胞含量高的肿瘤（胶质母细胞瘤和转移瘤）中，细胞内分数和血管分数往往较高，定量分析表明，随着神经胶质瘤等级的增加，肿瘤核心内的细胞内分数（fi）值呈升高趋势。我们还观察到，与胶质母细胞瘤和 WHO 3 胶质瘤周围的浸润性水肿相比，转移瘤周围的血管源性水肿中自由水分数呈更高的趋势，
跨学科小组
课程（均为 3 学分课程） EEE 6002：电气与电子工程选题 课程内容由课程老师在 EEE 系研究生委员会（BPGS）批准下决定。（注意：每个学生只能选修一次本课程） EEE 6101：非线性系统分析 数值方法。图解法。已知精确解的方程。奇点分析。解析方法。受迫振动系统。变系数线性微分方程。非线性系统的稳定性。 EEE 6103：人工神经网络 生物神经系统：大脑和神经元。人工神经网络。历史背景。赫布联想子。感知器：学习规则、说明、证明、失败 自适应线性（ADALINE）和多重自适应线性（MADALINE）网络。多层感知：生成内部表示 反向传播、级联相关和反传播网络。高阶和双向关联记忆。霍普菲尔德网络：李亚普诺夫能量函数。吸引盆地。概率更新：模拟退火、玻尔兹曼机。自适应谐振理论 (ART) 网络 ART1、ART2、模糊 ART 映射 (ARTMAP) 网络。Kohonen 特征图、学习矢量量化 (LVQ) 网络。新兴主题：卷积神经网络、深度神经网络。神经网络的应用。EEE 6301：功率半导体电路* 静态开关器件，SCR、BJT、MOSFET、IGBT、SIT、GTO、MCT 的特性。静态功率转换器的分类及其应用。静态功率转换器的控制电路。脉冲宽度调制；静态功率转换器的 PWM 控制。开关模式 DC-DC 转换器、谐振转换器、静态转换器波形的傅里叶分析、静态转换器的 HD、THD、pf、ZVS 和 ZCS。交流驱动器的磁滞电流。 *本课程也属于 EEPS 组