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拓扑，几何学和物理学中的较高结构
国会图书馆出版物数据名称名称：Kaufmann，Ralph M.，编辑。|马克尔，马丁，1960年 - 编辑。| Voronov，Alexander A.，编辑。| AMS Special Session on Higher Structures in Topology, Geometry, and Physics (2022 : Online) Title: Higher structures in topology, geometry, and physics / Ralph M. Kaufmann, Martin Markl, Alexander A. Voronov, editors Description: Providence, Rhode Island : American Mathematical Society, 2024.|系列：当代数学，0271-4132； 802 | “ AMS特别会议，拓扑，几何学和物理学的较高结构，虚拟，2022年3月26日至27日。” |包括书目参考。标识者：LCCN 2023048574 | ISBN 9781470471422（平装）| ISBN 9781470476427（电子书）主题：lcsh：代数拓扑 - 国会。|量子场理论 - 国会。|群体行动 - 国会。|功能分析 - 国会。| AMS：代数拓扑 - 同源性和协同论理论。|量子理论 - 量子场理论；相关的分类场理论。|联想环和代数 - HOPF代数，量子组和相关主题。|几个复杂的变量和分析空间 - 分析结构的变形。|歧管和细胞复合物 - PL-TOPOGOGY。分类：LCC QA612 .H54 2024 | DDC 514/.2 – DC23/ENG/20240402 LC记录可在https://lccn.loc.gov/2023048574当代数学ISSN：0271-4132（打印）; ISSN：1098-3627（在线）doi：https：//doi.org/10.1090/conm/802
对 CMA-ES 应用程序的引用
[112] Ivo F. Sbalzarini、Sibylle D. Muller、Petros D. Koumoutsakos 和 G.-H. Cottet。计算和实验流体动力学应用的进化策略。收录于 Lee Spector、Erik D. Goodman、Annie Wu、W. B. Langdon、Hans-Michael Voigt、Mitsuo Gen、Sandip Sen、Marco Dorigo、Shahram Pezeshk、Max H. Garzon 和 Edmund Burke 编辑的《遗传和进化计算会议论文集》（GECCO-2001），第 1064–1071 页，美国加利福尼亚州旧金山，2001 年 7-11 月。Morgan Kaufmann。
3171612.pdf - 古吉拉特邦科技大学
图例：R：记忆；U：理解；A：应用，N：分析和E：评估C：创建及以上级别（修订版布鲁姆分类法）注意：此规范表应作为学生和教师的一般指导方针。试卷中实际的分数分布可能与上表略有不同。参考书：1）Burdea，G. C. 和 P. Coffet。虚拟现实技术，第二版。Wiley-IEEE Press，2003/2006。2) Alan B. Craig，《理解增强现实，概念和应用》，Morgan Kaufmann，2013 年。3) Alan Craig、William Sherman 和 Jeffrey Will，《开发虚拟现实应用，有效设计基础》，Morgan Kaufmann，2009 年。4) John Vince，《虚拟现实系统》，Pearson Education Asia，2007 年。5) Anand R.，《增强和虚拟现实》，Khanna Publishing House，德里。6) Grigore C. Burdea、Philippe Coiffet，“虚拟现实技术”，Wiley Inter Science，第 2 版，2006 年。7) Grigore C. Burdea、Philippe Coiffet，“虚拟现实技术”，Wiley 2016 年 8) Dieter Schmalstieg 和 Tobias Höllerer，“增强现实：原理与实践”，Pearson Education India，2016 年 9) Kent Norman（编辑），Wiley 人机交互手册，Wiley 2017 年 10) Andy Field，“使用 SPSS 发现统计数据”，SAGE Publications Ltd.，2009 年 课程成果：学习本课程后，学生应能够：
路易斯·菲利普·卢卡斯（Louis Philipp Lukas）
02/2024-08/2024数据科学基础的教学Assistant 09/2023-03/2024 M.Sc.论文（Adrian Kaufmann，M.Sc。计算生物学和生物信息学）05/2023-07/2023学期项目的监督（Julia Bugajska，B.Sc。人类医学）02/2023-08/2023数据科学基础的教学10/2022-04/2023 M.Sc.论文（Hugo Madge Leon，M.Sc。计算生物学和生物信息学）05/2022-11/2022 M.Sc的监督论文（David Sommer，M.Sc。计算生物学和生物信息学）
网络女权主义：连通性、批判性和创造力
1996 年至 1998 年之间的网站。Virginia Westwood 和 Heather Kaufmann 在 1995 年激发了我们对多媒体的热情，而 Carmel Bird 自 1996 年以来与我们分享了她关于多媒体的许多想法。1995 年，我们通过电子邮件第一次了解到 Joan Korenman 这个名字，当时她是妇女研究 ListServ 另一端的魔术师。Suniti Namjoshi 坚持认为 Spinifex 网站的发展方式是我们从未想象过的，而 BabelBuildingSite 仍然是电子出版的创新概念。它存储在澳大利亚国家图书馆的电子档案中。Babel 网站让我们有机会听到 Kathy Mueller 谈论她对多媒体和游戏的研究。
机器学习课程描述教科书
课程描述机器学习课程的设计是为您提供ML算法的基础知识及其在解决与工程领域有关的问题中的使用。本课程将培养并将您转变为具有深入了解各种算法和技术的熟练学生，例如回归，分类，监督和无监督的学习等。本课程从建模和预测的角度介绍了机器学习的原理，算法和应用。它包括学习问题的表述和表示，过度拟合和概括的概念。教科书：1）Marco Gori，机器学习：基于约束的方法，Morgan Kaufmann。2）2017年Ethem Alpaydin，机器学习：新AI，麻省理工学院出版社 - 2016年3）Stephen Marsland，Taylor＆Francis2009。机器学习：算法
肿瘤障碍对个人，社会，学术，专业和日常生活的影响：案例研究
YSCALCULIA是一个特定的学习困难，会影响个人获得算术技能的能力，患病率在3％至6.5％之间（Shalev，2004； Price＆Ansari，2013）。这种情况表现为在个人生活中的数值操作，数学逻辑和解决问题的技能中的重大困难（Monei＆Pedro，2017）。功能障碍的主要特征是数学技能的不足之处，通常从学龄前开始，并对个人的学习成绩或日常生活产生负面影响（Lewis，2016; Kaufmann等，2003）。功能障碍是一种学习困难，其特征是基本数学技能的持续和特定困难。患有障碍障碍的人在理解和使用与数字和操作有关的基本概念方面存在很大困难。这可以观察到处理数值信息，记住和应用数学操作以及理解数学概念的困难（Yoong，2023）。
CSHL本科研究计划参与者1959
1959年David Baltimore Swarthmore College A.果蝇和Neurospora sandra Edwards Goucher College M. Demerec细菌遗传学Frederick Gilman Michigan State H. Gay Electron Microscopy and Mistogenetics Lucie Hicks Lucie Hicks lucie lucie eymeyoke Collece Mount Oremeyoke Collectics Mount eymereyoke Collece p.e.Hartman细菌遗传学Nancy Metnick Rutgers University R.D. Hotchkiss肺炎球菌转化Samuel Piel Harvard大学B.P. Kaufmann电子显微镜和细胞遗传学Robert Reinhold Johns Hopkins S.E. 噬菌体的luria遗传学Philip Shambaugh Princeton University P. Margolin细菌遗传学George Trager Cornell University H. Moser组织培养正常和恶性哺乳动物细胞Carole weisbrot weisbrot weisbrot weisbrot weisbrot brooklot brooklot brooklok brooklok brooklok brooklok brooklok brooklok brooklok brooklok brooklot brooklyn g.Hartman细菌遗传学Nancy Metnick Rutgers University R.D.Hotchkiss肺炎球菌转化Samuel Piel Harvard大学B.P. Kaufmann电子显微镜和细胞遗传学Robert Reinhold Johns Hopkins S.E. 噬菌体的luria遗传学Philip Shambaugh Princeton University P. Margolin细菌遗传学George Trager Cornell University H. Moser组织培养正常和恶性哺乳动物细胞Carole weisbrot weisbrot weisbrot weisbrot weisbrot brooklot brooklot brooklok brooklok brooklok brooklok brooklok brooklok brooklok brooklok brooklot brooklyn g.Hotchkiss肺炎球菌转化Samuel Piel Harvard大学B.P.Kaufmann电子显微镜和细胞遗传学Robert Reinhold Johns Hopkins S.E. 噬菌体的luria遗传学Philip Shambaugh Princeton University P. Margolin细菌遗传学George Trager Cornell University H. Moser组织培养正常和恶性哺乳动物细胞Carole weisbrot weisbrot weisbrot weisbrot weisbrot brooklot brooklot brooklok brooklok brooklok brooklok brooklok brooklok brooklok brooklok brooklot brooklyn g.Kaufmann电子显微镜和细胞遗传学Robert Reinhold Johns Hopkins S.E.噬菌体的luria遗传学Philip Shambaugh Princeton University P. Margolin细菌遗传学George Trager Cornell University H. Moser组织培养正常和恶性哺乳动物细胞Carole weisbrot weisbrot weisbrot weisbrot weisbrot brooklot brooklot brooklok brooklok brooklok brooklok brooklok brooklok brooklok brooklok brooklot brooklyn g.
课程描述机器学习和大数据SSD：...
知识和理解学生必须了解主要的机器学习（ML）算法，并且必须证明根据问题本身的要求选择最合适的ML算法以解决特定问题的能力。学生还必须知道用于正确评估ML算法的性能的技术。学生必须了解主要的大数据框架，以获取，模型，共享，分析，分析和可视化大量信息。学生还必须证明他/她能够选择最合适的框架来处理不同的任务。应用知识和理解学生必须证明能够通过使用机器学习技术来解决实际问题。学生还必须证明他/她可以正确评估基于机器学习的系统的性能。学生必须证明能够通过不同的大数据框架来管理，建模和分析大量数据，以处理不同的任务，还可以评估设计架构的性能。课程内容/教学大纲数据挖掘和机器学习。知识表示：树木，规则，集群。（0.5 CFU）基本机器学习方法：统计建模，线性模型，基于实例的学习，聚类。（0.75 CFU）绩效评估：交叉验证，成本敏感分类，ROC曲线。（0.5 CFU）高级机器学习：决策树，支持向量机，MLP（0.75 CFU）数据转换：属性选择，PCA（0.25 CFU）。深度学习：深网的培训和绩效评估，卷积神经网络。（0.75 CFU）大数据库系统简介。大数据的数据模型。NOSQL数据库：键值 - 列 - 族，图数据库系统。（1.5 CFU）大数据系统简介。大数据系统的定义。Hadoop生态系统。纱。猪。蜂巢。Giraph。 火花。 （2.5 CFU）大数据分析简介（BDA）：BDA生命周期：数据库中的知识发现，数据准备，模型计划，模型构建，数据可视化。 （1 CFU）商用和开源工具的示例：Oracle，IBM业务分析，Microsoft Power BI，Microsoft Azure。 aws。 SAP HANA（1 CFU）阅读/参考书目数据挖掘：实用的机器学习工具和技术。 - 第4版。 / Ian H. Witten，Frank Eibe，Mark A. < / div> 霍尔，克里斯托弗·J·帕尔 - 摩根·考夫曼（Morgan Kaufmann），2017年。 大规模数据集的采矿”，J。Leskovec，A。Rajaraman，J.D.Ullman，2014年（在线书）。 课程（或模块）讲座和实验室活动的教学方法。 考试/评估标准Giraph。火花。（2.5 CFU）大数据分析简介（BDA）：BDA生命周期：数据库中的知识发现，数据准备，模型计划，模型构建，数据可视化。（1 CFU）商用和开源工具的示例：Oracle，IBM业务分析，Microsoft Power BI，Microsoft Azure。aws。SAP HANA（1 CFU）阅读/参考书目数据挖掘：实用的机器学习工具和技术。- 第4版。 / Ian H. Witten，Frank Eibe，Mark A. < / div> 霍尔，克里斯托弗·J·帕尔 - 摩根·考夫曼（Morgan Kaufmann），2017年。 大规模数据集的采矿”，J。Leskovec，A。Rajaraman，J.D.Ullman，2014年（在线书）。 课程（或模块）讲座和实验室活动的教学方法。 考试/评估标准- 第4版。/ Ian H. Witten，Frank Eibe，Mark A. < / div>霍尔，克里斯托弗·J·帕尔 - 摩根·考夫曼（Morgan Kaufmann），2017年。大规模数据集的采矿”，J。Leskovec，A。Rajaraman，J.D.Ullman，2014年（在线书）。课程（或模块）讲座和实验室活动的教学方法。考试/评估标准