嵌入;打印和保护工作表:调整页边距、创建页眉和页脚、设置分页符、更改方向、创建便携式文档以及打印数据和公式;实现文件级安全性并保护工作表内的数据;了解公式中的绝对、相对和混合引用,引用其他工作表和工作簿中的单元格,纠正常见的公式错误,使用内置函数类别,如数学、统计、文本、查找、信息、逻辑、数据库、日期和时间以及基本财务函数。5-8 第 2 单元:电子表格中的数据分析使用公式和数据合并命令合并工作表和工作簿;选择图表类型,了解数据点和数据系列,编辑和格式化图表元素,以及创建迷你图,使用数据透视表分析数据:创建、格式化和修改数据透视表,对项目进行排序、过滤和分组,创建计算字段和计算项,创建数据透视表图表,使用数据透视表生成报告。宏的录制和执行简介。
AI 4 GA 项目正在开发一门名为“生活和使用人工智能”的为期一周的选修课,并在几所佐治亚州的学校试行。由于我们的目标是让所有学生都了解人工智能,因此该课程涉及广泛的学生能力、学术准备水平和先前的计算经验,并为教师留出了空间,以便根据学生的需求和兴趣调整材料。课程内容主要侧重于不插电活动和在线演示程序。我们还提供使用人工智能的小型编程项目,这也是教师的一个选择。这张海报展示了五位教师从最初的试点中学到的课程,他们教授了 12 个课程部分,共有 299 名学生。我们有证据表明,中学生可以成功地充分参与有关人工智能的实质性技术内容。
2。显示Hippocrates工作表的副本,并将单个工作表发送给学生。3。指示学生写下他们对“同情”的定义,以及在热身活动中富有同情心的人的例子。教师可能需要为学生建模一个例子。4。完成后,让学生讨论需要同情的职业或角色(例如,母亲,医生等)专门关注医学专业。询问学生哪些素质或技能成为好医生。5。在其余的工作表中阅读课程,以便学生知道在视频中要听什么。邀请学生预测他们对著名医师希波克拉底的了解。6。通过突出同情主题来为即将到来的视频奠定基础。鼓励学生在希波克拉底的整个视频中寻找表现出同情心的方式。
在本课中,您将录制心动周期的声音,生成称为心音图的记录,同时录制 II 导联心电图。您将比较和关联心动周期的电事件和心动周期的机械事件。人体心血管系统由心脏和血管组成,形成双循环:体循环和肺循环。循环模式类似于数字 8,心脏位于中心(图 17.1)。心脏的主要功能是从肺静脉接收血液并将其泵入体动脉,以及从体静脉接收血液并将其泵入肺动脉。在一次心跳期间,与从静脉系统接收血液并将其泵入动脉系统相关的心脏电事件和机械事件序列称为心动周期。心脏的一个简单机械类比是双泵。左右两侧是分开的,但会同步泵血,使血液流经心脏。血液在心脏和血管中的正常流动是单向的,如下所示:
这些应用只是计算机视觉巨大潜力的冰山一角。随着机器学习、硬件功能和数据可用性的进步,该领域继续快速扩展。计算机视觉技术还在零售、游戏、增强现实、工业自动化、机器人技术和文化遗产保护等领域得到应用。随着计算机视觉的发展,我们可以期待在 3D 重建、对象跟踪、人体姿势估计、面部识别和视觉场景的语义理解等领域取得进一步突破。通过利用计算机视觉的力量,我们可以开拓视觉理解的新领域,彻底改变行业,并创造创新的解决方案,增强我们对视觉世界的感知和互动。
以其最早的例子之一为例,采取公共卫生方法的优势是例证。在1854年,英格兰(尤其是伦敦)正在遭受霍乱的流行,医生约翰·斯诺(John Snow)理论上,这种疾病是通过水而不是空气传播的,如所假设的。为了检验他的理论,斯诺采取了一种新颖的方法,绘制了城市和城市水泵中霍乱死亡的位置。他注意到,死亡似乎不成比例地聚集在宽街上的特定水泵周围。当他卸下泵手柄时,霍乱的发生率大大下降。雪还对泰晤士河不同地区的两家不同水公司的顾客的霍乱死亡进行了统计分析,该公司靠近城市,一项吸引了该市,该公司在上游了,因此可能较少受到城市污水污染的污染。上游水公司服务的人口减少了14倍的霍乱死亡,进一步加强了他的假设。这令人信服地证明了公共卫生方法的价值,将医学知识和数据与空间和统计数据相结合,以指出有效的行动方案。
通过多种方式中断了CPU资源利用率的效率。首先,他们消除了闲置的等待。在不中断的情况下,CPU将不得不在循环中对每个I/O设备进行轮询,以检查是否需要注意,从而浪费宝贵的处理时间。中断允许CPU保持生产力,执行其他说明,直到I/O设备信号引起注意。第二,中断启用优先级。现代系统可以优先考虑中断,以确保在不太紧迫的任务之前处理更多的关键任务。此优先级有助于保持系统响应能力,并确保立即解决高优先级任务(例如紧急系统警报)。第三,中断有助于并发和多任务处理。他们使CPU似乎同时处理多个I/O任务。此功能对于各种应用程序和设备同时运行的多任务环境至关重要,例如在处理用户输入和处理背景任务的同时管理网络流量。
人工智能的起源可以追溯到古代关于人工智能诞生的传说。然而,人工智能的正式研究始于 20 世纪中叶,其标志性时刻包括 1943 年沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨开发出第一个神经网络模型。20 世纪 50 年代,艾伦·图灵提出了图灵测试,作为衡量机器智能的基准。约翰·麦卡锡于 1956 年创造“人工智能”一词,同年组织达特茅斯研讨会,通常被视为人工智能作为一个独特领域建立的基础事件。随后几十年,人工智能研究经历了波动,快速发展时期与“人工智能寒冬”交织在一起,其特点是资金和兴趣减少。21 世纪迎来了重大突破,特别是在机器学习、深度学习和神经网络领域。
J 10 2(10-2)mod 26 = 8 mod 26 = 8 8→H k 11 2(11-2)mod 26 = 9 mod 26 = 9 9→I n 14 2(14-2)mod 26 = 12 mod 26 = 12 mod 26 = 12 12→12 12→L G 7 2(7-2)mod 26 = 5 mod 26 = 5 mod 26 = 5 mod 26 = 5 5 5→E V 22 2(22-2-2)mod 26 = 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 2 26 = 20 20范= 21 21→U U 21 2(21-2)mod 26 = 19 mod 26 = 19 19→s o 15 2(15-2)mod 26 = 13 mod 26 = 13 mod 26 = 13 13→m g 7 2(7-2)mod 26 = 5 mod 26 = 5 mod 26 = 5 5→e g 7 2(7-2) mod 26 = 1 1→a V 22 2(22-2)mod 26 = 20 mod 26 = 20 20→t v 22 2(22-2)mod 26 = 20 mod 26 = 20 20→t y 25 2(25-2)mod 26 = 23 mod 26 = 23 23→w q 17 2(17-2)