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MLE 选修课组 (要求至少 8 个单元)
核心课程（要求 8 个单元） • 对于拥有材料科学与工程学士学位或相关学科（课程中包含相关材料课程）的新加坡国立大学毕业生，若要免除核心课程要求，考生必须获得总体 GPA > 4.00 或至少获得相当于其学士学位的二级上等荣誉。 • 对于来自海外大学且拥有材料科学与工程学士学位/背景的考生，若要免除核心课程要求，考生需要根据其大学课程中相关材料课程的评分标准获得至少 85%（中国大学）的成绩。（印度或英国大学至少为 70%）。 • 免除 2 门 MLE 核心课程的学生需要选修 2 门 MLE 选修组课程以完成毕业所需的单元。只有 MLE 选修课可以替代 MLE 核心课程。不允许选修其他通用/MIB 选修课。
MLE选修小组（要求至少8个单位）
核心课程（要求8单位）•对于NUS毕业生，B.eng。在材料科学与工程学或相关学科中，其课程中具有相关材料课程，以放弃核心课程要求，候选人必须达到总体GPA> 4.00的整体或至少获得上层阶级的荣誉，以获得学士学位。•对于拥有材料科学和工程学士学位/背景的海外大学的候选人，以放弃核心课程的要求，候选人需要根据其大学课程中相关材料课程的分级量表至少得分85％（中国U）。（印度或英国大学至少70％）。•放弃2个MLE核心课程的学生需要参加2个MLE选修小组课程，以履行毕业所需的单位。只允许MLE选修课替换MLE核心。不允许其他一般/MIB选修课。
如何引用：Espina-Patiluna Mle和Demayo CG。 2024。使用
COWRIE（Cypraeidae）由于其美丽和相对可用性而在壳收藏家中很受欢迎。某些种类的牛里物种在壳体市场中具有很高的收集价值，但是这导致种类的数量增加和分类名称的不必要的扩散，几乎没有有关其形态的信息。因此，进行了这项研究是为了描述菲律宾辛丹甘湾获得的蛋黄壳之间的形态变化。壳形态属性（例如外壳形状，颜色，带，带模式），形态计量特征（例如外壳长度，宽度，身高，牙齿数量等。）和形状的表征是使用基于距离（Coriandis）的轮廓和里程碑的几何形态分析（GM）和相关分析产生的相对经过的分数。检查并分析了113种样本的16（16）个形态学和十（10）个单位特征。主要观察到颜色，带状图案，横向边缘，横向线，横向线，尖刺，牙齿，尺寸和形状的变化。相对经线分析显示，塞普雷氏菌种之间的壳形变化显着。相关分析显示塞浦路德家族物种之间的形态，大小和形状差异。相关分析中揭示的，观察到的大小变化与形状显着相关。观察到的差异可能是由于许多因素，包括遗传，生物和非生物因素。生物对独特环境的反应中的发展过程和生理学。因此，几何形态计量学和Coriandis帮助我们了解了塞浦路德家族的多样性的性质。需要进一步研究环境异质性，种群分布中的物种位置以及观察到的表型多样性的遗传基础。这种重点会导致有关Cypraeidae家族物种的系统研究中的其他信息。
MSE 理学硕士模块清单（2022/2023 学年入学学生）第 1、2 和 3 页：模块列表和其他重要提示第 4 页：毕业
MSE 理学硕士模块篮（2022/2023 学年入学学生）第 1、2 和 3 页：模块列表和其他重要提示第 4 页：毕业要求（无专业）第 5 页：毕业要求（材料创新创业专业）第 6 页：毕业要求（能源与可持续性先进材料专业）核心模块（要求 8 MC）• 对于拥有材料科学与工程学士学位或相关学科的新加坡国立大学毕业生，其课程中包含相关材料模块，若要免除核心模块要求，候选人必须达到总体 CAP > 4.00 或获得至少相当于其学士学位的二级上等荣誉。 • 对于来自海外大学并拥有材料科学与工程学士学位/背景的考生，若要免除核心模块要求，考生需要根据其所在大学课程中相关材料模块的评分标准获得至少 85%（中国大学）的分数。（印度或英国大学至少为 70%）。 • 免除 2 个 MLE 核心模块的学生需要选修 2 个 MLE 选修组模块以满足毕业所需的 MC。只有 MLE 选修课可以替代 MLE 核心。不允许选修其他通用/MIB 选修课。 MLE 核心模块 MLE5001 材料结构与特性基础 MLE5002 材料特性全部 4 个单元，除非另有说明。^ MLE 选修组（要求至少 8 个 MC）
多组分脂质乳液对极低出生体重婴儿脑容量的影响
在生命的早期优化营养的早期营养中的抽象目的是衰减早产的不良神经系统后果并有可能改善神经发育结果的关键机会。我们假设在肠胃外营养（PN）中使用多组分脂质乳液（MLE）与在极低的出生体重（ELBW）婴儿中等效年龄（TEA）的脑磁共振上的小脑脑磁共振上的较大体积有关。研究设计，我们分析了妊娠28周的早产儿和/或出生体重<1,000 g在我们以前的试验中随机分配的一群早产儿中的大脑磁共振成像（MRI），以接受MLE或大豆基脂质乳液（SLE）。该研究的主要结果是小脑体积（CEV），该小脑体积（CEV）是在茶中获得的MRI。次要结果包括总脑体积（TBV），上重量，脑干量和CEV校正了在TEA上获得的MRI评估的TBV。然后分析了34名婴儿的茶中的MRI：MLE组中的17个，SLE组为17。两个研究组之间进行MRI的月经后年龄（PMA）是可比的。MLE组中的CEV以及经PMA校正的CEV均高于SLE组。在考虑的其他大脑体积之间没有发现差异。结论我们的结果表明，在PN中使用MLE可以促进ELBW婴儿的CEV生长，并在TEA时以MRI价值促进。
英特尔® 可信执行技术（英特尔® TXT）
表 1 扩展 PCR17 的摘要值 ...................................................................................................... 17 表 2 扩展 PCR18 的摘要值 ...................................................................................................... 18 表 3. MLE 标头结构 ............................................................................................................. 22 表 4. MLE/SINIT 功能字段位定义 ...................................................................................... 24 表 5. SINIT/MLE 功能的真值表 ............................................................................................. 25 表 6. SGX 索引内容 ............................................................................................................. 79 表 7. IA32_SE_SVN_STATUS MSR (0x500) ............................................................................. 79 表 8. 经过身份验证的代码模块格式 ............................................................................................. 83 表 9. AC 模块标志说明 ............................................................................................................. 86 表 10. 芯片组 AC 模块信息表 ................................................................................................ 88 表 11. 芯片组 ID 列表 ............................................................................................................. 90 表 12. TXT_ACM_CHIPSET_ID 格式 ...................................................................................... 90 表 13. 处理器 ID 列表 .......................................................................................................... 91 表 14. TXT_ACM_PROCESSOR_ID 格式 ...................................................................................... 91 表 15. TPM 信息列表 ............................................................................................................. 91 表 16. TPM 功能字段 ............................................................................................................. 92 表 17 ACM 版本信息列表 ............................................................................................................. 93 表 18 芯片组 ID 列表 ............................................................................................................. 94 表 19 芯片组 2 ID 列表 ............................................................................................................. 95 表 20 TXT_ACM_CHIPSET_ID_2 格式 ............................................................................................. 95 表 21 处理器 ID 列表 ............................................................................................................. 96 表 22 TPM 信息列表 ............................................................................................................. 97 表 24. 处理器启动的 Intel ® TXT 关闭的类型字段编码 ................................101 表 25. TPM 局部地址映射 ...................................................................................................... 112 表 26. Intel ® 可信执行技术堆 ................................................................................................ 113 表 27. BIOS 数据表 ................................................................................................................ 116 表 28. MLE 标志字段位定义 ................................................................................................ 117 表 29. OS 到 SINIT 数据表 ................................................................................................ 119 表 30. SINIT 到 MLE 数据表 ................................................................................................ 122 表 31. SINIT 内存描述符记录 ................................................................................................ 123 表 32 扩展堆元素注册表 ........................................................................................................ 125 表 33. AUX 数据结构 ................................................................................................................ 140 表 34. SINIT 退出并返回 MLE 时的平台状态 ........................................................................ 142 表 35. 事件类型........................................................................................................... 146 表 36. 通用 TXT.ERRORCODE 寄存器格式 .......................................................................... 153 表 37. CPU 发起的 TXT 关闭的 TXT.ERRORCODE 寄存器格式 ................................................ 153 表 38. ACM 发起的 TXT 关闭的 TXT.ERRORCODE 寄存器格式 ............................................................. 154 表 39. TPM 系列 2.0 NV 存储矩阵 ......................................................................................... 156................................................. 142 表 35. 事件类型 .......................................................................................................... 146 表 36. 通用 TXT.ERRORCODE 寄存器格式 ................................................................ 153 表 37. CPU 发起的 TXT 关闭的 TXT.ERRORCODE 寄存器格式 ................................................ 153 表 38. ACM 发起的 TXT 关闭的 TXT.ERRORCODE 寄存器格式 ................................................ 154 表 39. TPM 系列 2.0 NV 存储矩阵 ............................................................................................. 156................................................. 142 表 35. 事件类型 .......................................................................................................... 146 表 36. 通用 TXT.ERRORCODE 寄存器格式 ................................................................ 153 表 37. CPU 发起的 TXT 关闭的 TXT.ERRORCODE 寄存器格式 ................................................ 153 表 38. ACM 发起的 TXT 关闭的 TXT.ERRORCODE 寄存器格式 ................................................ 154 表 39. TPM 系列 2.0 NV 存储矩阵 ............................................................................................. 156
值梯度加权模型...
基于模型的增强学习（MBRL）是一种获得控制策略的样本有效技术，但不可避免的建模误差通常会导致性能恶化。MBRL中的模型通常仅用于重建动态，尤其是状态观察，而模型误差对策略的影响并未由培训目标捕获。这导致MBRL的目标目标之间的不匹配，实现良好的政策和价值学习，以及实践中采用的损失函数的目标，未来的国家预测。天真的直觉表明，价值感知的模型学习将解决这个问题，实际上，已经基于理论分析提出了针对该客观不匹配问题的第二种解决方案。但是，在实践中，它们往往不如通常使用的最大可能性（MLE）方法。在本文中，我们提出了价值梯度加权模型损失（VAGRAM），这是一种新颖的价值模型学习方法，可改善MBRL在具有挑战性的环境中的性能，例如小型模型容量和分散注意力的状态尺寸。我们分析了MLE和值感知的方法，并演示了他们如何在学习价值吸引模型时无法解释样本覆盖范围和功能近似的行为。fom，我们强调了在深度学习环境中稳定优化的其他目标。为了实现这一目标，我们利用经验值函数的梯度作为对RL算法对模型误差的敏感性的量度。我们通过表明我们的损失函数能够在Mujoco基准套件上获得高回报来验证我们的分析，同时比基于最大似然的方法更健壮。
居民和非居民海洋钓鱼者对德国梅克伦堡 - 西部波美拉尼亚的当地经济的经济影响
Arlinghaus，R.，Abbott，J.K.，Fenichel，E.P。，Carpenter，S.R.，Hunt，L.M.，Alós，J。等。（2019）意见：管理全球渔业的休闲维度。美国国家科学院的会议记录，116（12），5209–5213。 可从：https：//doi.org/10.1073/pnas.19027 96116 Arlinghaus，R.，Braun，M.，Dhellemmes，F.，Ehrlich，E.，Feldhege，Feldhege，Feldhege，F.H. （2023）Boddenhecht-Ökologie，Nutzung unt Schutz von Hechten，位于DenKüstengewässernMecklenburg- Vorpommerns。 Berichte des Igb，乐队33。 Arlinghaus，R.，Lucas，J.，Weltersbach，M.S.，Kömle，D.，Winkler，H.M.，Riepe，C.等。 （2021）垂钓者，渔民和co剂之间的利基及其对鱼类生物量的去除：来自波罗的海南部的咸泻湖生态系统的案例。 渔业研究，238，105894。 可从：https：//doi.org/10.1016/j提供。 Fishres.2021。105894美国国家科学院的会议记录，116（12），5209–5213。可从：https：//doi.org/10.1073/pnas.19027 96116 Arlinghaus，R.，Braun，M.，Dhellemmes，F.，Ehrlich，E.，Feldhege，Feldhege，Feldhege，F.H.（2023）Boddenhecht-Ökologie，Nutzung unt Schutz von Hechten，位于DenKüstengewässernMecklenburg- Vorpommerns。Berichte des Igb，乐队33。Arlinghaus，R.，Lucas，J.，Weltersbach，M.S.，Kömle，D.，Winkler，H.M.，Riepe，C.等。 （2021）垂钓者，渔民和co剂之间的利基及其对鱼类生物量的去除：来自波罗的海南部的咸泻湖生态系统的案例。 渔业研究，238，105894。 可从：https：//doi.org/10.1016/j提供。 Fishres.2021。105894Arlinghaus，R.，Lucas，J.，Weltersbach，M.S.，Kömle，D.，Winkler，H.M.，Riepe，C.等。（2021）垂钓者，渔民和co剂之间的利基及其对鱼类生物量的去除：来自波罗的海南部的咸泻湖生态系统的案例。渔业研究，238，105894。可从：https：//doi.org/10.1016/j提供。Fishres.2021。105894
DS303课程描述主题旨在涵盖
Introduction to ML Idea of supervised, unsupervised, semi-supervised, reinforcement learning Linear regression Idea of model complexity, generalization, bias-variance trade-off, regularization Cross validation, VC dimension Supervised classification algorithms: K nearest neighbor, LDA, Decision Tree, SVM and kernel methods, Neural Network, Naive Bayes', Gaussian判别分析，集合方法等有关概率学习模型的更多更多信息：使用MLE，MAP，GMM，EM算法估算参数无监督的学习：群集和内核密度估计，K-Means，dbscan，parzen窗口技术等。使用PCA和内核PCA降低维度强化学习的介绍深度学习和卷积网络的简介，经常性网络