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数学中的BSC 4年计划（02131003）
在这个模块中，学生将踏上了解生物学的性质和范围的旅程，并深入研究其在揭开生命之谜方面的重要性。他们将探索活生物体的基本特征，包括细胞结构，代谢过程，生长，繁殖和适应性。将研究科学方法，作为查询，假设制定，实验和基于证据的结论的结构化框架。将研究生命的分子基础，包括碳水化合物，脂质，蛋白质和核酸，及其在细胞结构和功能中的重要性。将引入细胞和细胞器的复杂工作，以及DNA结构和复制。此外，他们将探索细胞周期的复杂性，包括有丝分裂和减数分裂及其在生长，发育和遗传遗传中的重要作用。动手实验室活动将包括显微镜操作，标本制备以及用于计算放大倍率的技术。
数学中的BSC（02133263）
该模块引入了命令式计算机编程，该计算机编程是计算机科学的基本组成部分。从一开始就涵盖了解决给定问题，编辑它，编辑（手动和自动），运行和调试的程序的过程。目的是掌握编程语言的要素，并能够将它们放在一起，以使用类型，控制结构，数组，功能和库来构建程序。将提供对象取向的简介。完成此模块后，学生应了解程序的基本要素，良好的程序设计的重要性和用户友好的接口。学生应该能够进行基本的程序分析并编写完整的基本程序。
代数研讨会-Bilkent数学部
摘要：此演讲探讨了DeepSeek R1的数学基础，DeepSeek R1是一种专为复杂推理而设计的模型。与传统的监督精细调整不同，DeepSeek R1相对政策优化（GRPO）是一种新的方法，可以稳定近端政策优化（PPO），而没有批评家。GRPO通过将问题解决为顺序的步骤来增强思想链推理。我将分析其理论属性和对推理驱动的强化学习的影响。
Ph.D.数学 - 数学教育强调 植物科学 NRSG-护理 EMEC-机械工程
程序概述e博士学位。在数学教育方面重点的数学中，将高级数学，数学教育以及教育定量和定性研究方法的研究结合在一起。ISPathway专为计划在各种环境中与数学教育相关的教学，研究和服务未来的候选人设计。E计划着重于K-12教育系统中的数学教学和学习数学教学，包括课程，教学，评估和教师准备或专业发展。毕业生通常会继续担任数学部门的教师职位，这些职位支持K-12的数学教育教师准备和研究。申请人有望拥有K-12教学经验或通过实习获得这种经验。
2025数学放置评估
•允许顾问允许将数学10675、10771,10772,10041的预先覆盖，而在不使用特定CRN的情况下，HS GPA总体GPA为3.5或更高的学生为11008。这将为这些课程的任何部分提供覆盖。•允许顾问允许在不使用特定CRN的情况下，为那些HS GPA总体GPA总体GPA的学生提供数学10040和10050的预先覆盖。这将为这些课程的任何部分提供覆盖。•如果学生在45 - 54 Aleks范围内得分，而HS GPA的得分为3.5或更高，则顾问需要将该学生的预先覆盖为Math 10675、10771或10772。•如果学生在55 - 66 Aleks范围内得分，并且HS GPA的得分为3.5或更高，则顾问需要将该学生的预先覆盖为MATH 10775、11009或14001•如果仅根据GPA仅基于GPA而没有ACT/SAT或Aleks得分，则需要覆盖。2。放置基于当前肯特州立大学目录中未列为先决条件的标准
2025数学放置评估
•允许顾问允许将数学10675、10771,10772,10041的预先覆盖，而在不使用特定CRN的情况下，HS GPA总体GPA为3.5或更高的学生为11008。这将为这些课程的任何部分提供覆盖。•允许顾问允许在不使用特定CRN的情况下，为那些HS GPA总体GPA总体GPA的学生提供数学10040和10050的预先覆盖。这将为这些课程的任何部分提供覆盖。•如果学生在45 - 54 Aleks范围内得分，而HS GPA的得分为3.5或更高，则顾问需要将该学生的预先覆盖为Math 10675、10771或10772。•如果学生在55 - 66 Aleks范围内得分，并且HS GPA的得分为3.5或更高，则顾问需要将该学生的预先覆盖为MATH 10775、11009或14001•如果仅根据GPA仅基于GPA而没有ACT/SAT或Aleks得分，则需要覆盖。2。放置基于当前肯特州立大学目录中未列为先决条件的标准
lothar-collatz-kolloquium用于应用数学
Zusammenfassung/摘要：在处理随机不等式约束时，机会约束代表了随机优化的主要工具。他们允许人们找到满足不平等约束的最佳决定。最初是在运营研究（有限维度优化）的情况下引入的，其中包括用于水库操作或混合问题的应用，最近在最佳控制方面引起了很多关注，特别是规避风险的PDE受限优化。讨论涉及应用程序（气体传输，最佳调度微型芯片），算法方面（椭圆分布的随机向量的球形 - 辐射分解）以及与最佳控制中机会约束相关的理论结果（最佳条件，解决方案的存在）。kontakt：Caroline Geiersbach Angewandte Mathematik Raum 105，电话。：040 42838-5156电子邮件：caroline.geiersbach@uni-hamburg.de
数学研讨会 div>
1。L. Lovasz 2。P. Erdos 3。A. Tijdeman 4。A.促销5。F.长期6。H. Bauer 7。V. V. V. 8。B. Corps 9。J.种子10。V. G. CAC 11。Q.选择12。D. J.A. Welsh 13。J. G. Thompson 14。 H.口语15。 S.库克16。 K. Mehlhorn 17。 S. Todorcevic 18。 J. J. Kohn19。 C. Thomassen 20。 A. Borel 21。 N. Alon 22。 输入几个变量，1996年3月15日26。 Peter J. Cameron-免费套装，1996年5月28日27。 M. Laczcovich 28。 浏览Mandelbrot-免费套装，1996年11月21日29。 David Preissa Jan Nekovar 1997J. G. Thompson 14。H.口语15。S.库克16。K. Mehlhorn 17。S. Todorcevic 18。J. J. Kohn19。C. Thomassen 20。A. Borel 21。N. Alon 22。输入几个变量，1996年3月15日26。Peter J. Cameron-免费套装，1996年5月28日27。M. Laczcovich 28。浏览Mandelbrot-免费套装，1996年11月21日29。David Preissa Jan Nekovar 1997David PreissaJan Nekovar 1997Jan Nekovar1997
机器学习的数学基础 - Seongjai Kim
1 简介 1 1.1. 机器学习（ML）为何存在以及是什么？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.1.3. 机器学习示例 . ...无监督学习 . ...机器学习模型代码：Scikit-Learn 比较和集成 . ...