XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNTERDISCIPLINARY
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）
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。
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
人工智能技术领域的跨学科结构分析系统
在相对较短的技术发展时间内，信息技术已转化为人工智能技术。已经开发出能够自我学习、独立寻找问题解决方案和决策的计算机程序。软件开发伴随着通过跨学科认知科学集群进行的科学研究。该集群集成了数理逻辑、认知心理学、认知语言学、神经哲学、神经生理学、神经生物学、人类学、意识哲学、人工智能理论、认知管理、认知经济学、神经营销、技术平台的互联网物流、建模方法。控制论保留了该研究集群的关键位置，专注于管理任务。强大的人工智能是在计算机进化程序的基础上开发的。在进化遗传和神经方法的基础上形成了发展方向。该论点认为，人类思维和大脑具有类似于计算机数据结构的心理表征和类似于计算算法的计算程序。由于人脑与计算机在计算形式的处理内容上完全相同，因此人工智能发展的重点是模拟认知过程。