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博士学位的信息手册招生，2025年7月
●AI和ML的简介●序列分析中的新趋势●监督学习：回归，分类●无监督的学习：聚类，降低维度降低，关联，关联，协会●加强学习●深度学习●深度学习●建议软件工具●针对疾病的疾病选择和疾病模型的生物知识型工具。
2024 年 9 月 19 日 - 09:00-13:00 - 线上会议
支持技术：与整个材料价值链相关的（用于整个材料价值链的）互补的数字和物理（生产）技术，例如与以下内容相关的技术：1. 用于数据收集、共享、处理和使用的数字基础设施和系统/应用程序（材料共享）；2. 建模和仿真（数字孪生）；3. 特性和测试。
赞助广告是否可以帮助在线求职者？
我们的使命：关于数字经济的麻省理工学院倡议（IDE）正在塑造更美好的数字未来。我们对包括生成人工智能（Genai），量子计算，数据分析和分布式市场的新数字技术学的承诺和危险进行了开创性的研究。我们还调查了假新闻和错误信息的兴起以及数字文化的发展。通过研究以及来自学术界，行业和政府的领导者的召集，IDE为人们，企业和政府提供了关键，可行的见解，以理解和从新技术中受益，以及他们如何评价地改变我们的生活，工作和交流方式。通过研究以及来自学术界，行业和政府的领导者的召集，IDE为人们，企业和政府提供了关键，可行的见解，以理解和从新技术中受益，以及他们如何评价地改变我们的生活，工作和交流方式。
在线教师发展计划（FDP）...
该机构在2013年获得NAAC的认可，后来在2019年和2024年重新获得了“ A +”等级，以表彰其质量计划和标准。UGC在2012年授予该机构的自治地位。UGC授予大学2（f）和12（b）地位。州政府授予该机构的“ A”等级。MHRD在NIRF排名中的学术机构中将该机构列为201-300排名乐队。职业360用AAA+对机构进行了排名。学院在当今的印度排名中获得第130个职位。该机构在数据任务中获得了第52位的位置。
咨询大师在线计划手册...
学校主任亲爱的潜力或当前在线咨询学生的信：谢谢您对亚利桑那州立大学临床心理健康咨询的在线咨询硕士（MC）计划的兴趣。我们的临床心理健康咨询计划是亚利桑那州行为健康审查员（AZBBHE）的批准计划，为心理健康，教育和社会服务环境实践的辅导员做准备。毕业和通过国家辅导员考试后，毕业生有资格成为亚利桑那州的执照副辅导员（LAC）。根据AZBBHE的要求完成适当的监督临床时间后，LAC有资格成为亚利桑那州的许可专业顾问（LPC）。请注意，我们不再获得理事会认证咨询和相关教育计划的认可。每个申请周期，我们选择大约50名学生的一类。我们寻求具有卓越学术，相关工作和生活经验的学生以及卓越的推荐信。理想情况下，申请人的本科GPA至少为3.5，至少一年的工作或志愿者在帮助环境中的经验。我们整体审查申请人，因此一个区域（例如，GPA）的弱点可能会被其他优势所抵消。重要的是，我们重视多元文化知识，意识和技能。有关更多详细信息，请查看本文档的程序录取部分。如果您是传入或当前的学生，那么跟随MC在线计划需要了解的所有内容的页面。请随时与您的教师顾问，我们的计划协调员或我联系，请提出任何疑问。真诚，
禁止在印度尼西亚在线赌博
这项研究分析了印度尼西亚的在线赌博监管框架，从法律和经济观点分析。印度尼西亚，主要是穆斯林国家，以宗教和道德原因禁止赌博。以下论文提出了从经济角度评估这些局限性，以理解在线赌博的广泛影响。本研究将使用法律和经济学评估在线赌博的消费者福利，税收收入和社会成本。尽管有禁止在线赌博的道德案例。主要发现表明，必须解决经济影响，例如黑市和损失的税收收入。受监管的在线赌博可能会保护消费者，通过税收创造大量收入，并最大程度地减少负面外部性。这项研究还批评了禁止主义的方法，并提出了一种更加平衡的监管制度，以整合经济效率和道德。总而言之，印度尼西亚必须采取务实而全面的方法来在线赌博监管，实施法律和经济理论，以制定维持道德和改善社会福利的政策。
NURD6026-2024-T3-ONLINE.pdf
课程描述本课程为医疗保健从业人员提供理论知识和临床技能发展，以适当有效地评估和与年轻人和年轻人在心理健康和非精神健康环境中的合作。该课程发展了理论和技能，以识别，干预和防止年龄段的心理健康问题。该课程将涵盖与风险管理，评估，父母/护理人员教育，特定的临床实践技能以及手工/综合护理计划有关心理健康，青少年，年轻成人和其他医院环境，正义健康和其他儿科环境，儿童和家庭健康和家庭健康和户外环境的方面。评估任务的重点是青年和成人心理健康（12岁至24岁），因此，您将需要进入该组。这有一些灵活性，但是您需要联系课程协调员。本课程包括与农村和远程环境以及原住民以及托雷斯海峡岛民青年和政府和非政府临床服务内的年轻成人心理保健相关的内容。
使用...
摘要：随着电子商务和在线交易的快速扩展，在线支付欺诈检测，付款欺诈的风险已成为企业和消费者的重大关注点。本项目着重于在线支付欺诈检测系统的开发和实施，利用高级机器学习算法和数据分析技术。通过分析交易数据，用户行为模式和上下文信息，该系统旨在实时识别和防止欺诈活动。通过数据预处理，功能工程和模型培训，该系统学会了区分合法和欺诈性交易。使用各种机器学习算法，包括逻辑回归，随机森林和神经网络，用于检测指示欺诈行为的异常和模式。评估指标（例如精确度，召回和F1得分）用于评估系统的性能，并确保其在检测欺诈交易方面的有效性，同时最大程度地减少误报。此外，该项目还探讨了实时数据流，异常检测技术和行为生物识别技术的集成，以进一步增强系统的欺诈检测能力。最终，开发的在线支付欺诈检测系统是保护企业和消费者免受财务损失并保留对在线支付生态系统的信任的关键工具。但是，这种扩展也导致了在线支付欺诈的增加，对数字支付系统的安全性和可信度构成了重大挑战。关键字：在线支付欺诈，机器学习，欺诈检测，电子商务安全，异常检测，数据分析时间监测，行为生物识别技术I引言电子商务和在线交易的快速增长为消费者和企业带来了前所未有的便利性。欺诈活动可能会导致重大财务损失，对品牌声誉的损失以及消费者信任的下降。因此，开发强大的欺诈检测机制对于保护其运营和客户群的企业至关重要。此项目旨在使用高级机器学习技术和数据分析设计和实施在线付款欺诈检测系统。通过分析大量的交易数据和用户行为模式，系统试图实时识别和防止欺诈性交易。检测过程涉及数据预处理，功能工程以及各种机器学习算法的应用，例如逻辑回归，随机森林和神经网络。这些模型经过训练，以识别指示欺诈的模式和异常，从而实现主动措施。除了传统的机器学习方法外，该项目探讨了实时数据流和行为生物识别技术的整合以提高欺诈检测的准确性和效率。使用精度，召回和F1得分等指标评估系统的性能，从而确保检测欺诈交易和最小化假阳性之间的平衡。通过提供全面且可扩展的解决方案，该项目有助于保护企业和消费者免受在线支付欺诈的侵害，最终促进了更安全的