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理学学士（物理学）（02133203）
普通化学 127 (CMY 127) - 学分：16.00 程序设计：简介 110 (COS 110) - 学分：16.00 操作系统 122 (COS 122) - 学分：16.00 命令式编程 132 (COS 132) - 学分：16.00 计算机科学概论 151 (COS 151) - 学分：8.00 地质学概论 155 (GLY 155) - 学分：16.00 地球历史 163 (GLY 163) - 学分：16.00 制图学 110 (GMC 110) - 学分：10.00 遗传学导论 161 (GTS 161) - 学分：8.00 分子与细胞生物学 111 (MLB 111) -学分：16.00 探索宇宙 154 (SCI 154) - 学分：16.00 大气结构与过程 155 (WKD 155) - 学分：16.00 数理统计 111 (WST 111) - 学分：16.00 数理统计 121 (WST 121) - 学分：16.00 离散结构 115 (WTW 115) - 学分：8.00 数值分析 123 (WTW 123) - 学分：8.00 数学建模 152 (WTW 152) - 学分：8.00 动态过程 162 (WTW 162) - 学分：8.00
基本辐射物理
Hassem Geha是德克萨斯大学健康科学中心综合牙科系的教授。他在1997年获得了贝鲁特牙科医学学院的圣约瑟夫大学的牙科学位，并获得了黎巴嫩大学口腔生物学和上颌面放射学的两个特殊学位，2001年贝鲁特的牙科学院。在2002年，他搬到了美国。他于2004年成为美国口腔和上颌种族放射学委员会的外交官，并于2005年获得康涅狄格大学研究生院的牙科科学硕士学位（MDS）学位。Geha博士被任命为纽约大学牙科学院的助理教授。 2010年，他加入了UTHSCSA，在那里他是DS3的口腔放射学课程主管，他大量参与了牙科学校的研究生课程。 他也是美国贝鲁特大学医学中心的耳鼻喉科和头颈外科手术的临床助理。 Geha博士于2003年获得了Albert G. Richards奖，并于2004年获得了美国口头和上颌面放射学会的放射学百年奖学金。 他在国家和国际会议上进行了许多演讲和继续教育课程，并在国家和国际期刊上撰写了许多科学手稿和摘要。 Hassem的主要研究重点是基于数学模型的数字成像增强。 主持了多个学术委员会并在包括许多女士监督委员会的口腔和上颌面放射学委员会任职。Geha博士被任命为纽约大学牙科学院的助理教授。2010年，他加入了UTHSCSA，在那里他是DS3的口腔放射学课程主管，他大量参与了牙科学校的研究生课程。他也是美国贝鲁特大学医学中心的耳鼻喉科和头颈外科手术的临床助理。Geha博士于2003年获得了Albert G. Richards奖，并于2004年获得了美国口头和上颌面放射学会的放射学百年奖学金。 他在国家和国际会议上进行了许多演讲和继续教育课程，并在国家和国际期刊上撰写了许多科学手稿和摘要。 Hassem的主要研究重点是基于数学模型的数字成像增强。 主持了多个学术委员会并在包括许多女士监督委员会的口腔和上颌面放射学委员会任职。Geha博士于2003年获得了Albert G. Richards奖，并于2004年获得了美国口头和上颌面放射学会的放射学百年奖学金。他在国家和国际会议上进行了许多演讲和继续教育课程，并在国家和国际期刊上撰写了许多科学手稿和摘要。Hassem的主要研究重点是基于数学模型的数字成像增强。主持了多个学术委员会并在包括许多女士监督委员会的口腔和上颌面放射学委员会任职。
Piratenets：具有残留自适应网络的物理信息深度学习
虽然物理知识的神经网络（PINN）已成为一个流行的深度学习框架，用于解决由部分差分方程（PDES）控制的前进和反问题（PDES），但众所周知，当采用更大和更深层的神经网络架构时，他们的性能会降低。我们的研究表明，这种反直觉行为的根源在于使用具有不适合初始化方案的多层感知器（MLP）架构，从而导致网络衍生物的培训较差，最终导致PDE残留损失的不稳定最小化。为了解决这个问题，我们引入了物理信息的残留自适应网络（Piratenets），这是一种新型的体系结构，旨在促进对深色Pinn模型的稳定且有效的培训。Piratenets利用了一种新型的自适应残差连接，该连接允许将网络初始化为在训练过程中逐渐加深的浅网络。我们还表明，提出的初始化方案使我们能够在网络体系结构中对与给定PDE系统相对应的适当的归纳偏差进行编码。我们提供了全面的经验证据，表明piratenets更容易优化，并且可以从深度大大提高，最终在各种基准中获得最新的结果。此手稿随附的所有代码和数据将在https://github.com/predictivectiveIntelligencelab/jaxpi/jaxpi/tree/pirate上公开提供。
福利技术的想象力和政治
在论文的第一部分中，从食物废物中提取壳聚糖是使用绿色溶剂作为循环经济的可持续解决方案进行的。此外，通过使用Core-Shell Zno@Sno X颗粒开发纳米复合材料来增强壳聚糖的抗菌活性，这在食品包装应用中具有显着潜力。为了获得更大的抗菌功效和紫外线阻滞能力，壳聚糖被化学接枝，苯甲酮3（BP-3）是一种以其紫外线过滤特性而闻名的植物提取物。针对革兰氏阴性菌和革兰氏阳性细菌评估了所获得的壳聚糖BP-3涂层的抗菌活性，并且发现苯甲酮3上的羟基在苯甲酮3上在抗相菌效率中起着至关重要的作用。连续的辐射测试表明，涂层具有长期的紫外线阻滞作用。
物理知识的机器学习作为内核方法
物理知识的机器学习结合了基于数据的方法的表现力和物理模型的解释性。在这种情况下，我们考虑了一个通用回归问题，其中经验风险是通过量化物理不一致的部分微分方程正规化的。我们证明，对于线性差异先验，该问题可以作为内核回归任务提出。利用内核理论，我们得出了正规风险的最小化器ˆ f n的收敛速率，并表明ˆ f n至少以sobolev minimax速率收敛。但是，根据物理错误，可以实现更快的速率。以一维示例说明了这一原则，支持以物理信息为正规化经验风险的说法对估计器的统计性能有益。关键字：物理知识的机器学习，内核方法，收敛速率，物理正则化
技术增强学习对尼日利亚阿南布拉州立物理学的高中生学术成绩的影响
收到：15-06-2024;修订：29-09-2024;接受：12-12-2024;发表：28-12-2024摘要：该研究评估了技术增强学习对Anambra State学生学习成绩的影响。由四个研究目标指导的研究采用了描述性调查研究设计。使用多阶段抽样程序，以获取来自Anambra州1586个物理SS2学生的200名高级第二年（SS2）学生的样本。一份20个项目的结构化问卷，具有四点李克特式回答选项，由文献综述的研究人员开发，并使用ICT工具的多年教学经验来收集数据。由科学教育，测量和评估部门的三位课程专家验证的仪器，均在Nnamdi Azikiwe大学，AWKA使用Cronbach Alpha formula进行了试点测试，可靠性协调能够获得0.81的可靠性协调能力。平均值和宏伟的平均值被用来回答研究目标。获得的结果同意，技术增强的学习对学生在物理学领域的学习成绩产生了重大影响。
尽快：对模拟和现实世界进行一致学习敏捷的人形全身技能
训练补偿动力不匹配的三角洲（残留）动作模型。然后用Delta动作模型集成到模拟器中，以ASAP微调进行预训练的策略，以有效地与现实世界动力学对齐。我们在三种转移方案中尽快评估了ISAACGYM到Isaacsim，Isaacgym到Genesis和Isaacgym，以及真实世界的G1人类人体机器人。我们的方法显着提高了各种动态运动的敏捷性和全身协调，与Sysid，DR和Delta动力学学习基准相比，跟踪误差减少了。尽快实现了以前难以实现的高度敏捷运动，这证明了在桥接模拟和现实世界动力学中的三角洲动作学习的潜力。这些结果表明，可以开发出更具表现力和敏捷的人形生物的有希望的SIM到真实方向。
物理学，理学学士学位（B.S.）
加速计划的入口使学生能够参加适用于本科和研究生学位的认可的共享课程。但是，通过批准的加速计划声明表进入加速计划并不构成研究生计划的申请或入学。入学研究生课程需要通过正式申请进行单独的步骤。为了在授予学士学位后继续攻读硕士学位，加速的学生必须遵循VCU公告中概述的研究生学习要求。