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QRDI- TÜBİTAK 联合资助呼叫 ACADEMIA- ...
满足上述先决条件（卡塔尔方和土耳其方）后，鼓励其他卡塔尔学术机构或研究最终用户加入该联盟。同样，只有在满足上述先决条件后，土耳其学术机构（高等教育机构、培训和研究医院、公共研究中心）和其他公共机构（例如大都市/城市市政当局）才欢迎加入项目联盟。 土耳其和卡塔尔团队必须分别由首席研究员 (LPI) 领导。 每个提案都应有一名项目协调员，该协调员将从提案的 LPI 中选出，并负责协调申请表和进度报告。
ADAS/ADS - 培训课程
先决条件没有先决条件需要进行ADA和自动化车辆的培训计划操作，不同的驾驶辅助系统系统及其开发系统及其董事会技术，操作ADA或AV驱动自动化水平ADA和VA配置的手段：建筑/车辆/车辆/车辆/环境/软件交互和测试均和AVAS测试，并测试ADAS和AVAS的测试，并测试ADAS和AVAP的测试。验证和评估自动化车辆的整合新型旅行，连通性，网络安全和人工智能的实用性，可实用ADAS测试协议/呈现测试设施和设备的轨道表现，以执行测试/演示测试轨道上的AEB测试的测试/演示
地理信息系统的原理实用
1 --- Prerequisites to GIS Practical 2 1A Creating and Managing Vector Data 3 1B a) Adding vector layer 4 1C b) Setting properties c) Vector Layer Formatting 5 1D Calculating line lengths and statistics 6 2A Adding raster layers 7 2B Raster Styling and Analysis 8 2C Raster Mosaicking and Clipping 9 3A Making a Map 10 3B Importing Spreadsheets or CSV files 11 3C Using插件12 3D搜索和下载OpenStreetMap数据13 4A与属性一起工作14 4B地形数据和山坡阴影分析15 5A使用预测和WMS数据16 6A地图topo表和扫描地图17 6B地理提示量8A最近的邻居分析24 8B使用点或多边形25 8C插值点数据
化学（CHM） - Lehigh Catalog
CHM 337晶体学和衍射3学分介绍晶体对称性，点基组和空间组。强调X射线衍射和电子衍射的材料表征。特定主题包括晶体学符号，立体图表，单晶的方向，纹理，相识别，定量分析，应力测量，电子衍射，环和点模式，融合束电子衍射（CBED）和空间组确定。在矿物学，冶金，陶瓷，微电子，聚合物和催化剂中应用。讲座和实验室工作。先决条件。先决条件：CHM 031或CHM 041或MAT 203或EES 131属性/分发：NS
映射途径：在美国R1机构中AI/ML/DS的先决条件结构的比较分析
摘要 - 本研究的完整论文着重于人工智能，机器学习和数据科学教育的挑战，这些挑战通常涉及广泛的先决条件，以限制学生的访问。在这些领域的早期进入课程对于实现早期本科研究的参与至关重要，从而提高学术保留率至关重要。我们分析了人工智能，机器学习和数据科学课程的课程结构和先决条件，这些课程被称为“人工智能”课程，这些课程在美国的50个Research-1机构的计算部门提供并进行了系统评价。我们的分析专门针对Research-1机构，以其“非常高的研究活动”认可，以调查在本科教育旅程中为学生准备人工智能研究的过程和相关时间表。具体来说，我们对学生最早接触这些课程和机构的常见和不同的方法来结构先决条件感兴趣。因此，我们分析了50所研究1大学的课程课程，重点是人工智能课程的结构和先决条件。我们在收集其他信息的同时根据课程描述进行了分类，例如产品的频率和课程水平（第一年，二年级等）。系统地分解先决条件，我们采用了开放编码来开发统一的代码手册来识别直接的先决条件。我们使用先决条件来构建先决条件链，以确定这些课程的最早暴露水平。最后，我们对课程和机构进行了聚类分析，以了解课程设计中的常见和不同方法。结果表明，公共研究-1机构提供的课程比私人机构提供了更大的曝光率和更少的先决条件，这两者都提供了易于访问的入门课程。数据科学需要更少的初始接触，而机器学习需要更多的先决条件。人工智能课程的标准要求包括算法基础和CS1，机器学习课程需要更多的数学准备。总体而言，这项研究认识到研究1机构的课程框架中的相当多样性，提供了有关标准化人工智能教育的复杂性和潜在途径的详细观点。这项研究鼓励机构修改其课程，以扩大人工智能的教育访问，以增加本科参与人工智能研究。
EEE598：机器人技术中的加固学习
EEE598：机器人技术讲师中的加固学习：Jennie SI，博士学位。Professor Department of Electrical Engineering Contact: si@asu.edu 1) please use this email for prompt response 2) please use an informative subject line such as “EEE598, question about xyz” Zoom link for office hours (TBA): OFFICE HOURS: M W 8:45pm-10:00pm PREREQUISITES : Basic knowledge of linear algebra, differential/difference equations, basic concept of feedback control, computer coding experience, or instructor 赞同。教科书：精选论文，书籍章节，有关强化学习和机器人技术的笔记•R。S。Sutton和A. G. Barto。强化学习：介绍，2018•D。E. Kirk。最佳控制理论：简介，1970年•D。P. Bertsekas。强化学习与最佳控制，2019年•F。L. Lewis，D。Vrabie和K. G. Vamvoudakis“强化学习和反馈控制” IEEE Control Systems Magazine，第32卷，第32页，2012年，P.76-105课程描述