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5.Sci。植物课程计划
a。“该模型向我们展示了植物需要生长的东西，以及如何将植物的能量从植物转移到其他生物。” b。“看着这种模型，植物需要生长哪些东西？” （阳光能量，土壤，水，二氧化碳或空气，空间等的矿物质等）c。 “在这种模型中，植物被称为“生产者”。动物和人被称为“消费者”。动物和人们消耗植物和其中的能量。” 4。接下来，学生将使用Read-Aloud中讨论的本地植物之一创建自己的植物生长和能源模型。学生将需要在其模型中包括以下项目
MNESYS中的计算神经科学 - unipv.news
Registration form 8.30-9.00 Reception and registration 9.00-9.20 Institutional welcome - Delegate to Research (Federico Forneris UNIPV) and Director of Center for Health and Technology (Riccardo Bellazzi UNIPV) 9.20-9.50 Introduction - Computational neuroscience in MNESYS and The computational framework for multiscale brain modelling (Egidio D'Angelo and Sergio Martinoia, UNIPV, UNIGE）9.50-10.30全体讲座 - 从数据推断突触可塑性规则的策略
地球与空间科学教育计划
科学教育计划旨在提供一门或多门科学学科的扎实内容背景，并使用建构主义教学策略进行广泛的实践，为当今课堂的教师候选人做好准备。生物学（9 人）、化学（9 人）、物理学（9 人）、地球和空间科学（5 人）和普通科学（5 人）可提供认证（专业化）。我们的计划提供初中课堂的早期教学机会、与 NASA IV&V 教育者资源中心联合举办的研讨会、参加州科学教师会议、加入专业组织、国际旅行和公共宣传机会以及使用西弗吉尼亚州格林班克的格林班克天文台的射电望远镜进行研究的经历。
为数据科学家转变人工智能开发方式
python-graphviz 0.8.4 setuptools 40.8.0 cuda100 1.0.0 cudatoolkit 10.0.130 cudf 0.5.1 cuml 0.5.1 cupy-cuda100 5.2.0 nvstrings 0.2.0 matplotlib 3.0.2 python 3.7 matplotlib 3.0.2
DSCI-531 人工智能公平性课程大纲
● HW1：研究过程中的道德规范 - 这项作业将向学生介绍开展公平和道德研究的概念。重点将放在对 IRB 本质的历史理解上。学生将完成 CITI 人类受试者研究培训作为其作业的一部分。● HW2：数据和预测中的偏见 - 学生将学习将基本的数据挖掘技术应用于数据。学生将设计和对大型数据集进行统计测试。这些测试将围绕公平概念以及如何利用技术来识别不公平进行设计。● HW3：NLP 中的偏见 - 学生将学习命名实体识别中的性别偏见。解决这项作业需要基本的自然语言处理技术，包括基于转换器的语言模型，如 BERT。● HW4：网络中的偏见——在这项作业中，学生将学习和应用基本的网络技术来发现网络中的性别偏见。女性在网络中的代表性是更多还是更少？她们是否倾向于占据比男性更高或更低的中心位置？注意：在书面和编程作业中，描述和分析的完整性和清晰度与最终的正确答案一样重要。仅发送单个最终值（即使正确）是不够的。请参阅下表：
计算机科学课程成果...
GE8152 - 工程图形学 C106.1 了解工程图形学的基础知识和标准 C106.2 徒手绘制基本几何结构和物体的多种视图 C106.3 了解线和平面正交投影的概念 C106.4 绘制立体截面投影和曲面展开 C106.5 可视化和投影简单立体的等距和透视截面 GE8161 - 问题解决和 Python 编程实验室 C107.1 了解如何编写、测试和调试简单的 Python 程序。C107.2 描述带有条件和循环的 Python 程序。C107.3 通过定义和调用函数逐步实现 Python 程序。C107.4 使用 Python 列表、元组和字典表示复合数据。C107.5 在 Python 中实现从文件读取数据/向文件写入数据。