XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSCI
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。
美国国家科学基金会（NSF）
学习科学研究所 (LSRI) 是一个校园范围内的多学科单位，致力于改进教学和学习，其多名教师已成功获得 NSF 在 STEM 教育领域的资助。两个当前项目和一个最近完成的项目专注于培养教师参与教学和评估的能力，这与 K-12 科学教育框架和下一代科学标准中所代表的多维科学能力愿景相一致。这三个项目涵盖 3-12 年级，涉及与芝加哥公立学校和周边地区的教师的合作。除了培养教师设计符合标准的高质量教学的能力外，其中两个项目还包括开发旨在支持课堂形成性评估实践的免费资源，这些资源正在通过技术门户广泛传播。
科学与最终现实
约翰·阿奇博尔德·惠勒（John Archibald Wheeler）是20世纪最有影响力的科学家之一。他的非凡职业已经跨越了物理学的重大进展，从核时代的诞生到量子计算机的概念。以创造“黑洞”一词而闻名，惠勒教授帮助将重生的重生作为科学的主流分支，引发了随后的天体物理学和宇宙学的爆炸性增长。His early contri- butions to physics include the S matrix, the theory of nuclear rotation (with Edward Teller), the theory of nuclear fission (with Niels Bohr), action-at-a-distance electro- dynamics (with Richard Feynman), positrons as backward-in-time electrons, the universal Fermi interaction (with Jayme Tiomno), muonic atoms, and the collective model核。他独特的思维方式，古怪的机智和对奇异的热爱激发了几代物理学家。
材料科学与工程
1. 材料科学与工程 – Smith、Hashemi 和 Prakash (Tata McGraw Hill) 2. 材料科学 – Narula (Tata McGraw Hill) 3. 工程专业学生材料科学 – Fischer (Academic Press) 4. 材料科学与工程 – Van Vlash (John Wiley & Sons) 5. 材料科学与工程要素 – WD Callister (Wiley India Pvt. Ltd.) 6. 工程材料技术 – Philip 和 Bolton (Butterworth-Heinamann) 7. 材料科学 – V. Raghvan (Prentice Hall of India) 8. 材料科学与工程要素 – Van Vlack (Pearson)
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
全印度医学科学研究所...
1 Anaesthesiology FA01 1 1.公共卫生，医疗保健管理，企业管理或同等学历的硕士学位是由公认的大学授予的相关学科的同等学历，平均总数占总数的60％，或大学赠款委员会（UGC）的平均水平平均水平。2。候选人具有良好沟通，研究能力和领导能力的技能，他们热衷于从事更高的研究并从事学术和研究职业的参与。定性研究，系统评价，现实主义评论的经验2.分析软件（NVIVO，MAXQDA，SPSS，Microsoft Excel等）的经验进行临床/社区试验和重症监护研究的经验4.经历ICU/气管造口术患者。” div>
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：