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FSU 心理学检查表.pdf
心理学专业检查表和文理科要求 佛罗里达州立大学咨询办公室：A209 心理学楼 电话：850-644-4260 办公时间：周一至周三（需预约）；周四和周五 上午 9 点至中午（需预约），下午 1:30 至 4:30（无需预约） 被终止主修专业的条件 根据大学关于学术规划的政策，连续两个学期未达到里程碑的学生可能会被要求更换专业。里程碑包括完成特定课程。如果学生在佛罗里达州立大学或其他地方修读的任何心理学课程或专业先修课程中获得超过四个低于 C- 的成绩，他们也将被终止心理学专业学习。必修先修课程 __ PSY2012 (3) 普通心理学 __ STA2122 或同等课程 - CCJ4700、STA2171、QMB3200、SYA4400（如果修读 STA2023 或更低课程，则必须在第 5 学期前修读 STA2122 和 PSY3213C） __ 生物学（任何 BSC 编码课程：BSC1005、BSC2010、BSC2085、BSC1020、BSC1007 等，或 PCB2099 或 ZOOX010） __ 低级心理学课程 至少需要 36 小时的心理学课程（不包括 PSY 2012） 第 1 组（研究方法）：（T5 里程碑） __ PSY3213C (4) 心理学研究方法 [先修课程：STA 2122] 实践与高级课程奖学金写作课程第 2 组（神经科学）：（T5 里程碑）__ PSB2000 (3) 大脑与行为第 3 组 - 从下面列出的 4 个领域中的 3 个中选择一门课程：
Panchagavya作为有机投入对后期生长，产量和经济学的影响
在乔尔哈特的阿萨姆邦农业大学的ICR农场进行了一次实地实验，以评估Panchagavya对2020 - 21年Rabi季节中阿萨姆邦的生长，产量和经济性迟到的菜。The experiment was laid out in Randomised Block Design with three replications and eight treatments like T1: control, T2: RDN through vermicompost (VC), T3: Vedic panchagavya soil application (3%), T4: 1 tonne VC/ha as basal + vedic panchagavya foliar application (3%), T5: enriched panchagavya soil application(3%), T6:富集的Panchagavya叶面应用（3％），T7：吠陀Panchagavya的基础应用（1.5％） +吠陀Panchagavya叶面应用（1.5％），T8：富集的Panchagavya基底应用（1.5％） +富含Panchagavya foliar foriar forpapply（1.5％）。结果表明，发现T4在所有有关生长，产量特征和近来播种的Rapeseed的收益率的处理中都是最好的。在处理T4下记录了生长指标的最高值以及产量指标。这种处理产生了最高的种子产量（6.89 Q/ha）和僵硬的产量（20.48 Q/ha）。同样，油菜菜和最高总收益（卢比55120/ha）。，但是，最大净返回（卢比34020/ha）和b：c比率（1.90）在治疗T5下记录。
对导管的导管的入学
1个生物医学科学系Bag-dsb在资金中，Infra2023-dev-01 Elixir Steers; 101131096 -T4主题：应用于生命科学的机器学习领域的圆顶建议的扩展； 1 Fondi Horizon-Infra2023-Eosc-01 Everse的生物医学科学系Bag-DSB； 101129744 -T5主题：Apicuron研究软件的识别机制的实现； 1个数学部门袋“'Tullio Levi -Civita” - 欧盟基金的DM -NextGenerazionau和The Stars@unipd 2023计划，PatchThemaii-基于虚拟化的土地 - 基于任何>
国际环境杂志
（kg/ha）T1 7.26±0.23 D 26.16±2.07 C 720.67±50.76 C T2 10.00±0.70 CD 65.42±3.12 BC 1810.72±80.68 BC T3 BC T3 12.88±0.68 BC 101.94±7.24 AB 2 2830年 15.44±1.78 ab 130.28±17.02 a 3610.89±470.27 a T5 17.40±1.00 a 128.66±12.79 a 3570.39±350.54 a T6 15.86±1.07 ab 107.22±7.55 ab 2970.83±200.99 ab Grand mean 13.14±0.91 93.28±9.96 2590.11±230.06 F检验（P值）<0.0001- <0.0001 <0.0001 <0.0001 cv％17.56 23.51 23.51 23.51
Stonehouse 社区发展计划 -
主题 2：旅行和交通 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 主题介绍 相关目标 步行政策介绍 政策 T1：步行路线 政策 T2：新开发项目和通往市中心的步行路线 政策 T3：非公路步行和自行车路线的设计 政策 T4：新开发项目对设施和服务的可达性 自行车政策介绍 政策 T5：现有的自行车路线 政策 T6：新开发项目和通往市中心的自行车路线 政策 T7：自行车停车场 政策 T8：改善主要的步行和自行车路线 公共交通政策介绍 政策 T9：火车站 交通和停车政策介绍 政策 T10：停车容量损失
从深度神经语言模型到LLMS
此定义直接遵循了第一个介绍“大语言模型”概念的论文：[1，2]，并代表了LLMS功能平稳缩放的规模，因为它们的大小从100m增加到1000b参数[3，4]。此定义意味着虽然原始变压器不是LLM，但基于RNN的Elmo是。同样，通常用于文本分类而不是生成的BERT模型是LLM，就像翻译调节的T5一样。在LLM系列中包括较小的模型，我们还可以将历史上视为LLM的模型包括在内，例如具有6600万参数的Distilbert，甚至具有12M参数的Codex模型。同样，这意味着我并没有区分LLM与生成代码，二进制，通过搜索引擎请求或接受图像作为输入的文本的文本。
动态系统和混乱理论
动态系统。（v）通过使用软件模拟非线性系统和混乱系统，为参与者提供动手体验，以观察不同混沌系统及其吸引子的行为。（vi）探索蝴蝶效应的概念，并增强参与者了解小变化如何导致结果的显着差异。（vii）通过使用算法生成分形的实践练习来增强对参与者的理解，并探索产生的分形的自相似特性。（viii）通过基于混乱的加密或数据安全机制，提供实用问题及其解决方案的暴露。（ix）提供了设计和建模混乱系统的练习，并培训参与者创建自己的混乱模型并分析其行为。（x）探讨混乱理论在物联网和密码域中的含义和应用。课程目录L1：动力学系统简介：逻辑图。l2：时间逆转不变性，可观察的数量，不断发展和不变概率度量。t1：logistic图和其他一维离散动态系统的发展和不变概率的模拟。l3：liouville方程。l4：求解liouville方程式和使用fokker-planck方程。t2：简单连续的一维动力系统的发展和不变概率的模拟以及概率的数值计算。l5：牙齿和混合。l10：玻尔兹曼方程。L6：混乱理论和非线性系统简介。蝴蝶效应和对初始条件的敏感依赖性。T3：混沌系统的模拟。产生分形并理解自相似性。l7：混沌系统中的分形和自相似性。l8：混乱和奇怪吸引者的动态。t4：物联网设备和网络中的混乱应用程序。设计混乱的系统模型。l9：混乱及其在物联网和密码学中的应用。L11：简单动力学系统的线性和精确响应的比较。L12：耗散函数和一般反应理论。 T5：简单分子动力学系统中的响应。L12：耗散函数和一般反应理论。T5：简单分子动力学系统中的响应。
真实的人工智能
然而，在未来几年和几十年里，我们预计具有语言能力的人工智能系统将得到更广泛的应用。它们将成为 GPT-3 或 T5 等语言模型以及 Siri 或 Alexa 等已部署系统的后继者，并且可能成为经济和认知生态系统的重要组成部分。这样的人工智能系统将从它们可能做出的许多连贯陈述中选出符合相关选择标准的陈述 — — 例如，向人类销售产品的人工智能可能会做出被认为有可能导致销售的陈述。如果真相不是一个有价值的标准，那么复杂的人工智能可以使用大量的选择权来选择那些既能达到他们自己目的又能对他人造成极大伤害的陈述（而不一定有任何欺骗的意图 — — 见图 1）。这令人担忧，因为人工智能的谎言可能会扩大，一个系统可能会向数百万人说个性化的谎言。
SOA20研究农场动物免疫系统的作用SOA20研究农场动物免疫系统的作用
对于最佳疫苗和自然疾病抗性，了解免疫系统的作用至关重要。在这里，研究人员合作，以更好地确定遗传标志物，初始反应以及对养殖动物中疾病的免疫保护的长期相关性 - 从大型哺乳动物到鸟类和鱼类，还考虑了影响免疫系统的外部和内部因素。项目目标的结果和影响•增加协作和知识共享以增强免疫系统研究（T1）•更好地了解强势免疫系统的遗传基础和早期生命的发展（T2）•确定更好的生物标志物和更好的生物标志物以及使用高端技术的免疫保护（T3）（T3）•对内部构图的响应以及对内部的影响（T4）的响应（T4）•获得更好的信息（T4）•疫苗（T5）