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哪种课程最适合农业工程
农业是一个已经存在了数千年的行业，并且继续增长。如果您有兴趣发挥作用，无论是通过喂养世界还是保护环境，那么农业可能是您的正确选择。随着人口不断增长和对环境压力的增加，该领域从未如此关键。研究农业结合了各种主题，例如环境研究，生命科学，经济学和商业管理。不仅仅是传统农业；这是一个多元化的部门，涉及在田野，照顾动物甚至研究实验室中工作。毕业生可以在户外从事职业，分析数据或在各个行业中。自然资源的可持续性和保护比以往任何时候都更为重要，这对于我们环境的长期健康和生存至关重要。如果您想要产生现实世界影响的职业，那么学习农业可能适合您。欧洲有许多英语教授的课程，我们列出了一些提供农业课程的顶级大学。这些模块涵盖了各个方面，例如农学，园艺，植物育种，土壤科学，昆虫学，农业生物技术等。选择大学时，请记住排名是相关的，但并不总是100％准确。超越排名，看看每所大学提供的服务，例如实践技能，工作安置计划，实习和分支机构。这些附加功能可以对您的职业前景产生很大的影响。志愿工作和农业学位可能是旅行和学习新技能的好方法。许多在线平台，例如世界包装工或工作人员，都提供了尝试与世界各地农业相关的志愿工作的机会。此外，农业学位的学费因国家而异，但欧洲的一些大学提供免费或低成本的教育。要在大学学习农业，通常需要动机信，简历，英语能力的证据和过去的年级报告。一些大学也可能需要参加入学考试或面试。虽然学士学位不需要以前的农业经验或知识，但是相关的实习或志愿服务可以提高您进入顶级硕士或博士学位课程的机会。如果您有兴趣研究与农业有关的东西，但想探索其他选择，则有许多相关的学士和硕士学位。在做出与您的职业目标和个人兴趣一致的决定之前，必须研究和考虑多种选择。
最初发表于：Cora Olpe；塞巴斯蒂安（2023）的杰斯伯格（Jessberger）。成人海马神经学过程中的细胞种群动力学：保留
最初发表于：Cora Olpe；塞巴斯蒂安（2023）的杰斯伯格（Jessberger）。成人海马神经性过程中的细胞种群动力学：剩下的未知数。海马，33（4）：402-411。doi：https：//doi.org/10.1002/hipo.23475
2025-本科课程
360点在课程方面意味着什么？学校几乎所有的课程都价值15分，因此360分通常意味着全日制学生三年（8×3×15 = 360）的每年八门课程。您应该旨在在1和2的每个三个课程中上四门课程。请注意，其他一些学校提供的课程价值20分。如何提取额外的非科学点？为满足科学专业的要求所提取的最多30个非科学要点可能被算作是科学要点，如果将高达60个非科学要点算作科学，如果以科学来满足外部科学的专业要求。此类点的总数不得超过60。什么是未成年人？未成年人是获得确认完成第二大专业大部分的一种认可的方法，而不必限制必须满足第二大专业的所有要求。一个未成年人通常由在主题区域的主要要求中指定的100级高于100级的60点组成，其中至少15点必须在300级。
关于初学者的课程机器学习方法
印地语中的机器学习方法课程，在本课程中，我们将了解用于分析和从数据中分析和提取模式的机器学习方法。主题包括有监督的学习技术，例如回归和分类，无监督的学习方法，例如群集和降低维度，以及合奏学习方法。此外，我们将探索深度学习模型，例如神经网络和卷积网络。实用的应用和动手练习将巩固对这些方法在现实环境中的理解。
硕士课程的强制性选修模块目录
演示文稿是带有讲义的固定时间窗口中的口头演示，该介绍是基于有关特定主题的奏效文本。目的是传达知识，信息和联系。投资组合考试（PF）最多包括三种评估书面评估，口服评估，实践评估和学生研究项目的评估。在书面证明作为考试的情况下，处理时间不得超过60分钟。研究计划包含有关投资组合考试的评估的信息，包括这些评估的范围，提供这些评估的时期，部分评估如何导致对投资组合评估的整体评估，审查员确定了总体评估以及总体结果以及导致投资组合测试失败的情况。部分服务与考试的主题相同。整个投资组合检查的时间和内容应大致与口头或书面模块检查的时间和内容相对应。
请求高级研究数据分析的简短课程（...
此短期课程旨在使研究人员能够分析和解释研究数据，这对于产生可靠和有影响力的发现至关重要。它还使参与者拥有管理数据，应用统计技术和目前基于证据的见解的技能。培训是研究人员，学者和专业人员的理想选择，可提供研究数据集和现代分析工具的实践经验。加入本课程，以增强您的分析能力，并使您的研究更加严格和引人注目。
US1504F BSC（荣誉）生物医学科学与FY课程规范
概述我们的实践领导的学位对人类人口中的人类生活过程以及疾病和健康提供了令人着迷的见解。您将使用我们最先进的生命科学实验室来开发一系列实用和分析技能。我们的目的是为您提供进入各种生物医学科学职业所需的技能和知识。该课程处于生物医学科学研究所（IBMS）基金会年的认证的最后阶段。基金会（BSC）（荣誉）生物医学科学的基础年度课程是专门设计的，旨在支持您对健康科学学位研究的过渡。作为一名学生，您将进行位于3级研究的基础年份，该研究被设计为您所选学位课程的序幕，为您提供了发展知识，技能和理解的机会。您的基础年度学习旅程将提供一个安全的平台，您可以在高等教育的整个学术生涯中建立该平台。作为基础年份的一部分，您将探索和发展基本的学术，人际交往和专业技能，这将帮助您在未来的学位水平研究中取得成功。在成功完成基础年度后，您可以保证您可以晋升为BSC（荣誉）生物医学学士学位的第一年。如果您有兴趣进入我们的其他健康科学学位之一，则将受这些课程可用的空间约束并满足相关的入学要求，其中可能包括通过面试。本课程涵盖了什么？生物医学科学包含一系列学科，包括临床生物化学，人分子遗传学，细胞生物学，感染和免疫，血液学和输血
事件触发者和意见领导者塑造了气候变化论述
了解现实世界中的事件和意见领导者如何塑造气候变化讨论对于改善沟通和政策制定以实现全球碳减少目标至关重要。这项研究分析了中国最大的社交媒体平台的微博（2012 - 2022）的530万个原始帖子，以研究气候变化话语。我们发现五个事件类型触发了48个讨论峰，包括在线活动，国际会议，极端天气，国内政策和国际新闻。帖子通常传达了积极的态度，尽管在阴霾污染和19009年大流行期间的情绪下降。网络分析揭示了具有不同策略的七个意见团体：官方媒体和机构强调政治意志，全球倡议和社会经济的影响，而大学和基层人物则专注于科学现实和个人行动。名人和非官方叙述通常强调地缘政治话题，尤其是中国关系。我们建议减少零散的回声室，并通过数字媒体平台促进个人联系，以增强公众意识。
课程描述机器学习和大数据SSD：...
知识和理解学生必须了解主要的机器学习（ML）算法，并且必须证明根据问题本身的要求选择最合适的ML算法以解决特定问题的能力。学生还必须知道用于正确评估ML算法的性能的技术。学生必须了解主要的大数据框架，以获取，模型，共享，分析，分析和可视化大量信息。学生还必须证明他/她能够选择最合适的框架来处理不同的任务。应用知识和理解学生必须证明能够通过使用机器学习技术来解决实际问题。学生还必须证明他/她可以正确评估基于机器学习的系统的性能。学生必须证明能够通过不同的大数据框架来管理，建模和分析大量数据，以处理不同的任务，还可以评估设计架构的性能。课程内容/教学大纲数据挖掘和机器学习。知识表示：树木，规则，集群。（0.5 CFU）基本机器学习方法：统计建模，线性模型，基于实例的学习，聚类。（0.75 CFU）绩效评估：交叉验证，成本敏感分类，ROC曲线。（0.5 CFU）高级机器学习：决策树，支持向量机，MLP（0.75 CFU）数据转换：属性选择，PCA（0.25 CFU）。深度学习：深网的培训和绩效评估，卷积神经网络。（0.75 CFU）大数据库系统简介。大数据的数据模型。NOSQL数据库：键值 - 列 - 族，图数据库系统。（1.5 CFU）大数据系统简介。大数据系统的定义。Hadoop生态系统。纱。猪。蜂巢。Giraph。 火花。 （2.5 CFU）大数据分析简介（BDA）：BDA生命周期：数据库中的知识发现，数据准备，模型计划，模型构建，数据可视化。 （1 CFU）商用和开源工具的示例：Oracle，IBM业务分析，Microsoft Power BI，Microsoft Azure。 aws。 SAP HANA（1 CFU）阅读/参考书目数据挖掘：实用的机器学习工具和技术。 - 第4版。 / Ian H. Witten，Frank Eibe，Mark A. < / div> 霍尔，克里斯托弗·J·帕尔 - 摩根·考夫曼（Morgan Kaufmann），2017年。 大规模数据集的采矿”，J。Leskovec，A。Rajaraman，J.D.Ullman，2014年（在线书）。 课程（或模块）讲座和实验室活动的教学方法。 考试/评估标准Giraph。火花。（2.5 CFU）大数据分析简介（BDA）：BDA生命周期：数据库中的知识发现，数据准备，模型计划，模型构建，数据可视化。（1 CFU）商用和开源工具的示例：Oracle，IBM业务分析，Microsoft Power BI，Microsoft Azure。aws。SAP HANA（1 CFU）阅读/参考书目数据挖掘：实用的机器学习工具和技术。- 第4版。 / Ian H. Witten，Frank Eibe，Mark A. < / div> 霍尔，克里斯托弗·J·帕尔 - 摩根·考夫曼（Morgan Kaufmann），2017年。 大规模数据集的采矿”，J。Leskovec，A。Rajaraman，J.D.Ullman，2014年（在线书）。 课程（或模块）讲座和实验室活动的教学方法。 考试/评估标准- 第4版。/ Ian H. Witten，Frank Eibe，Mark A. < / div>霍尔，克里斯托弗·J·帕尔 - 摩根·考夫曼（Morgan Kaufmann），2017年。大规模数据集的采矿”，J。Leskovec，A。Rajaraman，J.D.Ullman，2014年（在线书）。课程（或模块）讲座和实验室活动的教学方法。考试/评估标准