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全日制模式学习计划 电气与计算机工程学士学位（自 2024/25 秋季学期起有效）
4 4 项目管理和 3 3 嵌入式软件 4 嵌入式软件 4 工程工程图像处理和 4 图像处理和 4 计算机视觉 1 计算机视觉 2
科学硕士：时间表冬季学期
MK-XXX（AR）AGRAR和资源经济硕士学位的核心模块MK-XXX-EN（AB）的核心模块是硕士学位的Agrobobiotechnoly Mk-XXX（EW）核心模块的硕士学位。 MK-XXX-EN（IBB）昆虫生物技术硕士学位和生物学的MK-XXX（IT）MK-XXX（IT）核心模块在农业和环境科学的MK-XXX中的硕士课程信息技术中 master's degree in farm animal sciences MK-XXX (OEN) core module in the master's degree in Oenology MK-XXX (ÖK) Core module in the master's degree in Okotrophology MK-XXX-EN (TM) core module transition management MK-XXX-EN-DI (ST) core module in the master's degree in Sustainable Transition (Digital) MK-XXX (UW) Core module in the Master's研究MP-XXX Profile Module中的环境科学硕士学位MK-XXX（WW）核心模块MAK/MK/MP-XXX-EN模块在英语语言中
思考的不愉快
心理学、神经科学和经济学中的重要理论假设，付出心理努力应该会让人感到厌恶。然而，这种假设通常未经检验，而且受到了偶然观察和先前研究的质疑。在这里，我们进行荟萃分析，以了解（a）心理努力是否通常让人感到厌恶，以及（b）心理努力和厌恶感之间的关联是否取决于人群和任务特征。我们对一组 170 项研究进行了荟萃分析（来自 2019 年至 2020 年发表的 125 篇文章；358 项不同的任务；4,670 个独特受试者）。这些研究是在各种人群中进行的（例如，医疗保健员工、军事员工、业余运动员、大学生；数据收集自 29 个不同的国家），并使用了各种任务（例如，设备测试任务、虚拟现实任务、认知表现任务）。尽管存在这种多样性，但这些研究有一个关键的共同特征：所有研究都使用 NASA 任务负荷指数来检查参与者的努力和负面影响的经历。正如预期的那样，我们发现心理努力与消极情绪之间存在强烈的正相关关系。令人惊讶的是，我们的 15 位调节者中只有一位具有显著的影响（亚洲与欧洲和北美的研究中，努力让人感觉不那么厌恶）。总体而言，在不同类型的任务（例如，有反馈和没有反馈的任务）、不同类型的人群（例如，受过大学教育的人群和非受过大学教育的人群）和不同的大洲，心理努力让人感觉厌恶。支持将努力概念化为成本的理论，我们认为心理努力本质上是令人厌恶的。
在大学生的插电计算思维中基于问题的学习的有效性
摘要：计算思维被认为是当代教育中的关键能力，使个人准备在数字上普遍存在的世界中应对复杂的挑战。在这项具有预测试和测试后措施的准实验设计研究中，研究了高等教育学生中数学教学学领域发展计算思维的可能性。这是通过基于问题的学习（PBL）方法使用实验组中的问题解决的，或者以对照组中解决问题的分析进行分析。干预后，对照组在测试后措施中获得的得分有了统计学上的显着改善。因此，PBL和解决问题并没有导致学生的计算思维的改善，而对已解决的概率方法的分析确实如此。因此，结果表明了后一种方法对教学计算思维的潜在好处。
基于机器学习的预测未计划的重新入学，这是由于主要不利
MACHINE LEARNING ALGORITHM • Training set: HCUP data from 2017 to 2018 • Test set: HCUP data in 2019 • Algorithm: Tree-based gradient boost framework (LightGBM) • Feature selection: L1 penalty • Hyperparameter tuning: Learning rate, number of leaves, minimum sum of instance weight (Hessian), frequency of subsample, subsample ratio of columns, L1 penalty, and the scale of positive and negative weight.•首先对超参数进行筛选，并使用贝叶斯搜索进行优化。•不平衡分类：成本敏感的学习•交叉验证：5倍分层的交叉验证•阈值：Youden的J统计量•分类性能指标：平衡精度； F2分数；接收器操作曲线（AUROC）下方； Precision-Recall曲线（AUPRC）下的区域
Synplogen和Fujifilm Toyama Chemical Inter for MRNA Therapeutics CDMO服务的战略业务联盟协议，以提供从mRNA序列设计到LNP配方的无缝端到端服务
分析我们的研发中心的基因治疗的高质量，具有成本效益的病毒载体的技术转移
书籍和艺术 - 伟大的重新布线，未插电
阅读焦虑一代后需要说。首先，这本书将出售很多副本，因为乔纳森·海特（Jonathan Haidt）讲述了一个令人恐惧的故事，讲述了许多父母都可以相信的孩子的发展。第二，这本书反复提出的是，数字技术正在重新布线我们的孩子的大脑，并引起精神疾病流行，这并不受到科学的支持。更糟糕的是，社交媒体要责备的大胆提议可能会分散我们的注意力，从而有效地应对年轻人当前的心理健康危机的真正原因。Haidt断言，通过“设计通过孩子的眼睛和耳朵输入的一系列令人上瘾的内容”而进行了大脑的重新布线。和“通过取代身体游戏和面对面的社交，这些公司重新建立了孩子们，并以几乎难以想象的规模改变了人类发展”。如此严重的主张需要严肃的证据。Haidt在整本书中提供图形，表明数字技术使用和青少年心理健康问题正在加在一起。在我教授的研究生统计课的第一天，我在董事会上画了类似的线条，该董事会似乎连接了两个不同的人，并询问学生他们认为发生了什么。几分钟之内，学生通常会开始讲述有关这两种现象如何相关的精心故事，甚至描述了一个现象如何造成另一个现象。本书中介绍的情节将有助于教我的学生的因果推论的基础，以及如何通过简单地查看趋势线来避免避免故事。包括我本人在内的数百名研究人员都在寻找海德建议的那种巨大效果。我们的努力产生了否，小而混合的联想。大多数数据都是相关的。当找到随着时间的时间的关联时，他们建议并不是社交媒体使用预测或导致疾病，而是已经拥有
具有机器学习噪声缓解的非平面图大规模量子近似优化
量子计算机的尺寸和质量正在提高，但噪声仍然很大。误差缓解扩展了噪声设备可以有意义地执行的量子电路的大小。然而，最先进的误差缓解方法很难实现，超导量子比特设备中有限的量子比特连接将大多数应用限制在硬件的原生拓扑中。在这里，我们展示了一种基于机器学习的误差缓解技术，该技术在非平面随机正则图上具有多达 40 个节点的量子近似优化算法 (QAOA)。我们使用具有仔细的决策变量到量子比特映射的交换网络和前馈神经网络来优化多达 40 个量子比特的深度二 QAOA。我们观察到最大图的有意义的参数优化，这需要运行具有 958 个双量子比特门的量子电路。我们的论文强调了在量子近似优化中缓解样本而不仅仅是期望值的必要性。这些结果是朝着在经典模拟无法实现的规模上执行量子近似优化迈出的一步。达到这样的系统规模是正确理解 QAOA 等启发式算法的真正潜力的关键。