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农业（302）12级的教学大纲
处理行业。（b）果园 - 位置和布局，装饰性园艺和厨房花园。（c）种植系统，训练，修剪，间作，防冻和晒伤。（d）树木，灌木，登山者，年一年，多年生定义和例子。通过种子，切割，萌芽，分层和嫁接的传播。（e）（i）水果的种植实践，加工和营销 - 芒果，木瓜，香蕉，番石榴，柑橘，葡萄。（ii）蔬菜 - 萝卜，胡萝卜，马铃薯，洋葱，花椰菜，盐水，番茄，菠菜和卷心菜。（iii）花 - 荣耀，坎纳，菊花，玫瑰和万寿菊。（f）水果和蔬菜保存的原理和方法。（g）准备果冻，果酱，番茄酱，薯条及其包装。
OMAD：针对物质和非物质用户的设备上心理异常检测
摘要 —COVID-19 期间的居家令有助于拉平曲线，但具有讽刺意味的是，它却引发了物质使用障碍患者的心理健康问题。使用现成的消费级可穿戴设备（如智能手表）测量大脑中的电活动信号并将其实时映射到潜在的情绪、行为和情绪变化，在假设心理健康异常方面发挥着重要作用。在这项工作中，我们建议实现一种可穿戴的设备心理异常检测 (OMAD) 系统，以检测导致心理健康问题的异常行为和活动，并帮助临床医生设计有效的干预策略。我们提出了一种基于脑电图 (EEG) 信号的内在伪影去除模型，以更好地关联细粒度的行为变化。我们在伪影去除和活动识别（主要）模块上设计了模型压缩技术。我们在卷积神经网络和多层感知器上实现了基于幅度的权重剪枝技术，以在 Nvidia Jetson Nano 上使用推理阶段；可穿戴设备中最受资源限制的设备之一。我们尝试了三种不同的特征提取和伪影去除方法组合。我们使用对照组和治疗组（酒精组）的 EEG 数据，针对不同的物体识别任务，评估了 OMAD 在未剪枝和压缩模型的准确度、F1 分数、内存使用率和运行时间方面的性能。我们的伪影去除模型和主要活动检测模型分别实现了约 ≈ 93% 和 90% 的准确度，模型大小（70%）和推理时间（31%）显著减少。索引术语 — 物质使用障碍、精神异常检测、EEG 伪影、权重剪枝、资源受限设备。
课程名称：机器学习学分时间
。课程大纲：机器学习介绍；概念学习：假设的一般顺序，版本空间算法，候选算法；监督学习：决策树，天真的贝叶斯，人工神经网络，支持向量机，过度拟合，嘈杂的数据和修剪，测量分类器的精度；线性和逻辑回归；无监督的学习：分层的伙伴聚类。k-means分区聚类；自组织地图（SOM）k-neart-neigh-neigh Neignal算法；使用标记和无效数据使用EM进行半监督学习；强化学习：隐藏的马尔可夫模型，蒙特卡洛推理探索与剥削权衡取舍，马尔可夫决策过程；合奏学习：使用多个假设的委员会。包装，提升。参考材料：
miR-99b-5p在小胶质细胞中对ZBP1的调节控制小鼠精神分裂症症状的发展
当前的精神分裂症治疗方法主要集中在基因组的蛋白质编码部分上。在这种情况下，microRNA的角色受到了更少的关注。在本研究中，我们分析了精神分裂症患者的血液和尸体后大脑中的微肿瘤组，表明在前额叶皮层和患者血液中miR-99b-5p的表达都被下调。降低小鼠中的miR-99b-5p量会导致精神分裂症样表型和与小胶质细胞突触修剪有关的炎症过程。小胶质miR-99b-5p填充的闪光反应需要Z-DNA结合蛋白1（ZBP1），我们将其识别为一种新型的miR-99b-5p靶标。反义寡核苷酸针对ZBP1改善miR-99b-5p抑制作用的病理作用。我们的发现表明，小胶质细胞中新型的miR-99b-5p-ZBP1途径可能有助于精神分裂症的发病机理。
青春期中期的任务（15-17岁）
大脑开发为6岁（平均而言），年轻人的大脑是成人大小的95％。 然而，大脑在青少年时代甚至20年代都在物理上发展，第二次生长突破了灰质（11岁时的女孩峰值，男孩为12岁），然后是一个“修剪”过程，其中未使用的大脑神经元之间的神经元之间的连接wither wither ander ander ander and and and with and with被使用。 大脑的前部负责诸如复杂的推理，解决问题，提前思考，优先考虑，长期计划，自我评估和情感调节等功能，开始在青春期开始发展，最终的发展推动从16或17岁开始。。大脑开发为6岁（平均而言），年轻人的大脑是成人大小的95％。然而，大脑在青少年时代甚至20年代都在物理上发展，第二次生长突破了灰质（11岁时的女孩峰值，男孩为12岁），然后是一个“修剪”过程，其中未使用的大脑神经元之间的神经元之间的连接wither wither ander ander ander and and and with and with被使用。大脑的前部负责诸如复杂的推理，解决问题，提前思考，优先考虑，长期计划，自我评估和情感调节等功能，开始在青春期开始发展，最终的发展推动从16或17岁开始。不是在成年之前不能完成这些任务，而是需要更多的努力并需要练习。
可持续植物和土壤系统 (SPSS)
SPSS 2130. 大麻园艺学简介。（3 学分）大麻生产周期的基础知识，包括园艺管理、作物问题的识别、优良雌性种子生产、种子繁殖、无性繁殖、修剪、训练、大麻素含量优化和收获后处理。概述全球和康涅狄格州的大麻业务运营，探索实验室测试程序、大麻二酚提取技术、康涅狄格州医用大麻计划和政府对该行业的监管。与 SAPL 130 一起授课。入学要求：建议准备：SPSS 1120 或 BIO 1110。对于已通过 SPSS 3995（以“大麻园艺学”或“大麻园艺学：从种子到收获”形式提供）的学生，不提供学分。查看课程（https://catalog.uconn.edu/course-search/?details&code=SPSS%202130）
