1. 美国密歇根州安娜堡密歇根大学转化病理学中心。2. 美国密歇根州安娜堡密歇根大学病理学系。3. 美国密歇根州安娜堡密歇根大学罗格尔癌症中心。4. 美国密歇根州安娜堡密歇根大学泌尿外科系。5. 美国密歇根州安娜堡密歇根大学分子与细胞病理学项目。6. 美国宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院癌症生物学系
在本综述中,我们介绍了在计算机视觉领域应用的关键方法和图像分析方法。到目前为止,已经开发了许多不同的图像处理算法,包括: - 卷积神经网络(CNN) - 循环神经网络(RNN) - 深层生成的概率模型 - 基于编码器的神经网络,但是,卷积神经网络(CNN)在图像分类任务中尤其卓越了图像分类任务和对象攻击任务和对象攻击。他们的成功可以归因于他们考虑图像的二维结构的能力,这比多层感知器是一个优势。CNN由几层组成,每个层都负责处理图像并提取特定特征。这些网络采用三个关键的架构思想来对规模变化,旋转,翻译和空间扭曲进行鲁棒性。这些想法包括使用卷积层用于图像处理,降低空间维度的子采样以及用于数据归一化的激活层。因此,他们使用: - 局部接受场,提供神经元之间的局部二维连通性。- 共享的突触权重,可以在图像中任何地方检测特定特征并减少重量系数的总数。*通讯作者:landwatersun@mail.ru
标题(学分):COMP7025 人工智能数字化转型 (3,2,1) 课程目标:通过讨论人工智能基础知识、应用和工具,以及企业各个领域(包括销售和营销、客户服务、运营、风险管理和其他支持功能)的用例,帮助学生了解人工智能 (AI) 作为数字化转型之旅的重要工具。虽然将探索不同行业的应用,但将重点介绍银行业的应用。除了人工智能技术的好处之外,学生还将研究采用人工智能技术的问题和挑战,并学习数字化转型的实施方面。本课程旨在让学生为以不同角色(例如业务用户、解决方案分析师、项目经理和人工智能解决方案提供商)参与涉及人工智能技术的数字化转型项目做好准备。先决条件:无 课程预期学习成果 (CILO):成功完成本课程后,学生应能够:
评估活动标题加权时间学习结果学习证据1(测试1)25%1,2,2,2,2,3,4,7,8学习证据2(测试2)30%1,7 5,6,6,7,7,8,9学习证据3(项目)25%15 1,2,2,2,8,8,8,9,9,9,9,9,9,9,11参与20% - 2,2,2,8,8,9,9,9,10,11,11 Bear bear f.。 Connors Barry W.; Paradiso Michael A.(2020)。神经科学:探索大脑(增强版)。Jones&Barlett学习。Breedlove,S.M.,Watson,N。V.和Rosenzweig,M。R.(2010)。生物心理学:行为,认知和临床神经科学的介绍。西纳尔同事。卡尔森·尼尔·R。 Birkett,Melissa A.(2023)。行为生理学(第13版)。皮尔逊。卡尔森·尼尔·R。 Birkett,Melissa A.(2017)。行为生理学(第12版)。Pearson(在线):https://ebookcentral.proquest.com/lib/uab/reader.action.docid = 5186462)Garret,Bob;霍夫,杰拉尔德。(2022)。大脑和行为(第六版)。Sage Publications Inc.软件
评估活动 标题 权重 小时* 学习成果 道德困境案例研究 10% 20 1,2,3,7 在线讨论 5% 5 1,2,3,4,5,8 文章评论 10% 20 1,2,4,5,8,9 小组项目 25% 52 1,2,3,5,7,8,9,10 道德规范和指南 5% 10 1,6,8 参与 20% 39 1,2,7,8 期中考试 10% 2 2,3,8,10 期末考试 15% 2 2,3,8,10 *小时包括自主工作 参考书目 本课程没有必修教科书。以下列表显示了一些推荐阅读材料,均与课程内容相关。Bartneck, C.、Lütge, C.、Wagner, A. 和 Welsh, S. (2021)。机器人和人工智能伦理学导论。Springer Nature。Boddington, P. (2023)。人工智能伦理学:一本教科书。Springer Nature。Boylan, M. 和 Teays, W.(Eds.)。(2022)。人工智能、技术和信息时代的伦理。Rowman 和 Littlefield。Coeckelbergh, M. (2020)。人工智能伦理。麻省理工学院出版社。Mazzi, F. 和 Floridi, L. (2023)。可持续发展目标中的人工智能伦理。Springer International Publishing AG。Risse, M. (2023)。数字时代的政治理论:人工智能可能带我们去哪里。剑桥大学出版社。Vallverdú, J.(Ed.)。(2023)。人工智能和机器人中的性别:从跨学科视角看性别挑战 (Vol.235)。Springer Nature。软件 本课程要求使用 Canvas 作为 LMS。
ECON204, ECON245/ STAT260, ECON246/ 333 经济增长概论 是 是 是 STAT261 337 1870 年之前的经济思想史 是 是 是 是 338 1871 年之后的经济思想史 是 是 339 家庭经济学 是 是 是 358 竞争经济学 i 是 370 劳动经济学 I 是 是 ECON203 381 环境经济学 I 是 382 自然资源经济学 I 是 是 ECON203
修复和恢复大型集中式系统的电力可能既耗时又费钱。相比之下,具有分布式发电源的分散式能源系统可以提供本地电力供应,并能快速从中断中恢复 [6]。集中式能源系统的另一个限制是传输损耗。这些系统需要广泛的输电和配电基础设施,才能将电力从发电厂输送到最终消费者。不幸的是,这种基础设施会产生传输损耗,即在传输和配电过程中的电能损失。这些损耗导致能源系统效率低下和浪费 [7]。此外,许多集中式能源系统严重依赖煤炭、石油和天然气等化石燃料。这种对有限且污染严重的能源的依赖带来了环境挑战,包括温室气体排放、空气污染和气候变化 [8]。相比之下,分散式能源系统提供了向可再生能源转变的机会,减少了对化石燃料的依赖,并减轻了对环境的影响。
Department of ISOM ISOM 3770 Global Supply Chain Management Spring Semester 2022-2023 Number of Credits: 4 credits Prerequisites: This is a required course with prerequisites ISOM 2700 & 3710 Classes: L1 Tue 9:00 – 10:20 am (Room 4582) L2 Mon 10:30 – 11:50 am (Room 5620) L3 Thu 9:00 – 10:20 am (Room 4582) L4 Wed 9:00 - 10:20 AM(房间4582)教程:T1 Mon 6:00 - 6:50 pm(LSK 1014)T2 TUE 6:00 - 6:50 AM(LSK 1011)教程在第3、4、4、5和8周举行(Exact dates included on P.4) Instructor: Dr. Ki Ling Cheung Office: LSK Room 4021 Phone: 2358-7737 Email: imcheung@ust.hk Zoom: 806 675 0866 Office Hours: By appointment Website: Please visit canvas Teaching Assistant: Office: LSK Room Phone: Email: Office Hours: By appointment Course Description: Supply chain management is one of the fastest growing areas in today's business world.IBM,HP和P&G等全球公司都承认,通过整合公司的各种活动,例如设计,需求预测,供应和运输,这些公司变得更加有效和竞争。本课程集中在现实世界中供应链管理的理论和实施上。课程完成后,学生将掌握供应链管理的基本管理和技术方面。为此,我们将审查供应链管理的主要构建块及其在HP,Zara和7-11 Japan等公司中的实施。混合学习:这是一个面向病例的课程。由于案例方法,学生应该为大量阅读做准备。此外,将在课堂上玩一些供应链游戏。本课程将通过采用新的混合学习方法来增强您的学习经验。我们使用混合方法的目标是利用面对面和在线学习的最佳方面,以便您的利益。我们将使用课堂时间来介绍您可以轻松学习的材料,而是利用课堂时间来参与更多深入的讨论,并通过案例和游戏加深对主题的理解。,您将通过在实际供应链案例上完成一个小组项目来进一步增强您对某些主题的理解。学生必须遵循每周的在线视频时间表。课堂会议是学生运用他们学到的知识并与同龄人和教练互动的机会。每周的课程会议完全基于参与式,以鼓励学生通过积极的学习方法参与。在每周的课程会议上,学生可以从事游戏,模拟,案例研究,练习以及这些活动的混合。通过这种方法,教师可以根据他们的回答的频率和相关性来评估学生的参与。
▪ 它们具有 CE 标志,该标志表明其具有与基本要求 6“节能和保温”相关的基本特性; ▪ 不含有根据 REACH 法规(欧盟法规编号 1907/2006)列入高度关注物质(SVHC)候选清单中的物质,且浓度不高于 0.1%(重量/重量); ▪ 生产时未使用导致臭氧层减少的发泡剂;在喷洒或形成塑料泡沫时未使用铅催化剂制造或配制; ▪ 包含再循环或回收的材料或副产品,其数量等于或大于所示的最小数量*,以成品重量的三个部分的总和来衡量。