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选修课 - 人工智能
先进的深度学习ML Christlein博士2+2 5.0 X Eng高级设计和编程SA教授Dirk Riehle博士4 5.0 X GER高级机械化推理，Coq Sa Pd Dr.Habil。Tadeusz Litak 4 7.5 X Ger/Eng高级编程技术SAHaraldKöstler博士4 7.5 X Eng Advance Advanced Ml教授ML教授Vasileios Belagiannis博士2+2？x ENG Algebra of Programming Sym Prof. Dr. L. Schröder, Prof. Dr. Stefan Milius 4 7.5 x GER/ENG Algebraic and Logical Aspects of Automata Theory Sym Prof. Dr. Stefan Milius, Dr. Henning Urbat 4 7.5 x GER/ENG Approximate Computing SA Prof. Dr. Keszöcze, Prof. Dr. Teich 2+2 5.0 x GER/ENG Artificial Intelligence I Sym Prof. Dr. Kohlhase 4+2 7.5 x ENG Artificial Intelligence II ML Prof. Dr. Kohlhase 4+2 7.5 x ENG Biomedical Signal Analysis ML Dr. Felix Kluge, Prof. Eskofier 2+2 5.0 x ENG Cognitive Neuroscience for AI Developers SA Dr. Patrick Krauss 2+2 5.0 x ENG Computational Photography and Capture SA Prof. Dr. Tim Weyrich 2+2 5.0 x GER/ENG Computational Visual Perception SA Prof. Dr. Andreas Kist, Marc Stamminger, Prof. Egger 4+2 7.5 x ENG Computer Vision ML Ph Ronak Kosti, Dr. Vincent Christlein 2+2 5.0 x GER Deep Learning ML Prof. Dr. Andreas Maier 2+2 5.0 x ENG Description Logic and Formal Ontologies Sym Prof. Dr. Schröder 4 7.5 x GER/ENG Formal Verification Sym PD Dr. Tadeusz Litak, Paul Wild 4 7.5 x GER/ENG Human Computer Interaction SA Prof. Dr. Eskofier 3+1 5.0 x ENG Informationsvisualisierung SA Dr. Roberto Grosso 2+2 5.0 x GER Knowledge Representation fir Mathematical Theories Sym Prof. Dr. Kohlhase/PD Dr. Rabe 2 2.5 x ENG Kommunikation und parallele Prozesse Sym Prof. Dr. Lutz Schröder 4 7.5 ?？？基于逻辑的自然语言语义Sym教授Kohlhase博士，PD Florian Rabe博士2 2.5 x GER/ENG机器学习时间序列豪华ML教授Eskofier教授，Oliver Amft教授，Ch。mutschler 2+2+2 7.5 x Eng机器学习时间序列ML Eskofier教授，Oliver Amft教授，Ch。mutschler 2+2 5.0 X ENG的高级数据工程方法SA教授Dirk Riehle博士2 5.0 X Eng Modallogik Sym Daniel Hausmann博士4 7.5？GER Multimedia Security ML Dr. Riess 2+2 5.0 x ENG Music Processing Analysis ML Prof. Dr. Meinard Müller 2+2 5.0 x ENG Nonclassical Logics in Computer Science Sym Prof. Dr. L. Schröder, PD Dr. Tadeusz Litak 4 7.5 x GER/ENG Pattern Analysis ML Dr. Christian Riess 3+1 5.0 x GER Pattern Recognition ML Prof. Dr. Andreas Maier 3+1+2 5.0 X ENG编程语言实用语义Sym PD Tadeusz Litak博士4 7.5 x GER/ENG
一种针对远程评估优化的新型计算机自适应单词列表记忆测试：无痴呆症老年女性的心理测量特性及其与神经退行性生物标志物的关联
缩写：CI，置信区间；SD，标准差；SLS，斯特里克学习广度；SLS 最大广度，在任何学习试验中识别的最大单词数；SLS 1-5 总计，在 1-5 次试验中正确识别的单词总数；SLS 试验总数，SLS 1-5 总计 + 延迟；SLS 综合，平均 z 分数（SLS 最大广度、SLS 1-5 总计、SLS 延迟）；SYM，符号测试；SYM 正确 RT，所有四次试验中每项的平均反应时间（仅正确试验）；SYM 最佳 2 平均值，完成试验的秒数，在完成时间最快的两次试验中取平均值；SYM 中间 2 平均值，完成试验的秒数，在两次试验中取平均值，不包括最高和最低表现；SYM 所有 4 平均值，完成试验的秒数，在所有四次试验中取平均值。两种测试均使用随机替代形式，因此信度系数也代表替代形式信度。 a 所有相关系数均显著（P < 0.001）。bn = 88。cn = 61，因为在学习开始后增加了延迟。d 1-5 总计 + 延迟，n = 61。e 平均 z 分数（最大跨度，1-5 总计，延迟），n = 61。f 四次试验中每个项目的平均反应时间（仅正确试验），单位为秒。g 完成一次试验的秒数，取完成时间最快的两次试验的平均秒数。h 完成一次试验的秒数，取两次试验的平均秒数，不包括最高和最低表现。i 完成一次试验的秒数，取四次试验的平均秒数。j 完成所有四次试验的秒数（总结）。
所有者手册
为了保持踏板车的最佳性能，每个部分的质量，材料和加工精度都必须符合设计要求。“符号备件”是由与原始踏板车相同的高质量材料制成的。直到他们可以通过复杂的工程和严格的质量控制符合设计的规格， 。 因此，在更换备件时，有必要从“符合授权经销商或特许经销商”的“符号经销商或特许经销商”购买“符号零件”。 如果您从市场上购买便宜或假替代零件，则无法提供质量或耐用性的保证。 此外，这可能会导致意外的麻烦并降低踏板车的性能。。 因此，在更换备件时，有必要从“符合授权经销商或特许经销商”的“符号经销商或特许经销商”购买“符号零件”。 如果您从市场上购买便宜或假替代零件，则无法提供质量或耐用性的保证。 此外，这可能会导致意外的麻烦并降低踏板车的性能。。因此，在更换备件时，有必要从“符合授权经销商或特许经销商”的“符号经销商或特许经销商”购买“符号零件”。如果您从市场上购买便宜或假替代零件，则无法提供质量或耐用性的保证。此外，这可能会导致意外的麻烦并降低踏板车的性能。
遗传学，基因组学和进化
纤毛属均成为微生物真核遗传学中的第一个模型系统之一，这在很大程度上有助于早期理解与基因组重排，隐秘形成，细胞质遗传性和内生物植物的多种多样的现象，以及在interns of interns of Small and small and cons of shime and cons of sym and cons of sym and of n os of small and of necne and small and of necne and small。最近在科学和人口基因组学领域取得了实质性进展。Parmecium物种将一些最低的已知突变率与一些已知有效人群以及可能非常高的重组率相结合，从而使人口遗传环境促进了异常有效的选择能力。因此，基因组非常精简，具有很小的基因间区域与少量的微小内含子相结合。大部分黑质研究的主题，古代的aurelia物种复合物，是两个
使用条带屈服力学模拟裂纹尖端损伤累积导致的疲劳裂纹扩展
Elber 在 70 年代早期发现疲劳裂纹可以在拉伸载荷下闭合，并假设疲劳裂纹扩展 (FCG) 将由 D K eff = K max � K op 控制，其中 K max 和 K op 分别是应力强度因子的最大值和开口值。该假设可以合理化在使用载荷下观察到的许多瞬态效应，但它无法解释许多其他效应，如在高 R = K min / K max 下过载后 FCG 的延迟或停止，当 K min > K op 时；在高度可变的 D K eff 下以恒定速率进行的 FCG；在给定 R 下停止的裂纹可以在较低的 R 下重新启动生长而不改变其 D K eff；或 FCG 在惰性环境中对 R 不敏感。尽管如此，基于 D K eff 思想的带材屈服模型 (SYM) 比基于任何其他原理的替代模型更常用于 FCG 寿命预测。为了验证 SYM 是否确实本质上更好，它们的力学原理用于预测 FCG 速率，这既基于 Elber 的想法，也基于另一种观点，即 FCG 是由于裂纹尖端前方的损伤积累造成的，这不需要 D K eff 假设或任意数据拟合参数。尽管基于相互冲突的原理，但这两种模型都可以很好地再现准恒定 D K 载荷下获得的 FCG 数据，这是一个有点令人惊讶的结果，值得仔细分析。� 2017 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
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b'for \ xce \ xb2，\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说，如果\ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xb5， \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93，其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93（a \ xce \ x93）表示一组移位不变的概率度量。如果V是\ XEF \ XAC \ X81NITE集，我们可以考虑来自\ XCE \ X93的同构的SET HOM（\ XCE \ X93，SYM（V））到V的排列组。此集合有可能为空。Given \xcf\x83 \xe2\x88\x88 Hom(\xce\x93 , Sym( V )), we write the permutation which is the image of \xce\xb3 \xe2\x88\x88 \xce\x93 by \xcf\x83 \xce\xb3 .我们可以将导向图与\ xcf \ x83与Vertex Set V和I -LabeLed Edge（V，\ XCF \ X83 S I（V））相关联，每个I \ Xe2 \ X88 \ X88 \ X88 [R]和V \ XE2 \ X88 \ X88 \ X88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以被认为是一个局部看起来像\ xce \ x93的\ xef \ xac \ x81nite系统，就像局部的大矩形网格看起来像Integer lattice Z r一样。\ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图可以具有自然的图形距离：一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81，是它们之间的最小边数，忽略边缘方向。Let B \xcf\x83 ( v, R ) denote the closed radius- R ball centered at v \xe2\x88\x88 V , and similarly de\xef\xac\x81ne B \xce\x93 ( \xce\xb3, R ) for \xce\xb3 \xe2\x88\x88 \ xce \ x93。let \ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom（\ xce \ x93，sym（v））和x \ xe2 \ x88 \ x88 a v。\ xef \ xac \ x81nite与\ xef \ xac \ x81nite系统之间的对应关系是使用em-pirical Distributions建立的，我们现在是我们现在de \ xef \ xaC \ xac \ x81ne。对于任何V \ Xe2 \ x88 \ x88 V，有一种自然的方法可以将X提升到标签\ XCE \ XA0 \ XCF \ XCF \ X83 V X \ XE2 \ X88 \ X88 A \ XCE \ XCE \ X93，从将X V提起到根e。更准确地说，\ xce \ xa0 \ xcf \ x83 v x（\ xce \ xb3）= x \ xcf \ x83 \ xce \ xce \ xb3（v）。
词汇 - OGM 材料
本书旨在引导学生循序渐进地学习，从较简单的问题开始，逐渐过渡到较有挑战性的问题。本书共包含 48 道多项选择题，每道题包含 16 道问题：三个名词、三个形容词、三个副词、三个动词、三个短语动词和一个介词。1 至 8 级的测试较容易，9 至 28 级的测试难度适中，29 至 48 级的测试难度较高。本书精心准备了目标词汇，并对其进行了系统分类和分级，以配合本书难度不断增加的进度和相应的 CEFR 级别。这些测试中的词汇均从 ÖSYM 以往的语言考试中精心挑选出来，以确保它们与 YDT 的重点高度相关且一致。
引用：ding f，hu m，ding y等。肠道运动和肠道菌群变化的功效对接受
抽象目标本研究旨在使肠道运动的功效汇集功效，并探索含有益生菌的成人功能性便秘患者的肠道菌群变化 - 含有产品治疗。设计系统评价和荟萃分析。数据来源PubMed，Cochrane图书馆已发表的研究和临床检查。截至2022年11月，对“灰色”研究的Gov进行了独立研究。资格标准，数据提取和合成该干预措施是含益生菌的产物，无论是益生菌还是合成生物，而对照是安慰剂。发生了偏见的风险。粪便症状（PAC-SYM）的粪便频率，粪便的一致性和患者评估表明，而肠道菌群的变化是通过α多样性，β多样性，相对丰度相对丰度的变化/差异等审查的。进行了亚组分析，灵敏度分析和随机效应元回归以探索异质性。建议评估开发和评估的评分是为了评估证据质量。结果17研究，包括1256名参与者，与两名研究人员之间的完美协议包括在内（Kappa统计= 0.797）。与安慰剂相比，含益生菌的产品相比显着增加了粪便频率（加权平均差异，WMD 0.93，95％CI 0.47至1.40至1.40至1.40，p = 0.000，I²= 84.5％，'low'），凳子一致性提高了（提高了凳子的一致性）降低了PAC-SYM（WMD -0.28，95％CI：-0.45至-0.11，p = 0.001，I²= 55.7％，'非常低'）。在亚组分析中，合成生物学优于益生菌，可以增加粪便频率。 含益生菌的产物可能不会影响α或β多样性，但会增加特定菌株的相对丰度。 结论含有益生菌的产品，大大增加了粪便频率，粪便的一致性提高以及减轻功能便秘症状。 他们增加了特定菌株的相对丰度。 需要更高质量的头对头随机对照试验。在亚组分析中，合成生物学优于益生菌，可以增加粪便频率。含益生菌的产物可能不会影响α或β多样性，但会增加特定菌株的相对丰度。结论含有益生菌的产品，大大增加了粪便频率，粪便的一致性提高以及减轻功能便秘症状。他们增加了特定菌株的相对丰度。需要更高质量的头对头随机对照试验。
2022 年高等教育研究人员日 - SynHERA
总体而言，相对于对称背带，背带相对于不对称背带对妈妈姿势的影响更大。我们可以肯定的是，当使用腹侧婴儿背带携带婴儿时，无论是使用预制婴儿背带还是吊带，与参考位置相比，肩膀的倾斜程度显着增加（p<0.001）。此外，50%的参与者保持左肩低于右肩，50%的参与者采取相反的策略。在携带条件下，肩部和髋部旋转角度也显着增加 (p<0.001)。大多数参与者的策略是水平向前移动右肩和右髋。请注意，显着差异与测量角度的绝对值有关，即与变化方向无关的量。两种携带方式相互比较时，没有观察到显着差异。此外，母乳喂养因素似乎也对姿势产生了影响。事实上，母乳喂养的母亲在使用吊带时身体前倾明显更加明显 (p = 0.047)。这可以用雌激素水平来解释，母乳喂养的母亲的雌激素水平不同（Lawrence & Lawrence，2011）。对称携带没有发现母乳喂养的显着影响。通过根据婴儿的中位体重（6.35 公斤）将样本分为两组来测试婴儿体重对结果的影响。没有观察到与此因素相关的显着差异。
马朱罗的美国陆军陆军航空兵团 4
在政府间讨论之前，双方在科罗拉多州科罗拉多斯普林斯举行的第 39 届太空研讨会间隙举行了商业圆桌会议，会议汇集了来自两国的十多家私营太空公司，并强调了现有的合作伙伴关系。圆桌会议由新西兰太空部长 Judith Collins 和美国商务部太空商业办公室主任 Richard DalBello 共同主持。会议让行业代表更好地了解美国和新西兰如何促进各自的商业太空部门，并概述了加强双边合作的机遇和挑战。与会者欢迎对彼此太空部门的相互投资。审查了现有的合作伙伴关系，以帮助加强两个商业航天部门之间的联系。