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R. A. Hill的编码理论的第一门课程
用于立即或同时在代数中进行教学编码理论，因为它与具体的示例加强了线性代数和基础群体理论中涉及的许多思想。）我还将整个文本用作硕士课程，该课程不一定在数学上。最后八章在很大程度上是彼此独立的，因此可以改变课程以适合要求。例如，不是专业数学家的学生可能会省略第9、10、14和15章。
ATSP-TDD 2022 年 4 月 5 日 单位调动官部署规划课程备忘录 8C-F17/553-F5 (MC) 主题：欢迎虚拟单位调动官部署规划课程学生的信 1. 谨代表运输学校助理指挥官 Timothy R. Zetterwall 上校和运输管理培训部 (TMTD) 负责人 Trenton Lykes 先生，欢迎并祝贺大家参加单位调动官部署规划课程 (UMODPC)。 2. 作为根据命令任命的单位调动官，您将担任指挥官的高级顾问，负责单位战略部署或通过地面方式的单位调动。本课程将为您提供单位部署所需的工作知识和单位调动官的职责。 3. 地点：这将是一门虚拟课程，将通过 Army 365 Microsoft Teams 进行。 Army Teams 365 是当前的虚拟训练平台，只能通过国防部信息网络 (NIPRNet) 或带有 CISCO AnyConnect 虚拟专用网络 (VPN) 的政府提供的设备 (GFE) 访问。参加此在线课程需要摄像头和麦克风。如果您在家上课，则必须拥有已建立的 IT 支持网络，以便在遇到 TEAMS 或计算机问题时联系。讲师不会排除 TEAMS 或软件故障。如果您在建立 TEAMS 帐户时遇到问题，请联系您的 G6 人员或陆军企业服务台 (AESD)，电话 1-866-335-2769。4. 时间：培训将在课程期间于美国东部时间 08:00 开始。5. 参加前：空中调动设备 (EPAM) 模块 1 和模块 2 是先决条件，必须在单位调动军官部署规划课程 (UMODPC) 开始日期之前完成。您必须在两门考试中取得 80% 或更高的分数，才能满足参加课程的首要要求。6. SAAR AMIS 表格 2875：学生还必须提交 AMIS 表格 2875 系统授权访问请求 (SAAR) 的副本，这是课程的补充。参加课程的学生必须将已填妥并签名的 AMIS 表格 2875 的副本交回给讲师。一旦学生注册了课程并在 ATRRS 中预留席位以参加 UMODPC 课程，他们将收到来自讲师的后续欢迎信。学生必须获得安全许可才能参加课程。
ATSP-TDD 2022 年 4 月 5 日 单位调动官部署规划课程备忘录 8C-F17/553-F5 (MC) 主题：欢迎虚拟单位调动官部署规划课程学生的信 1. 谨代表运输学校助理指挥官 Timothy R. Zetterwall 上校和运输管理培训部 (TMTD) 负责人 Trenton Lykes 先生，欢迎并祝贺大家参加单位调动官部署规划课程 (UMODPC)。 2. 作为根据命令任命的单位调动官，您将担任指挥官的高级顾问，负责单位战略部署或通过地面方式的单位调动。本课程将为您提供单位部署所需的工作知识和单位调动官的职责。 3. 地点：这将是一门虚拟课程，将通过 Army 365 Microsoft Teams 进行。 Army Teams 365 是当前的虚拟训练平台，只能通过国防部信息网络 (NIPRNet) 或带有 CISCO AnyConnect 虚拟专用网络 (VPN) 的政府提供的设备 (GFE) 访问。参加此在线课程需要摄像头和麦克风。如果您在家上课，则必须拥有已建立的 IT 支持网络，以便在遇到 TEAMS 或计算机问题时联系。讲师不会排除 TEAMS 或软件故障。如果您在建立 TEAMS 帐户时遇到问题，请联系您的 G6 人员或陆军企业服务台 (AESD)，电话 1-866-335-2769。4. 时间：培训将在课程期间于美国东部时间 08:00 开始。5. 参加前：空中调动设备 (EPAM) 模块 1 和模块 2 是先决条件，必须在单位调动军官部署规划课程 (UMODPC) 开始日期之前完成。您必须在两门考试中取得 80% 或更高的分数，才能满足参加课程的首要要求。6. SAAR AMIS 表格 2875：学生还必须提交 AMIS 表格 2875 系统授权访问请求 (SAAR) 的副本，这是课程的补充。参加课程的学生必须将已填妥并签名的 AMIS 表格 2875 的副本交回给讲师。一旦学生注册了课程并在 ATRRS 中预留席位以参加 UMODPC 课程，他们将收到来自讲师的后续欢迎信。学生必须获得安全许可才能参加课程。
数字量子电路的双统一门 - 中元
本论文概述了量子电路中的双统一门的使用（量子门的特殊子集），尤其是将双重统一电路用作量子计算机的基准。由于对模拟器进行基准测试，只能以较低的量子位进行基准计算机，然后才能在国家向量表示的增强性质使得这一计算上的昂贵，因此需要更有效的基准测试。双统一门的电路是这样的良好候选者，因为对于某些电路来说，存在一个分析解决方案，其计算复杂性不会随量子数的数量扩展，并且仅涉及4×4矩阵上的矩阵操作。为了将该属性的有用性扩展到更多电路，对双统一电路进行了进一步的概括，以包括混合双重单位的电路以及更高维度的多军人。的确，一个自我的四分之一门 - 即在三个方向上找到一个量子门统一。检查是否可以通过这些电路构建有用的基准测量场景，将双重统一电路与量子计算机模拟器上的分析解决方案进行比较，并发现可以确定双重统一电路的适用性作为基准。要从理想化的有限网格到模拟器的步骤，必须将周期性的边界条件添加到原始网格中。要实现在量子计算机上使用基准测试的目标，从模拟器到量子计算机的步骤中，必须对实现进行一些更改。讨论了一些方法。这包括更改定期边界条件的实施。同样，与模拟器上的实现相反，必须找到一种评估量子计算机上的跟踪的方法。总而言之，即使对于某些问题（尤其是痕量评估），必须找到一种更有效的方法，才能在此基准方案中找到一种更有效的方法。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
人工智能及其在牙科中的现代应用 Akansha Vilas Bansod 博士、Sweta Kale Pisulkar SPDC 博士、Wardha 摘要：人工智能 (AI) 已以多种方式应用于医疗保健领域。它是一门工程和科学领域，与感知智能行为以及创建复制此类行为的人工制品有关。技术一直是每个行业最大的创新，牙科护理也不例外。人工智能可以作为口腔病变诊断和治疗的有用方式，并且可用于筛查和分类正在发生癌前和恶性变化的可疑口腔粘膜。可以极大地探索这一领域，以便于诊断、正确治疗和获得令人满意的结果。 关键词：人工智能、人工神经网络、深度学习、机器学习。1. 简介
人工智能及其在牙科中的现代应用 Akansha Vilas Bansod 博士、Sweta Kale Pisulkar SPDC 博士、Wardha 摘要：人工智能 (AI) 已以多种方式应用于医疗保健领域。它是一门工程和科学领域，与感知智能行为以及创建复制此类行为的人工制品有关。技术一直是每个行业最大的创新，牙科护理也不例外。人工智能可以作为口腔病变诊断和治疗的有用方式，并且可用于筛查和分类正在发生癌前和恶性变化的可疑口腔粘膜。可以极大地探索这一领域，以便于诊断、正确治疗和获得令人满意的结果。 关键词：人工智能、人工神经网络、深度学习、机器学习。1. 简介
生物物理学是一门边缘科学
我们应该明白，人不是自然的错误，但另一方面，人也不能毫无节制地利用自然。人只是伟大生命链条上的一个环，但凭借自己的知识，他可以克服自然的偶然游戏（Schrödinger，1944 年）。显而易见的事实是，我们所有人都是木偶戏的参与者，其中最重要的是要清楚地看到对自然规则的遵守——一种有效的方法就是生物物理学方法。生物物理学正在寻找、处理和教授无生命自然、生物世界和精神生活之间的联系形式、它们自身定律在另一种媒介中的适用性限制以及它们共同的相互作用（Campbell，1977 年）。作为一门边缘科学，生物物理学的基本目标是发现符合“存在与不存在”这一最大哲学问题的规则，为了实现这一目标，将使用唯一精确的科学武器：数学（Rashevsky，1938）。那些伪科学、边缘科学、研究生命的交叉学科只有成为公理时才会变得精确。
温斯洛普大学生物系牙科预科课程简介牙科是一门结合科学和技术与
温斯洛普大学生物系牙科预科课程 简介 牙科是一门结合科学和技术帮助人们改善和维护口腔健康的职业。作为医疗保健从业者，牙医诊断、治疗和帮助预防牙齿和口腔疾病、损伤和畸形。他们通过使用各种美容牙科手术改善患者的外貌；进行植入、组织移植和拔牙等外科手术；教育患者如何更好地护理牙齿和预防口腔疾病；教导未来的牙医和牙科保健师；并进行旨在开发新治疗方法和改善口腔健康的研究。 1 超过 190,000 名专业活跃牙医中的大多数是私人执业者。大多数牙医在办公室环境中行医，通常是个人诊所，平均有 5 名员工。最常见的是获得牙科博士学位后立即进入诊所，无论是牙科外科博士 (DDS) 还是牙科医学博士 (DMD)（这两个学位之间没有区别）。美国约 79% 的牙医是全科医生。剩余 21% 的牙医从事美国牙科协会认可的十二个牙科专业之一，这些专业要求在获得 DMD 或 DDS 之后接受额外教育。这十二个专业是：• 牙科麻醉学 - 牙科专业和麻醉学学科，涵盖整个围手术期在手术或诊断过程中管理疼痛、焦虑和整体患者健康的艺术和科学。• 牙科公共卫生 - 通过有组织的社区努力控制和预防牙科疾病。• 牙髓病学 - 影响牙齿活力的牙髓和其他牙齿组织疾病的诊断、预防和治疗。• 口腔颌面病理学 - 为牙医和医生提供诊断和咨询活检服务。• 口腔颌面放射学 - 一个专业领域，使用所有辐射能模式产生的图像和数据来诊断和管理口腔颌面部的疾病、紊乱和状况。 • 口腔颌面外科 — 诊断和手术服务，处理颌骨和相关结构的疾病、损伤和缺陷。 • 口腔医学 — 牙科专业，负责复杂疾病患者的口腔保健以及影响口腔颌面部的医学相关疾病、障碍和病症的诊断和管理。 • 颌面疼痛 — 牙科专业，包括颌骨、口腔、面部、头部和颈部疼痛障碍的诊断、管理和治疗。 • 正畸和牙颌矫正 — 治疗与牙齿发育、牙齿缺失、以及影响正常功能和外观的其他异常。• 儿童牙科——治疗儿童和青少年。• 牙周病学——诊断和治疗影响口腔粘膜和围绕和支撑牙齿的其他软组织疾病。• 修复学——用固定或可拆卸的替代品替换缺失的天然牙齿。南卡罗来纳医科大学 (MUSC) 的詹姆斯 B. 爱德华兹牙科学院是南卡罗来纳州唯一的牙科学校，在录取过程中强烈优先考虑南卡罗来纳州居民。温思罗普的牙科预科生选择其中一个学术部门的专业。由于牙科学校要求和/或推荐大量本科生物学和化学课程，因此生物学是牙科预科生的热门专业。为了有更好的机会在四年内从温斯洛普大学毕业并直接进入牙科学校，学生应保持总平均绩点在 3.5 或以上，科学 GPA 在 3.6 或以上（满分 4.0），并选修一系列课程，为大三之后参加牙科入学考试 (DAT) 做好准备。学生应该意识到，这样的道路极具挑战性，学生在毕业和开始牙科学校学习之间休息一年的现象越来越普遍。这样，学生可以在参加 DAT 和开始申请程序之前再多一年时间完成推荐的课程。为了加强申请能力并为进入牙科学校做好更好的准备，学生还应寻找机会获得临床经验、参与本科研究、进行社区服务和培养领导能力。并选修一系列课程，为大三之后参加牙科入学考试 (DAT) 做好准备。学生应该意识到，这样的道路极具挑战性，学生在毕业和开始牙科学校学习之间休息一年的现象越来越普遍。这样，学生可以在参加 DAT 和开始申请程序之前再多花一年时间完成推荐的课程。为了加强申请能力，为进入牙科学校做好更好的准备，学生还应该寻找机会获得临床经验、参与本科研究、进行社区服务和培养领导能力。并选修一系列课程，为大三之后参加牙科入学考试 (DAT) 做好准备。学生应该意识到，这样的道路极具挑战性，学生在毕业和开始牙科学校学习之间休息一年的现象越来越普遍。这样，学生可以在参加 DAT 和开始申请程序之前再多花一年时间完成推荐的课程。为了加强申请能力，为进入牙科学校做好更好的准备，学生还应该寻找机会获得临床经验、参与本科研究、进行社区服务和培养领导能力。
约克大学人工智能哲学 AP/PHIL/COGS 3750 3.00（Lect 01）2021 年冬季课程类型：讲座 | 星期四，下午 2:30（EST），3 小时 | 地点：Zoom | Cat# M73K01（AP COGS）/ W55M01（AP PHIL）重要日期：1 月 11 日（学期开始）、1 月 14 日（第一堂课）、2 月 13-19 日（冬季阅读周）、3 月 12 日（不获得成绩的最后一天退课）、4 月 8 日（最后一堂课）、4 月 12 日（冬季课程结束）、4 月 13 日（本学期提交作业的最后一天）、4 月 14-28 日（冬季考试期）课程讲师：Michael Barkasi（barkasi@yorku.ca）办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST）；可能的其他时间。需要预约（请发送电子邮件）。先决条件：AP/PHIL/COGS 2160 3.00 或 AP/PHIL 2240 3.00 之一 参加课程的技术要求：eClass 访问和 Zoom。强烈建议学生参加周四的 Zoom 讲座并积极参与麦克风和视频，但这不是强制性的。（如果愿意，参加 Zoom 会议的学生可以关闭摄像头并将麦克风静音。） 讲座将被录制并通过 eClass 提供给那些不能参加的学生。（与学生的讨论时间不会被记录，因此不参加 Zoom 会议的学生将错过课堂的这一部分。） 以下是一些有用的学生计算信息、资源和帮助链接：Moodle 学生指南 | Zoom@YorkU 最佳实践 | Zoom@YorkU 用户参考指南 | 学生计算网站 | 约克大学电子学习学生指南 时间和地点：这是一门远程授课的课程。每周四将在预定的 2:30-5:30pm（EST）时间段通过 Zoom 进行讲座和讨论。重复 Zoom 会议的链接将发布到 eClass，为无法现场参加的人提供讲座（但不提供讨论）的录音。虽然不需要参加正常的 Zoom 会议，但你需要在第 8 周（3 月 4 日）星期四下午 2:30-5:30（EST）时间段参加期中考试；你还需要在期末考试期间分配给课程的时间段参加期末考试。请注意，这是一门依赖远程教学的课程。校园内不会有面对面的互动或活动。虚拟办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST），或我们双方同意的时间。无论哪种情况都需要预约（请发送电子邮件设置预约并获取 Zoom 链接）。如果您有任何问题、意见或疑虑，请随时通过电子邮件联系我（课程主任）。
约克大学人工智能哲学 AP/PHIL/COGS 3750 3.00（Lect 01）2021 年冬季课程类型：讲座 | 星期四，下午 2:30（EST），3 小时 | 地点：Zoom | Cat# M73K01（AP COGS）/ W55M01（AP PHIL）重要日期：1 月 11 日（学期开始）、1 月 14 日（第一堂课）、2 月 13-19 日（冬季阅读周）、3 月 12 日（不获得成绩的最后一天退课）、4 月 8 日（最后一堂课）、4 月 12 日（冬季课程结束）、4 月 13 日（本学期提交作业的最后一天）、4 月 14-28 日（冬季考试期）课程讲师：Michael Barkasi（barkasi@yorku.ca）办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST）；可能的其他时间。需要预约（请发送电子邮件）。先决条件：AP/PHIL/COGS 2160 3.00 或 AP/PHIL 2240 3.00 之一 参加课程的技术要求：eClass 访问和 Zoom。强烈建议学生参加周四的 Zoom 讲座并积极参与麦克风和视频，但这不是强制性的。（如果愿意，参加 Zoom 会议的学生可以关闭摄像头并将麦克风静音。） 讲座将被录制并通过 eClass 提供给那些不能参加的学生。（与学生的讨论时间不会被记录，因此不参加 Zoom 会议的学生将错过课堂的这一部分。） 以下是一些有用的学生计算信息、资源和帮助链接：Moodle 学生指南 | Zoom@YorkU 最佳实践 | Zoom@YorkU 用户参考指南 | 学生计算网站 | 约克大学电子学习学生指南 时间和地点：这是一门远程授课的课程。每周四将在预定的 2:30-5:30pm（EST）时间段通过 Zoom 进行讲座和讨论。重复 Zoom 会议的链接将发布到 eClass，为无法现场参加的人提供讲座（但不提供讨论）的录音。虽然不需要参加正常的 Zoom 会议，但你需要在第 8 周（3 月 4 日）星期四下午 2:30-5:30（EST）时间段参加期中考试；你还需要在期末考试期间分配给课程的时间段参加期末考试。请注意，这是一门依赖远程教学的课程。校园内不会有面对面的互动或活动。虚拟办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST），或我们双方同意的时间。无论哪种情况都需要预约（请发送电子邮件设置预约并获取 Zoom 链接）。如果您有任何问题、意见或疑虑，请随时通过电子邮件联系我（课程主任）。
学校将人工智能作为一门学科的方法...
让我们从教育语境中有时会用到的一个术语开始：“深度学习”。它代表有意义的学习，与人类的表面学习和死记硬背学习 [2] 相对。人工智能中的“深度学习”是一种模仿人类大脑处理大数据以用于预测和决策的方法 [3]。它的结果以几年前无法预见的方式影响着我们的生活。我们大多数人很可能已经在不知不觉中每天使用深度学习模型了。每当我们使用互联网搜索引擎、社交媒体网站上的人脸识别系统、翻译系统或智能设备的语音界面时，几乎肯定会使用深度学习模型。因此，深度学习可以被视为机器学习子领域中最强大、发展最快的人工智能应用之一。