XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System临床学科
各研发领域下学科的示例...
沟通障碍科学与服务 牙科 营养学与临床营养服务 卫生与医疗管理服务 健康、医学预科课程 老年学、健康科学 运动机能学与运动科学 医学临床科学、研究生医学研究 医学插图与信息学 医学 心理健康 护理 验光 整骨医学、整骨疗法 药学、制药科学与管理 足病医学、足病学 公共卫生 放射科学
脑肿瘤组概述和学科...
3. 中枢神经系统肿瘤的分类 中枢神经系统肿瘤在肿瘤类型和等级方面的准确组织病理学和分子生物学分类对于做出治疗决策和根据相应的治疗方案治疗患者或纳入临床试验至关重要。通过活检或手术收集的肿瘤组织通过标准化的常规组织学、免疫组织化学和分子病理学程序进行处理，并根据当前 WHO 中枢神经系统肿瘤分类进行分类 (4)。从历史上看，WHO 分类涵盖了基于光学显微镜的组织学实体，重点关注“恶性程度”，以估计生物学行为和疾病的自然临床过程。该分类系统定期更新，并开始包括基于分子特征的肿瘤实体及其亚型。最新版本来自 2021 年，包括诊断时的分子诊断方法方面的重大变化 (4)。这导致了中枢神经系统肿瘤命名和分级的不同和新方法。已经引入了新的肿瘤类型和亚型，其中一些纯粹基于新诊断技术（例如 DNA 甲基化分析）。
香港理工大学学科描述...
本课程主要以讲座形式讲授结构非线性有限元分析的理论和技术。除了讲座之外，学生还需要在课后根据讲师推荐的参考资料进行大量自学。学生需要完成一组关于小型数值建模问题的作业。每位学生还需要使用通用有限元软件包进行数值建模项目。这些建模练习将为学生提供实践经验和将理论付诸实践的机会。与预期学习成果相符的评估方法
现代学科和跨学科的崛起
今天，跨学科性挑战纪律处分。在任何大学（无论是身体上的还是虚拟的）中，您肯定会在通识教育核心或传统专业或基于主题的多学科或跨学科研究计划中遇到学科。这些学科是学习和知识生产的强大而普遍的方法。他们塑造了我们对世界的看法，解决复杂性的能力以及我们对他人和我们自己的理解。以现代形式不到200年的历史，这些学科已经占据了知识的顺序，生产和交流。尽管我们讨论了许多欧洲思想家，但空间不允许我们追溯到每个国家对跨学科性越来越兴趣的跨学科性的崛起。
智能学科监控机器人
Sonali Mohapatra*＆Madhumita Das **教授***乌特卡尔大学妇女研究学院的研究学者**前副校长，法基尔·莫汉大学（Fakir Mohan University）兼地质学教授（退休）摘要：环境和气候中断，全球涉及全球范围内的令人震惊的事件。制定策略来预防和减轻近年来造成的巨大破坏，包括在诸如经常出现的亚马逊森林火灾或澳大利亚丛林大火之类的事件中。由于温度升高，印度一直面临着自然灾害，包括山洪，一方面海啸以及干旱，非季节性作物损害等问题。补充说，缺乏足够和“安全”的饮用水，以及关于公民在保护和保存生物多样性方面的作用以扭转这一全球贬低趋势的讨论。本文通过分析2002年现有的《生物多样性法》，研究了整个问题和挑战的全部，该法案的重点是保护该国生物多样性，并提供了公平共享福利的机制，从而是出于传统生物学资源和知识的使用而产生的利益。借鉴文献，本文讨论了该法案的范围，该法案要求机制尊重，保护和权利，尤其是涉及包括妇女在内的最终用户自由。此外，它将涉及2023年修订的生物多样性法案，并涉及规定的实施计划。关键词：环境挑战，性别权利，2002年生物多样性法，生物多样性，土地，水和森林，安全土地权利
智能奖学金STEM学科
- Aerospace and Aeronautical Engineering - Biomedical Engineering - Biosciences - Chemical Engineering - Chemistry - Civil Engineering - Cognitive, Neural, and Behavioral Sciences - Computer Science and Engineering - Cybersecurity - Data Science and Analytics - Electrical Engineering - Environmental Sciences - Geosciences - Industrial and Systems Engineering - Information Sciences - Materials Science and Engineering - Mathematics - Mechanical Engineering - Naval建筑与海洋工程 - 核工程 - 海洋学 - 运营研究 - 物理 - 软件工程
NESC 传感器与仪器仪表学科概述
Singh Upendra LaRC - 团队负责人 Gaskin Jessica MSFC - TDT 副手 NASA Biagi Chris KSC Edwards William (Chris) LaRC Haw Magnus ARC Humphreys William (Tony) LaRC Hunter Gary GRC Li Jing ARC Conaty Carmel GSFC Santos Jose ARC Refaat Tamer LaRC Stahl H (Phil) MSFC Tonn Synthia GSFC Wells Nathan JSC Wollack Edward GSFC Yu Anthony GSFC Ericsson Aprille GSFC Reynolds Renee GSFC Gunapala Sarath JPL
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。