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微生物学I EN -Scheda Insegnamento 2023-2024.Docx
课程等级确定考试需要研究上述教学大纲中列出的所有主题，它将以两个部分进行构造：具有多项选择问题的书面测试，只有一个正确的答案，涉及细菌学，真菌学，病毒学，病毒学和寄生虫学研究计划中列出的所有主题。该测试是选择性测试，旨在仅评估学习技能，并且需要进一步的口试。要访问微生物学的口腔考试，学生必须在书面测试中达到≥18。对每个模块进行的口头测试，其中将评估做出判断和沟通技巧。按照这些评估，该测试可能会证实，改善或恶化书面测试的结果。检查委员会将评估学生应用知识的能力，并确保技能足以支持和解决与微生物学有关的问题。如上所述，通过加入书面和口试的结果，将根据都柏林描述符评估做出判断，沟通和学习技能。考试将根据以下标准进行评估，并将是对本课程的3个模块的综合评估：失败：重要的缺陷和 /或不准确的知识和理解，对主题的了解和理解；有限的分析和综合技能，频繁概括。18-20：在可能的不完美之处足够的情况下，对主题的知识和理解；分析能力，综合和判断的自主权足够。良好的判断自主权。以原始方式表达的论点21-23：对一般主题的知识和理解；能够通过一致的逻辑论证正确分析和总结。24-26：谨慎的主题知识和理解；通过严格表达的论点进行分析和合成的良好能力。27-29：对主题的全面知识和理解；大量分析能力，合成。30-30L：对主题的良好知识和理解水平。显着的分析能力，综合和判断的自主权。
![arxiv：2110.13470v1 [cs.cv] 2021年10月26日](/simg/8\8c0fbd9c733984fddffae4a33c915bd778444b9d.webp)
arxiv：2110.13470v1 [cs.cv] 2021年10月26日
摘要。本文着重于基于脑电图的视觉识别，旨在预测受试者根据其脑电图信号观察到的视觉对象类别。主要挑战之一是不同受试者的信号之间的巨大变化。它限制了识别系统仅适用于模型培训所涉及的主题，这对于经常添加新主题的现实场景是不可能的。可以通过为每个新用户收集大量数据来缓解此限制，但有时是昂贵的，有时是不可行的。为了使任务更加实用，我们引入了一个新颖的问题设置，即基于自适应EEG的视觉识别。在此设置中，可以使用大量现有用户的预录用数据（源），而仅提供了新用户（目标）的少量培训数据。在推理时，仅根据目标用户的信号评估模型。此设置具有挑战性，尤其是因为在评估来自目标主题的数据的模型时，来自源主题的培训样本可能无济于事。为了解决新问题，我们设计了一个简单而有效的基线，该基线可最大程度地减少不同受试者的特征分布之间的差异，这使模型可以提取主题无关的特征。因此，我们的模型可以学习在受试者之间共享的常识，从而显着提高了目标主题的识别绩效。在实验中，我们在各种设置下证明了我们方法的效果。我们的代码可在此处获得1。
