XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System基本原理
机器学习的基本原理 - uf ece
•Erik Bloomquist电子邮件：erikbloomquist@ufl.edu办公时间：星期三10:40 AM-12:35PM（Hybrid）•Raul Valle电子邮件：rvalle1@ufl.edu Office时间：星期一9:30 AM-111:30 AM-11:30 AM-11:30 AM（HYBRID）课程（HYBRID）课程描述（3. HYBRID）说明（3. HYBRID）的发动机，并了解了该概念。专注于用于多元数据分析的工具以及如何使用概率模型处理数据的不确定性。课程先决条件 /必需条件：无。期望：作为研究生课程，本课程希望所有注册学生都完成了概率理论，统计学，线性代数和编程（Python Preferred）的本科或研究生级课程。附加：如果学生已经服用了EEE 4773。课程目标理解并利用用于数据科学和电气工程的机器学习概念。专注于用于多元数据分析的工具以及如何使用概率模型分析数据中的不确定性。材料和供应费用无需教科书和软件
跨大气和空间推进的基本原理
A 面积 a 加速度、半长轴长度、声速 B i 原子总数 B 磁感应强度/磁通密度 b 半短轴长度 c 光速[299.792 x 10 6 m/s] c ∗ 特征速度 c D 阻力系数 ck 质量分数 c L α 升力系数 cp 恒压比热容 c T 推力系数 cv 恒容比热容 D 阻力 E 期望 E 电场 E KE 粒子动能 E pot 粒子势能 e 比机械能、比能 F 力、焦点 G 吉布斯自由能 G 万有引力常数[6.674 x 10 − 11 m 3 /(kg s 2 )]、单位体积吉布斯自由能、质量通量 g 比吉布斯自由能 H 焓 H 单位体积焓 h 比角动量、比焓、高度、普朗克常数 [6.626 x 10 − 34 Js] I 冲量、转动惯量、电流 I sp 比冲量 i 倾角 J 2 非球形地球纬向谐波（1.0826 x 10 − 3 ） j 电流密度 K 燃烧表面积与喷嘴喉口面积比 K c 基于浓度的平衡常数 K p 基于分压的平衡常数 KE 动能 k 等效弹簧常数 kb 反向反应速率、玻尔兹曼常数 [1.380 x 10 23 J/K]
标准化：基本原理、影响和商业策略
第三份指南“标准化：基础、影响和商业战略”的目标是为 APEC 地区高等教育的研究生课程提供一本标准化通用参考教科书。这本教科书也可用于高年级本科生课程以及企业经理和政府官员的专业培训。这本教科书是 APEC 项目 CTI20/2008T 的成果，该项目由 APEC 和韩国技术标准局 (KATS) 共同资助。开发这本教科书的项目由韩国标准协会 (KSA) 提出和管理。由于标准化教科书很少，各个经济体特别是发展中经济体由于缺乏经验和资源，面临着开发教材的艰巨任务。此外，各自的发展可能会导致在实现同一目标时重复消耗资源。从这个意义上讲，我们相信，编写这本教材不仅可以使成员节省时间和精力，而且可以为本地区未来的标准化教育奠定基础，提高成员经济体企业和公共当局以及大学的公众意识，从而促进本地区的贸易便利化。
EUMAEUS（评估方法的使用）的基本原理
1 曼彻斯特大学信息学、成像和数据科学系，英国曼彻斯特，2 加利福尼亚大学洛杉矶分校生物统计学系，美国加利福尼亚州洛杉矶，3 牛津大学 Nufield 临床神经科学系，英国牛津，4 沙特国王大学药物安全研究主席，沙特阿拉伯利雅得，5 加沙伊斯兰大学医学院，巴勒斯坦加沙，6 真实世界证据、试验表支持，西班牙巴塞罗那，7 牛津大学医学统计中心，NDORMS，英国牛津，8 开罗大学药学院，埃及吉萨，9 哥德堡大学萨尔格学院医学研究所公共卫生与社区医学学院，瑞典哥德堡，10 南澳大利亚大学临床与健康科学系，澳大利亚南澳大利亚州阿德莱德，11 哥伦比亚大学生物医学信息学系，美国纽约州纽约市12 加利福尼亚大学洛杉矶分校人类遗传学系，美国加利福尼亚州洛杉矶，13 荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯医学中心大学健康数据科学、医学信息学，14 观察性健康数据分析，杨森研发中心，美国新泽西州泰特斯维尔
水金属电池：基本原理和应用
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超越大数据 - 信息技术与人工智能的基本原理
如何进行商业。在现代世界中，每个有抱负的专业人士实际上都不需要专业编写代码或获得计算机科学博士学位。，但重要的是，他们对计算机和数字网络的运作方式有基本的熟悉 - 它们的惊人能力及其重要局限性。人类和人类代理之间的每次数字通信和交易都会使数字足迹积累成通常称为大数据的大量数据结构。本课程回顾了这些体系结构的发展方式，它们当前的组织方式以及技术进步将如何导致全新的数字体系结构模型。关键主题包括：网络安全，人工智能，机器学习，神经网络体系结构，自然语言处理，病毒信息动态，障碍链技术，数据挖掘和数据分析。没有先决条件。课程理由的年轻男女进入教育，健康，媒体和表现方面的职业生活中，发现自己处于数字世界中。本课程是“数字化”的伴侣，旨在为他们在那个动态的，全球，网络的环境中为专业成就做好准备，并对数字网络和计算智能有了深入的了解。这不是编程或电气工程的课程。这不是使用数字技术的技能课程。该课程具有五个中心要素：1）网络理论，2）人工智能，3）数据科学，4）IT的社会，文化和经济影响，以及5）下一代技术。没有科学，技术或数学的预期。该课程的设计旨在比“数字”更深入，但是可以独立学习课程。该课程以对IT和AI技术对社会，经济和文化动态的影响的当前评估进行综述。练习包括学生尝试在线AI分析算法工具，例如GPT-3（用于文本）和图像识别工具。这些练习的动手使学生了解当前AI的局限性和承诺。其他练习包括批评实际的大数据系统的分析推理结构，例如程序化营销模型和浏览器“ Finger Printing”。在线工具将允许学生测试这些平台正在利用自己的个人信息。其他参与性练习包括经典的图灵测试，中国房间的场景和非技术编程练习。
苏格拉底圈基本原理：如何使用该策略：
苏格拉底圈 未经审视的生活不值得过。~苏格拉底 基本原理：苏格拉底确实热爱思考、审视和假设。他喜欢提问。作为老师，我们也常常喜欢。事实上，研究表明，提出和回答问题是两种可提高非阅读障碍读者理解能力的教学方式（国家阅读小组，2000 年）。没有任何理解活动比向学生询问有关他们阅读的问题有着更悠久或更广泛的传统；教学生在阅读时提出自己的问题可提高他们对文本的处理能力和理解能力。（Armbruster、Lehr 和 Osborn，2001；Duke 和 Pearson，2002）。培养学生提出和回答问题的能力并将两者结合起来的一种方法是使用“苏格拉底圈”策略。这一策略取自希腊哲学家苏格拉底的名字，它使教师和学生能够超越简单的“是”和“否”的回答，进入对给定文本进行批判性分析和关键观察的领域。苏格拉底以哲学探究而闻名，他鼓励学生超越自我和最初的信念，利用提问、批判性思维和讨论来探究当今的重大问题。“苏格拉底式提问是一个系统的过程，用于检查构成人类信仰基础的思想、问题和答案”（Copeland，2005，第 7 页）。作为教师，我们可以使用苏格拉底使用的相同技巧来加强我们的课堂讨论，帮助我们的学生不仅从作者和文本中获得见解，而且从彼此中获得见解。苏格拉底圈非常适合培养学术和社交技能。阅读、读写能力、聆听、批判性思维、反思和参与方面的学术技能都包含在使用这一策略的许多步骤中。学生还可以练习各种社交技能，如团队建设、解决冲突和社区建设技能。苏格拉底圈可以激发兴趣，让学生培养终身阅读的热爱。“通过反复阅读和彻底分析材料，学生学会花时间阅读并探索多种含义和解释的可能性”（Copeland，2005，第 15 页）。如何使用该策略：在课堂上与学生进行高质量的讨论并不总是那么容易。苏格拉底圈方法帮助学生发展对话，根据先前的经验构建知识并将其应用于新情况，提出假设，并在进行修辞和话语时挑战自己和他人的看法（Copeland，2005）。阅读以下描述时，请思考您需要采取哪些步骤来计划、实施和评估此策略。基本程序（Copeland，2005）1. 在苏格拉底圈的前一天，老师分发课本。文字不宜过长，但应该在学生阅读时提出问题。 2. 学生应该在那天晚上把阅读和分析文本作为家庭作业。 3. 第二天上课时，学生被随机选择进入内圈或外圈。 4. 组成内圈的学生大声朗读文章，然后讨论文本 10 分钟。外圈的学生默默观察并在脑海中记下。 5. 在内圈结束讨论后，外圈评估表现并对小组或个人给出反馈。 6. 内圈的学生与外圈交换位置和角色。 7. 新的内圈进行 10 分钟的讨论，然后接受来自新外圈的反馈。 开始苏格拉底圈之前 在开始使用苏格拉底圈之前，您需要考虑课堂的需求以及您作为老师将扮演的角色。
工具2 - 基本原理 - 开放知识粮农组织
引入此信息可能有益于帮助增进对生物技术背后的科学的理解：尤其是，专家的咨询发现，介绍遗传修改以产生GMO的话题可以帮助澄清普通大众之间的共同误解。因此，本工具中提供的信息和示例集中在遗传修饰和GM食品上。也可能需要引入其他重要的科学信息，该信息不包括在本工具中，而是在“现代生物技术”的定义中提到（FAO，2001）。这包括核糖核酸（RNA），蛋白质，染色体，诱变，组织培养和细胞融合。对于这些和其他生物技术，建议将事实信息与此处提供的信息和示例一起使用。
机器学习的基本原理 - uf ece
•确定相关的现实问题是规范机器学习问题的实例。•设计和实施有效的数据预处理策略。•解释并利用机器学习的概念，用于数据科学和电气工程。•比较和对比度评估指标。•预见并减轻机器学习算法的人类责任。•批判性质疑和分析中的一般能力水平。•学生将知道如何在机器学习的不同字段之间建立联系。本课程的主要目标是为学生提供成功实施实施的机器学习心态，特别是：理解，分析和设计一种处理数据科学或电气工程问题的方法。材料和供应费与程序成果无关（ABET）：下表就是一个示例。填写此问题时，请咨询您部门的缩略协调员。