XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System基本知识
阿片类药物识别和阿片类药物使用的药物...
与哥伦比亚特区的DC Health/政府提供的继续教育课程与Edwin Chapman博士和Innovation Horizons LLC合作，旨在为医疗保健专业人员提供基本知识和实用工具，以有效地解决阿片类药物危机。为处方者，药剂师和相关卫生工作者量身定制，本课程提供1.5个学分，并使参与者能够熟练筛选，诊断和管理阿片类药物使用障碍。
圣地亚哥县疏散训练计划
本课程旨在为圣地亚哥县 Genasys EVAC 用户提供履行职责所需的基本知识，包括所有基本系统操作和设置，例如创建和发布区域状态变化、添加到达点（避难所）和交通控制点（道路封闭）、区域拆分和合并、打印 PDF 单区域地图、运行火灾模拟以及面向公众的 Genasys Protect 社区网站的整体监控。
Academy.AI – 常见问题解答
Finastra 认证助理 (FCA)：该认证表明学员具备 Loan IQ 及其业务概念的基本知识和高级知识。该认证要求学员完成自定进度的培训并通过在线考试，成绩至少为 80%。该认证分为三个阶段：基础、高级和专家，认证有效期为两年。如果产品有重大更新，我们将免费提供额外的培训资源，帮助课程学员更新认证。
Prot. n.3753 韦尔切利，2021 年 11 月 10 日致学校校长......
目标 - 了解现行立法 - 了解主要的残疾类型 - 能够阅读和理解诊断文件 - 获得 ICF 视角的基本知识 - 应用 ICF 元素在情境中观察学生 - 设计和测试至少一种包容性教育和教学干预措施，以满足残疾学生和班级的教育需求 - 确定标准和工具来验证包容性过程，同时也着眼于水平和垂直连续性
专家机器学习：深度学习（M/W/D）
•在计算机科学/电气工程领域完成的研究/培训或类似的•非常好的Python知识•深度学习领域的实践经验和热情•检查现代人工神经网络•计算机视觉领域的基本知识•独立融入到新的主题领域•高动力和快速理解•知识•知识••其他机器学习学科或编程语言（例如matlab）▪数字信号处理，特别是图像处理和音频信号处理▪NXPIMX8，NVIDIA JETSON XAVIER/NANO或视频技术▪C++知识
深圳香港中文大学（cuhk- ...
Xiaopu Wang的实验室博士：（要求1或要求2）要求1：（1-2名学生）a。 水凝胶或聚合物的基本知识； b。 热情从事与微型机器人有关的研究； c。精通英语； d。化学实验的经验是一个加分。 e。细胞培养的经验是一个加分。需求2：（1-2个学生）a。 电磁场的理论知识； b。 热情从事微型机器人有关的研究。 c。 Python中出色的编程技能（C/C ++语言是一个加分）； d。精通英语； e。喜欢在计算机视觉或图像处理方面的经验；Xiaopu Wang的实验室博士：（要求1或要求2）要求1：（1-2名学生）a。水凝胶或聚合物的基本知识； b。热情从事与微型机器人有关的研究； c。精通英语； d。化学实验的经验是一个加分。 e。细胞培养的经验是一个加分。需求2：（1-2个学生）a。电磁场的理论知识； b。热情从事微型机器人有关的研究。c。 Python中出色的编程技能（C/C ++语言是一个加分）； d。精通英语； e。喜欢在计算机视觉或图像处理方面的经验；
医疗保健中的应用人工智能 (AI)，15 个学分
人工智能 (AI) 影响并改变了社会及其活动的各个方面。医疗保健也处于这一转变的开始阶段。人工智能技术在医疗保健领域的潜在应用需要具备人工智能知识的医疗保健专业人员，以实现交互式和解释性的人工智能，并确保基于人工智能的系统的质量，从而提高患者安全。对于参与基于人工智能的系统的决策、采购和实施的人员来说，人工智能知识也很重要。本课程介绍并提供有关人工智能 (AI) 及其在医疗保健中的应用的基本知识。
人工智能与大数据分析（第一阶段）
人工智能 (AI) 和大数据分析行业在 21 世纪发展迅速，并在市场上开发出不同的创新产品。它们也是塑造当今数字环境和工业 4.0 的各种技术创新背后的驱动力。在整个课程中，学生不仅可以参加一系列涵盖大数据和人工智能基本知识的讲座和实践研讨会，还可以深入了解大数据和人工智能与我们日常生活之间的关系。同时，学生将学习用于大数据分析的各种统计技术和工具，并使用 Python 库体验 Python 编程。
掌握 NeuroM2_program_WebSite_5decembre2024
描述：系统和综合神经科学课程的目标是为学生提供研究功能神经系统的方法和方法的基本知识。本课程汇集了研究不同物种不同功能的教师和研究人员。他们都致力于通过所谓的综合方法在不同层面研究各自的系统来了解功能的出现方式。对于每个系统，我们将考虑神经元的电生理特性、神经网络和微电路中出现的特性的作用，并通过建模将这些特性与量化行为联系起来。