XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System撰写论文
高度复杂系统的测试与评估
2009 年 3 月期刊的重大变化（从图形封面开始）表明该组织正在实现其战略目标。重新设计实际上是 2008 年 3 月开始的内部和外部改版的顶峰。选择这个时间恰逢期刊创刊 25 周年，该期刊于 1984 年创刊。您可能已经注意到期刊在过去一年中发生了一些小变化 - 变化是为了提供更专业的外观，使文章在期刊内和期刊之间保持一致，并提高文章的可读性。期刊的规模一直在增加，部分原因是 ITEA 活动组织者鼓励演讲者撰写完整的论文，并立即考虑发表。我建议您花时间仔细阅读 ITEA 网站上和本期第 29 页上的 2009 年期刊主题，并考虑在将来撰写论文。作为一个教育组织，期刊在向我们的会员传播相关、及时的信息方面发挥着重要作用。
了解人工智能对学术写作的影响：元数据来拯救
能够为不同任务生成文本的人工智能 (AI) 工具发展迅速，并被广泛采用，将对许多领域产生重大而深远的影响 [1]。例如，这些工具可以总结、翻译或解释文本，也可以就任何主题撰写文本并提供相关引用 [2]。这些功能对于学术写作非常有用，许多研究人员在撰写论文时开始使用 AI 工具作为助手 [3]。使用 AI 工具会带来许多潜在问题，从可能包含虚假陈述的生成文本的准确性到道德问题 [4]。因此，随着 AI 生成的内容开始广泛传播以及在已发表论文的学术写作中，不仅应在研究数据集中，而且在真实数据中仔细分析 AI 工具的影响。在分析 AI 工具对学术写作的影响时，需要考虑许多角度。例如，使用人工智能工具会对论文的引用产生影响吗？哪些作者更倾向于使用这些工具？哪些工具更受欢迎，适用于哪些任务？这些是一些基本问题，但必须考虑更根本的方面。初步研究表明，人工智能工具将对语言本身产生影响 [ 5 ]，[ 6 ]。因此对于
和谐学术硕士
跨课程和发现科目的选择的一般准则：《微电子学》硕士主题参考中的六个（发现）科目（上表）可供机构自由选择，机构可以根据其优先级从下面列出的列表中随意选择科目。举例来说，下面提供了 CPND 的科目选择建议，以及第 1 学期和第 2 学期的详细课程。 CPND 为第 1 学期建议的科目：（包括详细课程） • 选择 1：真空技术和洁净室（Discovery） • 选择 2：生物材料（Discovery） CPND 为第 2 学期建议的科目：（包括详细课程） • 选择 3：电子废物管理（Discovery） • 选择 4：纳米技术简介（Discovery） • 选择：材料（Discovery） • 选择：智能材料（Discovery） • 选择：设备和特性技术（Discovery） 其他科目由机构自由选择（经 CPND 确认后开放的课程） • 微电子工业（Discovery） • 纳米电子和光子学材料（Discovery） • 薄膜和晶体光子学（发现）• 集成传感器和 MEMS（发现）• …第 4 学期在一家公司实习，然后撰写论文并进行答辩。
教育 - niepid
《教育研究》第七版的目标与前几版相同。本书旨在作为研究参考或研究方法入门课程的教材。本书适合参加研究研讨会的研究生、撰写论文或学位论文的学生或从事专业研究活动的学生。所有专业工作者都应熟悉研究方法和数据分析。即使只是作为消费者，专业人员也应该了解一些用于识别问题、形成假设、构建和使用数据收集工具、设计研究研究以及采用统计程序分析数据的技术。他们还应该能够使用这些信息来解释和批判性地分析专业期刊和其他出版物中发表的研究报告。不能指望入门课程能够传授研究能力，任何书籍也不能提供所有相关信息。研究技能和理解只有通过课程和经验的结合才能实现。研究生可能会发现，进行小规模研究作为学习研究的一种方式是有益的。本版扩展并澄清了以前版本中提出的许多想法。本书已重新组织为三个部分，并重新排列了章节。增加了关于定性研究方法的新章节，这对
基于无监督学习
在人工智能中了解了机器学习的过程。机器学习过程使工具具有从其经验中学习并改善自己的能力，而无需任何编码。在机器学习中，我们以用户希望通过机器完成的工作方式对计算机或机器进行编程。它可以提供此类工作，在此过程中，计算机根据数据已经与数据进行了工作并提供其性能。撰写论文的目的是基于无监督学习的模型数据集应用k-意味着聚类算法。我们过去在监督学习中将功能数据和标签标签传递给机器学习模型。但是，无监督学习算法的方法是不同的。在此中，我们不将功能数据和目标数据提供给模型。数据集模型仅使用输入数据进行处理，并且输出数据在模型中没有含义。基于数据和模型中的相似性预测所需的输出。k-means基于无监督的学习聚类算法，其中数据和对象分为不同的簇，以使具有相似属性的对象放在一个群集中，并且具有不同属性的对象被放置在单独的群集中。
护理中的博士计划护理中的博士计划
Page PhD Program Mission, Objectives, and Student Outcomes 4 Curriculum: Post Master's/DNP Option 6 Post Master's/DNP Option - 3 Year (Full-time) and 4 Year (Part-time) Plans of Study 7 Curriculum: Post Baccalaureate to PhD Option 8 Student Advisement 9 Cognates 9 Research Practicum Experience 9 Program Milestones 10 Manuscripts and Research Grant Proposals 10 Important Academic Policies 11 Qualifying Examination for Admission候选人14理论框架论文：列错误18文献审查论文：列音20方法论文：列举22博士学位论文24论文提议27传统论文的一般指南28传统论文的传统论文概述28量化研究的传统论文概述传统论文的传统论文概述30定性询问30替代性辩护的替代性辩护表格31的秘密派遣及31. S）31 31 31（S）31）（S）31）论文和学术数据的发表33附录A - 撰写论文研究的详细指南定量论文定性论文
学生对使用人工智能的态度
近年来，人工智能 (AI) 取得了显著进展，使其在高等教育中得到广泛应用。如今，人工智能可以提供个性化的学习体验，创建虚拟学习环境并自动对学生进行评分。2022 年 11 月发布的 ChatGPT（GPT 代表生成式预训练转换器）让许多教育工作者和机构感到震惊，因为它为学生提供了可能能够协助论文和作业写作过程的软件，以及帮助进行文献综述、确定研究问题以及文章的格式和语言评论。因此，高等教育教师面临的一个问题是，学生可能会被诱惑使用人工智能来撰写论文和其他旨在测试他们的知识和能力的作业。在最近的一项研究中，超过一半的美国大学生认为使用人工智能工具完成作业或考试是作弊行为。在本文中，作者将这些结果与瑞典大学生意见的类似调查进行了比较。
人工智能掌握
人工智能硕士学位（AI）是一项专业计划，可以准备能够开发智能计划和系统的专家，以在不同行业实施以改善人类。我们的毕业生在广泛的AI相关领域中具有专业知识，例如受监督和无监督的机器学习（ML）和深度学习（DL），增强学习，大数据分析和建模，数据挖掘，统计数据以及基于AI的平行和分布式软件的开发。这是一个专业的主计划，满足了就业市场需求，但也提供了使学生能够在该领域进行博士学位研究的理论基础。该计划具有理论和实践讲座，丰富的经验以及在公司的实习或研究实习，从而撰写论文和辩护。我们的毕业生在机器学习（ML），深度学习（DL），计算机视觉（CV），自然语言处理（NLP），Generative AI（GenAI），大语言模型（LLM），物联网（IOT），以及在软件开发中应用，Robotics，Robotics，Healthcare，Fintech，Fintech和其他。
系统工程哲学博士（在线）
研究阶段（30个学时）成功完成课堂阶段后，学生被授予博士学位候选人资格。并将注册至少为48 CH的EMSE 8999论文研究：2026年夏季的6 ch，2026年秋季的9 ch，2027年春季的9 ch，6 ch Summer 2027，9 CH Fall 2027和9 CH Spring 2028。根据候选人的进度，可以批准超过48 CH的EMSE 8999；批准的候选人将在每学期的延期数量（夏季3 ch，秋季或春季6 ch）中注册。取得良好进展的候选人可以通过注册超过每学期的标准CH来加速其研究速度，因此可能会尽早完成该计划。在整个阶段，候选人进行研究并撰写论文，并有望与教师研究顾问一起参加所有常规会议。关于论文的工作通常在2年内完成。在五年内未成功完成要求（到2030年夏季）的候选人将获得专业学位。
AltaRica 3.0：基于模型的安全分析方法
2007 年——在泰雷兹研究与技术公司实习期间发现 AltaRica 语言。 2008 年——与 AltaRica 语言的创始人之一 Antoine Rauzy 会面。 2011 年 – 在 Antoine Rauzy 的指导下开始撰写有关 AltaRica 语言新版本的论文。在完成巴黎综合理工学院的学习后，我并不想撰写论文。但我有机会参与一个具有实际工业应用的创新研究项目。我要感谢我的论文指导老师 Antoine Rauzy，感谢他让我在这三年里获得了独特的经历。非常感谢您允许我在高质量的科学环境中工作，感谢您对我的信任，首先聘请我加入达索系统，然后为我提供在巴黎综合理工学院撰写论文的机会。我还要感谢在论文撰写期间与我合作的 Leïla Kloul。您让我发现了新的研究领域，以及在凡尔赛大学的教学。非常感谢Jean-Marc Roussel的教导。您的建议非常中肯，对我的论文答辩非常有用。也非常感谢 Michel Batteux。您对我的论文答辩和手稿的帮助以及这三年来的支持对我来说非常宝贵。我还要感谢我的报告员 Mohamed Kaˆaniche 和 Olivier Roux，以及我的评审团的所有其他成员 Le¨ıla Kloul、Michel Batteux、Frank Ortmeier 和 Christel Seguin。你们同意参加我的答辩并花时间仔细阅读我的手稿，这对我来说是一种莫大的荣幸。您的问题和评论对我改进工作和进一步深化该领域的知识非常有价值。我还要感谢 AltaRica 3.0 团队的所有成员，我自 2011 年 9 月以来就一直与他们相识。你们每个人都以自己的方式为今天的成果做出了贡献。感谢我们的博士生 Pierre-Antoine Brameret、Thomas Friedlhuber、Abraham Cherfi、Melissa Is-sad 和 Huixing Meng 的帮助、建议以及我们在会议、研讨会和小型聚会上共度的美好时光。感谢我们的实习生 Renaud Lancelot、Kseni¨ıa Isaeva、Hala Mortada 和 Nawaal Mamadou 的努力、他们的幽默感以及我与他们分享的美好时光。但该实验室并不局限于AltaRica 3.0小组。我还要感谢我们的秘书 Evelyne Rayssac 和 IT 专家 James Regis，如果没有他们，实验室就无法正常运转。关于这个问题，感谢博士学院（EDX）在这三年中通过 Gaspard Monge 国际论文资助提供的经济支持。更要感谢 Fabrice 和 Audrey 的耐心聆听。最后，我要感谢 Frank Ortmeier 教授以及他的博士生 Michael Lipaczewski 和 Simon Struck，他们在我 2012 年和 2013 年两次访德期间热情接待了我并向我介绍了他们的文化。我要感谢我的导师 Stéphane Mallat，他向我介绍了模型驱动工程和操作安全领域。感谢 Marc Bouissou 分享他在运营安全方面的专业知识。我还要感谢我在达索系统的所有前同事，特别是