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World File Search System教授
在古鲁库尔教授学习活动
摘要学校知道，学生的教学和学习不能在课堂上和课程中涵盖。这就是为什么学校将教学和学习与社区和社会联系起来的原因。每年，学校都以将他们与社会融合在一起的方式向孩子们授予各种以社区为中心的教学。本研究使用的方法与访谈，焦点小组讨论和收集信息的观察有关。本文的目的是找出在古鲁库尔使用的教学学习活动。这篇研究文章的发现是，尽管教师试图使用以学生为中心的方法，但他们在教授学习过程时主要使用以老师为中心的方法。关键词：教学，课程，古鲁库尔，方法论，精神简介
M. S. Sinha教授2025
标题：使用基因工程细胞构建计算机和AI摘要：用工程细菌执行细胞计算在微米尺度的生物计算机技术开发中非常重要，基于微处理器的计算机由于能源，成本，成本和技术约束而具有限制。在这里，我们设计并建立了具有分子工程细菌的人工神经网络，可以识别质数，元音，甚至确定可以从给定数量的直剪来获得的披萨或馅饼的最大数量。此外，“智能”细菌可以回答数学问题，例如一个数字n的阶乘是否可以由n×（n + 1）/2排除，或者是否可以将数字N的正方形表示为三个阶乘的总和。所有这些问题都是经典的抽象计算问题，并且通过在Python或C中编写代码来解决。在生物细胞中引入这种抽象的计算能力，将是生物计算机技术开发的一步，并可能有助于理解“智能”的生化性质。
Yoshua Bengio 教授的书面声明
人类正处于人工智能 (AI) 加速发展的轨道上。2019 年，最先进的模型是 GPT-2，该模型无法可靠地数到十。仅仅四年后，同样基于深度学习的类似但更大的人工智能系统可以编写软件并就智力主题提供建议。科技公司现在正竞相创造通用人工智能 (AGI)：在大多数或所有知识工作中匹敌或超越人类能力的通才和自主系统。2018 年深度学习图灵奖的三位获奖者（Geoffrey Hinton、Yann LeCun 和我）将 AGI 的时间线定在几年到几十年的区间内。在本文中，我研究了这其中涉及的一些更大规模的风险，并提出了减轻灾难性后果风险的方法。
通过有效的实验室演示教授圆柱壳的屈曲
结构稳定性是航空航天、土木工程和机械工程等多个工程专业课程的基础硕士课程。该学科的目标是开发在不同载荷作用下结构稳定性的分析方法，以用于结构元件的设计[1]。在航空航天工程的背景下，结构稳定性硕士课程介绍了常见航空航天结构元件（如梁、板和壳）的屈曲现象[2]。在正常授课中，学生将学习控制每个结构元件屈曲的方程的解析推导。这些数学表示总结和组织了有关现象的定量信息，例如变量之间的关键关系。然而，解析推导表现出高度的数学形式主义、抽象性和复杂性[3]。因此，授课往往侧重于数学程序，而不是它们所代表的物理现象。此外，这些方程式无法为从未经历过屈曲的学生提供完整的物理现象图景[4]。因此，学生往往难以将数学表达式与真实世界场景联系起来，也难以理解结构元件的屈曲行为[3]。为了克服这些限制，可以将屈曲试验演示作为常规教学的补充活动。事实上，实验室试验重现了物理现象[5]，因此为学生提供了一个环境，让他们直接体验结构的屈曲，并与不同于分析模型的表达式进行互动。因此，本研究的目的是提供一个原理证明
使用基于项目的学习来教授人工智能
摘要。本研究介绍了一种称为基于项目的学习 (PBL) 的主动学习方法，用于在本科工程学位的计算机视觉课程中开发人工智能 (AI)。该课程的目标是使用深度学习 (DL)/机器学习 (ML) 技术在实际问题中开发图像识别能力。PBL 学习方法帮助学生寻找现实世界的问题，开发复杂的解决方案，并在团队成员之间产生协同效应。教授的主要作用是在整个课程中为学生提供建议、指导和激励。主动学习方法的教学创新为教授提供了根据经验创建动态激励学习环境的机会。每个本科工程专业的学生都有机会发展他们的专业技能和技巧：团队合作、主动性、创新和领导力。学生团队取得的成果表明了解决问题的能力，包括使用带有人工智能的自动导航设备、检测疟疾寄生虫、识别非人类个体以控制车辆交通。
教授关键的人工智能素养
2010 年代，人工智能研究重新回到公众讨论中，当时“深度学习”领域的许多创新成为可能——这主要是因为人类生成的数据在互联网和联网设备上以前所未有的规模可用。大约在同一时间，这些技术开始为语音助手、推荐系统和自动驾驶辅助等广泛应用提供支持。当技术人员谈到“深度学习”（DL）时，它是一种“机器学习”（ML），所讨论的学习表示计算机模型能够“优化”有用的预测，同时通过更新一组复杂的统计计算中的权重来“训练”数据。由于 DL 涉及的非常大的模型中有多个计算层，因此学习是深度的。
Covid-19杰里米教授...
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incoming_courses用英语教授-Sapienza smfn
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