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World File Search System数学系
Xiong博士，清研究助理教授 主题代码MM5433主题标题决策分析作者... comp6712.pdf 连续体中的多重弹性绑定状态 b'' apss1a04 AMA4370 主题说明表格 应用数学中的次要程序（... 提供交换/短期非本地研究学生的主题清单2（春季）2024/25康复科学系（RS）BS 应用数学系（AMA） AP40014 EEE525绿色城市的智能运输 LSGI4502 EEE522自动驾驶汽车 医学实验室科学 配对年度报告 sft205fy-intoduction-to-Fashion Exenteration。 ... ama566 选修课
此主题为学生提供了从基本数据分析到使用R和XGBoost的高级机器学习概念的旅程。每周通过代表性的业务示例研究，我们发现数据如何形成有效的管理和决策。该主题逐渐建立在R编程和机器学习知识的基础上，从而为学生提供了与每周主题相关的R分配的实践经验。需要对任何语言的统计和先前的基本编程技能的基本理解。-------------------------------------------------------------------------------- Part I: Fundamentals of data analytics - Importance of data - Big data - The process of data collection - The process of data cleaning -------------------------------------------------------------------------------- Part II: Human behavior - Non-linear relationships - Missing responses - Biases - Choices and value estimates -------------------------------------------------------------------------------- Part III: Machine learning hiccups - Overfitting and underfitting - Corelation vs causality - Statistical hypothesis testing - Text analysis
罗马大学数学系
2）量子场理论和量子信息理论3）数学模型和PDE 4）拓扑数据分析5）代数几何和应用中的数学模型6）天体力学和空间应用中的数学模型7）数学模型，概率模型，概率，统计和机器学习8）邀请和数字分析9）数学列表和数字分析的邀请，并在数学上进行数学变化。时期：L。Apolloni（利兹大学），S。Baranzini（Storino大学），G。Barkeley（哈佛大学），M。Barton（BC Applied Math。），a.m。贝尼尼（帕尔马大学），P。Bielavsky（U.C.louvain），L。BruniBruno（Padova大学），K。Buzzard（帝国学院），D。Castorina（Napoli University of Napoli“ Federico II”），S。Chemla（Sorbonne-Pariscité大学），A。Clarke（Barcelona），A。Clarke（Upc Barcelona），Bonn）很少（约克大学），C。Hohlweg（UqMontréal），W。DeGraaf（Trento大学），G。Landi（Trieste大学），G。Marasingha（Exeter）（埃克塞特大学），L。Martinazzi，Martinazzi（罗马大学）帕维亚（Pavia），P。Majer（PISA大学），T.K。nguyen（北卡罗来纳州立大学），M。Nolasco（L'Aquila大学），F.A.E。 nuccio（大学Jean Monnet Saint-Etienne），R。Pagaria（博洛尼亚大学），G。Piacenza（IEC Lorrain-Nancy），F。Pratali（Sorbonne-Paris Nord），V。Reiner（明尼苏达州） tübingen-bonn），P。souplet（大学nguyen（北卡罗来纳州立大学），M。Nolasco（L'Aquila大学），F.A.E。nuccio（大学Jean Monnet Saint-Etienne），R。Pagaria（博洛尼亚大学），G。Piacenza（IEC Lorrain-Nancy），F。Pratali（Sorbonne-Paris Nord），V。Reiner（明尼苏达州） tübingen-bonn），P。souplet（大学nuccio（大学Jean Monnet Saint-Etienne），R。Pagaria（博洛尼亚大学），G。Piacenza（IEC Lorrain-Nancy），F。Pratali（Sorbonne-Paris Nord），V。Reiner（明尼苏达州） tübingen-bonn），P。souplet（大学
Priti Gupta 博士 1*、Chakrala Sreelatha 博士 2、A. Latha 3、Shilpi Raj 博士 4、Aparna Singh 博士 5 1* 经济学系研究生助理教授，Bhupendra Narayan Mandal 大学（西校区）研究生中心，Saharsa，比哈尔邦，852201 2 统计学系助理教授，Rajendra 大学，Pragna vihar，Balangir 区，Odisha，邮编：767002 3 数学系助理教授，KSR 工程学院，Tiruchengode，Namakkal Dt，邮编：637215 4 助理教授，Amity 商学院，Amity 大学巴特那，Rupaspur，巴特那，比哈尔邦，邮编：801503 5 博士后研究员（PDF），贝拿勒斯印度教大学管理学院，瓦拉纳西 IM，Banaras Hindu大学，兰卡，瓦拉纳西，邮编：221005 引用：Priti Gupta 博士等人 (2024) 探索教育的未来：人工智能对师生关系的影响，教育管理：理论与实践，30(4)，6006-6013，Doi：10.53555/kuey.v30i4.2332
Priti Gupta 博士 1*、Chakrala Sreelatha 博士 2、A. Latha 3、Shilpi Raj 博士 4、Aparna Singh 博士 5 1* 经济学系研究生助理教授，Bhupendra Narayan Mandal 大学（西校区）研究生中心，Saharsa，比哈尔邦，852201 2 统计学系助理教授，Rajendra 大学，Pragna vihar，Balangir 区，Odisha，邮编：767002 3 数学系助理教授，KSR 工程学院，Tiruchengode，Namakkal Dt，邮编：637215 4 助理教授，Amity 商学院，Amity 大学巴特那，Rupaspur，巴特那，比哈尔邦，邮编：801503 5 博士后研究员（PDF），贝拿勒斯印度教大学管理学院，瓦拉纳西 IM，Banaras Hindu大学，兰卡，瓦拉纳西，邮编：221005 引用：Priti Gupta 博士等人 (2024) 探索教育的未来：人工智能对师生关系的影响，教育管理：理论与实践，30(4)，6006-6013，Doi：10.53555/kuey.v30i4.2332
Daniel B. Forger III博士数学系 使用机器学习的多输入记录链接 实时地形自适应局部轨迹计划者，用于可变形地形上的高速自动越野导航 将安全性与连接的自动卡车控制中的性能整合在一起：实验验证
教育1999年，马萨诸塞州哈佛大学剑桥市学士02138应用数学（医学科学）本科论文标题：“昼夜节振荡器的建模” 1999 M.S.哈佛大学艺术与科学研究生院（GSAS）剑桥，马萨诸塞州02138-3654应用数学（医学科学）2003 Ph.D.斯隆州纽约大学生物学系Blau实验室研究员，纽约，纽约，纽约，纽约，1999-299-299-29000摄氏训练前训练者，昼夜节律和呼吸神经生物学，北哈佛大学和女子医院，哈佛大学医学院（NRSA T32）分子生物学
数学系应用数学理学硕士...
MATH 500 实数分析 MATH 525 常微分方程 MATH 540 运筹学 I MATH 544 应用统计学 COSC 504 软件设计与开发 II MATH 541/COSC 541 数值分析 I 完成上述六门核心课程即可获得应用与计算数学研究生证书。若要获得理学硕士学位，学生必须从以下选修课列表中选择另外三门计算机科学课程（9 个学分）和另外三门数学课程（9 个学分）： COSC 522 离散结构 COSC 528 算法设计与分析 COSC 565 软件工程 I COSC 573 人工智能 I MATH 641/COSC 641 数值分析 II COSC 678 建模与模拟 MATH 580 应用排队论
http://dx.doi.org/10.18576/jsap/130308使用机器学习Azhari A. Elhag A. Elhag数学系的结核病预测和分类
摘要：结核病可能是致命的，如果没有治疗，则是一种传染病，主要影响肺部，也可能影响体内其他器官。根据世界卫生组织（WHO）的说法，结核病仅在造成的死亡人数方面仅次于Covid-19，并且是总体上第十三大死亡原因。因此，需要为结核病的发病率和分类构建预测模型，这有助于识别结核病扩散并监测结核病的各种趋势和模式的群体和地点。开发这些模型是必要的，因为它们有助于识别分散结核病的群体和位置。人工网络模型和决策树模型用于使用结核病病例数据在美利坚合众国预测和分类结核病病例。结果表明，决策树模型（DT）比人工神经网络（ANN）更准确。
应用数学系
Nanoarchaeota(Nanoarchaeum), Crenarchaeota (Sulfolobus, Thermoproteus) and Euryarchaeota [Methanogens (Methanobacterium, Methanocaldococcus), thermophiles (Thermococcus, Pyrococcus, Thermoplasma), and Halophiles (Halobacterium, Halococcus)] Eubacteria: Introduction and以下组的重要性：革兰氏消极：非蛋白杆菌：合适的例子的一般特征alpha protobacteria：一般特征与合适的例子β蛋白杆菌：一般特征与适当的例子示例蛋白杆菌：γ蛋白杆菌：gamma protebacteria：一般特征，具有合适的例子，具有合适的例子，具有合适的例子，具有适当的典范：蛋白质细菌：具有合适例子的一般特征革兰氏正阳性：低g+ c（公司）：一般特征与适当的例子高g+ c（肌动杆菌）：一般特征，有适当的例子cyanobacteria：简介
使用深度学习技术通过 MRI 图像对脑肿瘤进行检测和分类 Rashika Mangla 应用数学系，德里理工学院
使用深度学习技术通过 MRI 图像对脑肿瘤进行检测和分类 Rashika Mangla 德里理工大学应用数学系，新德里，印度 *通讯作者电子邮件：rashika123mangla@gmail.com Chetna 德里理工大学应用数学系，新德里，印度 电子邮件：chetnamor4family@gmail.com 摘要 --- MRI 图像在脑肿瘤分类和检测中起着重要作用，但与使用医疗设备进行检测和分类（由放射科医生或临床专业人员完成一项耗时费力的任务，其准确性仅取决于经验）相比，使用深度学习技术和算法对脑肿瘤进行检测和分类会有所帮助。因此，为了克服这些限制，使用计算机辅助技术变得越来越重要。在本文中，早期检测和诊断的脑肿瘤图像及其 csv 数据已被用来找出 CNN 算法对肿瘤检测的准确性和 SVM 算法对肿瘤良性和恶性分类的准确性。HOG 已用于特征提取。经过实验，观察到CNN的检测准确率达到了87.02%，进一步利用SVM对肿瘤进行分类，最高准确率达到了96.35%。实验证明，即使在整个过程中使用了三种不同的方法，检测和分类的准确率仍然很高。关键词---CNN (卷积神经网络)、HOG (方向梯度直方图)、SVM (支持向量机)、磁共振成像 (MRI)。引言脑瘤是一种脑部异常生长，可能是有害的，也可能是无癌的。不受控制的细胞增殖和过度的脑损伤会导致