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数学0212
日主题日主题1简介/计算器用法25 CH1 - 概率和统计的性质2分数 - 评论26 CH2 - FREQ ISTRIST。和图3代数介绍27 CH3 - 数据说明4求解方程I 28 CH4 - 概率和计数规则5求解方程II（带有根）29 CH4 - 条件概率6公式6公式30 CH5 30 CH5 - 离散概率分布7速率/比率/比率/比例/比例/比例31 CH5 - 二进制分配8 Word Esserta 32 Ch6 - pranastion 32 CH6 - 正常分布3 32 pet p p pr anders Pressials 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 33米转换/转换iii 34评论11剂量35工作期间12审查36测试＃2 1 13工作期37 CH7 - conf间隔和样本尺寸1 14测试＃1 38 CH7 - 浓度间隔和样本尺寸2 15计数（带有多规则，阶乘）39 CH8 - CH8 - CH8 - 假设测试1 16置换率/组合测试1 17 ch8 ch8 ch8 ch8/ven and 1 17 – Phessights 2 17 – Physoths 2 17 – Phessights 2 17 – Pyseply 2 17概率介绍42假设检验/CONC间隔回顾19中心趋势/变异性43 CH10 - 相关和回归PT 1 20间接面积，Z-Table 44 CH10的介绍44 CH10 - 相关和回归PT 2 21应用2 21正态分布45 CH 11 - CHI-SQUARE和ANOVA 22评论46评论46评论23审查47审查47工作周期47工作周期
早期数学是什么样的
重要的是，主题领导者必须了解早年的专业主题的样子。关键的知识和技能如何教授以及通过这些进展如何。不需要学校采用特定的教学风格或方法，并且总体上需要考虑学校课程，因此它可以满足您的孩子，家庭和社区的需求。早期学习目标不应被视为您的课程，因为这个非常狭窄的目标只是接待年末的检查站。EYFS有七个学习领域，而不是国家课程中使用的单个学科，但本文档将突出两者之间的主要联系。沟通和语言发展是关键，它是一个“黄金线程”，它像个人，社会和情感发展一样贯穿所有其他学习领域。法定框架得到了两个非遗产文件的支持，学校可以选择使用这些文件（“发展事项”和“对五个问题的出生”）。下表显示了早期学习与数学研究NC学习计划的链接。这些语句只是建立完整课程的基本骨头。不需要学校购买已发表的数学计划；这是各个学校可以讨论和同意的东西。
数学座谈会
抽象数据重建攻击和防御对于理解机器学习和联合学习中的数据泄漏至关重要。然而，以前的研究主要集中在梯度反演攻击的经验观察上，缺乏基于模型架构和防御方法定量分析重建错误的理论框架。在本演讲中，我们提出将问题作为一个反问题，从而实现了对数据重建攻击的理论和系统评估。对于各种防御方法，我们得出了算法上限和匹配信息 - 两层神经网络的重建误差的理论下限，考虑了特征和建筑维度以及防御强度。我们进一步提出了两种防御策略 - 最佳梯度噪声和最佳梯度修剪 - 在保持模型性能的同时最大化重建误差。bio：Qi Lei是Courant数学科学研究所和NYU数据科学中心的数学和数据科学助理教授。以前她曾是普林斯顿大学ECE系的副研究学者。她获得了博士学位。来自UT Austin的Oden计算工程与科学研究所。她访问了高级学习研究所（IAS）/普林斯顿理论机器学习计划。在此之前，她曾是西蒙斯深度学习计划基础研究所的研究员。她的研究旨在为可信赖和（样本和计算）有效的机器学习算法开发数学基础。QI获得了多个奖项/认可，包括机器学习，EEC中的新星，统计和数据科学，杰出论文奖，计算奖学金奖学金和Simons-Berkeley Research奖学金。
数学161机器学习的数学基础
课程描述机器学习方法中数学概念的简介，重点是开发新机器学习算法所需的理论工具。主题包括线性代数和矢量计算，以应用于监督学习，回归，分类，无监督学习，群集，降低性降低以及在机器学习算法中使用的优化和概率理论。先决条件数学010a，具有c-或更高的级别，数学031，具有c-或更高等级；或等效；或讲师的同意。MARC PETER DEISENROTH，A。AldoFaisal和Cheng Suong Ong其他资源凸出凸出优化：算法和复杂性（第8卷第8号3-4，2015）由SébastienBubeckMatrix方法在数据挖掘和模式识别中（2007年）的Lars Elden建议的讲座时间表
通过运动和数学谈话减少数学焦虑
问题陈述 许多二年级学生都患有数学焦虑症。他们说自己数学不好，不喜欢数学。许多有这种感觉的学生的成绩低于年级水平，并且未能获得未来所需的基本数学技能。 研究目标 我进行这项研究的目标是开展活动和课程，以减轻他们对自己和数学概念的负面看法。 研究问题 开展成长型思维活动、数学讲座和数学运动对二年级学生的数学焦虑有何影响？ 背景 本研究的背景是一所位于农村社区的学校，学校的整体社会经济地位被评为中低阶层，超过一半的学生享受免费或减价午餐。根据 2016-2017 年 TARP 数据，小学学生的种族百分比如下：0.4％ 非裔美国人、7.5％ 西班牙裔、82.1％ 白人、2.2％ 美洲原住民、1.2％ 亚裔、6.7％ 双种族或多种族。参与者 本研究的参与者包括 96 名二年级学生，其中 54 名男性和 42 名女性。81 名学生是白人/高加索人，两名是西班牙裔美国人，两名亚裔美国人，11 名是两个或多个种族。要收集的数据 ISTATION 数学成绩和数学自我概念调查要收集的频率两种形式的数据收集都将在干预之前和干预结束后进行。数据位置
数学0991大学代数的数学技能
数学0991大学代数的数学技能（2个学分）与数学1100大学代数同时教授（4个学分）。一起，这些课程在一个学期内完成了数学1100资格的学生1100资格完成中级代数和大学代数涵盖的主题。大学代数的数学技能涵盖了绘图和写作方程；对多项式的分解和操作；关于理性表达的操作；指数规则；简化自由基；计算器技能；和学生的成功技能。学生必须同时完成数学0991和数学1100。B.日期上次审查/更新：2023年3月C.主要内容领域的概述：1。线性函数2。分解3。有理表达式4。激进分子5。多项式6。指数规则7。计算器技能8。学生成功技能D.课程学习成果：成功完成课程后，学生将能够：1。图2.因子并在多项式上执行操作3。对有理表达式执行操作4。使用指数规则5。简化了自由基
数学1303-大学数学和定量素养
本课程在以下领域增强了学生的能力：分析技能定量推理学生将分配和使用数字，阅读和分析数据，得出推断，并基于合理的数学推理来支持结论。学生将应用适当的数学/统计模型来解决问题。学生将以视觉，数字和语言上象征性地表示数学/统计信息，并将解释模型和数据以绘制推论。学生将认识到定量分析的局限性。沟通技巧（书面和口头）学生将熟练交流。学生将必须阅读和理解书面语句，并将这些语句转化为数学语句。此外，在解决问题后，他们将期望将数学语句转换回书面语句。学生将研究各种现实情况，根据该研究进行计算，并就他们的研究和结论撰写论文（有时，在班级出现）。道德决策学生将建模道德决策过程。学生将在公开的统计研究中确定道德困境并影响各方。学生将制定针对不道德提出的假设统计研究的决议。iii。主要课程主题A.个人，州和国家金融
人工智能数学
然而，人工智能并不是一个新现象。事实上，早在 1943 年，McCulloch 和 Pitts 就开始通过模仿人脑功能开发学习算法，通过连接并排列成多层的人工神经元形成人工神经网络。当时，他们就已经对人工智能的实现有了愿景。然而，社区并没有充分认识到神经网络的潜力。因此，第一波人工智能浪潮并没有成功并消失了。1980 年左右，机器学习再次流行起来，那段时期出现了几个亮点。真正的突破和随之而来的新一波人工智能浪潮出现在 2010 年左右，深度神经网络得到了广泛的应用。今天，这种模型可能被认为是人工智能的“主力”，在本文中，我们将主要关注这种方法。深度神经网络的结构正是 McCulloch 和 Pitts 引入的结构，即无数连续的人工神经元层。如今，前几年的两个主要障碍也已消除；由于计算能力的大幅提升，训练数百层的深度神经网络是可行的，而且我们生活在数据时代，因此可以轻松获得大量的训练数据。