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生物医学工程硕士工作表
课程编号 课程名称 学期 成绩 BME 6105 生物材料 BME 6324 干细胞工程 BME 6334 组织工程 BME 6390 神经工程 BME 6585 微流体和 BioMEMS 的高级主题 BME 6718 生物神经网络的计算建模 CAP 5615 神经网络简介 CAP 6411 视觉基础 CAP 6512 进化计算 CAP 6546 生物信息学的数据挖掘 CAP 6673 数据挖掘和机器学习 COT 5930 医学信息系统（计算机科学主题） EEE 5286 生物信号处理 EEE 5425 纳米生物技术 EEL 5661 机器人应用 EEL 6819 神经复合体和人工神经网络 EEL 6935 生物特征模式识别（专题） EEL 6935 医学成像(专题) EML 6930 机器人技术简介 (专题)
用于 EDGE 计算的人工智能和机器学习 | Sc... https://www.sciencedirect.com/book/9780128240540/artificial-intellige...
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ISI 入学指南 2022-23
■ 机器学习、深度学习与人工智能 ■ 自然语言处理 ■ 计算机视觉 ■ 计算金融 ■ 生物信息学 ■ 数据挖掘 ■ 软件工程 ■ 优化 ■ 统计计算 ■ 量子学习理论 ■ 高级算法 ■ 分布式系统与大数据 ■ 高级图形与随机算法
协同创新硕士学位研究院...
课程描述 理学硕士 - 数据科学 CISC7201 数据科学编程简介 本课程涵盖自然语言处理 (NLP) 中的基础和高级主题，涉及将计算模型应用于文本数据。在本课程中，将研究自然语言处理中的核心任务，包括最小编辑距离、语言建模、Nävie Bayes、最大熵、文本分类、序列标记、POS 标记、语法分析和计算词汇语义。将探索现代 NLP 应用，例如信息检索和统计机器翻译。学生将学习如何制定和调查相关主题的研究问题。先决条件：无 CISC7204 数据科学与数据可视化 本课程旨在使学生了解数据可视化在数据科学和大数据分析中的重要性，并培养使用数据可视化工具呈现定量数据的知识和技能。本课程强调数据科学的实践方面，重点是使用 R 或 Python 编程语言来处理数据、生成可视化效果并解释这些可视化效果。学生将学习数据清理、数据重塑、基本制表、聚合和可视化表示的实践，以增加对复杂数据和模型的理解。先决条件：无 CISC7203 数据库和数据挖掘技术本课程旨在让学生学习数据库和数据挖掘概念和技术，用于不同领域的大数据分析和开发。本课程专注于解决大数据问题的数据库和数据挖掘的实际问题。内容包括数据库和数据仓库中的数据建模、SQL、数据库的 Python 编程、数据挖掘应用的 Python 编程和 R 编程。学生将学习数据库建模、查询和编程的技能，以及数据挖掘的编程技术。先决条件：无 CISC7202 机器学习工具 本课程介绍机器学习 (ML) 基础知识、方法和算法，并使用现代软件工具（例如 Scikit-learn 和 PyTorch）进行大量实践。在第一次关于机器学习的入门讲座之后，该课程涵盖了 ML 的四个关键主题：1）回归技术，包括线性回归、岭和套索回归、最近邻和核回归；2）分类技术，包括逻辑回归决策树、提升和装袋、SVM 和朴素贝叶斯；3）聚类技术，包括 k 均值、层次聚类、DBScan 和混合模型；4）深度学习技术，包括神经网络基础、卷积神经网络和生成神经网络。 先决条件：数据科学编程专业化 A 简介：人工智能应用 CISC7013 人工智能原理 传统人工智能原理概述：问题解决和逻辑代理。 现代人工智能原理概述：机器学习、决策树、神经网络、支持向量机和深度学习简介。 先决条件：无
高压氧通过促进成纤维细胞增殖和内皮细胞血管生成促进糖尿病伤口愈合 - ScienceDirect
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商业分析理学硕士学位 (MSc(BA)) 规定
MSBA7001 商业智能与分析 (6 学分) 在线交易、移动应用程序、物联网 (IoT) 设备和社交媒体会产生大量数据，这些数据对于业务运营和战略至关重要。因此，企业越来越需要知道如何捕获和分析这些数据，以获得管理和战略见解，从而提高其竞争地位。本课程主要讲解各种数据源的来源；如何提取和转换数据；如何通过基本数据挖掘、数据可视化和基本分析技术进行分析；以及如何从这些分析中获得原始见解。动手技术技能开发将主要侧重于使用 Python 编程进行数据抓取、数据挖掘和数据分析。学生还将学习 Tableau 的基础知识，用于数据可视化和报告。本课程将为其他课程奠定基础，在这些课程中，学生将被要求查找、清理和使用原始数据，并将介绍更高级的分析形式。
医疗保健领域的图形挖掘
图形是一种无处不在的数据结构，可为具有交互的对象提供强大的建模。得益于人工智能和机器学习的最新进展，图形数据挖掘技术取得了快速进步。另一方面，公共卫生领域的研究和临床实践产生了大量相互关联的数据，而对现代图形挖掘原理和技术的探索仍然相当有限。在本次演讲中，我将介绍我们在医疗保健图形数据挖掘方面的研究愿景和议程，然后介绍我们在挖掘大脑网络、EHR 网络和移动网络方面取得的最新进展。最后，我将讨论未来方向，这些方向可以从与 BIOS 研究人员的进一步合作中受益。杨博士可以与教师、博士后和学生见面。如果有兴趣，请在 2022 年 10 月 5 日之前联系 Porchia Arnold（Porchia.Arnold@emory.edu）。
Ph.D.在测量，定量方法和学习科学定量经济学要求证书
1。ECON 3370-计量经济学概论：____ 2。ECON 4338-回归因果建模 /社会科学数据挖掘等级：____ 3。< / div>ECON 4395 - 应用计量经济学等级：____ 4。ECON 3362 - 经济学数学等级：____ 5。ECON 3357 - 具有经济应用的数据管理等级：____