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M.Tech Applied AI和Communications
课程内容：模块1：使用Python的数据科学简介是什么数据科学，数据科学家会做什么？在行业中数据科学的各种示例，如何部署Python用于数据科学应用程序，数据科学过程中的各种步骤，例如数据争吵，数据探索和选择模型。Python编程语言简介，重要的Python功能，Python与其他编程语言，Python安装，Windows和Mac的Anaconda Python分发，如何运行Python脚本，Python IDE工作机构，运行Python Basic commands，Python Basics commands，Python python varriables类型和数据类型。模块2：Python基本结构介绍了Python中的基本结构，理解诸如标签和空间之类的凹痕，Python内置数据类型，Python的基本运算符，Python，循环和控制语句（如中断）和控制语句（例如继续，继续，继续，否则，范围（）范围（）等等。和抽象，哪些访问修饰符，实例，类成员，类和对象，功能参数和返回类型函数，lambda表达式。Module 3 : NumPy for Data Transformation Introduction to mathematical computing in Python, What are arrays and matrices, array indexing, array math, Inspecting a NumPy array, NumPy array manipulation Module 4 : Scipy for Mathematical Computing Introduction to SciPy, Functions building on top of NumPy, cluster, linalg, signal, optimize, integrate, subpackages, SciPy with Bayes Theorem.模块5：数据操纵和数据可视化加载来自各种文件的数据（.dat，.json，.h5，.txt，.csv，.xlsx等），示例应用程序，Matplotlib简介，使用matplotlib绘制图形和图表，例如散点，栏，派，派，线等，直方图等，matplotlib apis
定量乘法线性逻辑
线性逻辑[18]为逻辑提供了线性代数风味，将线性代数操作与逻辑连接器相关联，例如张量⊗被视为连词的一种形式，直接总和⊕是一个脱节和二元性，是涉及的否定（·）⊥。这种观点给出了许多见解。在表示语义中，我们具有定量语义，例如[25、21、10、11、6、24]：一个模型家族，表示具有分析图或功率序列概念的λterm和功能程序，这些模型可以通过多线性函数在局部近似，这些后一个表示线性逻辑证明。在证明理论中，我们有证明网络：以图理论方式表达这些代数操作相互依存的证明和程序的表示。定量语义事实证明，特别适合概率编程，提供完全抽象的语义[14，15，17]，即使在“连续”数据类型上表示具有非常规律功能的概率程序（绝对单调）（例如特别适合概率编程，提供完全抽象的语义[14，15，17]，即使在“连续”数据类型上表示具有非常规律功能的概率程序（绝对单调）（例如实数）[16，5，13]，对各种操作行为（例如运行时或livesice）进行组成分析[24]，提供了适当的程序指标概念[12]。由于这种表现力，计算图灵完整编程语言的定量表示显然是不可典型的，但是我们可以修复支持有效程序的相关片段。有效性是表示模型的相关功能，因为它可以为验证程序正确性以及其他提到的操作属性提供自动工具。让我们将注意力集中在线性逻辑的最简单片段之一：具有⊗连词的乘法片段（MLL），其单元1及其各自的二元组，即PAR`（一个不同的分离）和⊥= 1。从编程的角度来看，该片段包含（尽管不限于）线性λ -calculus
算法交易证书（ATC）
2.1 Data – Data Sources 2.2 Futures – Information on Futures Markets – Bloomberg for Futures – Futures research sources – Futures Master Table – Rolling Futures – Futures Expiry files – Futures Naming Convention – Updating Futures 2.3 Commodities – Commodities Sources 2.4 Equities – Equity Tickers – Creating The Universe – Things to Consider 2.5 Fixed Income – Swaps – Bonds 2.6 Other Libraries – Fixed Income – Volatility – Adjustments in股票2.7轻读 - 背景簿 - 背景书II 2.8功能 - 数据处理 - 丢失数据 - 多个插补 - 异常值 - 异常值问题 - 离群值检测 - 数据类型
通过虚拟分子肿瘤委员会对癌症变异进行协作、多学科评估，为当地临床实践提供信息。
目的 癌症研究界正在不断发展，以更好地了解肿瘤生物学、疾病病因、风险分层和新治疗途径。然而，临床癌症基因组学领域一直受到重复努力的阻碍，这些努力旨在有意义地收集和解释来自多种高通量模式的不同数据类型并将其整合到临床护理过程中。定制数据模型、知识库和一次性定制的数据分析资源通常缺乏足够的管理和质量控制，而这些资源是临床级的。许多专注于肿瘤基因组解释资源的信息学工作正在进行中，以支持数据收集、存储、管理、协调、整合和分析，以支持病例审查和治疗计划。
通过虚拟分子肿瘤委员会对癌症变异进行协作和多学科评估，为当地临床实践提供参考
目的 癌症研究界正在不断发展，以更好地了解肿瘤生物学、疾病病因、风险分层和新治疗途径。然而，临床癌症基因组学领域一直受到重复努力的阻碍，这些努力旨在有意义地收集和解释来自多种高通量模式的不同数据类型并将其整合到临床护理过程中。定制数据模型、知识库和一次性定制的数据分析资源通常缺乏足够的管理和质量控制，而这些资源是临床级的。许多专注于肿瘤基因组解释资源的信息学工作正在进行中，以支持数据收集、存储、管理、协调、整合和分析，以支持病例审查和治疗计划。
使用深度学习
方法：我们评估了2019 - 2021年与医疗保健相关的选定同行评审AI出版物的成熟度。在报告中，数据收集是由PubMed搜索使用布尔运营商“机器学习”或“人工智能”和“ 2021”或“ 2020”或“ 2019”或“ 2019”的英语和人类主题研究一起进行的。选定的所有三年都被手动分为34个不同的医学专业。我们使用了来自变形金刚（BERT）神经网络模型的双向编码器表示，以根据其摘要来确定研究出版物的成熟度。我们根据该文章的高级作者的医疗保健专业和地理位置进一步对成熟的出版物进行了分类。最后，我们手动从成熟出版物（例如模型类型，数据类型和疾病类型）中手动注释了特定细节。
使用深度学习
方法：我们评估了2019 - 2021年与医疗保健相关的选定同行评审AI出版物的成熟度。在报告中，数据收集是由PubMed搜索使用布尔运营商“机器学习”或“人工智能”和“ 2021”或“ 2020”或“ 2019”或“ 2019”的英语和人类主题研究一起进行的。选定的所有三年都被手动分为34个不同的医学专业。我们使用了来自变形金刚（BERT）神经网络模型的双向编码器表示，以根据其摘要来确定研究出版物的成熟度。我们根据该文章的高级作者的医疗保健专业和地理位置进一步对成熟的出版物进行了分类。最后，我们手动从成熟出版物（例如模型类型，数据类型和疾病类型）中手动注释了特定细节。
使用深度学习
方法：我们评估了2019 - 2021年与医疗保健相关的选定同行评审AI出版物的成熟度。在报告中，数据收集是由PubMed搜索使用布尔运营商“机器学习”或“人工智能”和“ 2021”或“ 2020”或“ 2019”或“ 2019”的英语和人类主题研究一起进行的。选定的所有三年都被手动分为26个不同的医学专业。我们使用了来自变形金刚（BERT）神经网络模型的双向编码器表示，以根据其摘要来确定研究出版物的成熟度。我们根据该文章的高级作者的医疗保健专业和地理位置进一步对成熟的出版物进行了分类。最后，我们手动从成熟出版物（例如模型类型，数据类型和疾病类型）中手动注释了特定细节。
对医疗保健领域最新人工智能的定量和定性评估
方法：我们评估了 2019-2021 年与医疗保健相关的选定同行评审 AI 出版物的成熟度。为了撰写报告，数据收集是通过 PubMed 搜索进行的，使用布尔运算符“机器学习”或“人工智能”和“2021”或“2020”或“2019”，并搜索截至每年 12 月 31 日的英语和人类受试者研究。选定的所有三年都被手动分为 26 个不同的医学专业。我们使用 Transformers (BERT) 神经网络模型的双向编码器表示根据摘要确定研究出版物的成熟度级别。我们进一步根据文章的资深作者的医疗保健专业和地理位置对成熟出版物进行分类。最后，我们手动注释了成熟出版物中的特定细节，例如模型类型、数据类型和疾病类型。
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