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人工智能课程
AI 500 - 人工智能基础 课时：4 本课程是一门通用的入门课程，旨在满足不同专业的学生的需求。它为学生进入人工智能 (AI) 领域提供了坚实的基础，包括算法、数据结构和问题解决等基本科学原理。自然语言处理是人工智能的另一个核心领域，它将人类语言生成和理解作为关键的智能行为联系起来。在本课程中，学生将使用基本数据结构（如列表、树和图形）应用各种算法来解决各种人工智能问题。在完成本课程后，学生将拥有强大的知识基础，使他们能够在从研究到实际应用的各种环境中与人工智能打交道。踏上这段激发智力的旅程，探索推动人工智能革命的核心原则，并根据研究生的不同学术背景量身定制。先决条件：CSCI 513。
重新排序量子计算的决策图比您想象的要难得难。
摘要。决策图已被证明是常规计算和量子计算中的有用数据结构，在许多情况下，可以按成倍的大数据呈指数级的数据结构。存在几种方法，以进一步减少决策图的大小，即它们的节点数量。重新排序是一种通过更改表示形式中变量顺序缩小决策图的方法。在传统世界中，这种方法是确定的，并将其可用性视为理所当然。对于量子计算，存在第一种方法，但无法完全利用类似的潜力。在本文中，我们研究了在常规世界和量子世界中重新排序决策图之间的差异，之后揭示了挑战，这些挑战解释了为什么在后者中重新排序更加困难。案例研究表明，对于量子计算，重新排序可能会导致在决策图的大小上的几个数量级改善，但也需要更多的运行时。
量子电路表示的基于张量的网络决策图
摘要 - 数十年来，已成功应用于量子物理系统的模拟网络。最近，它们也用于量子计算的经典模拟，特别是随机量子电路。本文提出了一个名为TDD（张量决策图）的决策模式数据结构，以实现张量网络的更多原则和方便的应用。这种新的数据结构为量子电路提供了紧凑而规范的表示。通过利用电路分区，可以有效地计算量子电路的TDD。此外，我们表明，张量网络在其应用中必不可少的操作（例如加法和收缩）也可以在TDD中有效地实现。提出了TDD的概念验证实施，并在一组基准量子电路上评估了其效率。预计TDD将在与量子电路有关的各种设计自动化任务中发挥重要作用，包括但不限于等效检查，错误检测，合成，仿真和验证。
MS人工智能（AI）课程清单
MS人工智能（AI）课程清单预备课程，您鼓励您参加旨在帮助您填补有限的背景知识或技能的预备课程，包括编程或数学基础。MS最多可以将这些预备课程的学分最多授予：CS 5007编程概念，数据结构和算法简介这是一门入门的毕业生课程，教授核心计算机科学主题，通常是在本科生计算机科学课程中建立的，但在研究生级别的课程中。它主要是针对计算机科学几乎没有正式准备的学生，以获得基本计算机科学主题的经验。在审查编程概念之后，该课程的重点将从对数据执行的操作的角度来看，并将分析和设计技术应用于对数据结构作用的非数字算法。所涵盖的数据结构包括列表，堆栈，队列，树和图形。项目将着重于编写程序，以适当整合各种应用程序的数据结构和算法。本课程不可用来满足B.S.，M.S.或Ph.D.的学位要求。计算机科学学位或计算机科学辅修学位。它可以根据计划审查委员会的特定学位酌情满足其他学位课程的要求。该课程为学生提供了对操作系统的基本组件的了解，包括流程，同步和内存管理。先决条件：具有至少一种高级编程语言的经验，例如在本科编程课程CS 5008 Systems和Network编程介绍中获得的，本课程侧重于重要的编程项目，并概述了计算机网络和通用操作系统的原理。该课程使学生接触了Internet协议套件网络层，同时向无线网络和互联网流量注意事项等主题提供了介绍。目的是从设计和性能的角度专注于对操作系统和计算机网络体系结构的基本概念的理解。学生将有望设计和实施各种编程项目，以了解操作系统和网络技术的设计。本课程不可用来满足B.S.，M.S.或Ph.D.的学位要求。计算机科学学位或计算机科学辅修学位。它可以根据计划审查委员会的特定学位酌情满足其他学位课程的要求。
伊萨姆·穆塔西姆·贾扎尔
- 高级数据结构和算法、计算机建模和仿真、高性能计算、数值偏微分方程、计算线性代数、高级线性规划、数字图像处理、人工智能、数字图像处理1、计算机视觉：数字图像处理2、数值优化、随机过程（统计建模）和图像处理中的特殊主题。
2024年9月的新来书籍 - 图书馆
核心Python编程：涵盖了高级主题，例如OOPS，例外，数据结构，文件，线程，网络，GUI，DB连接和数据科学 / R NAGESWARA RAO。- 第三版..-新德里：DreamTech出版社，2023。765。ISBN：9789390457151。ISBN：9789390457151。
课程与教学大纲
1. 理解和分析算法的空间和时间复杂度。 2. 确定适合给定问题的数据结构。 3. 在各种实际应用中实现图形算法。 4. 实现用于查询和搜索的堆和树。 5. 在高级数据结构操作中使用基本数据结构。 6. 在各种实际应用中使用搜索和排序。 模块：1 函数增长 3 小时 算法和数据结构的概述和重要性 - 算法规范、递归、性能分析、渐近符号 - Big-O、Omega 和 Theta 符号、编程风格、编码细化 - 时空权衡、测试、数据抽象。模块：2 基本数据结构 6 小时 数组、堆栈、队列、链表及其类型、线性数据结构的各种表示、操作和应用 模块：3 排序和搜索 7 小时 插入排序、合并排序、线性时间排序-排序的下限、基数排序、双调排序、鸡尾酒排序、中位数和顺序统计-最小值和最大值、预期线性时间内的选择、最坏情况线性时间内的选择、线性搜索、插值搜索、指数搜索。 模块：4 树 6 小时 二叉树-二叉树的性质、B 树、B 树定义-B 树上的操作：搜索 B 树、创建、分裂、插入和删除、B+ 树。 模块：5 高级树 8 小时 线程二叉树、左撇子树、锦标赛树、2-3 树、伸展树、红黑树、范围树。模块：6 图表 7 小时 图表表示、拓扑排序、最短路径算法 - Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法、最小生成树 - 反向删除算法、Boruvka 算法。 模块：7 堆和哈希 6 小时 堆作为优先级队列、二叉堆、二项式和斐波那契堆、哈夫曼编码中的堆、可扩展哈希。 模块：8 当代问题 2 小时 总授课时长：45 小时 教科书 1. Cormen, Thomas H.、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest 和 Clifford Stein。算法简介。麻省理工学院出版社，2022 年。 参考书 1. Skiena, Steven S. “算法设计手册（计算机科学文本）”。第 3 版
虚拟传感器仿真和在网环测试系统上用于网络物理交通系统中的自动驾驶汽车的后处理
Wolfenbüttel，德国电子邮件：X.liu-henke@ostfalia.de摘要 - 自动驾驶和连接的网络物理交通系统对开发和验证高级驾驶员援助系统和自动驾驶功能提出了越来越多的挑战。特别是实时优化和测试涉及重大的工作量和风险。为整个车辆提供具有实时功能的整体，可灵活的可配置测试床可以解决此问题。但是，为了使功能更准确地通过测试工作台验证，传感器仿真是一个重要的组件，即在模拟环境中生成真实传感器信息的能力。此外，虚拟传感器的数据结构以及传输类型和采样频率应与其真实传感器的数据结构接近甚至是一致的。此外，我们还将实际传感器中的噪声添加到虚拟传感器中。引用的噪声值是从真实传感器的数据表中获取的。此对齐使测试工作台能够更好地测试车辆的实时功能及其处理传感器信号的能力。