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神经信息学概论 HS21
大脑 5 解剖学. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 脑膜. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 新皮质（端脑）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 基底神经节（端脑）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 边缘系统（端脑）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 丘脑（间脑）....................................................................................................................................................................................................................................................................7 下丘脑（间脑）....................................................................................................................................................................................................................................................................7 小脑（后脑）....................................................................................................................................................................................................................................................................................7 白质和灰质....................................................................................................................................................................................................................................................7 . ...
计算机视觉概论-CS@Cornell
教师名称：和Bharath Hariharan Wei-Chiu MA教师电子邮件：bh497@cornell.edu和wm347@cornell.edu教职员工办公室时间：TBA（请访问课程网站（以获取最新信息的最新信息）课程员工和课程员工办公室时间：此课程将有约20个教学辅助者。次和办公时间的场所将在课程网站上的第一周发布。先决条件/主页：线性代数知识（推荐），编程和概率/统计时间和位置：星期一/星期三/星期五1:25-2：15 PM在Baker Laboratory在Baker Laboratory 200。课程描述本课程将引入计算机视觉的核心问题，并根据图像形成的几何形状和物理学讨论经典方法，并使用深度学习介绍现代技术。主题包括立体和3D重建，图像分割，对象识别，图像和补丁的特征表示以及卷积网络。课程目标/学生学习成果在参加本课程后，学生将能够：
8 OECD，加密技术趋势概论
※可以通过使用量子系统同时在两个或多个状态中存在量子系统的可能性，可以通过0、1或0和1的组合来编码量子系统，并且可以使用入口使用该入口来掌握连接的Cubit的信息和并行组成。
NURD6900：卫生保健研究概论
a。描述了一种适当的方法来解决这项定性研究的研究问题。b。描述了该定性研究的研究人群，资格标准，研究样本，抽样方法和招聘方法。c。描述您将使用哪种方法来收集和分析此定性研究的数据4。研究局限性和严格（约150个单词）：讨论此定性研究的严格/可信度和局限性（在高质量的当代文献支持下）。5。道德考虑（大约200个单词）：讨论这项定性研究的道德意义，包括适用的脆弱人群（例如原住民和托雷斯海峡岛民人民）。这将得到高质量的当代文献以及相关的国家或国家研究警策的支持。
因果增强概论学习
因果推论提供了一组原则和工具，使人们可以将数据和知识结合起来，以与反事实性质的问题相结合，即如果现实是不同的，即使目前没有这种未实现现实的数据，也会发生的事情。强化学习提供了一系列方法，以学习一项优化特定措施（例如，奖励，遗憾）的政策，当代理人部署在环境中并采用探索性，反复试验的方法时。这两个学科已经独立发展，并且几乎没有相互作用。我们注意到，它们在同一构件的不同方面（即反事实关系）运作，这使它们毫无双重地连接。基于这些观察结果，我们进一步意识到，当这种联系被明确承认，理解和数学时，自然会出现各种新颖的学习机会。为了意识到这一潜力，我们进一步指出，部署RL药物的任何环境都可以分解为一种自主机制的集合，这些机制导致不同的因果不变，并且可以将其作为结构性因果模型而拼凑而成；今天的任何标准RL设置都暗示着这些模型之一。反过来，这种自然形式化将使我们能够将不同的学习方式（包括在线，非政策和因果关系学习）置于统一的处理方式下，这些学习似乎在文献中似乎无关。关键字：结构性因果模型，干预措施，反事实，增强学习，识别能力，鲁棒性，非政策评估，模仿学习。有人可能推测，这三种标准学习方式是详尽的，因为所有可能的反事实关系都是通过连续实施来学习的。我们表明，通过引入几种自然而普遍的学习环境类别，这些设置不符合这些方式，而是需要新颖的维度和类型的分析。特别是，我们将通过因果镜头介绍和讨论，在线学习的问题，在哪里进行干预，模仿学习和反事实学习。这组新的任务和理解会导致更广泛的相反学习的看法，并提出了研究因果推断和并排学习的巨大潜力，我们称之为因果关系加强学习（CRL）。
ABE 30. 农业与生物系统工程概论 1 AGRI 21. 动物科学概论 3
ABE 88. 农业与生物系统动力工程 3 ETHICS 1. 日常生活中的伦理与道德推理 3 GE. 选修课 3 ARTS 1. 艺术中的批判性视角 3 ENG 10. 科学论文写作 3 STS 1. 科学、技术与社会 3 *** 选修课 3 **** 专业课程 3 **** 专业课程 3 ABE 199. 本科生研讨会 1 ABE 200. 本科生论文 ABE 200. 本科生论文 /ABE 200b. /创新工程 /ABE 200b. /创新工程 /ABE 200c. /工程行业研究 3 /ABE 200c. /工程行业研究 3 21 19
物理2102b：现代物理学概论
先决条件：物理学1201a/b或物理学1401a/b或物理1501a/b或以前的物理学1301A/b，每种最小标记为60％，或者以前的物理学1028a/b，最低标记为80％；物理学1202a/b或物理1402a/b或物理学1502a/b或以前的物理1302a/b，每个物理学最低标记为60％，或者以前的物理学1029a/b，最小标记为80％；每个（微积分1000a/b或微积分1500A/b或数值和数学方法1412a/b或前者应用的数学1412a/b）和（计算1301a/b或calculus 1501a/b或数字和数学方法1414141A/B）的最低标记为60％。应用数学1413。最小标记为60％的综合科学可以代替物理1202a/b和微积分1301a/b。
ECE 3020：电子概论 研究计划
Prior Course Number: 323 Transcript Abbreviation: Intro Electronics Grading Plan: Letter Grade Course Deliveries: Classroom Course Levels: Undergrad Student Ranks: Junior Course Offerings: Autumn, Spring Flex Scheduled Course: Never Course Frequency: Every Year Course Length: 14 Week Credits: 3.0 Repeatable: No Time Distribution: 3.0 hr Lec Expected out-of-class hours per week: 6.0 Graded Component: Lecture Credit by Examination: No Admission Condition: No校园外：Never Campus地点：哥伦布的先决条件和共同条件：PREREQ：2100，2100.06，2100.02，2106，2106，292，294.03或301，以及ECE或Engphysics Major的注册；或prereq或concur：2010或2110，以及部门的许可。排除：不向有学分的学生开放323。交叉上升：
