XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System理论课
训练你的大脑？我们真的能用神经反馈训练选择性地训练特定的脑电图频率吗？
神经反馈 (NFB) 是一种操作性条件反射程序，通过该程序，个体可以学会自我调节大脑的电活动。NFB 最初是作为治疗潜在脑电图功能障碍的疾病的干预措施而开发的，现在也被用作一种训练工具，以增强高性能情况下所需的特定认知状态。NFB 训练效果背后的最初想法是，变化应该仅限于训练过的脑电图频率。不用作反馈频率的脑电图频率应该是独立的，不受神经反馈训练的影响。尽管感觉运动节律 NFB 训练在认知表现增强方面取得了成功，但目前尚不清楚所有参与者是否都可以有意修改特定选择的脑电图 (EEG) 频率的功率密度。在本研究中，参与者被随机分配到控制心率变异性 (HRV) 生物反馈 (HRV) 训练组或 HRV 生物反馈和神经反馈 (HRV/NFB) 训练组。这项随机混合设计实验包括两节入门理论课和为期 6 周的训练期。我们研究了两个实验组在训练期间和训练期间不同脑电图频带的变化。所有参与者在训练期间和训练期间都表现出脑电图变化。然而，在 HRV/NFB 训练组中，未训练的脑电图频率发生了显著变化，而一些训练过的频率则不同。此外，HRV 组和 HRV/NFB 组的脑电图活动都发生了变化。因此，脑电图变化不仅限于训练过的频带或训练方式。
本科阶段量子计算与量子技术辅修课程结构草案
专家委员会成员：1. Arindam Ghosh 教授，印度理工学院 2. Anindita Banerjee 博士，C-DAC，浦那 3. Rajendra Singh 教授，印度理工学院德里分校 4. Kasturi Saha 教授，印度理工学院孟买分校 5. Baladitya Suri 教授，印度理工学院 6. Sunil Nair 教授，印度理工学院浦那分校 7. Swati Rawal 博士，科学家，DST 8. Sridhar CV 修女，TCS 量子计划负责人 9. L Venkata Subramaniam 修女，IBM，Quantum India，10. Vijaya Koumar 修女，Inlamobi 序言：我们建议构建一个至少包含 18 个学分的辅修课程。假设每门课程为 3 个学分（1 个学分相当于理论课程每周 1 小时的课堂接触时间或实验课程 1 个 3 小时的实验室课），这意味着大约 6 门理论课程。这里考虑的量子技术包括四个垂直领域——量子计算和模拟、量子通信和密码学、量子传感和测量、量子材料。鉴于该学科的技术性非常先进，以及所有学院各个领域的教师可能都缺人，我们建议大约 30 个学分的课程，其中任何机构都可以选择 18 个学分，其中包括一些必修课程，以适应其内部教学资源。从一开始，我们还认为 AICTE 应该联系专家并在未来两到三年内开展一个单独的书籍编写项目，以解决各类学科缺乏本科生教科书的问题。拟议的课程结构：最低学分——18 3.0.0 课程每周有 3 节理论课，平均时长为 14 周
物理学位课程
物理学学位课程 2007/2008 学年课程和计划 线性代数 教师： Prof. CATENACCI Roberto 电子邮箱： roberto.catenacci@mfn.unipmn.it CFU 数： 6 年： 1 教学期： 2 学科代码： S0140 课程计划和推荐教材： 计划 考试方式：笔试和口试。实数和复数向量空间、生成器和基、子空间及其之间的运算、平面和空间中的平面和线、标量积和厄米积。线性应用和相关矩阵、行列式、秩和迹、核和图像、基的变化。线性系统理论。一些值得注意的矩阵类及其性质：特征值和特征向量、对称和 Hermitian 矩阵的对角化、特征多项式、凯莱-汉密尔顿定理及其应用。欧几里得几何：双线性形式和二次形式。二次形式的对角化。标量积。推荐文本 文本将在课堂上注明 教师笔记 数学分析 I 教师：GASTALDI Fabio 教授 电子邮件：fabio.gastaldi@mfn.unipmn.it CFU 数量：8 年：1 教学期：1 学科代码：S0136 计划 该课程由理论课和实践练习组成。考试包括笔试和口试。涵盖的主题：实变量的实函数：术语、运算及其对图形、组成的影响；反函数和相关例子。实变量的实函数的极限；左右限位。极限和代数运算；符号永久性定理和两名宪兵永久性定理。显著的局限性；无限的限制；单调函数的极限。连续函数；连续性和代数运算、符号的持久性。连续性和组成性；变量在限度内的变化。衍生物;右和左导数。可微函数的例子；可微函数的连续性。导数和代数运算；复合函数的导数。零点与中间值定理；反函数的连续性和可微性。反函数的例子及其导数的计算。相对的高点和低点；必要条件。罗尔、柯西、拉格朗日定理；零导数定理。单调性和派生性；不确定形式。洛必达定理及其后果。无限与无穷小；应用于不确定形式。带有皮亚诺和拉格朗日余项的泰勒公式。凸函数及其性质；拐点。基元及其多重性；不定积分；通过分部和替换进行不定积分。黎曼积分；几何解释。积分的线性和单调性。积分中值定理。连续或单调函数的可积性。关于区间的可加性。积分函数。积分学基本定理；通过替换和分部积分公式。推荐文本 Bramanti、Pagani、Salsa：数学、无穷小微积分和线性代数。 Ed. Zanichelli Marcellini，Sbordone：数学练习（2 卷）。 Ed. Liguori 老师将提供与特定主题相关的补充材料。
核心/基本课程列表 - MSC DFINTECH
课程描述（核心/基本课程）FT5001-针对消费者的金融科技创新（4个单位）本课程的目的是为消费者提供金融科技创新生态系统的技术概述。尤其是本课程将涵盖付款解决方案，众筹平台，投资和机器人顾问的重要业务模型和创新，以及其他重要的金融科技创新，这些创新会影响个人消费者的个人财务。FT5002-金融机构的数字化转型（4个单位）本课程的目的是提供现代银行，保险和投资部门的业务职能的技术概述。学生将学习金融科技如何改变这些金融公司的业务运营。尤其是本课程涵盖了大型金融机构的Smart Credit Analytics，Regtech，Insurtech，AI和Banking以及金融科技的其他新主题。本课程还有助于向学生传授银行和保险的基础知识。FT5003-区块链创新（4个单元）区块链技术可能是最具破坏性的金融科技技术。本课程涵盖了区块链创新的重要主题。学生将学习区块链的架构，区块链应用的历史和演变以及该行业最新区块链应用的案例研究。FT5004-区块链应用程序（4个单元）的编程本课程概述了区块链协议的基本概念。学生将学习开发区块链应用程序的编程技能。学生将学习在个人区块链上创建节点，创建帐户，解锁帐户，矿山，交易和检查余额所需的知识。学生还将学习分散的点对点网络。FT5005-金融机器学习（4个单元）本课程涵盖了用于解决实用分析问题或在Fintech公司建立AI应用程序的机器学习和数据挖掘方面的基础知识。涵盖的一些主题，包括监督学习模型，时间序列预测方法，情感分析和文本挖掘的基础知识以及强化学习。ft5009-当代财务数据分析（4个单位）本课程的目的是为学生提供有关财务数据分析最近进步的概述。此外，讲师可以对财务数据分析中选定的重要主题进行深入讨论，这是金融机构或初创企业面向行业研究的重点。在本课程中，学生将学习高级数据挖掘算法，财务统计模型，金融科技编程知识以及有关现代财务应用的商业案例或学术论文。ft5010-算法交易系统设计和部署（4个单元）课程教授学生金融市场的基本面和系统交易的最佳实践，涵盖了可酌情和系统方法之间的区别。它强调设计和开发基于规则的交易策略和系统，利用金融交易和应用程序开发概念。它重点介绍了从技术分析，基本分析和机器学习中得出的不同交易策略进行回测和假设测试的最佳实践。该课程还解决了通过数据驱动的决策和风险管理来克服这些投资者的偏见和方法。ft5011-财务深度学习（4个单元）本课程将介绍主要深度学习算法的基础概念和应用。本课程旨在弥合深度学习技术快速发展的世界与金融业带来的独特挑战之间的差距。通过理论课，实践案例研究，动手练习和讨论的结合，学生将探索在各种财务场景中采用深度学习解决方案的潜在，局限性和含义。在本课程结束时，参与者将在设计，培训和实施财务应用深度学习模型方面具有动手经验。