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World File Search System离散数学
四年计划样本 - BS 网络安全（2023 年秋季要求）
注意：您在第一年将修读的数学和英语课程将取决于威斯康星大学系统入学考试成绩。这个四年计划反映了该专业学生最常见的数学和英语课程。鼓励所有学生在参加 Warhawks SOAR（学生入学指导、咨询和注册）之前完成入学考试。获得微积分学分的学生可以选择修读数学 280 离散数学来代替计算机科学 215 离散结构。机会：对于主修网络安全或考虑主修网络安全或计算机科学的一年级学生来说，Thinking In Code 学习体验是一个不错的选择。强烈鼓励加入大学赞助的俱乐部并积极参与。参与俱乐部或活动将帮助您培养人际交往能力，让您有机会学习和实践领导技能，并为您的简历增色不少。
人工智能
学科选修课（18 个学分），从以下每个列表中至少选修 6 个学分 列表 A： ARIN7014 高级数值分析主题（6 个学分） ARIN7015 人工智能和机器学习主题（6 个学分） MATH7224 高级概率论主题（6 个学分） MATH7502 应用离散数学主题（6 个学分） MATH7503 高级优化主题（6 个学分） 列表 B： STAT6011 计算统计和贝叶斯学习（6 个学分） STAT7008 数据科学编程（6 个学分） STAT8020 量化策略和算法交易（6 个学分） STAT8021 大数据分析（6 个学分） 列表 C： COMP7308 无人系统简介（6 个学分） COMP7309 量子计算和人工智能（6 个学分） COMP7409 交易和金融中的机器学习（6 个学分） COMP7502 图像处理和计算机视觉（6个学分） ARIN7017 人工智能和数据科学中的法律问题（6个学分）
计算机科学与工程（AI）
4CAI2-01：离散数学结构 学分：3 满分：100（IA：30，ETE：70） 3L+0T+0P 期末考试：3 小时 SN 内容 小时 1 简介：课程目标、范围和结果。 1 2 集合论：集合的定义、可数集和不可数集、集合运算、集合划分、基数（包含-排斥和加法原理）维恩图、集合上一些一般恒等式的证明。关系：定义、关系类型、关系组合、关系的图形表示、等价关系、偏序关系、作业调度问题。函数：定义、函数类型、一对一、入函数和到函数、反函数、函数组合、递归定义函数、鸽巢原理。定理证明技术：数学归纳法、矛盾证明。函数组合。鸽巢原理和广义鸽巢原理。
ICAIAME-2022-Accepted-Abstracts-E-Book.pdf
会议范围/主题（不限于）：工程问题：• 机器学习应用 • 深度学习应用 • 智能优化解决方案 • 机器人/软机器人和控制应用 • 基于混合系统的解决方案 • 智能解决方案的算法设计 • 图像/信号处理支持的智能解决方案 • 面向数据处理的智能解决方案 • 网络安全智能解决方案 • 网络关键基础设施中的实时应用 • 基于智能系统的安全协议 • 入侵检测/预防系统中的智能解决方案 • 预测和诊断应用 • 线性代数及其应用 • 数值分析 • 微分方程及其应用 • 概率与统计 • 密码学 • 运筹学与优化 • 离散数学与控制 • 非线性动力系统与混沌 • 一般工程应用 • 一般拓扑 • 数论 • 代数分析 • 应用数学与近似理论 • 数学建模与优化 • 土木工程中的智能解决方案 • 图论 • 运动学 • 密码学
课程与教学大纲（2023-2024 学年）
课程核心 CBS1003 数据结构与算法 ETL 2 0 2 0 3 CBS1004 计算机体系结构与组织 ETL 2 0 2 0 3 CBS1005 软件工程方法 ETL 2 0 2 0 3 CBS1006 操作系统原理 ETL 2 0 2 0 3 CBS1007 数据库系统 ETL 2 0 2 0 3 CBS1008 运筹学 ETL 2 0 2 0 3 CBS1009 计算统计学 ETL 2 0 2 0 3 CBS2002 形式语言与自动机理论 TH 3 0 0 0 3 CBS2003 设计思维 ETL 2 0 2 0 3 CBS3001 计算机网络 ETL 2 0 2 0 3 CBS3002 信息安全 ETL 2 0 2 0 3 CBS3003 算法设计与分析 ETL 2 0 2 0 3 CBS3004 人工智能 ETL 2 0 2 0 3 CBS3011 软件应用程序可用性设计 ETL 2 0 2 0 3 CBS3012 IT 项目管理 ETL 2 0 2 0 3 EEE1001 基础电气和电子工程 ETL 2 0 2 0 3 MAT1004 离散数学 TH 3 0 0 0 3 MAT2004 线性代数 TH 3 1 0 0 4 MAT2005 数据科学和统计建模 ETL 2 0 2 0 3 MGT1064 财务和成本会计 TH 3 0 0 0 3 MGT1065 管理学基础 TH 2 0 0 0 2 MGT2002 市场研究与市场营销管理 TH 3 0 0 0 3 MGT2003 财务管理 TH 3 0 0 0 3
课程与教学大纲（2021-2022 学年）
课程核心 CBS1003 数据结构与算法 ETL 2 0 2 0 3 CBS1004 计算机体系结构与组织 ETL 2 0 2 0 3 CBS1005 软件工程方法 ETL 2 0 2 0 3 CBS1006 操作系统原理 ETL 2 0 2 0 3 CBS1007 数据库系统 ETL 2 0 2 0 3 CBS1008 运筹学 ETL 2 0 2 0 3 CBS1009 计算统计学 ETL 2 0 2 0 3 CBS2002 形式语言与自动机理论 TH 3 0 0 0 3 CBS2003 设计思维 ETL 2 0 2 0 3 CBS3001 计算机网络 ETL 2 0 2 0 3 CBS3002 信息安全 ETL 2 0 2 0 3 CBS3003 算法设计与分析 ETL 2 0 2 0 3 CBS3004 人工智能 ETL 2 0 2 0 3 CBS3011 软件应用程序可用性设计 ETL 2 0 2 0 3 CBS3012 IT 项目管理 ETL 2 0 2 0 3 EEE1001 基础电气和电子工程 ETL 2 0 2 0 3 MAT1004 离散数学 TH 3 0 0 0 3 MAT2004 线性代数 TH 3 1 0 0 4 MAT2005 数据科学和统计建模 ETL 2 0 2 0 3 MGT1064 财务和成本会计 TH 3 0 0 0 3 MGT1065 管理学基础 TH 2 0 0 0 2 MGT2002 市场研究与市场营销管理 TH 3 0 0 0 3 MGT2003 财务管理 TH 3 0 0 0 3
人工智能
学科选修课（18 个学分），从以下每个列表中至少选修 6 个学分 列表 A： ARIN7014 高级数值分析主题（6 个学分） ARIN7015 人工智能和机器学习主题（6 个学分） MATH7224 高级概率论主题（6 个学分） MATH7502 应用离散数学主题（6 个学分） MATH7503 高级优化主题（6 个学分） 列表 B： STAT6011 计算统计和贝叶斯学习（6 个学分） STAT7008 数据科学编程（6 个学分） STAT8020 量化策略和算法交易（6 个学分） STAT8021 大数据分析（6 个学分） 列表 C： COMP7308 无人系统简介（6 个学分） COMP7309 量子计算和人工智能（6 个学分） COMP7409 交易和金融中的机器学习（6 个学分） COMP7502 图像处理和计算机视觉（6个学分） ARIN7017 人工智能和数据科学中的法律问题（6个学分）
课程和教学大纲
学期 - 三ii课程代码课程l t p信用1 CS3BS04离散数学3 0 3 2 CS3CO28数据通信3 0 3 3 3 3 CS3CO30面向对象的编程3 0 2 4 4 4 4 CS3CO31数据结构3 0 2 4 5 4 5 CS3CO32 CS3CO32 JAVA编程2 0 2 3 6 CS3CO 3 6 CS3CO 3 0 0 0 0 0 0 4 7 4 7 3 0 3 0 4 7 CCS 3 0 3 0 3 0 3 0 4. 3 0. 3 0. 3 0. 3 0. 3 0. 3 0 4 7 CCS 3 0 3 0 3 0 3 0 4 7 CCS 3 0 3 0 4 7 C. 8 EN3NG03软技能-I 2 0 0 2总计22 0 8 26总触点时间30学期 - IV Sr.号Course Code Courses L T P Credit 1 CS3CO35 Microprocessor and Interfacing 3 0 2 4 2 CS3CO37 Advanced Java Programming 2 0 2 3 3 CS3CO39 Database Management Systems 3 0 2 4 4 CS3CO46 Theory of Computation 3 0 0 3 5 CS3CO47 Operating Systems 4 0 2 5 6 CS3ELXX Elective-1 3 0 2 4 7 EN3NG10 Soft技能-II 2 0 0 2总计20 0 10 25总触点小时30
软件工程师实习生 - 麻烦aluaa
教育南达科他州立大学，布鲁金斯SD计算机科学科学学士学位预期毕业：2026年5月：数据结构，数据库管理系统，面向对象的编程，软件工程，软件工程，软件项目管理计算机架构，操作系统，操作系统，离散数学技能编程和抄写： Scripting AI & Machine Learning: TensorFlow (Basics), Scikit-learn (Basics), Stable Diffusion, Ollama, Google AI Studio, OpenCV, Pandas, NumPy Software & Development Tools: Visual Studio, VS Code, Linux, Docker, Git, GitHub, Jupiter Notebooks, PowerShell, Quartus Prime, PgAdmin Web & Application Development: .NET, Django, RESTful APIs, UI/UX Design, Figma, Cloudflare, HTML, CSS, Chrome DevTools Databases & Data Management: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Data Analytics, Data Visualization Additional Skills: Agile/Scrum, Cybersecurity Basics, Microsoft Office, Slack, Teams, Customer Service PROJECTS Diabetes Prediction System [ GitHub Repository ] January 2025教育南达科他州立大学，布鲁金斯SD计算机科学科学学士学位预期毕业：2026年5月：数据结构，数据库管理系统，面向对象的编程，软件工程，软件工程，软件项目管理计算机架构，操作系统，操作系统，离散数学技能编程和抄写： Scripting AI & Machine Learning: TensorFlow (Basics), Scikit-learn (Basics), Stable Diffusion, Ollama, Google AI Studio, OpenCV, Pandas, NumPy Software & Development Tools: Visual Studio, VS Code, Linux, Docker, Git, GitHub, Jupiter Notebooks, PowerShell, Quartus Prime, PgAdmin Web & Application Development: .NET, Django, RESTful APIs, UI/UX Design, Figma, Cloudflare, HTML, CSS, Chrome DevTools Databases & Data Management: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Data Analytics, Data Visualization Additional Skills: Agile/Scrum, Cybersecurity Basics, Microsoft Office, Slack, Teams, Customer Service PROJECTS Diabetes Prediction System [ GitHub Repository ] January 2025
心脏左心室中涡旋结构的拓扑识别| Siam关于成像科学的日记|卷。 16，第3号|工业和应用数学学会
摘要。心脏左心室（LV）内部的涡流血流结构在从心脏到器官的有效血液供应中起着至关重要的作用。最近的医学成像和计算技术进步为超声心动图和心脏MRI中的血流可视化工具带来了。但是，由于流动非常不稳定和动荡，因此仍然很少有工具可以精确捕获涡流结构。由于涡流流量力对心脏病中心脏功能的预后的重要性，因此在医学科学中识别涡流流结构而没有歧义的情况。在本文中，我们提出了一种数学方法来描述带有符号图表达式的二维（2D）流的拓扑特征，称为COT表示。由于心脏收缩并在短时间内反复放松，因此沿该运动边界的瞬时血流模式将作为源/水槽结构出现。这意味着该流量无法满足2D流的前面拓扑分类理论中假定的滑移条件[T. Sakajo和T. Yokoyama，Ima J. Appl。数学。，83（2018），pp。380--411]，[T。 Sakajo和Y. Yokoyama，离散数学。 算法应用，15（2023），2250143]。 因此，我们通过引入一个名为n-划合的SS addle的简化奇异点，建立了一种新的拓扑分类理论和一种适用于具有运动边界条件的血流的算法。380--411]，[T。 Sakajo和Y. Yokoyama，离散数学。算法应用，15（2023），2250143]。因此，我们通过引入一个名为n-划合的SS addle的简化奇异点，建立了一种新的拓扑分类理论和一种适用于具有运动边界条件的血流的算法。将理论应用于可视化工具获得的2D血流模式，我们成功地将涡流结构识别为拓扑涡流结构。这实现了一种新的进化处理，表征了健康的血流模式以及患病心脏中效率低下的模式。