植物育种是农业的关键组成部分,因为它允许开发具有提高特征的作物品种,例如较高的产量,对疾病的抵抗力和更好的营养含量。传统的植物育种方法长期以来一直采用通过从各种植物中选择理想的特征并杂交来实现这些目标。然而,随着生物技术和分子生物学方面的快速发展,已经开发出新的方法来加速繁殖过程并增强作物的遗传多样性。在这些方法中,基于诱变的植物育种和基因组工程已经成为具有特定,有益特征的作物的强大工具。这些技术彻底改变了植物育种的方式,并在农业中提供了广泛的应用。
一、丰富的数学、物理、科学与工程知识,以及实际运用的能力。 二、设计实验、执行实验、分析数据及归纳结果的能力。 三、执行电机工程实务所需理论、方法、技术及使用相关软硬体工具之能力。 四、电机工程系统、模组、元件或制程之设计能力。 五、团队合作所需之组织、沟通及协调的能力。 六、发掘问题、分析问题及处理问题的能力。 七、掌握科技趋势,并了解科技对人类、环境、社会及全球的影响。 八、理解专业伦理及社会责任。 九、专业的外语能力及与国际社群互动的能力。
09:30 ~ 09:45 Germar Hoffmann Sunao Shimizu Yu-Wei Chen Ravish Kumar Jain YingLin Li Yu Hung Lin JaYil Lee Yan-Ru Chen Chan-Ching Lien Saikat Karmakar Po-Feng Wu Amar Aryan Chen-Kang Huang Hsin-Yeh Wu Chin-Chia Wu Anli Tsai
课程为学生提供了理论知识和能源收集,存储,保护和能源经济学主题的广泛曝光。它还通过环境监测,低碳技术,波浪能收集,自动太阳能跟踪器,光伏设备,固态照明等方面的各种项目和实验提供动手培训经验。该计划还积极寻求相关行业,研究机构,组织以及与我们学生现有的本地/国际联系的实习机会,以使他们在职业生涯中更具竞争力。
2。R. S. Sutton和A. G. Barto,增强学习:介绍,第二版,2018年11月R. S. Sutton和A. G. Barto,增强学习:介绍,第二版,2018年11月
机器学习允许计算系统通过从观察到的数据中积累的经验自适应地提高其性能。本课程介绍了学习理论的基础知识,学习算法的设计和分析以及机器学习的某些应用。
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