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World File Search System结构化编程
编程和编码课程
BIOS 6640 R用于数据科学3.0 Cr。限制：以可变术语和年份提供。仅针对以下课程之一给出：BIOS 6640或EPID 6605 R中的统计编程，包括数据管理，订阅，循环，循环，功能，软件包，图形。将涵盖可再现研究的概念和方法，以及计算密集的统计方法。这些方法用于分析数据并提出结果。BIOS 6642 Python编程简介3.0 Cr。限制：以可变术语和年份提供。仅给本课程或BIOS 6682的信用。使用Python进行编程的第一门课程涵盖了诸如变量，数据类型，迭代，控制，输入/输出以及功能以及高级概念（例如面向对象的编程）等基本概念。可以使用与统计相关的示例，作业和项目。BIOS 6644实用数据争吵2.0 Cr。限制：提供的变量条款和年。数据争吵是将数据转化为对科学有用的格式的过程。本课程将为学生提供各种各样的工具，策略和实践，这些工具，策略和实践可以大大减轻痛苦，并浪费时间通常与争吵有关，以及如何利用所有人可用的无数免费资源。BIOS 6660使用R和Bioconductor 3.0 Cr对基因组数据进行分析。PREREQ/COREQ：BIOS 6602或BIOS 6612，或教师同意。限制：以可变术语和年份提供。BIOS 7747生物医学应用机器学习3.0 Cr。本课程为学生提供了使用统计软件R和BioConductor解决现实生活生物学问题的经验。学生将与参与的研究人员和临床医生在基因组学数据的案例研究中进行沟通。PREREQ：生物统计学方法（例如BIOS 6611，BIOS 6612），线性代数（例如数学3191）和Python编程（例如BIOS 6642），或指导老师的许可。限制：以可变术语和年份提供。本课程适用于MS和博士生。无监督和监督的机器学习方法的理论背景及其在生物医学问题解决方案中的应用。除了了解方法论细节外，学生还将学习如何在Python中使用和应用机器学习方法并提高其编码能力。BIOS 7719信息可视化3.0 Cr。与CPBS 7719交叉上市。PREREQ：BIOS 6611和BIOS 6612或教师许可。使用适合开发交互式可视化的语言进行熟练编码。限制：以可变术语和年份提供。信息可视化研究用于分析抽象数据的交互式可视化技术。本课程介绍了在各种生物学和生物医学领域中应用的设计，开发和验证方法。
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分析师分配 Tony Wang 信息技术 15.90% Chris Graff 通讯服务 11.05 Ken W. Allen 信息技术 8.96 Jeff Holford 医疗保健 4.90 Gregory Locraft 金融 3.96 Kate Hobbs 医疗保健 3.92 Steve Strycula 必需消费品 3.88 Nina Gupta 金融 3.55 Josepha Kaufman 非必需消费品 3.25 Ari Weisband 金融 3.17 Jill Jortner 医疗保健 2.91 Daniel Shear 通讯服务 2.85 Stephanie Beebe 信息技术 2.26 Vineet S. Khanna 公用事业 2.15 Lee Sandquist 非必需消费品 2.13 Melanie A. Rizzo 工业和商业服务 1.95 Dante Pearson 金融 1.84 Karim Laib 金融 1.73 Jason Adams 工业和商业服务 1.71 Ross MacMillan 信息技术 1.61 Priyar Maniar 能源 1.56 Dhiren Shah 工业和商业服务 1.53 Dinesh Aravindhan 工业和商业服务 1.39 Jason Leblang 工业和商业服务 1.34 Ziad Bakri 医疗保健 1.12 Gregory Korondi 房地产 0.80 Preeta Ragavan 房地产 0.50 Teddy Oaks Financials 0.44
负责任的人工智能：结构化文献综述
摘要。我们的研究致力于推进负责任的人工智能 (AI) 概念，这一主题在欧盟政策讨论中越来越重要。欧盟最近发布了几份出版物，强调信任人工智能的必要性，强调人工智能既是有益的工具，也是潜在的武器。这种二分法凸显了国际监管的迫切需要。同时，需要有框架来指导公司进行人工智能开发，确保遵守此类法规。我们的研究旨在帮助立法者和机器学习从业者驾驭不断变化的人工智能监管格局，确定未来关注的重点领域。本文介绍了一个全面的、据我们所知的第一个统一的负责任人工智能定义。通过结构化的文献综述，我们阐明了目前对负责任人工智能的理解。根据这一分析，我们提出了一种以这一概念为中心的未来框架的开发方法。我们的研究结果主张以人为本的负责任人工智能方法。这种方法涵盖了人工智能方法的实施，重点强调道德、模型可解释性以及隐私、安全和信任的支柱。
“非结构化”决策过程的结构
组织如何进行“非结构化”、“战略性”决策？管理过程的研究人员很少关注此类决策，而是更愿意专注于日常运营决策，这些决策更容易进行精确描述和定量分析。因此，管理科学的规范模型对组织中下层的日常工作产生了重大影响，而对高层几乎没有影响。但组织的顶层最需要更好的决策方法；管理科学家对运营决策的过度关注很可能导致组织更有效地采取不适当的行动方针。尽管有大量关于战略决策技术的规范文献，例如战略规划、企业模型、成本效益分析，但对其应用的实证研究表明，这些技术往往对组织的决策行为没有产生太大影响（Grinyer 和 Norburn 1975、Hall 1973、Whitehead 1968）。这些技术无法应对战略层面的复杂过程，而人们对这一过程知之甚少。本文将决策定义为对行动的具体承诺（通常是资源承诺），将决策过程定义为一组行动和动态因素，从确定行动刺激开始，到对行动的具体承诺结束。非结构化是指尚未以完全相同的形式遇到的决策过程，并且组织中不存在预定的明确有序响应集。战略性仅仅意味着重要，就所采取的行动、投入的资源或树立的先例而言。本文使用实证研究提出了一个描述非结构化战略决策过程的基本框架。建议的框架体现了我们自己对 25 个此类决策过程的研究结果，以及已发表的实证研究的证据。