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World File Search System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。
DCMA 手册 4503-02 编程
1.1. 适用性。本公告适用于所有 DCMA 活动，除非上级法规、政策、指导或协议优先。1.2. 政策。DCMA 的政策是：a. 建立并实施编程流程，作为规划、编程、预算和执行 (PPBE) 流程编程阶段的一部分，该流程由国防部指令 (DoDD) 7045.14“规划、编程、预算和执行流程 (PPBE)”概述和要求。b. 制定符合规划指导、编程指导和财政指导的拟议计划。c. 在财政约束范围内为国防部提供最有效的兵力、设备、人力和支持组合。d. 根据与战略目标、目的和计划相关的任务变化，实施反映机构领导层经过验证、优先排序和批准的要求的编程变更。e.根据（IAW）联邦法规、法规、国防部指令 7045.14 和其他年度指导方针，维护数据并防止未经授权披露敏感的决策前信息，并强制使用秘密互联网协议路由器网络 (SIPRNet)，在公开发布部门原始数据和相关决策之前保护这些数据和信息。f. 以安全、高效、有效和合乎道德的方式执行本手册。
课程名称：DS-201，人工智能编程
本课程旨在让学生全面了解人工智能编程的基础知识，以及将人工智能技术和方法应用于实际问题的实践经验。课程重点是动手编程和项目工作，以及批判性思维和解决问题的技能。课程结束时，学生将掌握在人工智能领域进一步学习和职业所需的技能和知识。
自我编程人工智能 美国
大规模语言模型的最新进展使得以前难以解决的计算机编程任务取得了突破。元学习和神经架构搜索方面的前期工作已在各个任务领域取得了巨大成功，催生了无数种方法，用于算法优化深度学习模型的设计和学习动态。在这些研究领域的交叉点上，我们实现了一个能够修改自身源代码的代码生成语言模型。自人工智能诞生以来，自编程人工智能算法就一直备受关注。尽管已经提出了各种广义自编程人工智能的理论公式，但迄今为止，在现实世界的计算约束下，还没有成功实现过这样的系统。通过将基于人工智能的代码生成应用于人工智能本身，我们开发并通过实验验证了自编程人工智能系统的第一个实际实现。我们通过经验表明，使用代码生成模型实现的自编程人工智能可以成功修改其自身源代码以提高性能，并编程子模型来执行辅助任务。我们的模型可以自我修改各种属性，包括模型架构、计算能力和学习动态。
通过数字密度编程商业模式
理解数字密度的力量 物联网并非昙花一现。它代表着某种重大意义：能够远程访问组织和个人以及事物生成的数据（无论它们的物理位置如何），并在它们之间进行有意义的交互。从这个意义上说，互联数据成为物理实体本身的抽象，可以远程观察、监控和/或控制。 在过去的 25 年里，一波又一波的数字技术推动了互联网连接的稳步增长，并为价值创造提供了新的机会。20 世纪 90 年代，所有人的目光都集中在万维网上，它让消费者能够购买过去只能在商店内购买到的商品和服务。从那时起，科技行业以惊人的速度发展，引入了一系列新概念 — — 从社交媒体、Web 2.0、移动性和大数据到云计算、虚拟现实、机器人和人工智能。倾向于将每项技术创新视为孤立现象，这让高管难以把握其商业潜力。然而，所有这些技术都是数字密度这一总体概念的体现。数字密度是连接的组织、人员和事物数量的函数。自第一部智能手机问世以来仅十年，这些连接现在已达数十亿。为了更好地理解数字密度的力量，让我们首先研究它的两个基本组成部分——连接和数据——两者都是