XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System编程语言
最低核心学科领域：机械工程
- 典型主题：机器学习的概率、统计和线性代数；深度学习：神经网络和卷积神经网络（CNN）；强化学习和机器人技术；特征工程和选择；模型选择和评估；机器学习的 Python 和 R 编程语言；机器学习的数据可视化；机器学习中的道德考虑和偏见；机器学习在工程中的实际应用。
DNA/DNR-AI-217
软件，提供了一个全面，易于使用的API，该API支持所有流行的操作系统，包括Windows，Linux和大多数实时操作系统，例如QNX，Intime，VXWorks等。此外，UEIDAQ框架（甚至更高级别的Windows驱动程序）完全支持那些在许多流行的Windows编程语言中创建应用程序的人，以及数据采集软件包，例如LabView和Matlab/simulink。
使用 Python 从头进行数据分析：分步指南
AI Sciences Books 使用 Python 和 R 等计算机科学编程语言探索人工智能和数据科学的各个方面。我们的书籍可能是最适合初学者的书籍；对于任何想要从头开始学习人工智能和数据科学的人来说，它都是循序渐进的指南。它将帮助您打下坚实的基础，并让您轻松学习任何其他高级课程。
用黑色蛋白质计算量子计算：课程目标
量子计算机。编译是将一个量子程序转换为另一个量子程序的过程，并且是我们如何获得量子计算机来计算的过程。○代码：量子编程语言允许软件的快速开发在量子计算机上运行解决问题的算法。学生从组装级编程的基础知识开始。○量子优化：当今的量子计算机可能是
量子程序中的错误修复综合研究
摘要：随着量子编程的发展，越来越多的量子编程语言被开发出来。因此，调试和测试量子程序变得越来越重要。虽然经典程序中的错误修复已经取得了长足的进步，但对量子程序的研究仍然不足。为此，本文对量子程序中的错误修复进行了全面的研究。我们从四种流行的量子编程语言（Qiskit、Cirq、Q#和ProjectQ）中收集并研究了96个现实世界中的错误及其修复。我们的研究表明，量子程序中的错误很大一部分（超过80%）是量子特有的错误，这需要在错误修复领域进行进一步的研究。我们还总结和扩展了量子程序中的错误模式，并细分了最关键的部分——与数学相关的错误，使其更适用于量子程序的研究。我们的研究结果总结了量子程序中错误的特点，并为研究测试和调试量子程序提供了基础。索引词——错误修复、量子软件测试、量子程序调试、实证研究
4。MBA计算机应用程序中的应用程序
目录单位标题页编号单元1介绍计算机01-10单元2计算机接口11-20单元3号系统21-28单元4计算机存储器29-35单元5计算机硬件36-42单元6编程语言43-51单元7软件52-57单元8操作系统88-63单位58-63 2007 103-110单元14 MS Excel 2007 111-120参考文献121
佛蒙特大学 – 植物生物学 (PBIO)
PBIO 3940. 生态系统建模。3 学分。涵盖用于建模生态和环境系统的方法，重点是系统动力学和基于代理的建模。探索生态系统的复杂性，包括系统组件之间的突发特性和反馈。利用系统动力学软件 Stella 和基于代理的编程语言 Netlogo。先决条件：BCOR 2100 或 NR 2030 或生态学和/或进化论的同等中级课程。
