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Changwoon ChoiChangwoon Choi
1。Jaeah Lee，Changwoon Choi，Young Min Kim和Jaesik Park，Livestroke：CVPR中的视频中抽象3D动作（2025）。2。gwangtak bae *，Changwoon Choi *，Hyeongjun Heo，Sang Min Kim和Young Min Kim，I2-Slam：ECCV中强大的影像现实主义密度大满贯的反倒成像过程（2024）。3。Changwoon Choi，Jaeah Lee，Jaesik Park和Young Min Kim，3Doodle：Siggraph（ACM TOG）（2024）中的3D笔触的物体的紧凑型抽象。4。sang赢得了Im*，Dongsu Zhang*，Jeong Hyun Han，Ryeong Myeong Kim，Changwoon Choi，Young Min Kim **和Ki Tae Nam **，研究了使用生成的细胞自动机研究金的性形态，在自然材料中（2024）。5。Changwoon Choi *，Juhyeon Kim *和Young Min Kim，IBL-NERF：Pacific Graphics（计算机图形论坛）（2023）中的神经辐射场的基于图像的照明公式。6。Sang Min Kim，Changwoon Choi，Hyeongjun Heo和Young Min Kim，在Pacific Graphics（计算机图形论坛）（2023年）中，适用于健壮的小说合成的色彩转换模块（2023年）。7。Junho Kim，Changwoon Choi，Hojun Jang和Young Min Kim，LDL：ICCV中的全景定位的线距离功能（2023）。8。Changwoon Choi，Sang Min Kim和Young Min Kim，CVPR（2023）的平衡球形网格，用于以中心的视图合成。9。Junho Kim，Hojun Jang，Changwoon Choi和Young Min Kim，CPO：将强大的Panorama更改为ECCV（2022）的Point Cloud Netization。10。11。12。（ *同样贡献。）语言和技能Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Inbum Park和Young Min Kim，ICLR的概率隐式现场完成（2022年，Spotlight）。 Junho Kim，Changwoon Choi，Hojun Jang和Young Min Kim，Piccolo：ICCV（2021）的Point Cloud-point以云为中心的OM-中性定位。 Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Jeonghwan Kim和Young Min Kim在ICLR（2021）中学习具有生成性蜂窝自动机的3D形状。Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Inbum Park和Young Min Kim，ICLR的概率隐式现场完成（2022年，Spotlight）。Junho Kim，Changwoon Choi，Hojun Jang和Young Min Kim，Piccolo：ICCV（2021）的Point Cloud-point以云为中心的OM-中性定位。Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Jeonghwan Kim和Young Min Kim在ICLR（2021）中学习具有生成性蜂窝自动机的3D形状。Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Jeonghwan Kim和Young Min Kim在ICLR（2021）中学习具有生成性蜂窝自动机的3D形状。
基于交易和投资与传统方法
本研究论文介绍了人工智能在交易和投资中的应用、混沌和自动机理论、基于人工智能的在线交易平台、TEDx 演讲以及对软件工程师的采访。对上述材料的分析表明，传统的交易方法需要花费大量时间来收集数据并通过分析数据制定策略，这非常耗时。虽然人工智能交易系统的开发成本很高，但一旦建立，它可以探索大量数据并产生更多更好的结果，例如快速挑选股票。
Microsoft Azure Sentinel的总经济影响™
信息安全负责人面临着一项具有挑战性的任务：面对日益复杂的情况，提供一致可靠的安全性，越来越多样化的攻击表面，越来越多的警报量以及越来越复杂且难以检测的网络攻击。转向基于云的安全信息和事件管理（SIEM）解决方案，使组织可以使用自动机功能来协助其安全操作团队和高级AI/机器学习（ML）功能来检测高级威胁。Microsoft委托Forrester咨询到
一量子量子有限状态使用控制语言
最重要的是，几个令人印象深刻的理论结果，即Shor和Grover的算法[1，2]，最重要的是探讨了量子对经典计算范式的潜力，并激发了巨大的努力来实际构建量子计算设备。从后一个角度来看，尤其是在光子学领域（例如，参见[3-9]）和冷凝物理物理学（例如，参见，例如[10-15]），已经对工程师的基本量子组件（例如Qubits，Quantum Gates和Quantum Gates和Quantum communitalum communitalum communitalum communication and量子）做出了相关步骤。从物理上实现的角度来看，具有“小”和专用的量子组件的混合计算体系结构，已被证明是与经典的计算环境相结合并与经典计算环境合作的。为了精确评估其计算能力并强调采用量子硬件的各种优势，文献中已经提出了具有有限限度（恒定的，不取决于输入长度）的混合体系结构的几种理论模型。除其他外，我们回想起具有开放时间演化[16]，具有量子和经典状态的QFA [17-20]的量子有限自动机（QFA s），以及半量子的状态自动机[21 - 23]。在本文中，我们关注[24，25]中引入的控制语言（QFC S）的QFA的混合模型。从架构的角度来看，QFC A包含：
Shadi Sheikhfaal – - 计算机架构实验室
{ 导师：Keivan Navi 教授 { 论文：利用量子点细胞自动机设计纳米级高效时序电路 { 选修课程：高级 VLSI、高级计算机架构、算术处理器、测试和可测试性设计、高级网络 2008–2012 计算机工程学士，硬件，伊朗伊斯兰共和国航空航天大学阿尔达比勒分校。{ 导师：Mehdi Effiatparvar 博士 { 论文：计算方法 { 选修课程：机器语言和系统编程、数字电子学、信号与系统、微处理器、VLSI 电路设计、接口电路设计、高级编程
Corso问题的教学大纲和…
更大的希尔伯特空间教堂：Stinespring扩张定理和Choi-Jamiolkowsky同构。量子信息处理：估计，歧视，断层扫描，克隆和传送。多轮协议和量子策略：量子操作和量子梳子网络，优化问题和半决赛编程，完全量子机器学习。量子细胞自动机和量子步行：基本定义，结构定理，应用，实验实现。张量网络：基本定义，用于许多身体系统的量子模拟应用（矩阵产品状态状态和密度矩阵ren效率组）。
学术课程
4.专业核心课程（C） 课程 学时/周 代码 名称 LTPC 18CSC201J 数据结构与算法 3 0 2 4 18CSC202J 面向对象设计与程序设计 3 0 2 4 18CSC203J 计算机组织与体系结构 3 0 2 4 18CSC204J 算法设计与分析 3 0 2 4 18CSC205J 操作系统 3 0 2 4 18CSC206J 软件工程与项目管理 3 0 2 4 18CSC207J 高级程序设计实践 3 0 2 4 18CSC301T 形式语言与自动机 3 0 0 3 18CSC302J 计算机网络 3 0 2 4 18CSC303J 数据库管理系统 3 0 2 4 18CSC304J编译器设计 3 0 2 4 18CSC305J 人工智能 3 0 2 4 18CSC350T 理解 0 1 0 1 18CSC208L 竞技职业技能-I 0 0 2 1 18CSC306L 竞技职业技能-II 0 0 2 1 18CSC307L 竞技职业技能-III 0 0 2 1 总学习学分 51
利用简单的交互进行复杂的学习
细胞自动机 (CA) 是数学的一个分支，它探索控制自主单元（称为细胞）行为的简单规则如何导致复杂的突发模式。计算领域的先驱约翰·冯·诺依曼在 CA 的发展中发挥了重要作用。尽管冯·诺依曼以现代计算机的基础架构（“冯·诺依曼架构”）而闻名，但他晚年对 CA 着迷不已。他死后出版的著作《计算机与大脑》深入探讨了他对简单、分散的规则如何产生类似于生物过程的智能行为的思考。
