1. 量子力学 1.1. 斯特恩·格拉赫 1.2. 马赫-曾德干涉仪 1.3. 量子力学的假设 1.4. 薛定谔方程 1.5. X、P 交换子和海森堡原理 1.6. EV 炸弹 2. 量子计算 2.1. 单量子比特系统 2.1.1. 什么是量子比特 2.1.2. 叠加 2.1.3. 布雷克特符号和极坐标形式 2.1.3.1. 状态向量形式 2.1.3.2. 概率幅 (玻恩规则) [附证明] 2.1.4. 布洛赫球和二维平面 2.2. 测量 I: 2.2.1. 测量假设 - 测量时状态崩溃 2.2.2. 统计测量 2.2.2.1 QC 作为概率分布 2.2.2.2. 来自采样的概率 2.3. 单量子比特门 2.3.1. 旋转-计算-旋转 2.3.2. 幺正门计算 2.3.3. 泡利旋转的普遍性 2.4. 多量子比特系统 I: 2.4.1. 通过张量积实现多量子比特叠加。 2.4.2. 多量子比特门 2.4.2.1. 本机(CNOT) 2.4.2.2. 单量子比特门组合 2.4.2.3. 泡利 + CNOT 普遍性 2.4.3. 德意志-琼扎实验 2.4.4. 无克隆定理 2.5. 纠缠 2.5.1. 贝尔态 2.5.2. 密度矩阵 2.5.3. 混合态 2.5.4.量子隐形传态 2.6. 测量 II: 2.6.1. 量子算子 2.6.2. 射影测量
将别人的作品转向其他人•在不给予信贷的情况下复制单词或想法未能在报价标记中添加报价给出有关报价来源的不正确信息更改单词而不得复制源句的句子而不给出信用给予信用不给您的源头复制如此多的单词或概念,无论您是构成您的工作,无论您是构成您的工作,无论您是在您的工作中,无论您是不属于您的工作窃是非常严重的罪行,将受到大学纪律委员会的相应惩罚。 避免意外窃的最佳方法是在寻求其他资源的帮助之前独自工作。 vii。 作弊作弊的描述非常广泛,可以总结为“不诚实的表演”。 一些可以认为是作弊的事情如下:将别人的作品转向其他人•在不给予信贷的情况下复制单词或想法未能在报价标记中添加报价给出有关报价来源的不正确信息更改单词而不得复制源句的句子而不给出信用给予信用不给您的源头复制如此多的单词或概念,无论您是构成您的工作,无论您是构成您的工作,无论您是在您的工作中,无论您是不属于您的工作窃是非常严重的罪行,将受到大学纪律委员会的相应惩罚。避免意外窃的最佳方法是在寻求其他资源的帮助之前独自工作。vii。作弊作弊的描述非常广泛,可以总结为“不诚实的表演”。一些可以认为是作弊的事情如下:
第一单元:研究方法简介:研究的定义、研究人员的素质、研究问题的组成部分、科学研究中的各个步骤:假设、研究目的、研究设计、文献检索实验设计和规划、时间安排:目的和目标、预期结果、要采用的方法、为实现目的和目标而进行的实验规划、研究工作可重复性的重要性。数据收集:数据来源:原始数据、次要数据;实验的抽样优点和缺点、程序和控制观察、抽样误差 - I 型错误 - II 型错误。数据统计分析和拟合:统计学简介 - 概率、均值估计和属性;卡方检验、属性关联 -t 检验 - 标准差 - 变异系数。相关和回归分析。统计软件包介绍,绘制图表使用计算机进行研究:使用网络进行文献调查,处理搜索引擎准备演示文稿:i)研究论文:使用文字处理软件 MS
如果您有任何需要学术调整的情况,例如身体或学习障碍,请在课程开始的第一周内通知我,我会尽力满足您的需求。但是,要获得官方的残疾相关学术调整和/或辅助工具,残疾学生还必须尽快联系残疾资源和教育服务 (DRES)。要联系 DRES,您可以访问 1207 S. Oak St., Champaign,拨打 333-4603,发送电子邮件至 dthe isability@illinois.edu 或访问 DRES 网站。如果您担心自己患有与残疾相关的疾病,并且会影响您的学业进步,校园内有学术筛查预约,可以通过访问 DRES 网站并选择页面底部的“注册学术筛查”来帮助诊断之前未确诊的残疾。
课程从尼泊尔经商的概念和流程开始,详细介绍了尼泊尔经商指数和经商实践。经商便利性涵盖了广泛的指标,例如:开办企业、办理建筑许可、获得电力、登记财产、获得信贷、保护少数股权、纳税、跨境贸易、执行合同、解决破产。课程还纳入了调查要素、工具开发和报告准备。
未经我书面明确许可,不得在线或与课外任何人共享本课程中使用的任何材料,包括但不限于讲义、视频、评估(测验、考试、论文、项目、家庭作业)、课堂材料、复习表和其他问题集。未经授权共享材料可能会助长作弊行为。大学了解用于共享材料的网站,任何与您相关的在线材料或任何疑似未经授权共享材料的行为都将报告给学生主任办公室的学生行为和学术诚信部门。这些报告可能导致启动学生行为流程,并包括对学术不端行为的指控,可能导致制裁,包括影响成绩。
成功完成本课程后,学生将能够:• SLO1:学生将能够使用服务器实现预处理和清理大数据• SLO2:学生将能够实现最先进的机器学习和深度学习模型• SLO3:学生将能够根据上下文解释模型结果• SLO4:学生将能够理解预处理、维度的高级方法
课程描述人工智能探索及其在学校的实际应用通过演示、实际使用示例、实施工具和资源以及互动活动向您介绍人工智能 (AI) 领域及其在 K-12 环境中的应用。本课程重点介绍人工智能技术的各个方面,这些技术有可能促进和利用学习,并解决学校和社区中的实际问题。作为教育工作者,您还将学习向学生揭示人工智能技术如何融入我们生活的许多不同方面。您将积极参与课程内容,参与在线活动并完成动手作业以应用您的学习。在整个课程中,您将获得可供借鉴的策略,因为您将开发一个基于项目的单元,学生可以在其中应用人工智能来解决问题。
光谱可用于获取有关原子和分子能级、分子几何结构、化学键、分子相互作用和相关过程的信息。光谱通常用于识别样本的成分(定性分析)。光谱也可用于测量样本中的物质含量(定量分析)。
