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World File Search System跨学科
跨学科
安装应用程序后，下一步：1. 启动应用程序。2. 按主菜单中的“播放”按钮或“退出”按钮退出或重新启动 Makerspace 应用程序。3. 然后它将转到一个解释增强现实的界面。按下相机按钮进入增强现实菜单。4. 菜单有 5 种创客空间布局可供您选择：• 个人 • 教室 • 社区 • 大学 • 商业每个按钮都会指向其创客空间的增强现实设置右下角的“返回”橙色按钮将指向上一个界面。5. 将手机摄像头指向第 42 至 46 页（标记）的每个单独的布局。6. 对于每个单独的布局，您可以使用......•“旋转”按钮旋转 3D 模型。•“缩放”按钮放大标记作为用户找到要扫描的标记的指南。•“上一个”按钮到上一个创客空间布局。 • “下一步”按钮可直接进入下一个创客空间布局。 • 场景右上角的“红色十字”按钮可直接进入菜单。
跨学科学习
背景以来，自2004年成立了卓越课程（CFE）以来，跨学科学习（IDL）一直是学习的核心背景。尽管如此，在整个早期设计课程和学习经验时，IDL尚未成为一种习惯性学习方法。在2018 - 19年度期间，CFE叙述被刷新了，并在2019年9月发布了苏格兰课程4的框架。IDL仍然是学习的核心环境。在叙事的开发工作中，很明显，与思考IDL有关的混乱和缺乏信心。响应教学行业在这一领域提供进一步支持的要求，苏格兰与设计思维机构的教育订婚，以合作进行一系列专注于IDL的创意课程共同设计活动。2019年12月，全部32个地方当局的国家合作伙伴和教育董事都被邀请提名教育从业人员，这些从业人员富有且精通IDL思考，以共同设计一份论文，概述IDL是什么，而不是什么。本文还探讨了支持高质量IDL学习体验所需的目的，计划，心态和教学法。这项工作的输出是教育工作者为教育工作者创建的跨学科学习思想论文。跨学科学习：越来越复杂的世界1的雄心勃勃的学习在2020年发表了在Covid大流行期间，从而影响了当时的进一步工作计划。小组为下一个工作的下一个阶段提出了许多建议，并将这些建议分组为3个关键主题：“整个人 - 知识，技能和福祉
跨学科小组
课程（均为 3 学分课程） EEE 6002：电气与电子工程选题 课程内容由课程老师在 EEE 系研究生委员会（BPGS）批准下决定。（注意：每个学生只能选修一次本课程） EEE 6101：非线性系统分析 数值方法。图解法。已知精确解的方程。奇点分析。解析方法。受迫振动系统。变系数线性微分方程。非线性系统的稳定性。 EEE 6103：人工神经网络 生物神经系统：大脑和神经元。人工神经网络。历史背景。赫布联想子。感知器：学习规则、说明、证明、失败 自适应线性（ADALINE）和多重自适应线性（MADALINE）网络。多层感知：生成内部表示 反向传播、级联相关和反传播网络。高阶和双向关联记忆。霍普菲尔德网络：李亚普诺夫能量函数。吸引盆地。概率更新：模拟退火、玻尔兹曼机。自适应谐振理论 (ART) 网络 ART1、ART2、模糊 ART 映射 (ARTMAP) 网络。Kohonen 特征图、学习矢量量化 (LVQ) 网络。新兴主题：卷积神经网络、深度神经网络。神经网络的应用。EEE 6301：功率半导体电路* 静态开关器件，SCR、BJT、MOSFET、IGBT、SIT、GTO、MCT 的特性。静态功率转换器的分类及其应用。静态功率转换器的控制电路。脉冲宽度调制；静态功率转换器的 PWM 控制。开关模式 DC-DC 转换器、谐振转换器、静态转换器波形的傅里叶分析、静态转换器的 HD、THD、pf、ZVS 和 ZCS。交流驱动器的磁滞电流。 *本课程也属于 EEPS 组
跨学科研究：研究人员职业跨学科研究的动机和挑战
转座元素（TES）是寄生虫DNA序列，能够沿所有基因组的染色体移动和繁殖。可以通过靶向沉默表观遗传标记来控制它们，这可能会影响包括基因在内的相邻序列的Chro Matin结构。在这项研究中，我们使用了来自几个果蝇Melanogaster的卵巢样品和果蝇Simulans野生型菌株产生的转录组和表观基因组高吞吐量数据，以精细量化Te插入对基因RNA水平和组蛋白标记的影响（H3K9ME3和H3K9ME3和H3K4ME3）。我们的结果揭示了与梅拉·诺加斯特（D. Mela Nogaster）相比，TES对D. simulans中直源基因的表观遗传作用更强。同时，我们发现了D. mel Anogaster基因组中TE对基因H3K9me3的差异的较大贡献，这证明了Te数字周围的Te数与D. melanogaster中这种染色质标记的水平的更强相关性。总体而言，这项工作有助于理解TE在基因组中的物种特异性影响。它为TE提供的可观自然变异性提供了新的启示，这可能与适应性和进化潜力的对比有关。
人工智能跨学科研究
人工智能 (AI) 在各种研究领域的应用正在加速多重数字革命，从医疗保健、精准医疗和可穿戴传感领域的范式转变，到为全球大众提供的公共服务和教育，再到通过自动驾驶实现最佳效率的未来城市。当一场革命发生时，其后果并不是立即显而易见的，而且迄今为止，还没有统一的框架来指导人工智能研究，以确保可持续的社会转型。为了满足这一需求，我们在此分析了跨学科人工智能研究面临的三个关键挑战，并得出三个广泛的结论：1）人工智能的未来发展不仅应该影响其他科学领域，还应该从其他科学领域获得启发和受益；2）人工智能研究必须伴随着决策的可解释性、数据集偏差透明度以及评估方法的开发和监管机构的建立以确保责任；3）人工智能教育应该得到教育界和科学界更多的关注、努力和创新。我们的分析不仅引起了人工智能从业者的兴趣，也引起了其他研究人员和公众的兴趣，因为它提供了引导新兴合作和互动走向最富有成效成果的方法。
跨学科人工智能 (IAI)
IAI 5101 面向科学家和工程师的机器学习基础（3 个单元）机器学习的能力和局限性；问题制定和需求工程；监督和无监督学习技术；设计、部署、监控和评估机器学习模型；评估学习结果；工程、科学和健康等应用领域的最新进展。推荐先决条件：无需特定编程，学生应该在本科阶段学习过编程入门以及线性代数 I 和微积分 II。课程组成部分：讲座课程 CSI 5155、DTO 5100、DTO 5101、ELG 5255、IAI 5100、IAI 5101、MIA 5100、SYS 5185 不能合并为单元。
跨学科、多部门合作......
*EASE：老年人生活活动空间项目 + INFINITY-ICOPE - 优化老年人功能独立性内在能力并阻止虚弱：新加坡 WHO-ICOPE 的健康老龄化适应性