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跨学科课程和科学教育...
信息革命对当代世界实施了许多变量和趋势，其中最突出的是将努力融合到实现未来愿景责任的努力的重要性，以面对社会的利益面对问题和挑战；这是通过在不同专业之间建立混合和集成来完成的，利用在使用科学方面的大量知识，通过在所谓的跨学科研究中建立两个或更多领域的领先或实践知识领域的融合。跨学科计划代表了一种或多个相关或无关专业之间的相互作用而产生的一种专业化。它们代表了基于知识统一的原则及其在不同科学和专业方面达到共同概念的原则，试图理解科学与知识之间的关系的科学。跨学科计划和研究证明了它们在解决社会科学问题和问题方面的重要性。尽管如此，研究的结果证明了科学课程与所有教育水平的其他专业课程缺乏整合，并通过建立综合课程来解决这些问题来解决这一问题。互操作性计划实施面临的互操作性和挑战。关键词：跨学科课程的制作 - 科学教育因此，本文旨在通过解决跨学科研究和计划的概念，其目标，维度，重要性，类型，组织水平，跨学科课程，设计步骤，设计步骤，设计策略，全球全球模型应用跨学科的培训和研究和研究与研究和研究相关的概念，以提出有关如何在科学教育中进行跨学科课程的愿景。
跨学科研究 - 供应链和麦片...
学位课程指南是建议在四年内完成此学位课程的建议课程。这只是将有效的几个计划之一，并且仅作为对学生的广泛指导。强烈鼓励每个学生与他们的学术顾问协商制定定制计划。其他信息也可以在学位工作中找到。
提高 ERP 的跨学科性能——...
脑机接口 (BCI) 是一种通过计算机为任何人提供通信渠道的系统。最初，它被提议用于帮助残疾人，但实际上已被提出更广泛的应用。然而，BCI 系统中的跨受试者识别很难脱离个体特定特征、不稳定特征和环境特定特征，这也使得开发高可靠性和高稳定性的 BCI 系统变得困难。快速序列视觉呈现 (RSVP) 是最新的拼写器之一，具有干净、统一的背景和单一刺激，可以唤起个体差异较小的事件相关电位 (ERP) 模式。为了建立一个允许新用户直接使用的 BCI 系统而无需校准或校准时间更短，RSVP 被用作诱发范式，然后提出了相关分析等级 (CAR) 算法来改进跨个体分类并同时使用尽可能少的训练数据。58 名受试者参加了实验。闪光刺激时间为200 ms,关闭时间为100 ms,通过时间将P300成分锁定在目标表征上。结果发现,与矩阵范式相比,RSVP能在被试间诱发更多相似的ERP模式。然后对每两个平均ERP波形计算并统计夹角余弦,矩阵范式下所有被试的平均匹配数为6,而RSVP范式在阈值设为0.5时平均匹配数范围为20,是矩阵范式的3倍多,定量表明RSVP范式诱发的ERP波形产生的个体差异更小,更有利于跨被试分类。还计算了 RSVP 和矩阵范式的信息传输速率 (ITR)，RSVP 范式的平均 ITR 为 43.18 比特/分钟，比矩阵范式高 13%。然后，计算了受试者工作特征 (ROC) 曲线值，并使用所提出的 CAR 算法和传统随机选择进行了比较。结果表明，所提出的 CAR 的性能明显优于传统随机选择，并获得了最佳的 AUC 值
跨学科的BSC学位编程
生物信息学和计算生物学生物信息学和计算生物学是一个用于存储，回收和分析大量生物学数据的领域。该数据是由现代生物学研究中使用的大量同时方法生成的。例如，数据集包括不同生物或人类种群的基因组序列，包含生物体或组织的完整蛋白质集，细胞中的大量代谢产物或任何其他多维生物学数据集。生物信息学和计算生物学与通过使用数据集的使用，数据库设计以促进信息访问或设计算法和软件来分析数据集有关。
现代学科和跨学科的崛起
今天，跨学科性挑战纪律处分。在任何大学（无论是身体上的还是虚拟的）中，您肯定会在通识教育核心或传统专业或基于主题的多学科或跨学科研究计划中遇到学科。这些学科是学习和知识生产的强大而普遍的方法。他们塑造了我们对世界的看法，解决复杂性的能力以及我们对他人和我们自己的理解。以现代形式不到200年的历史，这些学科已经占据了知识的顺序，生产和交流。尽管我们讨论了许多欧洲思想家，但空间不允许我们追溯到每个国家对跨学科性越来越兴趣的跨学科性的崛起。
跨学科的BSC学位编程
生物信息学和计算生物学生物信息学和计算生物学是一个利用计算机来存储，检索和分析的领域，可通过现代生物学研究中使用的高度平行方法产生的大量生物学数据。例如，数据集可以包括各种生物或人类种群的基因组序列，有机体或组织的完整蛋白质补体，细胞中广泛的代谢产物或任何其他高维生物学数据集。生物信息学和计算生物学参与使用数据集研究生物学问题，设计数据库以简化信息访问或设计算法和软件工具以分析数据集。
跨学科教育和科学项目
学科领域知识领域：14 个“电气工程”和 17 个“电子、自动化和电子通信”。专业：141个“电力工程、电气工程和机电工程”（50%）和176个“微与纳米系统工程”（50%）。研究和活动对象： - 可再生能源电能的生产、传输、分配和消费过程；可再生能源微纳米系统设备制造的操作原理和工艺流程；可持续能源技术。 - 能源领域的科研机构、设计机构和组织、电力和电气工程综合企业、电气工程公司。学习目标：培养解决设计和运行可持续可再生能源系统的实际任务和科学问题的能力；研究可再生能源微纳米系统技术的材料和器件的现有技术和开发新技术。学科领域的理论内容：可再生能源电力系统运行模式建模、分析和优化的基本原理和方法；可再生能源微系统和纳米系统技术的构建和功能基础。方法、技术和技术：使用专门设备和计算机设计、建模电力设施和系统的运行和控制，测量和建模可再生能源材料、设备和系统的特性。仪器和设备：微和纳米系统工程的电气仪器和设备、控制和测量仪器、计算机设备、用于计算参数和建模电气和微电子系统的软件、项目文档的开发和维护。
跨学科科学 - 普遍会议
摘要：网络是目前用于数据传输和企业管理的最重要领域之一。它还包括使我们能够保护网络以防止黑客访问组织数据的安全方面。在本文中，我们想了解网络是什么以及它的工作原理。以及网络以来的基础知识是什么，并且知道作用组成部分的机理。阅读本文后 - 即使您没有网络的一般背景，您也可以管理自己的网络并能够分发和控制您的IP。关键字：网络; ccna;智能辅导系统（ITS）；导师1。引言智能辅导系统（ITS）在许多方面都与人类导师非常相似。基于认知科学和人工智能（AI），它在教育的多个领域中以多种方式证明了它们的价值[1，2]。目前，它可以在许多学校的许多学校中找到核心数学，物理和语言课程。由于原因包括：i）学生表现提高，ii）加深认知发展，iii）减少了学生获得技能和知识的时间[1，2，3]。在人工智能领域的教育领域已经开发并评估了多年的辅导和监视网络的智能辅导系统。在许多方面，网络在该领域大多数方面的演变中都是一个非常有生产力的领域，包括学生建模，知识表示和声音教学原理的应用。有效的网络需要一系列解决问题和诊断策略。学生编写代码的方式提供了对学生推理过程的丰富洞察力。
跨学科的纳米级 - 科学 - 科学 - ...
• BE 2800 Biomaterials I: Fundamental Materials Science and Engineering (3) Prereqs: BE2400 • BE 3800 Biomaterials II: Properties and Biological Interactions (3) Prereqs: BE2700(C) and BE2800 • BE 4300 Polymeric Biomaterials (3) Prereqs: BE3800 • BE 4330 Biomimetic Materials (3) Prereqs: BE3350和BE3800•为4335个智能聚合物（3）前提：BE3350和BE3800•为4670 Micro＆Nano Technologies（3）PREREQS：BE3700•BE 3700•BE 4700生物传感器：制造和应用程序：制造和应用程序：3）或BL1040或BE2400）或（BL1200和BL1210）或（BL1400和BL1410）以及（CH2410或CH2420）•BL 4020生物化学II（3）预先QS：BL3020•BL3020•BL 4030 Molecular Biology（BL 4030分子生物学（3）PREREQS：3） （BL3020或CH4710）•BL 4035生物影像剂*（2）预言：无•BL 4142生物电子显微镜*•CH 3520物理化学II-分子结构（3）预言：CH1122或（CH1122或（CH1160和CH1160和CH1161）和MA3160和PH22200（CH22200） •CH 4320无机化学II（3）预告片：CH4310•CH 4560计算化学（3）PREREQS：CH3520•CH/CM 4610聚合物科学介绍（3）预先Q.1122或（CH1122或（CH1160和CH1161）
跨学科课程 - 本科学习
11-6）（https://catalog.mit.edu/interdogediarniy/undergraduate-programs/degrees/urban-science-planning-computer-science）11-6）（https://catalog.mit.edu/interdogediarniy/undergraduate-programs/degrees/urban-science-planning-computer-science）