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基于选择的学分体系 B. SC. 带有...
理论+实践 理论+辅导 I. 核心课程 12X4= 48 12X5=60（12 篇论文） 从所选 03 个学科中各选择 04 门课程 核心课程 实践/辅导* 12X2=24 12X1=12（12 篇实践/辅导*） 从所选 03 个学科中各选择 04 门课程 II. 选修课 6x4=24 6X5=30（6 篇论文） 从所选每个学科中选修两篇论文，包括跨学科论文。 选修课 实践/辅导* 6 X 2=12 6X1=6（6 篇实践/辅导*） 从所选每个学科中选修两篇论文，包括跨学科论文 • 第 6 学期可选用论文或项目作业代替一篇学科选修论文（6 个学分） III. 能力提升课程 1.能力提升必修 2 X 2=4 2X2=4（2 份试卷，每份 2 学分） 环境科学 英语/MIL 交流 2. 技能提升课程 4 X 2=8 4 X 2=8（以技能为基础）（4 份试卷，每份 2 学分） __________________ _________________ 总学分= 120 总学分= 120 学院应自行制定关于 ECA/一般兴趣/爱好/体育/NCC/NSS/相关课程的系统/政策。 *凡有实践的地方都不会有辅导，反之亦然
大脑和计算机的进化：未选择的道路
摘要：当计算机在 20 世纪 50 年代左右开始成为技术的主导部分时，关于可靠设计和稳健性的基本问题就变得非常重要。它们的发展引发了对新问题的探索，例如是什么让大脑变得可靠（因为神经元会死亡）以及计算机如何从神经系统中获得灵感。与此同时，第一个人工神经网络诞生了。从那时起，大脑和计算机之间的比较观点就朝着新的、有时是意想不到的方向发展。随着深度学习的兴起和连接组学的发展，需要从进化的角度来审视硬件和神经复杂性是如何进化或设计的。在本文中，我们认为重要的相似之处既来自趋同进化（架构约束的必然结果），也来自神经生物学玩具图片指导的硬件和软件原理的灵感。此外，差异和差距源于缺乏为生物计算（包括大脑）铺平道路的重大创新，而这些创新在人工领域是完全不存在的。正如在合成生物计算中发生的那样，我们也可以问一问，人工智能设计中是否会出现替代思维。在这里，我们从进化的角度看待这个问题，并讨论生命和人工设计之间的显著融合，以及实现人工智能的先决条件是什么。
考虑可持续性和供应商选择的模块化设计策略
摘要 为了利用基于循环经济方案的闲置资产和废弃产品的剩余价值，必须定义或澄清此类价值并制定再利用方案。此外，为了促进剩余价值的有效利用，产品或其组件的设计需要考虑其未来的再利用、再制造和升级。当公司使用物联网监控产品使用情况时，他们可以向用户提出适当的生命周期选项，例如再利用、再制造和升级，这些建议有助于这些公司留住客户。因此，理想的情况是产品经过适当的模块化设计，其组件将在上级产品或其他产品系列中重复使用或在使用寿命结束时回收利用。设计师不仅需要在再利用阶段考虑资源效率，还需要在生产和采购阶段考虑资源效率。此外，设计和制造产品的公司需要努力同时实现企业社会责任、更高的利润和更高的用户满意度。因此，选择合适的供应商是必要的，因为目前的产品由不同公司生产的许多组件和模块组成。本研究提出了一种模块化设计和战略评估方法，该方法基于供应链管理的观点，同时考虑可持续性和供应商选择。具体来说，所提出的方法从成本、生产和运输中的环境负荷、质量和采购交付周期的角度评估设计的模块化策略。作为一种评估，所提出的指标评估了候选供应商的效率。本研究将所提出的方法应用于笔记本电脑模块的设计问题，并确定了针对每个目的地更合适的供应商。
黑盒特征选择的多项式量子加速
特征选择需要从给定数据集中创建特征子集，以在原始数据集和选定特征集之间建立高度互信息 (MI) 共享 [ 1 , 2 ]。形式上，给定一组特征 F = { f 1 , f 2 , · · · , fm }，其中 fi ∈ R d ，设 fi K 为 fi 在 K 中的维度所跨越的子空间上的投影，设 FK = { fi K } 为一组独立的 fi 。特征选择问题定义为从 F 中选择 K ⊂{ 1 , · · · , p }，使得 K 保留最多信息。虽然特征选择是经典计算中一个研究得很深入的课题 [ 3 – 6 ]，但在量子算法开发的背景下，特征选择仍然是一个相对较新的领域。这项任务被认为是 NP 难题 [ 7 ]，在没有关于数据集结构的先验信息的情况下，量子算法的加速上限是二次的。此前，针对特征选择问题，人们提出了容错和效用规模量子算法 [8]，但成功率参差不齐 [9-15]。其中，容错量子特征选择算法分别表现出多对数时间复杂度和二次加速比。多对数时间复杂度是由于问题中隐藏着某种代数结构，而二次加速比是当手头的 NP 完全问题的结构未知时量子算法的一般 Grover 加速比 [16]。其他量子方法是实现变分方法的效用规模量子算法。尽管分析此类算法很困难，但可以合理地假设，除非进一步利用问题结构，否则此类算法的量子加速比的上限就是 Grover 加速比。表示特征选择问题的一种常用方法是二次无约束优化问题 (QUBO)，可以使用经典和量子计算框架进行处理。在量子计算机上，我们既可以使用 Grover 型容错算法，也可以使用 VQE [ 17 ] 或 QAOA 型 [ 18 ] 效用规模算法来求解该问题。另一方面，当量子算法能够利用已知结构时，加速比可以更显著，比如当简化为尖峰张量分解时，加速比可以达到四次方 [ 19 ]，而当与计算 Betti 数相关时，加速比甚至可以达到指数级 [ 20 , 21 ]。这促使人们探究是否存在一类具有最小结构的问题，即用户对特征拥有稍多的信息，而量子算法可能会带来一些加速。这项工作旨在解决黑盒特征选择问题 (B2FS) 的这个问题，在某些假设下，将其表述为碰撞问题 [ 22 ]。利用 Brassard-Høyer-Tapp 算法（BHT 算法）[ 23 ]，一种已知的碰撞问题解决方案，我们提供了对已经高效的经典概率算法进行多项式加速的证明。据我们所知，这是已知的第一个针对最小结构化特征选择问题的量子加速。
测试算法排名对消费者选择的影响
测试算法排名对消费者选择的影响1确认2主要报告4目录4 1.Executive summary 6 1.1 Introduction 6 1.2 Methodology 6 1.3 Key Findings 7 1.3.1 Primary Analysis: Impact of algorithmic designs on consumer product choice 7 1.3.2 Secondary Analysis: Commercially-focused algorithms lead consumers to overspend, compared to random rankings or consumer-focused algorithms 8 1.3.3 Secondary Analysis: Ranking algorithms support market matching of supply and demand, which improves economic efficiency.8 1.3.5特征对主要和次级结果的影响9 1.3.6探索结果：情感9 1.3.7探索结果：分割10 1.4结论10 2。简介11 2.1背景研究11 3。Methodology 15 3.1 Research aims and Overall approach 15 3.1.1 Research aims 15 3.1.2 Overall approach 15 3.2 Sampling criteria and Recruitment 15 3.2.1 Sampling criteria and Recruitment 16 3.3 Simulation and Algorithm designs 16 3.3.1 Product Database 17 3.3.2 Platform Design 17 3.3.3 Algorithm Designs 18 3.3.4 Additional feature designs 19 3.4 Experiment Design and Trial Arms 20 3.4.1 Experiment Design 20 3.4.2试验武器22 3.5道德考虑23 3.6数据收集24 3.7分析：24 3.8限制25 4。调查结果27 4.1主要分析：排名算法对消费者产品选择的影响27 4.1.1选择产品最高分27
定量字符iii：对自然界选择的响应
Candace Galen注意到，在宾夕法尼亚山脉的高高（Tundra）高程在科罗拉多落基山脉的高高（Tundra）高程生长，其花朵比在较低（Timberline）海拔高度生长的花朵大12％。
大湖航运未来能源选择的可行性研究
在任务 1 中，使用 ICCT 的船舶排放系统评估 (SAVE) 模型生成了船队特征和排放的详细清单。散货船是 2021 年 GL-SLS 中最重要的船型，贡献了超过一半的吨位、燃料使用量、二氧化碳排放量和空气污染。拖船是第二重要的船型，约占活动时间的 30% 和燃料使用量和二氧化碳排放量的八分之一。GL-SLS 航运的燃料使用以馏分燃料为主，残余燃料是散货船的重要能源。总体而言，2020 年和 2021 年在 GL-SLS 地区运营的船舶排放了约 150 万吨和 160 万吨二氧化碳，比 2019 年略有下降。悬挂美国和加拿大国旗的船舶占这些排放量的四分之三，相当于约 25 万辆美国乘用车的年排放量。
shm2024 团队关于量子特征选择的研究
量子在科学研究中一直备受关注，因为它违背了人们的普遍看法。最近发展起来的量子计算也开始受到广泛关注。量子计算机可以比传统计算机更快地解决非确定性多项式 (NP) 难题中的一些独特挑战。这项工作基于在共享任务 QCLEF2024 中实现任务 1 特征选择，其中 MQ2007 数据集包含 46 个特征。该任务使用模拟退火和量子退火执行。基于 ndcg@10（归一化折现累积增益）和退火时间分析了两种退火方法的性能。使用量子退火时，我们分别获得了 ndcg@10 和退火时间 0.3621 和 27222 毫秒的结果。使用模拟退火时，我们分别获得了 ndcg@10 和退火时间 0.4024 和 284106 毫秒的结果。
