Couvre les objets fibreux, le levage des cornes, et l'adjonction entre quasi-catégories et complexes kan, ainsi que la généralisation des catégories et complexes kan.
Explorer des scénarios et des stratégies d'enseignement flexibles pour améliorer la qualité de l'enseignement et l'apprentissage des élèves dans un environnement hybride.
Explorer la durée d'exécution des requêtes pour les moteurs de base de données compilés par JIT en utilisant l'apprentissage actif et les résultats expérimentaux.
Couvre l'intégration de l'apprentissage automatique avec la microscopie à sonde à balayage pour une automatisation et une efficacité améliorées dans les flux de travail scientifiques.
S'engage dans l'utilisation de 'Piazza' pour améliorer les résultats d'apprentissage par une rétroaction asynchrone dans des scénarios d'enseignement hybrides.
Met l'accent sur la préparation des élèves aux salles de classe virtuelles et favorise un sentiment de communauté grâce à des stratégies d'apprentissage actives.
Couvre l'adjonction entre les ensembles simpliciaux et les catégories enrichies en simpliciation, y compris la préservation des inclusions et la construction des catégories homotopiques.
Insiste sur les compétences clés pour une remise en question efficace de l'enseignement et sur les stratégies visant à engager les élèves dans l'apprentissage actif.
Explore la quantification de l'incertitude et la détection d'erreurs d'étiquetage dans l'apprentissage profond pour la segmentation sémantique, en mettant l'accent sur les défis et les méthodes de détection d'erreurs.
Examine des stratégies d'encadrement fondées sur des données probantes pour les projets d'étudiants au moyen de questions et de commentaires visant à améliorer les résultats d'apprentissage.
