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IDS 2935：人类-石油-植物-能源？对抗...
论文陈述解释了你的观点是什么以及如何提出。你在争论什么？你将如何论证？我们正在寻找一个句子陈述，它总结了你论文的主要思想，并解释了你的研究（通常是你阅读的图书馆文本）如何支持这个想法。有时论文陈述需要两句话。在一篇紧凑的文章的最后草稿中，你可能会觉得你在很多页中的每个句子中都重写了同一个想法。这是一个好迹象。记住：这个想法对你来说很清楚，但对你的读者来说却完全令人困惑。放慢速度并解释，并举例说明。另外，请记住，创造力发生在小盒子里。选择一些限制，从有限的研究范围开始。一个狭窄、具体的论文陈述可以写出一篇精彩的文章。
微电子制造技术-EEE 4331部分...
•N/A课程描述微电子设备制造的原理。强调微加工处理和微观设备工艺流动的基本面。3个学分分级方案：信函等级课程先决条件 /共同条件EEE 3396C课程目标本课程侧重于先进的现代IC处理。我们将详细介绍每个处理步骤，包括氧化，掺杂剂扩散，离子植入，光刻，薄膜沉积和蚀刻。我们将强调这些步骤如何组合以构建现代IC设备。我们还将举例说明如何使用软件包来模拟和建模IC制造的物理和化学。材料和供应费不适用的专业组成部分（ABET）：本课程包括3个学分的工程科学与计划成果的关系（ABET）：
微电子制造技术 - uf ece
•N/A课程描述微电子设备制造的原理。强调微型制动处理和微观设备工艺流动的基础。计算机过程仿真。3个学分分级方案：信函等级课程先决条件 /统一固态设备。如果学生已经服用了EEE 4331。课程目标本课程着重于先进的现代IC处理。我们将详细介绍每个处理步骤，包括氧化，掺杂剂扩散，离子植入，光刻，薄膜沉积和蚀刻。我们将强调这些步骤如何组合以构建现代IC设备。我们还将举例说明如何使用软件包来模拟和建模IC制造的物理和化学。材料和供应费不适用所需教科书和软件
碳减排策略 - 可持续性 |
过去七年来，大学的能源和碳减排项目 (ECRP) 一直获得资金，用于干预建筑物的运行或用更高效的型号替换设备。示例包括 LED 照明、冰箱更换、化学排气系统的大规模重新设计，以及（举例说明）小规模采购机房大阀门的定制绝缘套。ECRP 由适度的 Chest 2 拨款资助，旨在资助通常提供少于 10 年回报期的计划。机会，尤其是规模上的机会，往往受到这种经常性拨款的限制。如果回报期是严格确定的，并且投资回报足以偿还债务，那么没有理由对这项活动进行财务限制。
CCR 电气工程标准
CCR-EE EC 6-8，2.1。了解电流方向的惯例（即与电子流动相反）。CCR-EE EC 6-8，2.2。描述电压和电阻的概念，以及它们与电流的关系。CCR-EE EC 6-8，2.3。了解并使用电路图中基本电路元件（例如电源、电阻器、电容器、灯泡、开关）的常规符号。CCR-EE EC 6-8，2.4。理解和使用电流、电压、电阻、能量和功率之间的数学关系（例如欧姆定律、瓦特定律）。CCR-EE EC 6-8，2.5。理解电感、阻抗和电容的概念，并举例说明其操作依赖于这些现象的设备。CCR-EE EC 6-8，2.6。解释电路和电气系统之间的差异和相似之处。
汽车激光雷达传感器技术概念综述
摘要。许多人认为汽车 LiDAR 传感器是实现更高级别自动驾驶功能的支持技术。业界可以找到设计这种传感器的不同概念。其中一些已经集成到消费汽车中，而许多其他承诺很快投入批量生产，以实现足够高的成本效益以实现广泛部署。然而，汽车 LiDAR 传感器仍在不断发展，不同的公司正在追求各种传感器设计。在这里，我们构建了汽车 LiDAR 设计空间，以直观地描述这些传感器的系统设计选项。随后，我们用已发表专利申请中的图纸（重点介绍扫描机制和扫描模式）举例说明这些概念，然后再讨论它们的优势和挑战。© 2023 光学仪器工程师协会 (SPIE) [DOI：10.1117/1.OE.62.3.031213]
3 -Joseph Ticinovic - 反馈
■ 你的说服性文章有很好的想法，但需要更深入的开发。你可以改进第二段，举例说明援助如何防止国家之间的冲突。此外，在第三段关于善良使人感觉更好的文章中，试着更清楚地将其与富国应该帮助穷国的原因联系起来。如果你解释了基本需求援助如何帮助穷国发展，那么关于人权的第四段可能会更有说服力。试着添加更多细节，说明富国和穷国在合作时如何受益。你的开篇统计数据很好，但你可以更好地利用它们来支持整篇文章的主要观点。在进入下一个观点之前，充分解释每个观点，使你的论点更清晰。记得用“此外”和“因此”等词清楚地连接你的想法。
癌症研究人员的人工智能指南
人工智能 (AI) 已经商品化。它已经从一种专业资源演变为癌症研究人员随时可用的工具。基于 AI 的工具可以提高日常工作流程中的研究效率，但也可以提取现有数据中的隐藏信息，从而实现新的科学发现。掌握这些工具的基本知识对每一位癌症研究人员都很有用。专注于传统生物科学的研究人员可以通过现成的软件使用基于 AI 的工具，而那些更倾向于计算的研究人员可以开发自己的基于 AI 的软件流程。在本文中，我们为非计算癌症研究人员提供了一份实用指南，以了解基于 AI 的工具如何使他们受益。我们传达了 AI 在图像分析、自然语言处理和药物发现中的应用的一般原理。此外，我们还举例说明了非计算研究人员如何开始在自己的工作中有效使用 AI。