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新加坡国立大学和南洋理工大学推出首个热带数据中心试验平台
新闻稿严格禁止发布，直至 2021 年 6 月 16 日上午 10:00 新加坡国立大学和南洋理工大学启动首个热带数据中心试验平台 新的 2300 万新元计划旨在为位于热带地区的数据中心开拓绿色高效的冷却解决方案，使其最佳运行 新加坡，2021 年 6 月 16 日——新加坡国立大学 (NUS) 和新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore) 与新加坡数据中心行业的主要利益相关者一起，建立了一项新的 2300 万新元的研究项目，以开发创新和可持续的冷却解决方案，用于位于热带地区的数据中心。新加坡国立大学将建立一个最先进的试验平台设施，以促进此类先进冷却技术的共同创造和展示。新的可持续热带数据中心试验台 (STDCT) 是热带地区首个此类试验台，将成为学术界和业界共同努力确保该地区数据中心行业面向未来的创新中心。该项目由新加坡国立大学主办的新加坡冷却能源科学与技术 (CoolestSG) 联盟策划，研究人员将开发和展示节能冷却技术，以在热带数据中心环境中取得突破。试验台设施预计将于 2021 年 10 月 1 日投入运营。该项目由新加坡国家研究基金会 (NRF) 和主要行业合作伙伴 Facebook 共同资助。该研究由新加坡国立大学和南洋理工大学牵头，并得到信息通信媒体发展局 (IMDA) 的支持。其他五个行业合作伙伴包括 Ascenix Pte Ltd、CoolestDC Pte Ltd、Keppel Data Centres、New Media Express Pte Ltd 和 Red Dot Analytics Pte Ltd。对高效和可持续数据中心的需求不断增长 数字经济的兴起导致对容纳计算和数据存储基础设施的数据中心的需求不断增长。由于计算机服务器产生大量热量，这些数据中心目前按照工业惯例在 23 至 27 摄氏度的温度下进行空气冷却，环境湿度为 50% 至 60%。维持这种受控环境需要高能耗，从而导致高成本和碳排放——尤其是对于新加坡这样的热带国家而言。新加坡为东南亚约 60% 的数据中心提供服务。新加坡的数据中心消耗了该国总能源需求的近 7%，预计到 2030 年这一数字将达到 12%。因此，越来越需要在同一占地面积内整合更多计算能力来降低功耗和碳足迹，同时开发解决方案来满足数据中心的冷却需求。
新加坡国立大学和南洋理工大学推出首个热带数据中心试验台
新闻稿严格禁止发布，直至 2021 年 6 月 16 日上午 10:00 新加坡国立大学和南洋理工大学启动首个热带数据中心试验平台 新的 2300 万新元计划旨在为位于热带地区的数据中心开拓绿色高效的冷却解决方案，使其实现最佳运行 新加坡，2021 年 6 月 16 日——新加坡国立大学 (NUS) 和新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore) 与新加坡数据中心行业的主要利益相关者一起，建立了一项新的 2300 万新元研究计划，旨在为位于热带地区的数据中心开发创新和可持续的冷却解决方案。新加坡国立大学将建立一个最先进的试验平台设施，以促进此类先进冷却技术的共同创造和展示。新的可持续热带数据中心试验台 (STDCT) 是热带地区首个此类试验台，将成为学术界和业界共同努力的创新中心，为该地区的数据中心行业提供面向未来的保障。该项目由新加坡国立大学主办的新加坡冷却能源科学与技术 (CoolestSG) 联盟策划，研究人员将开发和展示节能冷却技术，以在热带数据中心环境中取得突破。该试验台设施预计将于 2021 年 10 月 1 日投入运营。该项目由新加坡国家研究基金会 (NRF) 和主要行业合作伙伴 Facebook 共同资助。该研究由新加坡国立大学和南洋理工大学牵头，并得到信息通信媒体发展局 (IMDA) 的支持。其他五个行业合作伙伴包括 Ascenix Pte Ltd、CoolestDC Pte Ltd、Keppel Data Centres、New Media Express Pte Ltd 和 Red Dot Analytics Pte Ltd。对高效和可持续数据中心的需求不断增长 数字经济的兴起导致对容纳计算和数据存储基础设施的数据中心的需求不断增长。由于计算机服务器产生大量热量，这些数据中心目前按照工业惯例在 23 至 27 摄氏度的温度下进行空气冷却，环境湿度为 50% 至 60%。维持这种受控环境需要高能耗，从而导致高成本和碳排放——尤其是对于新加坡这样的热带国家而言。新加坡为东南亚约 60% 的数据中心提供服务。新加坡的数据中心消耗了该国总能源需求的近 7%，预计到 2030 年这一数字将达到 12%。因此，越来越需要在同一占地面积内整合更多计算能力来降低功耗和碳足迹，同时开发解决方案来满足数据中心的冷却需求。
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 南洋理工大学、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可加速心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加速心血管疾病诊断的工具。 在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新技术使用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。 这种诊断工具的联合开发恰逢其时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。 根据新加坡心脏基金会的数据，2019 年新加坡所有死亡人数的 29.3%，即新加坡几乎三分之一的死亡，是由于心脏病或中风。科学家们希望他们的创新技术能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了这种诊断工具，该算法模仿了人类大脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。使用该算法，
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 NTU、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可以加快心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加快心血管疾病诊断的工具。在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新利用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。联合开发诊断工具非常及时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。据新加坡心脏基金会称，2019 年新加坡所有死亡人数中有 29.3%（几乎占新加坡死亡人数的三分之一）是心脏病或中风造成的。科学家们希望他们的创新能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了诊断工具，该算法模仿人脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。他们使用该算法，通过输入反映心血管疾病的心电图信号示例来训练他们的工具识别患者心电图中的模式。这项研究的共同作者、NHCS 心脏病学系高级顾问临床副教授 Tan Ru San 表示：“我们对一小组初步研究对象进行的研究表明，在使用常规心电图对一些常见心血管疾病进行分类的准确性方面取得了令人鼓舞的结果。虽然确认特定疾病仍需要额外的测试，但我们的诊断工具将
2020 学年 EE Poly 直接入学认证文凭课程及其模块豁免 南洋理工学院
(2) 大学预科课程 (UPP) 基础数学才能获得录取。# 强烈建议从此文凭毕业的学生参加 CS1010E 的分班考试，以获得 CS1010E 的豁免。^有条件录取：对于出示没有工程数学文凭的学生，需要额外满足 O 级附加数学或数学文凭才能获得录取。
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1.6.2 课程描述 - 南洋理工大学
1.6.2 课程描述 第 2 年 MP0001 基础数学 AU：2，先决条件：无，学期：1 函数和导数。积分。复数和矢量。幂级数。多元函数和偏导数。常微分方程。 MP2001 材料力学 AU：3，先决条件：FE1001，第 1 和第 2 学期 平衡概念和自由体图回顾。应力和应变。扭转。梁的弯曲应力。梁的剪切应力。应力和应变的转变。屈服和断裂准则。梁的挠度。柱。 MP2002 机械运动学和动力学 AU：3，先决条件：FE1001，第 1 和第 2 学期 运动学基础。连杆运动学。机构静态力分析。机构动态力分析。正齿轮和齿轮系。凸轮。 MP2003（仅适用于主流）热力学 AU：4，先决条件：无，第 1 和第 2 学期纯物质的性质。功和热。能量和第一定律。封闭系统和稳态控制体积的能量平衡。第二定律和熵。封闭系统和稳态控制体积的熵平衡。发电厂和制冷系统的热力学循环。理想气体混合物和湿度计。反应混合物和燃烧。 MP2004（仅适用于主流和机电一体化流）制造技术和材料 AU：4，先决条件：无，第 1 和第 2 学期铁合金。有色金属和合金。聚合物：结构和