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ELEC3810 神经工程数据科学（2023 年秋季...
这是一门数据科学在神经工程中应用的入门课程。本课程将介绍数据科学的基本原理、概率和统计估计的技术和实现，以及神经工程中几个实际问题的建模。主题包括概率、随机变量、统计检测和估计、随机过程、神经系统的结构和功能、编码和解码、群体编码、神经网络、可塑性和学习、神经接口和康复。将介绍概率、随机过程和估计的概念，以便学生能够理解和实现神经工程的真实示例，并认识到最新技术的影响。本课程将增强学生的视野，鼓励他们在未来的跨学科研究领域工作。学生有望通过脑机接口项目获得数据科学和神经科学的知识以及实践经验。本课程包含计算神经科学的元素及其在神经工程中的应用，神经工程是生物医学工程的一个重要领域，适合具有 CBE 背景的学生。它还包含数据科学和神经工程应用的元素，因此，它也适合来自 ECE 的学生。不同课程代码的学生将获得相同待遇，只使用一套课程内容和考核安排。先修课程：（MATH2111 或 MATH 2121）和 MATH 2421，或 BIEN 2310 或 BIEN 3320 成绩基于家庭作业（20%）、期中考试（30%）和期末项目（50%）。暂定时间表如下。
Robert Keisler 先生是海军信息战中心 (NIWC) 大西洋工程数据科学与人工智能 (Code 5.6) 主任
Robert Keisler 先生是海军信息战中心 (NIWC) 大西洋工程组织数据科学和人工智能 (Code 5.6) 部门的主任，他领导着一支由 250 多名工程师、科学家和信息技术专家组成的团队。他担任 NIWC 大西洋工程组织人工智能 (AI)、数据科学和数据工程的高级技术专家，为海军部 (DON)、海军研究与发展机构 (NR&DE) 和海军信息战企业提供支持。
国防部工程数据库目录...
军事工程数据资产定位系统 (MEDALS)。MEDALS 是国防部中央工程数据索引机构，与使用联合工程数据管理信息和控制系统 (JEDMICS) 和各种产品数据管理 (PDM) 系统进行文件存储的主要服务存储库相关联。MEDALS 程序可通过万维网通过安全套接字层 (SSL) 访问，网址为 https://www.logisticsinformationservice.dla.mil/medals 。国防部技术数据存储库存储、维护和分发工程图，为 MEDALS 程序提供技术图纸索引数据和相关信息。MEDALS 程序反过来将此信息与图纸位置一起提供给其客户。根据各军种的控制程序，工程数据利用文档编号、零件编号、NSN/NIIN 和标题的组合在 MEDALS 数据库中编入索引。MEDALS 索引数据提供所列文档的存储库位置、联系点和相关数据。
MEDALS AMPS 访问帮助.pdf - 国防后勤局
军事工程数据资产定位系统 (MEDALS) 程序是一个在线交互系统，可在全球范围内访问，并快速轻松地指示工程图纸或文档所在的位置，它为用户提供技术图纸信息位置，并进一步提供在需要时订购它的功能。MEDALS 程序是一种研究工具或首次发现机制，适用于那些不知道工程文档可能位于何处或所有修订级别位于何处的人。它还包含有关哪些存储库保存特定工程文档的信息。MEDALS 程序目前为其客户提供位于 45 个不同数据存储库中的超过 4400 万个工程数据资产的位置。对于那些支持 Web 界面的存储库，MEDALS 能够将客户带到存储库登录屏幕以在线查看工程数据。可以使用“国防部工程数据存储库目录”链接在 MEDALS 主页上找到有关这些存储库的信息。您将在那里找到服务/机构存储库和联系信息的综合列表。访问 MEDALS 程序并不意味着或授予对其索引的任何技术数据的访问权限。所有访问都需要受信任的代理（即通用访问卡 [CAC] 或外部认证机构 [ECA] 卡）。如果您是政府承包商，国防部赞助商可以协助处理此事。
MEDALS AMPS 访问帮助.pdf - 国防后勤局
军事工程数据资产定位系统 (MEDALS) 程序是一个在线交互系统，可在全球范围内访问，并可快速轻松地指示工程图纸或文档所在的位置，它为用户提供技术图纸信息位置，并进一步提供在需要时订购它的功能。对于那些不知道工程文档可能位于何处或所有修订级别位于何处的人来说，MEDALS 程序是一种研究工具或首次发现机制。它还包含有关哪些存储库保存特定工程文档的信息。MEDALS 程序目前为其客户提供位于 45 个不同数据存储库中的超过 4400 万个工程数据资产的位置。对于那些支持 Web 界面的存储库，MEDALS 能够将客户带到存储库登录屏幕以在线查看工程数据。可以使用“国防部工程数据存储库目录”链接在 MEDALS 主页上找到有关这些存储库的信息。在那里，您将找到服务/机构存储库和联系信息的综合列表。访问 MEDALS 程序并不意味着或授予对其索引的任何技术数据的访问权限。所有访问都需要可信代理（即通用访问卡 [CAC] 或外部认证机构 [ECA] 卡）。如果您是政府承包商，国防部赞助商可以协助处理此事。
用户手册-AI机器人套件
阅读与风险评估和预期用途有关的一般安全信息以及指示和指导。特别注意文本，并带有警告符号。阅读并理解与安装和安装相关的特定工程数据，以便在第一次启动机器人之前了解机器人的集成。
材料 4.0 – 标准的作用
1. 简介 材料 4.0 的目标和目的是实现材料领域以数据为中心的数字化创新、特性描述和制造，这与其他工业领域的目标相同；特别是汽车、航空航天、建筑、石油和天然气、化工厂、切削工具以及最近的核能。工程和制造业的数字化程度不断提高，为加工、采购、设计、测试、服务、回收和再利用创造了新的机遇和需求。然而，每个工程软件系统都有其独特的内部方法来表示它所处理的数据，因此这些数字产品信息不能被具有不同内部表示的其他系统直接理解和处理。不同软件系统之间传输的工程数据的数字表示不兼容，会导致延误、返工和失去机会而产生的额外成本。避免和减轻这些成本需要确保消息内容的数字表示能够被接收软件系统理解和使用。此外，许多产品的寿命通常比工程软件系统的寿命长。因此，还有一个额外的要求，即确保数字产品数据以计算机可理解的形式保留，即使原始系统过时或不再可用多年，也应如此，从而避免遗留数据问题日益严重。过去三十年来，全球合作已经达成共识，通过使用国际标准来管理上述工业部门相关工程数据的数字化表示。这些标准为工程数据的数字表示提供了规范，这种表示形式可以捕捉数据所代表的信息的语义，并且独立于专有软件。这些标准描述的技术是完善可靠的，可以放心采用，以实现材料 4.0 的一些目标。本报告概述了这种方法的好处，并总结了不采用战略和技术方法实现互操作性的一些成本。报告描述了这项全球技术的主要特点，并提出了可以采用的研究、教育和培训活动的路线图，以实现材料 4.0 的目标。
IEEE 医学和生物学信号处理研讨会
该研讨会由 IEEE 地区 2 费城分会、天普大学和神经工程数据联盟赞助。该研讨会旨在汇集对人工智能 (AI)、信号处理和医学和生物学临床应用感兴趣的众多专业人士。由于深度学习技术最近取得了巨大成功，信号处理和人工智能正在迅速改变医疗保健。可以从设备和医疗记录中挖掘出大量数据，这为基于大数据的新一代技术提供了支持。