物理学是制作所有工程科学的科学的一个基本方面。物理学的基本概念为开发工程分支和技术提供了道路。从激光微手术到电视的所有现代技术进步,从计算机到手机,从遥控玩具到太空车辆,直接遵循物理原理。因此,工程课程的教学大纲包括物理学作为必不可少的主题。工程课程中的物理大纲主要分为两个部分,即根据印度大学和工程学院的课程要求,应用物理与工程物理学。应用物理课程的范围已广泛扩展到工程学科和新兴技术的各个领域。应用物理学非常庞大,因此重要主题已入围并包括在手册 /材料中。当前应用物理的手册材料分为五个单位,即单元1涉及激光和光纤启示,单元2处理量子力学和固体的免费电子理论,单元3处理半导体物理学,UNIT-4处理介电,磁性和超导导向材料,与N Ano Science&Nano Technology的UNIT-5交易。
医学教育是一个复杂而艰巨的过程,要求学生在临床前和临床领域获得大量的知识和技能 [1]。近年来,人工智能 (AI) 已被提出作为提高医学教育成果的潜在解决方案。AI 在医学教育中的一种应用是使用智能辅导系统,该系统为个别学生提供个性化的反馈和指导 [2]。本研究的目的是探索 AI 辅导系统在学习医学临床前和临床领域(特别是在药理学领域)中的应用。智能辅导系统在医学教育中的整合具有多种优势 [3]。这些系统支持个性化辅导,系统可以评估学生的知识水平并确定需要进一步强化的领域 [4]。当学生参与建议的活动时,可以调整难度级别,并根据他们的优势和劣势提供指导。这些系统被集成到学习管理系统中,学习管理系统已经历了显著的增长。
射频和微波(微波电路、子系统、天线等)、微电子学(量子和纳米器件、微传感器和 MEMS、高达 THz 的新型器件等)信号处理(语音处理、声学、机器学习、波形设计、阵列信号处理等)。“射频设计和技术”硕士项目的学生将获得这三个领域的基础知识,然后继续专攻其中之一。该硕士项目的特色是“实践”培训,包括硬件实验室工作以及应用型软件的技能开发。最后一年的项目占有很高的比重,许多学生所做的项目最终会发表高质量的出版物,也会做与产品开发相关的项目。从该项目毕业的学生已经准备好着手开发最先进的电子系统。
人工智能是经过编程以执行特定算法的计算机软件,这些算法是一组代码,用于执行任务、分析和识别大量数据中的模式、从这些模式中得出结论、预测未来结果并根据这些数据做出明智的决策。人工智能涉及的主要概念是机器处理、机器学习、机器感知和机器控制。在这种情况下,“机器”一词的使用意味着人工智能系统,其中可能包括计算机软件或用于操作更复杂设备的系统网络等。它需要训练机器根据输入到机器中的数据进行学习,从而使机器能够确定主题数据中的模式并据此得出结论。数据是驱动人工智能机器引擎的动力,数据集越大,人工智能从数据中学习到的就越多。
[CryptographiceCeption:不良数据。 ]system.security.cryptography.cryptographicexception.throwcryptographicexception(int32 hr)+43 system.security.cryptography.utils._decryptdata(safekeyhandle hkey hkey hkey,byte,byte,byte,byte []数据paddingMode,boolean fdone)+0 system.security.cryptography.cryptoapitransform.transformfinalblock(byte [byte [] inputBuffer,int32 InputOffset,int32 InputCount,intputcount)+285 +285 Sytem.security.security.cryptosem.cryptograpent engrypteddata,对称性符号对称性)+327 engryption.decryptxml(字符串filepath)+374 proford_report.page_page_load(对象发送者,EventArgs E)+3335 Sytem.web.ui.control.onload(Eventrol.onload(Eventargs e) +90 system.web.ui.page.processrequestmain(boolean includestagesbeforeasyncpoint,boolean incluctages afterAsyncpoint)+1533
电子束熔化(EBM)metni:electorne束熔化是一个3D制造过程,其中金属粉末被高能电子束熔化。电子beama通过将整个层的整个粉末床加热到最佳的环境温度Spesifor来融化材料。结果,由EBM过程产生的零件几乎没有残留应力,并且具有最佳的微结构。借助这种方法,可以生产高密度金属零件,并且逐层生产允许使用晶格刺激性制造拓扑优化的,减轻的零件。
摘要:维护设备对于增加生产能力和减少生产时间至关重要。随着数字化的出现,行业能够访问大量数据,这些数据可通过实施预测性维护来确保其长期的生存能力和竞争优势。因此,本研究旨在使用来自汽车行业公司的公司的大数据来证明对机器人单元的预测维护应用。开发了一个超参数长期记忆(LSTM)模型,结果表明该模型能够以良好的精度预测失败的一天。分析了进行实际工业计划所固有的困难,并提出了改进建议。
空间幻象技术的最新进展已实现了分析组织形态,细胞组成和生物分子表达模式的新方法。这些进步正在促进数字病理新兴领域中新的计算工具和定量技术的开发。在这篇综述中,我们调查了使用数字化的组织病理学幻灯片和补充材料开发用于空间映射的OMIC数据分析的计算方法的当前趋势,并重点介绍了与泌尿生殖学肿瘤学研究有关的工具和应用。评论包含三个部分:1)组织幻灯片分析的图像处理方法的概述; 2)与空间解决的OMIC数据分析的机器学习集成; 3)讨论当前局限性和未来在临床决策过程中整合机器学习的方向。
Taras Lyutyy Sumy State University (Ukraine), Publication Chair Joanna Michalska Silesian University of Technology (Poland), Publication Co-Chair Yurii Shabelnyk Sumy State University (Ukraine), Secretary Artur Maciej Silesian University of Technology (Poland), Finance & Exhibits Chair Oleksii Drozdenko Sumy State University (Ukraine), Finance Co-Chair Olena Tkach Sumy州立大学(乌克兰),明智的主席Anna Marchenko Sumy州立大学(乌克兰),奖和授予授予的联合主席Alicja Kazek-kazek-kęsik-kęSiksilesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian siles&助学(乌克兰),学生和YP活动联席主席Marta Wala Silesian技术大学(波兰),学生和YP活动联席主席Matteo Bruno Lodi Cagliari大学(意大利),学生和YP活动联合主席
