通过持续研究进一步以职业和职业为重点的研究,UJ商业与经济学学院管理学院为拥有NQF 6高级商业管理资格证书的学生提供了一个桥接计划,该计划在约翰内斯堡大学获得。这个桥接计划将为学生提供所需的身份,以获得更高级别的资格资格 - 商业管理高级文凭(适用UJ的入学条件,例如平均60%)。
Wei -Wei Zhang 2017-2019 /邮政研究员,U悉尼2022 / GUSU材料实验室,苏州< / div < / div>Wei -Wei Zhang 2017-2019 /邮政研究员,U悉尼2022 / GUSU材料实验室,苏州< / div < / div>
鉴于糖尿病的全球患病率,迫切需要精确的预测工具。通常,传统的诊断方法无法识别临床数据中的复杂模式,从而导致干预措施延迟。机器学习(ML)和深度学习(DL)可以分析大型数据集,具有巨大的变革潜力。本综述着重于两项研究这些技术的最新研究,重点是它们对预测精度,功能分析和实际实施的贡献。这是在论文中提出的,为糖尿病预测开发两阶段比较框架的总体目的。
气候和环境变化对人类流动性的影响仍然是从业者和政策制定者的关键问题。国际移民组织(IOM)一直处于运营,研究,政策和倡导工作的最前沿,试图将环境移民带到国际,地区和国家关注的核心,并与其成员国,观察家和合作伙伴合作(IOM MECC 1)。在2023年在阿拉伯联合酋长国迪拜举行的联合国气候变化会议(COP 28)时,IOM与专门研究数据云技术的私营部门合作伙伴Snowflake合作,主持了两阶段的黑客马拉松,讨论了气候变化,环境退化和人类流动性。雪花利用他们的技术和技术专业知识来支持IOM对COP28的气候流动议程的贡献。
上下文:基于宽间隙半导体材料(SIC,GAN)的电子组件在中型电子应用(10 kV / 100 A)(例如混合 /电动汽车行业)中经历了相当大的增长。超出了该功率范围,从能量问题的角度和CO 2排放的降低的角度来看,提高功率密度和开关/转换效率的挑战是相当大的,尤其是在电源分配(智能电网)和运输(Rail)的应用。为了满足这些功率要求,有必要转向带有适当带隙能量(> 4 eV)和分解字段(> 10 mV.cm-1)的所谓的超宽间隙(UWBG)材料,例如钻石,艾加(Algan)或GA 2 O 3。,GA 2 O 3具有直径为150 mm的商业基材的独特优势,其成本合理(比SIC便宜3倍)。对UWBG材料的一个非常强烈的挑战仍然是它们的兴奋剂。再次,鉴于可以在宽的值范围内轻松实现n掺杂[1-3],GA 2 O 3仍然引起了人们的关注。单极功率设备已通过正常运行[4-6]证明。通常无法使用电源设备的缺少技术构建块是生产双极设备的P型掺杂。开发了基于GA 2 O 3的设备的创新技术领域,并且对P型掺杂的控制需要研究由材料中陷阱或缺陷引起的电子水平的研究。这些缺陷也可以通过技术过程(植入,雕刻,金属污染)引起。在此主轴上开发了双极技术,博士学位受试者将主要集中精力。的确,INL实验室和“功能材料”团队在电气和电流技术方面具有广泛而独特的专业知识,用于研究由陷阱和宽频率半导体中的陷阱和缺陷引起的电子水平。
回流焊接是表面贴装技术 (SMT) 应用互连的主要方法。该工艺的成功实施取决于能否实现低缺陷率。一般而言,缺陷通常可归因于材料、工艺和设计这三个方面的原因。回流焊接故障排除需要识别和消除根本原因。如果纠正这些原因可能超出制造商的能力范围,则进一步优化其他相关因素成为将缺陷率降至最低的次佳选择。第 1 章介绍电子封装和表面贴装技术的一般设计背景和趋势。第 2 章和第 3 章提供焊接和焊料的基础知识。第 4 章介绍回流工艺的基础知识。这四章是分析焊接缺陷所需的基础知识。第 5 章至第 7 章讨论了缺陷类型、
许多地下流动应用涉及对物理定律充分了解的组成部分,以及在物理定律了解不足或不适用的其他组件中。数值建模在前者方面擅长于以前的机器学习(ML)在后者方面的插值数据,但是两种方法都无法同时解决这些组件。现有的ML方法(通常称为具有物理信息的ML或PIML)同时处理这些类型的组件是对标准ML方法的较小调整(例如,PIML可能会使用物理数据进行训练或损失功能来鼓励ML遵守ML,而无需任何准确保证方程式)。调整黑盒ML模型在根本上受到限制,因为“大数据没有解释自身” - 在模型中意味着,可解释的结构是提高可预测性,使人类理解和最大化小数据影响的必要性。我们展示了可区分的编程(DP)如何使我们能够使用可训练的ML融合值得信赖的数值建模,从而增强了用于物理模型开发,倒数分析和机器学习的工作流程。
多臂老虎机 (MAB) 问题模拟了一个决策者,该决策者根据当前和获得的新知识优化其行动以最大化其回报。这种类型的在线决策在脑机接口 (BCI) 的许多程序中都很突出,MAB 以前曾用于研究,例如,使用哪些心理命令来优化 BCI 性能。然而,BCI 背景下的 MAB 优化仍然相对未被探索,即使它有可能在校准和实时实施期间提高 BCI 性能。因此,本综述旨在向 BCI 社区进一步介绍 MAB 的成果丰硕的领域。本综述包括 MAB 问题和标准解决方法的背景,以及与 BCI 系统相关的解释。此外,它还包括 BCI 中 MAB 的最新概念和对未来研究的建议。
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