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工业物理 - 应用科学学院
这个3。5年BSC（荣誉）工业物理计划涉及基本物理和技术知识和技能的应用，主要集中于半导体技术和光伏能源系统设计。我们正在为学生准备在两个领域的基本知识以及动手实验室的经验中掌握基本知识。此计划仅在Shah Alam校园提供。
ph.d。课程工作教学大纲物理M G K V P ...
单位 - 研究定义，研究假设，研究和基本研究，研究动机，研究方法的含义，研究与研究方法学之间的差异。研究方法和相关工具，研究类型，研究的意义，研究人员的素质，研究问题的组成部分，科学研究的各种步骤，研究目的，研究设计，研究概述，研究概述，文献调查，流程图研究过程，条件和良好研究标准。沟通技巧在研究和写作中表达力量的研究发展，演示技巧的重要性。关于研究主题的进度报告写作。困境和决定 - 现实。单元-II-II计算机基础知识，硬件和软件，不同的操作系统，应用程序，计算机应用程序，文字处理，Excel，Excel，Power Point，Power Point，数据处理，使用Web-2工具用于研究，使用图形软件的使用，使用多媒体工具，多媒体工具，结构，结构和组件研究报告，研究报告，报告写作，Seninar，Seminar，介绍。报告类型：研究论文，论文。研究项目报告，图片和图，引文样式。单位-III在Linux环境中工作，基本Linux命令，用乳胶，图形和可视化编写科学文档，GNU图；其他有用的软件工具的简介，例如Mathematica计算机编程。使用设计思维方法避免窃并正确使用电子资源。文字和参考书：1。2。Tex和乳胶之间的差异，使用乳胶，乳胶输入文件，输入文件结构，文档布局，标题，章节和部分的布局，交叉参考，脚注，环境，排版，数学公式，矩阵，矩阵，表格，包括包装的帖子图形图形图形图形，书目，书目，下载和安装液的构建块。对来源的简介，导入和导出数据的基础，与Microsoft Excel一起工作，图形，原点的统计信息，基本的线性回归和曲线拟合，最小平方拟合的方法与线性方程，非线性曲线拟合，背景校正，使用原点进行数据操作。IV单元的性质和伦理范围，伦理学的挑战和重要性，研究，伦理学和学术诚实的伦理学，写作中的伦理，学术诚信，研究不当行为/制造/不道德实践学术/研究：伪造，操纵或回火。 写作高质量的学术出版物，科学阅读，引用和写作，窃政策，处罚和后果。 Kumar Ranjit，研究方法论：初学者的逐步指南，Sage出版，2014年。 Kothari C.R. ：研究方法论，《新时代国际》，2011年。 3。 anthulingom n：研究方法论，喜马拉雅人出版4。 C. Rajendar Kumar：研究方法论，APH出版。 5。 Pradeep K.Sinha，计算机基础 - 第8版，BPB出版物6。 Nicola L. C. Talbot，乳胶完成新手7。 Stefan Kottwitz，乳胶初学者指南，Packt Publishing，2011年8。 9。 10。 11。IV单元的性质和伦理范围，伦理学的挑战和重要性，研究，伦理学和学术诚实的伦理学，写作中的伦理，学术诚信，研究不当行为/制造/不道德实践学术/研究：伪造，操纵或回火。写作高质量的学术出版物，科学阅读，引用和写作，窃政策，处罚和后果。Kumar Ranjit，研究方法论：初学者的逐步指南，Sage出版，2014年。Kothari C.R.：研究方法论，《新时代国际》，2011年。3。anthulingom n：研究方法论，喜马拉雅人出版4。C. Rajendar Kumar：研究方法论，APH出版。5。Pradeep K.Sinha，计算机基础 - 第8版，BPB出版物6。Nicola L. C. Talbot，乳胶完成新手7。Stefan Kottwitz，乳胶初学者指南，Packt Publishing，2011年8。9。10。11。Muhammad Arsalan，Origin软件：新用户的完整指南。John G D'Angelo，《科学伦理》，科学研究中的道德不当行为。 Partha Pratim Ray，研究和出版伦理指南。 Sandra C. Greer，物理科学家的伦理学要素。John G D'Angelo，《科学伦理》，科学研究中的道德不当行为。Partha Pratim Ray，研究和出版伦理指南。Sandra C. Greer，物理科学家的伦理学要素。
2024 年 2 月 物理观察员
● Samu Taulu 副教授因定量 bSSFP MRI 从 UCSF 获得 43K。● Kai-Mei Fu 教授因 C2AQ 从 BNL 获得 241K。● Xiaodong Xu 教授因光自旋电子学从 Clarkson 获得 100K。● Lukasz Fidkowski 副教授因拓扑相从 NSF 获得 254K。● Arthur Barnard 助理教授因扫描筛选从华盛顿研究基金会获得 293K。● Kai-Mei Fu 教授因 NV 量子节点从 Sandia 获得 80K。● Xiaodong Xu 教授因 EFRC 从 DOE 获得 816K。● Anna Goussiou 教授因美国 ATLAS 软件开发从 DOE 获得 72K。● Henry Lubatti 教授因 HL-LHC 像素 IST 从 DOE 获得 153K。● Xiaodong Xu 教授因 2D 量子物质从 DOE 获得 840K。 ● 许世杰教授因 A3D3 项目获美国国家科学基金会 510 万美元资助。● 许世杰教授因“加速科学与工程发现的人工智能元研讨会”项目获美国国家科学基金会 10 万美元资助。
费米实验室物理咨询委员会报告 2024 年 7 月
至于加速器综合体的现状和计划，PAC 很高兴听到加速器安全文件已更新并获批准，以符合最新 DOE 命令 420.2D“加速器安全”。PAC 赞扬加速器团队升级主喷射器并在 2024 年 6 月达到 1.018 MW 的功率记录。PAC 还对加速器运行可靠性的下降表示担忧，并表示支持升级、现代化和投资加速器综合体备件的活动。PAC 获悉，加速器综合体的长期关闭（需要连接 PIP-II 和 LBNF 光束线的元素）现在计划于 2028 年 1 月开始，而不是 2027 年 1 月。修订后的时间表有效地优化了物理计划，为实验提供了至少与之前计划一样多的光束时间，而不会影响 LBNF/DUNE 的时间表。
物理3D对抗攻击自动驾驶中的单眼深度估计
广泛应用于自主驾驶中的基于深度学习的单眼深度估计（MDE）很容易受到对抗性攻击的影响。先前针对MDE模型的物理攻击依赖于2D广泛的补丁，因此它们仅影响MDE地图中的一个小型局部区域，但在各种观点下都失败了。为了解决这些限制，我们提出了3D深度傻瓜（3d 2傻瓜），这是对MDE模型的第一个基于3D纹理的对抗性攻击。3d 2傻瓜被专门优化，以生成3D对抗纹理对型号的车辆类型，并在恶劣天气条件（例如雨水和雾）中具有改善的鲁棒性。实验结果验证了我们3d 2傻瓜在各种情况下的出色性能，包括车辆，MDE Mod-els，天气状况和观点。现实世界中使用打印3D纹理的实验实验进一步表明，我们的3d 2傻瓜可能会导致超过10米的MDE误差。该代码可在https://github.com/gandolfczjh/3d2fool上找到。
材料物理性质，第三版
12. 电学性质................................................................................................321 12.1 简介...............................................................................................321 12.2 金属、绝缘体和半导体：能带理论....................................321 12.2.1 金属.......................................................................................324 12.2.2 半导体.................................................................................325 12.2.3 绝缘体.......................................................................................328 12.3 电导率的温度依赖性....................................................................328 12.3.1 金属.......................................................................................329 12.3.2 本征半导体.......................................................................330 12.4 非本征（掺杂）半导体的性质....................................................335 12.5 使用非本征（掺杂）半导体的电气设备.....................................336 12.5.1 p,n 结.....................................................................................336 12.5.2 晶体管................................................................................342 12.6 电介质...............................................................................................344 12.7 超导性...............................................................................................347 12.8 温度测量：教程��������������������������������������������������������������������������������352
从视觉识别地形物理参数
摘要 - 识别周围环境的物理特性对于机器人的运动和导航对于处理非几何危害（例如湿滑和可变形地形）至关重要。机器人在接触之前预测这些极端的物理特性将是很大的好处。但是，从视力中估算环境物理参数仍然是一个开放的挑战。动物可以利用他们先前的经验以及对自己所看到的东西和感受的了解来实现这一目标。在这项工作中，我们为基于视觉的环境参数估计提出了一个跨模式的自我监督学习框架，这为未来的物理范围内的运动和导航铺平了道路。我们弥合了在模拟中训练和识别视力的物理地形参数的现有政策之间的差距。我们建议在模拟中训练物理解码器，以预测多模式输入的摩擦和刚度。训练有素的网络允许以自我监督的方式将现实世界图像标记，以在部署过程中进一步训练视觉网络，这可以密集地预测图像数据的摩擦和僵硬。我们使用四倍的Anymal机器人在模拟和现实世界中验证物理解码器，表现优于现有基线方法。我们表明，我们的视觉网络可以预测室内和室外实验中的物理特性，同时允许快速适应新环境。- 项目页面https://bit.ly/3xo5aa8 -