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。
ethz.ch › edu › slides › Info2-ITET-11 PDF 2023年3月29日 — 2023年3月29日 了解飞机的可靠性有时并不比计算机高!... 政府在当时所谓的“人体工程学”或... 方面存在问题
pnj.ac.id › artikel › files › elektro PDF 2018 年 11 月 22 日 — 2018 年 11 月 22 日基于 SplitRing 的微带滤波器电源元件分析摘要...飞机公司地面系统集团,...HFI Jateng ISSN 0853-0823
印度理工学院马德拉斯分校每年都有优秀的本科生和研究生毕业。我们的校友有着良好的职业成功记录,我们希望在 2022-2023 届继续保持这种势头。我们的学生由一流的教师和员工对基本概念和工程应用进行了良好的培训。除了成熟的学术课程外,印度理工学院马德拉斯分校还开设了新颖的跨学科双学位课程,涉及先进材料和纳米技术、生物医学工程、数据科学、能源系统、机器人技术和技术 MBA 等领域。这将确保印度理工学院马德拉斯分校毕业生在传统学科和即将到来的新学科方面都拥有训练有素的人才。印度理工学院马德拉斯分校的就业办公室是两个重要利益相关者之间的纽带:我们的学生和您,我们尊贵的招聘人员。我代表印度理工学院马德拉斯分校就业团队,邀请您参加 2022-2023 年的就业流程,并期待与您合作,帮助您为您的组织招聘到最优秀的人才。我祝愿您和学生们就业过程取得成功
自从物联网和人工智能数据分析领域出现深度学习爆炸式增长以来,内存墙问题对现有计算架构的压力越来越大。研究人员正在寻找冯·纽曼架构之外的一些以内存为中心的计算范例。神经形态计算是解决人工智能硬件问题的新范例之一。本课程重点介绍神经形态计算,并通过案例研究展示其在物联网和人工智能应用中的强大功能。本课程将深入探讨神经形态计算的不同方面,以解锁无限可能并塑造人工智能和数据分析兼具效率的未来。加入这趟旅程吧,因为在当今世界,计算采用神经形态不仅仅是一种选择;而是一种必需品。 模仿生物神经网络、神经元结构、人工神经元建模、神经元和突触电路拓扑 神经形态硬件架构、基于忆阻器的神经网络架构、交叉架构和神经形态核心、使用忆阻器和 FeFET 的内存中心计算 与其他新兴存储设备和功能的神经形态计算 神经形态算法(STDP、LSM 等) 神经形态计算的应用 神经形态计算中的学习范式
在过去的几十年中,汽车应用对电子系统的强劲需求以及半导体技术工艺的不断发展,推动了专用集成电路 (ASIC) 的设计和制造,包括模拟、数字、电源和射频模块,这些模块在大幅降低生产成本的同时,还提高了系统性能和可靠性。基本上,满足模块级规范的设计问题已经逐渐从印刷电路板 (PCB) 转移到集成电路,因此当前的 IC 设计(尤其是定制 IC)大多是为了满足大多数模块级规范,包括那些涉及电磁兼容性的规范。实际上,电子模块传导和辐射电磁发射的最大限值不能轻易与 IC 级的电气参数相关联,例如直流电流消耗、时钟频率、IC 封装物理尺寸、I/O 电压和电流斜率等。同样,施加到电子模块以检查其对电磁干扰 (EMI) 的敏感性的射频干扰水平不能像任何其他设计规范那样对待。一般来说,IC 的电磁辐射和电磁敏感性与其所处的周围环境密切相关,即 PCB 布局、EMI 滤波器、PCB 接地方案、金属外壳的大小和形状等。然而,在过去的几十年里,一些
无线和移动通信技术的进步促进了移动医疗 (m-health) 系统的发展,以寻找获取、处理、传输和保护医疗数据的新方法。移动医疗系统提供了应对日益增多的需要持续监测的老年人和慢性病患者所需的可扩展性。然而,设计和运行带有体域传感器网络 (BASN) 的此类系统面临双重挑战。首先,传感器节点的能量、计算和存储资源有限。其次,需要保证应用级服务质量 (QoS)。在本文中,我们整合了无线网络组件和应用层特性,为移动医疗系统提供可持续、节能和高质量的服务。特别是,我们提出了一种能量成本扭曲 (ECD) 解决方案,它利用网络内处理和医疗数据自适应的优势来优化传输能耗和使用网络服务的成本。此外,我们提出了一种分布式跨层解决方案,适用于网络规模可变的异构无线移动医疗系统。我们的方案利用拉格朗日对偶理论,在能源消耗、网络成本和生命体征失真之间找到有效的平衡,以实现对延迟敏感的医疗数据传输。仿真结果表明,与基于均等带宽分配的解决方案相比,所提出的方案实现了能源效率和 QoS 要求之间的最佳平衡,同时在目标函数(即 ECD 效用函数)中节省了 15%。
过去几年中,量子信息论的最新发展强烈推动了复杂量子现象的表征。在这样的框架中,一个关键概念就是纠缠。纠缠除了被认为是量子计算和通信任务的基本资源 [1] 之外,还被用来更好地表征不同多体量子系统在相关哈密顿量的某些特征参数发生变化时的临界行为;后一种现象被称为量子相变 (QPT) [2]。事实上,人们还没有完全深入理解 QPT 的普遍性质。在这种情况下使用纠缠的特殊之处在于,作为量子关联的单一直接测度,它应该允许对 QPT 进行统一处理;至少,每当发生的 QPT 归因于系统的量子性质时,这总是在 T 0 时,因为不存在热涨落。 [3] 中首次描述了自旋 1=2 链中单自旋或双自旋纠缠与 QPT 之间的关系,其中注意到并发度的导数在 QPT 的对应性上表现出发散,并具有适当的标度指数。随后在 [4] 中研究了 L 自旋块的纠缠及其在表现出临界行为的自旋模型中的标度行为。最近在 [5] 中解决了通过纠缠来表征费米子系统基态相图的问题,其中展示了如何通过研究单点纠缠来重现已知(数值)相图的相关特征。虽然这是一个有希望的起点,但仍需澄清哪些量子关联导致了 QPT 的发生:是两点还是共享点(多部分),是短程还是长程。事实上,要回答上述问题,需要对任何两个子系统之间的纠缠进行详尽的研究。如果子系统只有 2 个自由度,则共生性可以正确量化量子关联 [6]。一个概括
