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加利福尼亚大学，伯克利大学电气工程与计算机科学系EECS EECS 40秋季摘要
加利福尼亚大学伯克利工程学院2003年秋季第40周的第8周摘要（通过Farhana Sheikh）电路分析涉及非线性元素§§由于PN连接在本质上是非线性的，因此由PN连接分析产生的电路元素很复杂：例如。i d = i s [exp（qv d /kt）-1]§我们通常通过采用简化的非线性设备模型来简化分析（例如< /div>理想的二极管模型，大信号二极管模型）§图形方法还可以帮助用非线性元素完美整流器模型（理想二极管）分析电路的I-V特征，用于完美的直流或理想二极管的I-V特征。如果相对于所示的参考方向跨二极管施加了负电压，则二极管不会导致任何电流，并且二极管的行为作为开路。二极管被称为“反向偏见”。如果将正电流应用于二极管相对于参考方向，则二极管的行为作为短路，并通过零电压下降的任何电流。
2024秋季课程时间表
o面对面：要求讲师和学生在设定的时间和位置亲自见面的课程。o完全在线：完全在线举行的课程；无需面对面的会议。在线课程可以是同步，异步或两者的组合。o部分在线：包括面对面和在线指导组合的课程。o HYFLEX：每次会议同时在线举行每次会议的课程；学生可以灵活地选择在设定的时间和位置参加面对面或在线参加。
MEGR技术选修课 - 2024年秋季产品
Motorsport驾驶员撞车安全性（MEGR 3092：批准的赛车运动选修； MEGR 3097：批准的生物医学技术选修课）课程，具有生物医学工程（生物力学）和Motorsport机械工程之间的跨学科课程，用于引入撞车伤害的工具和工程撞击预防和驾驶员保护原理。班级将使用赛车和乘用车安全的示例来介绍和教授乘员保护原则，这些原则也适用于许多运输方式，军用车辆，太空旅行和儿童约束系统。
教学大纲i304（秋季24） - 信息学编程
○教科书的官方幻灯片○讲师笔记本●可以通过我的教科书（Canvas Class页面左侧的导航链接）中的Canvas访问数字教科书，这要归功于Longhorn教科书访问（LTA）程序，以降低学生的数字课程材料成本。●您将自动选择进入程序，但可以通过画布轻松地退出（并返回）到第12堂课。如果您在第12届班级结束时继续选择，您将通过“我欠下的”页面收到一张账单，并必须在第18届班级当天结束之前才能支付和保留访问权限。如果您在第18届班级时不付款，则将在第20堂课之后失去对材料的访问权限，并且您的费用将被删除。●如果您还有其他问题，请联系ltahelp@universitycoop.com
CS151，面向对象设计，06，秋季，2022
● 编程作业 (25 %) 将会有几项编程作业，涉及 OO 编程、OO 设计和 UML 图。所有作业都是个人作业。逾期的作业将不被接受。 ● 测验 (10 %) 每章之后都会有简短的测验。这些测验的目的是鼓励学生阅读课程材料并理解概念。这些测验的目的是帮助学生更好地理解概念并将其应用于作业以及为期中和期末考试做准备。 ● 项目 (20 %) 每学期最后一个月，每个小组由 3 名成员组成一个小组项目，涉及 OO 设计和 GUI 编程。 ● 期中和期末（各占 20 %） 将会有一次期中考试和一次期末考试，包括选择题和书面答案。问题可以来自测验、课堂笔记、幻灯片、作业和课堂讨论。 ● 课堂参与 (5 %) 为鼓励参与，您的期末成绩的 5% 将来自您的参与。请注意，参与并不等于出席。
EEE 515学期：2023年秋季标题：机器视觉和...
1。学生将作为设计团队的一部分，使用工程设计过程来创建有效的问题解决方案。2。学生将作为设计团队的一部分工作，以通过同行评估来制定和演示团队规范和批评团队的效率。3。学生将根据对客户设计，构建和测试物理原型的客户需求的分析应用工程设计过程的步骤。4。学生将采用以客户为中心的设计和企业家心态来创建和评估可以解决问题的设计原型。5。学生将使用并选择适当的工具和技术技能来收集和分析来自各种来源的数据，描述和预测设计的行为，并基于适当的模型来证明设计决策是合理的。6。学生将撰写技术项目报告，并就其设计进行口头/多媒体演讲，其中包括解决设计如何从多个角度（技术，社会，财务，环境等）增加价值。7。学生将应用项目管理技能来制定和实施项目计划，并将日程安排和预算维护和评估为工程设计。8。学生将能够在工程领域中确定自己的动机，优势和贡献，并通过自我反思来批评他们的技能和理解。
生成式人工智能采用水平援助 2024 年秋季
本课程鼓励使用生成式人工智能 (AI) 程序，例如 ChatGPT。生成式 AI 程序的使用符合以下课程学习成果：[插入与使用生成式 AI 相一致的学习目标]。使用生成式 AI 程序时，您必须尊重知识产权、进行事实核查并使用适当的引用方法。任何未明确指明使用生成式 AI 的课程作业都将被视为您的原创作品。未经适当归因而使用生成式 AI 程序违反了 UCA 的学术诚信政策。如果您对允许的内容有疑问，请在提交作业前询问。
CS 256，人工智能主题，第 1 节，2023 年秋季
成功完成本课程的前提是，学生将在整个课程期间（通常每周每学分 3 小时）为每个学分花费至少 45 小时用于教学、准备/学习或课程相关活动，包括但不限于实习、实验室和临床实践。其他课程结构的工作量预期与教学大纲中所述相同。a.项目：将为您提供最终团队项目，以实践 AI 原则。由 3-4 人组成的自选团队将共同解决课程中讨论的一些选定问题。该团队项目将是一个协作小组项目。您可以自由选择自己的合作伙伴，但您不能在项目中途更改合作伙伴。作为学习目标的一部分，学期项目的逐步设计和实施将通过作业完成。b.考试：将有一次期中考试和一次期末考试。c. 测验：将有 1-2 次测验，每次测验都将算作家庭作业。d. 家庭作业：每项家庭作业通常以应用程序为中心，包括书面和编程部分。
CS 256，人工智能的主题秋季2024
在本课程中，参与者将通过一系列专注的主题获得对人工智能（AI）的全面了解。他们将了解AI的基础，包括其历史和关键概念。参与者将探索智能代理，其理性行为以及环境相互作用的结构。此外，他们还将学习搜索算法，既没有信息又通知，并有效地应用它们。该课程涵盖了本地搜索技术，优化和计划算法，强调了经典的计划算法和启发式方法。参与者还将研究概率推理，贝叶斯网络和机器学习技术，例如增强学习和基于模型的学习。在课程结束时，参与者将能够设计智能代理，应用搜索和约束满意度技术，不确定性下的理由，建立机器学习模型，了解机器人系统并实施计划算法。