系统工程

基于模型的系统工程方法应用于...

Giancarlo Storti Gajani 毕业于电子工程专业，并于 2011 年获得电子与系统工程博士学位。

Giancarlo Storti Gajani 分别于 1986 年和 1991 年获得米兰理工大学电子工程学士学位和电子与系统工程博士学位。他目前是同一大学的 Ing-Ind_31（电气工程）副教授，教授电气工程和高级电路理论课程。他的研究兴趣主要在于电路模拟方法和算法的开发、非线性电路的研究以及更普遍的非线性动力学的研究。最近，他还开始处理与电力电子和行为建模相关的问题，特别是汽车应用方面的问题。所获得的结果在 90 多种出版物中进行了描述，其中 37 种发表在国际期刊上。他是研究项目 MADESS-I 和 MADESS-II 的成员。他参与过众多 FIRB、PRIN 和 FP7 研究项目，最近还参与了 Teinvein（智能移动）项目。他曾担任 Studio Azzurro、ST-Microelectronics、ACCENT（Cadence 和 ST-Microelectronics 的合资公司）、PDF Solutions、Cambridge Silicon Radio (CSR)、PEGASUS MICRODESIGN 的顾问。

电子系统工程

Lectronic Systems工程（ESE）着眼于我们在日常生活中使用的电子产品中的电路，电子设备和通信系统如何融合在一起。从微电路到个人和工业技术中的电子元素，您将学习如何设计，开发和管理使我们连接的沟通，电源和制造系统。另外，您将毕业，知道如何解决问题，管理项目并有效沟通。

系统工程师对视频能源效率的看法...

摘要 — 近年来，全球范围内的在线视频服务使用量迅速增长。如今，视频流、视频会议、直播和社交网络等多种应用都利用了这项技术。最近的一项研究发现，这些服务的发展和成功导致如今全球超过 1% 的温室气体排放与在线视频有关，年增长率接近 10%。本文从系统工程师的角度回顾了有关在线视频能耗的最新发现，其中系统工程师是典型在线视频服务的设计者和运营商。我们讨论了所有相关的能源消耗，强调了与服务质量变量以及视频属性的依赖关系，回顾了文献中不同设备的能耗模型，并将这些现有模型汇总为通用在线视频服务总体能耗的全局模型。通过分析该模型及其含义，我们发现终端用户设备和视频编码具有最大的节能潜力。最后，我们概述了视频流能源效率改进的最新进展，并提出了节能视频流服务的未来研究方向。

生物系统工程

生物系统工程的职业前景 生物系统工程专业的学生有六种职业专业，有机会定制自己的工程未来。毕业生有机会在工业和政府部门建立充满活力的职业生涯。学生受雇于许多组织，例如 USDA、Alltech、Chiquita、Nestle、Kuerig、Yum! Foods、Duke Energy、UPS、Trane、Cummins、John Deere、Honeywell、Altec、LinkBelt、Stantec 和 Hazen and Sawyer。学生还可以选择职业前途，为医学和兽医课程做好准备。

PAISE® – 人工智能系统工程的过程模型

由于过去几十年计算能力的进步和数据可用性的提高，数据驱动方法的使用在许多工业领域受到青睐和扩展。因此，机器学习 (ML) 算法作为人工智能 (AI) 的一个子集正在走向实用前沿。ML 算法通过分析所谓的训练数据并识别模式和相关性来为给定用例编写软件。因此，所创建软件的功能很大程度上取决于训练数据。在德国和欧洲，人们普遍认识到，找到一种系统方法来开发利用新型人工智能和机器学习方法的智能系统非常重要——在工业发展方面（例如，在 VDA 旗舰计划的“AI 家族”项目中）、在标准化方面（例如，在 DIN 和 DKE [1] 的 AI 标准化路线图中），以及欧盟委员会等机构。除了 AI 的巨大潜力之外，欧盟委员会还认为需要制定《欧盟 AI 法案》[5] 中所述的法规。法律基础应保护市场和公共部门以及人民的安全和基本权利。在欧洲创建值得信赖的 AI 应用程序这一目标需要高水平的系统和跨学科方法。经典程序模型假设系统可测试，因此仅与使用 ML 方法有条件兼容。目前，应用 ML 方法的系统只能通过经验方法进行测试，无论 ML 是否内置于最终系统本身，或者 ML 方法是否用于推导最终产品的设计规范。在这两种情况下，基于 ML 的复杂方法的结果都会以关键的方式影响最终产品的功能。因此，有必要能够将这种影响追溯到所使用的基于 ML 的方法的原理和底层数据。

KI-Engineering – 人工智能系统工程

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在许多应用领域都取得了巨大成功。然而，许多成功案例都是在固定不变的基准数据集或模拟环境中取得的。从这些基准环境转移到真实系统时，还需要考虑许多其他因素。可以观察到，人工智能在工业系统中的许多应用在概念验证实施中取得了良好的结果，但并没有转变为长期的生产用途。无论是在科学领域还是在国际标准化领域，都没有一个普遍认可的人工智能定义。然而，[12] 将人工智能系统定义为“为给定的一组人类定义的目标生成内容、预测、建议或决策等输出的工程系统”。我们认为，这样的人工智能系统通常是更大的整体系统的元素（或子系统），人工智能在定义的约束下协助实现其目的。我们假设的系统模型如图 1 所示。整个系统最终投入使用并交付生产。整个系统分解为子系统层次结构，通过接口链接，其中一些子系统可能应用人工智能方法。整个系统的其他子系统示例包括机械和电气部件、传感器、执行器、数据管理和人机界面。此外，基于人工智能的支持系统可以是开发环境的一部分（不作为整个系统的一部分部署到运行中）。这方面的例子是包含机器学习方法、训练算法和模拟环境的训练样本的数据库。根据 Simon Ramo 的说法，系统工程考虑“整体设计与部分设计的区别” [5]。我们认为这种整体方法尚未应用于人工智能工程

系统工程指南 - USD(R&E)

系统工程指南为国防采购项目提供指导和推荐的最佳实践。其中大部分信息之前出现在国防采购指南 (DAG) 第 3 章系统工程中。DAG 已被取消，本文件旨在在国防部 (DoD) 制定新的系统工程现代化政策和指导期间提供临时系统工程 (SE) 指导。国防部负责研究和工程的副部长办公室 (OUSD(R&E)) 工程副主任与来自军事部门、国防机构、工业和学术界的主题专家 (SME) 合作编写了本指南。

电力系统工程师

在这个职位上，您需要发挥领导作用，制定拟议的建模最佳实践。电力系统工程师管理、组织和分析互连研究，向项目经理提供反馈和建议。您通常负责电力系统的所有部分，以提高其效率，并帮助您所在的公司实现其分配的目标。您还承担项目开发的职责和责任，因为您要帮助项目经理确定新公用事业项目（如风力涡轮机或变电站）的最佳位置。作为电力系统工程师，您还负责确定这些位置中控制的最佳位置。

MBA 系统工程师的角色 - NAVSEA

验证计划定义了将要进行的高级验证活动的目标、仪器、数据缩减和程序