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电子 - 工程教学大纲SEM V孟买大学
该国的技术教育在当前日子正在进行范式转变。国家一级的智囊团正在审议这些问题，这些问题至关重要，对所有技术教育领域都构成了挑战。最终，这些发展的影响是可见的，并且在全国几乎所有大学都大规模地采用了大规模的影响。这些主要是采用以学生为中心和学习的CBC（选择基础信用系统）和OBE（基于结果的教育）。该国的教育部门也面临着关键的挑战，例如毕业生的质量，就业能力，基本技能，承担挑战的能力，领域的工作能力，对情况的采用，领导才能，领导才能，沟通技巧和道德行为。另一方面，多年来，入学工程计划的有抱负者在下降。全国的总体入学状况几乎为50％；在各种大学中构成一半以上空缺的威胁，并使他们的生存变得困难。鉴于这些，全印度技术教育委员会（AICTE）是国家监管机构，采取了主动行动并执行了某些政策，以及时进行改善。这里很少有人强调，这些是所有流行流的设计模型课程的设计，针对新参与者的强制性感应计划，引入基于技能的和跨学科课程，强制性行业实习，创建数字内容，用于在教学学习中使用ICT的任务，实验室，虚拟实验室等。因此，正在进行的课程修订过程具有至关重要的作用。为了跟上技术教育中的这些发展，该研究所和大学必须以分阶段的方式或托托采用这些计划。在孟买大学的范围内，在科学技术学院下的电子工程的BOS已开始采用这些倡议迈出一步。我们，孟买大学电子工程研究委员会的成员感到有幸介绍将从2020 - 21学年开始实施的电子工程课程的修订版。修订的一些亮点是；
基于粉末的 3D 打印用于制造具有 ... 的设备
增材制造，也称为三维 (3D) 打印，是一种使用各种材料将计算机辅助设计模型转化为真实 3D 物体的过程。3D 打印提供了无与伦比的灵活性，可以逐层构建具有复杂形状和几何形状的功能部件。3D 打印已成为传统工业生产技术的可行替代方案 [1-3]。人们做出了很多努力来表征 3D 打印物体的耐久性、表面光洁度和机械性能 [4-12]。然而，人们担心 3D 打印部件在应用中会受到反复应力，这可能会导致疲劳失效 [12-16]。3D 打印革命被许多人视为将形成工业革命 4.0 的技术之一。与传统的减材制造方法相比，3D 打印可以实现更高的设计复杂性并缩短设计周期 [17-19]。 3D 打印主要分为七类：（1）粘合剂喷射、（2）粉末床熔合 (PBF)、（3）定向能量沉积、（4）材料喷射、（5）瓮聚合、（6）材料挤出和（7）片材层压 [20, 21]。根据起始材料，3D 打印还可分为液体、固体和粉末类工艺 [22]。粉末基工艺是最重要和最流行的一类 3D 打印技术 [23–28]。这种流行归因于粉末材料的高可重复使用率、更快的生产速度、功能部件坚固、成本更低、无需或只需极少的支撑结构、不同的应用领域和大量的兼容材料 [2、3、12、23–27、29–40]。 3D 打印这一新兴领域改变了许多行业的产品制造方式，它通过提供更高的设计和制造自由度以及更广泛的材料范围改变了许多行业的产品制造方式[41-45]。
人工智能在医学中的应用及其关注点
摘要背景：医学正成为一个越来越以数据为中心的领域，超越了传统的统计学方法，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在吸引大量对科学数据分析的兴趣。有人认为，人工智能正在经历快速的商品化过程。这种描述有效地反映了人工智能工业化的现代趋势及其在社会中的普及。因此，与使用人工智能和机器学习相关的社会问题不应再被忽视，事实上，它们不再属于科学领域。这些社会问题也可以有多种形式；然而，所有这些都需要从以人为本的角度设计模型，并纳入与人相关的要求和约束。在这篇简短的论文中，我们讨论了影响 AI 和 ML 在治疗、公平性、隐私和匿名性、解释能力和可解释性方面的一些特殊问题，此外，还讨论了几个更广泛的社会问题和道德规范。我们认为，所有这些都是需要记住的实用因素，以实现全面促进基于 AI 和 ML 的技术普及的目标，并确认关于数字技术对道德和匮乏敏感问题的影响的不断发展的规则。我们的独特目标是反映这些主题如何影响 AI 和 ML 的临床应用。本文包括在西班牙巴塞罗那贝洛特大学医院举行的“第二次科学与透析会议：人工智能”的大部分内容。摘要和关键信息：AI 和 ML 作为从数据中提取知识的关键方法，吸引了科学界的大量兴趣。这些系统正越来越多地扩展到社会影响的范围，包括治疗和医疗保健。影响治疗和医疗保健的社会相关问题包括（尽管它们可能不再局限于）公平、公平性、匮乏、道德和法律。关键词——人工智能、机器学习。
微电子组件封装的优化
电子邮件地址：ekpum@delsu.edu.ng 摘要 本文讨论了微电子应用中的热传导。 使用 ANSYS 有限元设计软件设计模型，使用 Design Expert 软件进行响应面法 (RSM) 分析。 分析的成分包括散热器底座 (HSB) 厚度、热界面材料 (TIM) 厚度和芯片厚度。 我们生成了一个实验设计，该实验设计包含 15 个中心复合设计 (CCD)，针对这些因素的编码水平（低 (-) 和高 (+)）。 将热流施加到芯片，同时将对流系数施加到散热器。 使用温度解来计算 15 次 CCD 实验运行的热阻响应。 RSM 研究的结果提出了 HSB 厚度、TIM 厚度和芯片厚度的最佳（最小化分析）组合分别为 3.5 mm、0.04 mm 和 0.75 mm。而由提出的最佳参数可以实现 0.31052 K/W 的最佳平均热阻。 关键词：RSM；CCD；热阻；温度；微电子学 1. 引言 尽管人们越来越关注微电子设备的热管理，但它仍然是一个挑战。大多数关于微电子设备热量管理的研究都集中在散热器上 [1-4]。然而，了解电子封装中热量的传导和管理方式对于组装过程中使用的组件的开发至关重要。有效散发电子设备热量的方法之一是确保组装过程中使用的组件具有正确的规格和质量。这可以通过确保基于工程规范对所使用的组件进行优化来实现。优化设计规范的方法有很多，但很多研究人员 [5-8] 已经使用响应面法 (RSM) 和其他优化方法来优化不同应用的组件。 Oghenejoboh [9] 采用响应面法分析了西瓜皮活性炭对合成废水中镍（II）离子的生物吸附。研究
常见问题 - 带答案的常见问题Earth4All建模团队对最近的问题和批评的回答（5.Feb.2024）在G
常见问题解答 - 带有答案的经常询问的问题4 all建模团队对最近的问题和批评的回答（5.Feb.2024）在进行有关Earth4All-Global模型的详细讨论之前，我们想对任何（类型的）模型做出一些一般性评论。在一般计算机模型中是使建模者的心理模型明确的工具，并允许他们在此内进行实验。虽然乔治·盒子（George Box）的著名谚语写着“所有模型都是错误的，但有些是有用的”，但人们普遍承认，实际上所有模型都可能对其特定目的有用。所有模型都是现实的理想化，这通常为批评提供了很大的空间。批评是受欢迎的，通常是洞察力本身的重要来源，因为它开辟了有关所讨论系统和基本假设的不同心理模型的辩论。实际上，一些最著名，最受批评的模型不仅提供了有关我们的世界如何运作的宝贵见解，而且向我们展示了为什么一些简化的假设可能会使我们误入歧途（例如Nordhaus的DICE模型）。Donella Meadows（1982，2008）对模型及其在政策中的作用进行了几次批评/思考。主要结论之一是，应该为特定目的设计模型/以回答特定问题。这也是定义边界的原因（即该特定模型的哪些变量包括哪些变量，包含的关系等）。有关E4A-Global模型质量的一些问题没有考虑到该全球仿真模型的做法。该模型不是为了做许多批评家显然期望它做的事情。没有模型可以做一些批评家似乎期望E4A-Global做的事情，即以“科学”的精确度来预测现实世界的未来。Earth 4 all-Global模型对人类的长期未来有什么能力？快速答案“很少”，但也“毫无疑问”。该模型通过模拟模型的结构和输入参数产生的两个场景来说明Earth4All Book的故事。以及对21世纪的变革经济学委员会（TEC）的评估以及书中概述的故事情节，该模型绘制了两张一致但对比的潜在期货与宽阔的笔画的图片。
组合合同的（in）近似性 - 滴
我们研究了两个最近的组合合同设计模型，该模型突出了合同设计中可能出现的不同复杂性的不同来源，在此校长将代价高昂的项目执行给他人。在这两种设置中，本金都无法观察代理人的选择，只有项目的结果（成功或失败），并使用合同来激励代理商，该合同是在项目成功时指定向代理商指定付款的付款计划。我们提出了解决开放问题并提高我们对两种设置计算复杂性的理解的结果。在多代理设置中，该项目被委派给了一个代理团队，每个代理商都选择是否付出努力。成功概率函数映射了施加努力为项目成功概率的任何子集。对于supporular成功概率函数的家族，Dütting等人。[2023]建立了与最佳合同的多时间常数因子近似，并且是否打开该问题是否允许PTA。我们通过表明没有多个算法可以保证比0更好的情况下回答这个问题。7-最佳合同。对于XOS函数，它们给出了带有值和需求查询的多时间常数近似值。我们仅使用值查询，就无法获得任何常数近似。在多进取设置中，该项目被委派给单个代理，后者可以采取一组措施的任何子集。在这里，成功概率函数将任何子集映射到了项目成功的概率。Dütting等。[2021a]显示了一种用于计算总替代替代概率函数的最佳合同的多时间算法，并表明该问题对于下函数函数是NP-HARD。我们通过表明该问题不承认任何恒定因子近似来进一步增强这种硬度结果。此外，对于更广泛的XOS函数，我们建立了获得任何ε> 0的n -1/2+ε-approximation的硬度。< / div>
利用生成人工智能解锁从头抗体设计
生成式人工智能 (AI) 有可能大大提高抗体设计的速度、质量和可控性。传统的从头抗体发现需要耗费大量时间和资源来筛选大型免疫或合成库。这些方法对输出序列的控制也很少，这可能导致先导候选药物结合效果不佳且可开发性较差。几个研究小组已经引入了生成式抗体设计模型，并获得了有希望的计算机证据 [1–10]，但是，没有一种方法能够通过实验验证基于 AI 的生成式从头抗体设计。在这里，我们使用生成式深度学习模型以零样本方式从头设计针对三个不同靶标的抗体，其中所有设计都是单轮模型生成的结果，没有后续优化。具体来说，我们使用高通量湿实验室功能筛选了超过 100 万种设计用于结合人表皮生长因子受体 2 (HER2) 的抗体变体。我们的模型成功设计了抗体重链中的所有 CDR，并计算了通过结合校准的似然度。我们分别实现了重链 CDR3 (HCDR3) 和 HCDR123 设计的 10.6% 和 1.8% 的结合率，比从观察到的抗体空间 (OAS) 中随机抽样的 HCDR3 和 HCDR123 高四倍和十一倍 [11]。我们进一步使用表面等离子体共振 (SPR) 表征了 421 种 AI 设计的结合剂，发现其中三种比治疗性抗体曲妥珠单抗结合更紧密。这些结合剂高度多样化，与已知抗体的序列同一性低，并采用可变的结构构象。此外，这些结合剂在我们之前引入的自然性指标 [12] 上得分很高，表明它们可能具有理想的可开发性特征和低免疫原性。我们开源 1 HER2 结合剂并报告测得的结合亲和力。这些结果为利用生成式人工智能和高通量实验加速新治疗靶点的药物创造开辟了道路。
2023 Biorets课程材料1
概述：根据下一代科学标准（NGSS）中学生，参与NGSS中学标准的方法和实践的学生将发展对关键概念的理解，以帮助他们了解生活科学。这些想法是基于学生的科学理解以及从纪律核心思想，科学和工程实践，以及与物理和地球科学的其他经验的概念进行跨越的概念。中学中有四个生命科学纪律核心思想：（1）从分子到生物：结构和过程； （2）生态系统：相互作用，能量和动力学； （3）遗传：特质的继承和变化； （4）生物进化：统一与多样性。中学的表现期望与科学和工程实践以及跨越概念相结合，以支持学生在整个科学学科中发展可用的知识。（NGSS，65）草莓DNA提取实验室课程为学生提供了足够的机会，可以深入参与NGSS的社会论证层面，并通过部署交叉削减和工程策略来扩展其知识。以四（4）个人组成的小型合作群体来完成这个实验室学生，将根据他们对细胞结构的了解来设计自己的DNA提取方案，并且此时对生物分子特性的了解有限。获得结果后，学生团体将举行“全组会议”，每个团体都将介绍他们的特定协议，其设计决策的原因以及他们的组结果。在这些异类组成的群体中，学生将基于证据和推理技能的索赔相互参与论证，以提出他们认为对实验室目标成功完成的程序的主张。听力的学生团体将通过质疑和批评演讲小组的方法来吸引展示小组，希望选择相互商定的（协作）“设计模型”以建立对最有效方法的集体理解。我对“整个小组会议”方法的预期使用介绍了NGSS对科学论证的关键方面 - 在学校环境中经常被忽略的方面：协作讨论，批评和对程序的理解。我在本课程中的方法强调了协作在科学中的核心作用以及科学论证的社会层面，因为学生辩论以找出重复实验的最佳程序。论证是下一代科学标准的中心科学实践（NGSS Lead States 2013）；扩大学生对这种实践的概念有助于强调在科学中讨论，批评和协作解决问题的核心作用。诸如整个小组实验室会议之类的结构有助于使学生深入了解论证和理智的作用。基本标准：从分子到生物的MS-LS1-1：结构和过程进行研究，以提供证据表明生物是由细胞制成的；一个单元格或许多不同的细胞和类型。
量子计算的新兴商业前景
量子计算的新兴商业前景 Evan R. MacQuarrie 1,2,3,*、Christoph Simon 4,5、Stephanie Simmons 1,2 和 Elicia Maine 3 1 加拿大西蒙弗雷泽大学物理系 2 加拿大 Photonic Inc. 3 加拿大西蒙弗雷泽大学 Beedie 商学院 4 加拿大卡尔加里大学物理与天文系 5 加拿大卡尔加里大学量子科学与技术研究所 *电子邮件：emacquar@sfu.ca 量子计算技术正在不断发展，可解决的问题种类也在不断扩大。再加上新企业和政府资助的合作伙伴关系的出现，这些趋势将有助于降低采用新技术的门槛，并在不确定的市场中提供稳定性。在此之前，量子计算为新兴市场中的不同策略提供了一个令人兴奋的试验台。尽管技术进步和投资浪潮涌现，但新兴的量子计算 (QC) 商业市场仍然面临着高度的技术和市场不确定性。这种技术不确定性中存在的机遇导致活跃的 QC 企业数量迅速增长，随着研究强度的增加以解决突出的技术挑战，各种各样的商业策略也应运而生，以应对市场不确定性。我们从主导产品设计的视角来研究 QC 市场近期的增长 [1]，并对比了开发 QC 市场的新兴策略。市场演变新市场的出现往往充满不确定性，人们已经对此类市场将如何演变的预测因素进行了大量研究。市场演变的主导设计模型认为，活跃于某个行业的企业数量可以有力地表明该市场在其生命周期中的位置 [1-3]。随着企业被技术不确定性中存在的机遇所吸引，企业数量不断增加。然而，一旦出现主导设计，企业数量就会通过整合和退出过程而减少。从该领域活跃的现有公司和私人初创公司的数量（图 1a）可以看出，在过去二十年中，现有公司一直在为量子计算的商业化奠定基础，而初创公司的数量则落后了。然而，当 D-Wave Systems 于 2011 年出售其第一台量子退火系统时，初创公司的数量开始增加。到 2015 年（IBM 发布第一台商用云量子计算机的前一年），初创公司的数量超过了该领域的现有公司数量，而且自那以后，这一数字一直在快速增长。图 1a 中的趋势表明，现有公司的丰富资源提供了额外的稳定性，以经受多年的基础研究，这些研究证明了商业量子计算是可行的。然而，一旦这一点得到证明，私人企业开始用新技术和雄心壮志涌入该行业。这有趣地证明了新企业更有可能追求高度不确定技术的商业化。根据主导的设计趋势，我们可以预计未来将出现标准实践，技术不确定性将消散，最终市场进入者将减少，企业将整合 [2,3]。然而，就目前而言，量子计算领域的机遇以及哪些设计将成为主导的不确定性继续激励着新企业进入该行业。这种趋势的一个有趣变体出现在积极参与开发我们所谓的量子计算软件（图 1b）的公司数量上，其中包括算法、应用程序、模拟器和界面。这些技术的开发所需的资金要少得多，这使得软件公司一旦商业云量子计算能够提供开发其技术的平台，就会激增。
机器学习工程PDF
机器学习工程师：近来的一条有益的职业道路，由于199号大流行，社会需求发生了重大变化，这使得常规任务的自动化是紧迫的必要性。机器学习工程师的薪水通常很高，通常达到六位数，截至2024年3月，平均基本工资为162,740美元。要成为一名机器学习工程师，必须遵循以下基本步骤：首先，获得计算机科学学士学位或相关领域的学士学位，以在该领域成功奠定基础。接下来，通过在数据科学或相关角色中工作获得入门级工作经验，其中包括计算机工程师，数据科学家，软件开发人员或软件工程师等职位。在追求这些角色时，要通过考虑相关的程序和证书来建立专业知识并增强机器学习中的技能也至关重要。尽管学士学位足以容纳许多工作，但是在申请职位时拥有计算机科学，数据科学或软件工程的高级学位可以提供额外的杠杆作用，尤其是与具有丰富行业经验的情况下。机器学习工程师应用技术和算法来开发预测模型，在计算机科学，统计和数据科学的交集中工作。他们设计和实施机器学习解决方案来解决复杂的问题，通常与技术，金融，医疗保健等各个行业的跨职能团队合作。机器学习工程师应将技术技能与领域知识相结合，以创建利用AI力量的创新解决方案。他们经常使用Python或R等编程语言以及Tensorflow或Pytorch等框架。随着技术的发展，这些专家在开发自动化流程并做出明智决定的智能系统中发挥了关键作用。他们的职责包括定义可以通过机器学习和AI解决的问题，收集和分析大型数据集以提取有意义的见解，选择合适的算法，开发和培训模型，微调模型参数以及将它们集成到现有系统中。他们还需要评估模型性能，优化可扩展性和效率，与跨职能团队合作，将复杂的想法与非技术利益相关者进行交流，并保持最新的机器学习和AI的进步。要在快速发展的科技界保持领先地位，这是继续学习新技能和方法的关键。这还包括有关道德的思考，当Makin Machine学习模型时 - Makin确定它们是公平的，没有偏见和尊重人们的私密性。keepin跟踪您对代码，模型设计和参数所做的事情对于共享知识并再次获得相同的结果非常重要。在处理敏感的东西时尤其是尤其是可能的威胁，这也是至关重要的。监视您的模型随着时间的流逝，并根据需要进行更改以保持有效。有不同种类的机器学习工程师，每个工程师都有自己的专业和重点领域：1。2。3。计算机视觉工程师开发了理解图像和视频的方法。研究机器学习工程师探索了使用算法和模型的新方法，并促进了该领域的进步。应用机器学习工程师从事Makin现有技术的工作，对现实世界问题有用。4。NLP工程师使用语言，可以进行聊天机器人，情感分析和语言翻译。5。强化学习工程师设计模型，这些模型从与游戏游戏或机器人技术等环境中的互动中学习。6。深度学习工程师为图像识别等任务创建复杂的神经网络。7。大数据和机器学习工程师使用Apache Spark等工具处理大型数据集。8。生产机器学习工程师可以在现实情况下使用机器Learning型模型，Makin确保他们可以平稳，有效地运行。机器学习工程师：关键角色和职责机器学习工程师在开发可以从数据中学习的智能系统中起着至关重要的作用。他们专注于设计，构建和部署机器学习模型，以提供准确且可解释的结果。机器学习工程师的关键重点领域包括： - 与现有系统集成以确保无缝协作。- 开发可解释的AI（XAI）模型，以解决某些机器学习算法的“黑盒”性质。- 设计可扩展可靠的基础架构以支持机器学习工作流程。- 进行人工智能的基本研究以推进该领域。机器学习工程师与跨职能团队紧密合作，包括数据科学家，软件开发人员和域专家。他们还参加了集思广益的会议，并在协作空间中分享见解。机器学习工程师的工作环境是动态的，要求他们适应不断发展的技术并与最新进步保持同步。因此，他们的任务通常涉及编码，数据分析，尝试各种框架以及与利益相关者合作，以使机器学习解决方案与组织目标相结合。