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World File Search System设计
如何设计一艘船
任何对曲线有敏锐眼光的人，只要对数学稍有了解，都可以设计一艘船。第一次尝试可能不会是世界一流的，但如果建造出来，应该会表现得非常好，并带来很多乐趣。大多数人第一次尝试时最困扰的是基本问题。我怎么知道它能浮多深？我应该把中心板放在哪里？舵应该在什么区域？等等。本书将尝试对这些问题给出简单的答案，到最后，设计过程应该已经足够深入，感兴趣的读者能够查看任何类型船只的已发表数据，研究它们，然后在了解发生了什么之后，以它们为基础进行自己的设计。在设计过程的早期，需要知道完成的船只的大致重量，因此需要对船只的建造方式有所了解。建造是一个庞大的话题，关于具体方法的文章很多，即便如此，仍有许多可能性尚未探索。第 6 章给出了一些通用的结构指导，但设计师应该仔细研究一下构建类型的示例。
工程分析与设计技术硕士
APL750 现代工程材料 3 0 0 3 APL756 材料的微观结构表征 3 0 2 4 APL759 相变 3 0 0 3 APL763 材料的微纳米级力学行为 3 0 2 4 APL764 生物材料的力学行为 3 0 0 3 APL765 断裂力学 3 0 0 3 APL767 工程故障分析与预防 3 0 0 3 APLXX 材料工程专题 3 0 0 3
合理的催化剂结构设计促进可逆锂二氧化碳电池
图 1. Pt 电催化剂的设计和表征。（a）Pt 基 LCB 中 CO 2 转化过程示意图。（b）CO 2 、Li 和 Li 2 CO 3 在 Pt 表面不同取向上的吸附行为侧视图和（c）相应吸附能的比较。（d）Li 2 CO 3 在 Pt 表面不同取向上的分解能。（e）不同电极的 XRD 分析。（f）HTS 后电极的详细表面结构和 TEM 观察（比例尺 = 200 nm）。
PANSAT 电气系统的中级设计与分析...
小型业余海军卫星 (PANSAT)：(1) 太阳能电池阵列；(2) 电源调节和控制子系统 (PCCS)；(3) 电池。本论文的重点是分析太阳能电池阵列的输出性能。此外，还研究了为 EPS 提出的混合 PCCS 的推导，并讨论了使用镍镉电池作为辅助电源的候选方案。对太阳能电池阵列输出性能的研究导致了 PANSAM（PANSAT 太阳能电池阵列模型），这是一种模拟太阳能电池阵列功率输出的计算机模型。用户可以指定太阳的赤纬、轨道的倾角以及卫星绕其三个轴的方向和旋转速度。模拟完成后，PANSAM 会提供太阳照射的有效表面积以及输出电流和功率。PANSAM 确定的平均有效面积比 PANSAT 工作人员最初提出的 1259 cm2 少 17.6%。这导致预测功率大幅降低。A. 还对 PANSAT 进行了初步瞬态热分析，为 PANSAM 提供了温度数据。
RoboSub 2024技术设计报告
摘要 - 今年，由中学和高中学生组成的团队Inspion的新团队正在建立未来几年的STEM管道。凭借更少的机器人经验，该团队利用过去的课程和能力，并将部署更有能力的自动驾驶水下汽车（AUV）Onyx来执行任务，而较小的AUVGræy，Græy，正在用作测试台，并且有推动者可以展示Intersub交流。团队集成了一个新的光纤陀螺仪（FOG）和多普勒速度日志（DVL）算法，该算法与水力机，摄像头和一个机上惯性测量单元（IMU）相结合，可实现更准确的导航。团队继续改善软件，并结合了更强大的本地化算法。团队的开源Robosub 101指南[1]已更新以加速和文档学习作为全球新RoboSub参与者的参考文献文档。
ceng232逻辑设计 - 教学大纲（春季2024）
因残疾而遇到困难并希望获得学术调整和/或辅助艾滋病的学生必须与ODTU残疾人支持办公室和/或课程讲师以及学术部门的残疾学生顾问（对于列表：http://engelsiz.metu.metu.edu.edu.tr/en/Advisor-Students-Disents-Disabitials）。有关详细信息，请访问残疾人支持办公室的网站：https：//engelsiz.metu.edu.dr/en/
人工智能在汽车设计中的作用
vaska.sandeva@ugd.edu.mk 摘要：本文展示了汽车行业作为全球最大市场的作用，较短的开发周期给供应商和供应链带来了压力。本文探讨了人工智能在汽车行业的应用，强调了其改善整个汽车生命周期的潜力。人工智能可以应用于开发的各个阶段，包括设计、生产、规划、驾驶辅助和防撞系统。本文介绍了人工智能的概念，并强调了其在汽车行业从设计到运营的重要作用。大数据传感、记录和存储的发展为了解汽车性能提供了重要机会，从而带来了更安全、更好的汽车。人工智能在汽车行业的应用预计将显著改变该行业。高性能计算基础设施和仿真方法提高了产品性能，但仿真时间是工程师设计循环中的瓶颈。人工智能通过实现实时、仿真驱动的设计工作流程，显著增强了工程公司的能力。通过利用过去车辆开发的数据和更智能地使用计算机辅助工程分析 (CAE) 工具，人工智能显著减少了开发工作量和车辆设计活动。人工智能通过提供解决日常问题和挑战的解决方案，显著提高了我们的舒适度、便利性和经济未来。世界各国都在投资开发和推广各个领域的人工智能应用，确保为所有人提供更高效、更经济的未来。这一趋势是由全球努力克服挑战和改善日常生活所推动的。数据驱动的分析强调了人工智能对汽车制造和设计的变革性影响，强调了其作为创新驱动力和塑造行业未来的作用。文章重点介绍了先进技术如何提高汽车行业的效率和客户关注度，从产品开发到客户参与，从而改善整体运营和活动。关键词：汽车工业、仿真、人工智能、应用、设计、CAE。1.简介 汽车设计涉及创建车辆的整体外观和产品概念开发，通常由设计专家完成。Asutosh, P. Andreas,T.和 Dominik,W.2018)。2.2016)。2015)。设计对于汽车行业的创新和发展至关重要，而有吸引力的内饰和外观设计是引入新理念的关键。人工智能 (AI) 正在彻底改变汽车行业，提高制造效率并引入创新的汽车设计，从而使该行业数字化 (Pallab, D. 2016)。AI 正在通过自动化质量控制、提高电子燃料生产效率以及通过空气动力学优化和减轻车轮重量来改进前轮设计 (Sunu, P. 2017)，彻底改变汽车行业。AI 算法还可以通过优化空气动力学和减轻车轮重量来提高前轮设计的性能和能源效率（Matthias,K.AI 正在通过改进设计和自动化制造任务来彻底改变汽车行业。汽车设计：创造创新和功能性的艺术 AI 使用的算法正在通过分析各种设计方案并评估其对车辆性能和效率的影响来彻底改变汽车设计，从而减少传统的劳动密集型流程（Oxford。AI 正在彻底改变汽车设计，使制造商能够在保持人性化的同时创造独特的形状和功能，并优化燃油效率、最高速度和空气动力学（Pallab, D. 2016）。汽车行业的 3D 打印 AI 在汽车行业的兴起彻底改变了制造业，因为它能够使用 3D 打印等先进技术来制造复杂的零件。使用特殊材料制造的 3D 打印汽车具有定制化和可持续性，但仅限于批量生产功能齐全的车辆（John，B.
电子工程本科（VLSI 设计和...）
课程目标：................................................................................................................234 学习成果：..............................................................................................................234 每周教学计划：..............................................................................................................234 参考文献：................................................................................................................236 其他资源：................................................................................................................237 半导体行业的工业安全.......................................................................................................237
引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。