1。使用AI模型来解决常见行业应用(预测维护,建议)。2。描述以人为中心的设计。3。在AI项目建设中演示了设计思维和AI偏见的作用。4。通过其个体和互连组件来描述系统。5。应用系统思考创建系统图。6。在开发AI解决方案的背景下描述企业家心态。7。描述受监督,无监督和强化学习之间的差异。8。执行监督,无监督和加强学习技术来解决问题。能力3:学生将探索从多种来源和格式获取和转换数据,利用可视化工具和技术,并将数据拟合到模型:
已经过评估并被视为符合上述标准关于下述业务范围的要求:航天工业的电池及电池相关产品的项目管理、分析、开发、设计、制造、组装和测试:包含机械、热能和电气工程学科。
本文已接受发表并经过完整的同行评审,但尚未经过文字编辑、排版、分页和校对过程,这可能会导致此版本与记录版本之间存在差异。请引用本文 doi: 10.1002/adma.202201446 。
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AD 意外损坏 AE 老化探索 ALARP 尽可能低 AMM 飞机维护手册 BITE 内置测试设备 CBM 基于条件的维护 CCMM 持续充电强制维护 CM 状态监测 CMM 部件维护手册 CPL 裂纹扩展寿命 CRL 部件更换清单 CTM 参见 Cty Cty 应急维护 DDP 设计和性能声明 DO 设计组织 DMML 主维护清单草案 DRACAS 数据报告和纠正措施系统 DUL 设计极限载荷 ECU 发动机更换单元 ED 环境损坏 EMI 电磁干扰 EO 明显的操作/经济 ERC 工程记录卡 ES 明显的安全 ESA 外部表面积 ETI 经过时间指示器 FF 故障查找 FFI 故障查找间隔 FFMC 功能故障模式代码 FLC 前线指挥 FMEA 故障模式和影响分析 FMECA 故障模式、影响和危害性分析 FMI 故障模式指示器 FOD 异物损坏
