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M.Tech程序 - 计算机辅助D机械...
M.Tech。 计算机辅助设计（全职课程）学期 - I EME-501数值方法和计算机编程5（3-2-0）代数和超验方方程的单位1解决方案：牛顿 - 拉夫森方法，包括复杂根的方法，包括Graeffe的方法，Graeffe的根平方方法（基于计算机的Algorithm and Algorithm and groming for thulgorith and Algorithm and Amprog）。有限差异的插值公式，高斯的前进和向后插值公式，贝塞尔和拉普拉斯 - 埃弗莱特的公式，立方样条，使用Chebyshev多项式的最小二乘近似。 单元3线性同时方程的解：Cholesky's（Crout）方法，高斯 - 西德尔迭代和放松方法，特征值问题的解决方案；最小，最大和中间特征值（这些方法的基于计算机的算法和程序）单位-4数值分化和集成：使用差异操作员的数值差异化，Simpson的1/3和3/8规则，Boole的规则，Weddle的规则。 单位-5差分方程解：修改后的Euler方法，2 nd，3 rd和4 orders的runge-kutta方法，预测器 - 矫正器方法，普通微分方程的稳定性，Laplace's的溶液和Liebmann方法的poisson方程解决方案。 Text Books: 1. M. K. Jain, S.R.K. iyenger和R.K. Jain，“科学和工程计算的数值方法”，Wiley Eastern Ltd. 2. S. K. Gupta，“工程师的数值方法”，Wiley Eastern Ltd. 3。 B. S. Grewal，“数值方法”，Khanna出版物。 4。 A. D. Booth，“数值方法”，学术出版社，纽约5。M.Tech。计算机辅助设计（全职课程）学期 - I EME-501数值方法和计算机编程5（3-2-0）代数和超验方方程的单位1解决方案：牛顿 - 拉夫森方法，包括复杂根的方法，包括Graeffe的方法，Graeffe的根平方方法（基于计算机的Algorithm and Algorithm and groming for thulgorith and Algorithm and Amprog）。有限差异的插值公式，高斯的前进和向后插值公式，贝塞尔和拉普拉斯 - 埃弗莱特的公式，立方样条，使用Chebyshev多项式的最小二乘近似。单元3线性同时方程的解：Cholesky's（Crout）方法，高斯 - 西德尔迭代和放松方法，特征值问题的解决方案；最小，最大和中间特征值（这些方法的基于计算机的算法和程序）单位-4数值分化和集成：使用差异操作员的数值差异化，Simpson的1/3和3/8规则，Boole的规则，Weddle的规则。单位-5差分方程解：修改后的Euler方法，2 nd，3 rd和4 orders的runge-kutta方法，预测器 - 矫正器方法，普通微分方程的稳定性，Laplace's的溶液和Liebmann方法的poisson方程解决方案。Text Books: 1.M. K. Jain, S.R.K.iyenger和R.K. Jain，“科学和工程计算的数值方法”，Wiley Eastern Ltd. 2.S. K. Gupta，“工程师的数值方法”，Wiley Eastern Ltd. 3。B. S. Grewal，“数值方法”，Khanna出版物。4。A. D. Booth，“数值方法”，学术出版社，纽约5。K.E. ATKINSON，“数值分析概论”，John Wiley＆Sons，NY EME-503固体的高级力学4（3-1-0）单位1：压力和应变分析，组成型关系，失败理论。 单元2：非圆形切片的扭转，平面应力和平整应变问题，疲劳分析的综述。 单元3：裂缝力学，非弹性行为，粘弹性，聚合物单元4：的结构和行为，单向复合材料和正性层层的行为，纤维复合材料的故障理论，在复合材料中的各种结构的发展，基于计算机的分析和固体的分析和解决方案的解决方案K.E.ATKINSON，“数值分析概论”，John Wiley＆Sons，NY EME-503固体的高级力学4（3-1-0）单位1：压力和应变分析，组成型关系，失败理论。单元2：非圆形切片的扭转，平面应力和平整应变问题，疲劳分析的综述。单元3：裂缝力学，非弹性行为，粘弹性，聚合物单元4：的结构和行为，单向复合材料和正性层层的行为，纤维复合材料的故障理论，在复合材料中的各种结构的发展，基于计算机的分析和固体的分析和解决方案的解决方案
计算机辅助创意思维机（CAXTUS）
机器无法思考，但是他们可以在设计机器的阶段执行人类描述的特定大脑功能。机器只能做我们告诉它要做的事情，直到今天的机器都不具有“思维”。一个人可以说一个人可以对机器“注入”一个想法或洞察力，并且它会在一定程度上做出响应，然后静止，就像用锤子击中的钢琴弦[6]。本身，大脑几乎无法实现。大脑无缝地编织了来自感觉系统和认知过程的复杂信息，如图3，图4和图5所示。经验的来源最初可能是个体，但是要使经验可用，必须通过文化和许多其他人类大脑之间的互动产生的协同作用来处理它[26]。
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©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//creativecom- mons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
计算机辅助设计讲座10教授S. K. ...
一般编程软件包通用编程软件提供了一组用高级编程语言（例如C或C ++）编写的图形功能。它包括执行以下活动的命令：1。使用2D和3D输出原始词（例如
CRISPR-Cas9 介导的精准微生物基因组编辑，借助目标错配的 sgRNA
CRISPR-Cas9 系统彻底改变了基因组编辑。CRISPR-Cas9 由单分子向导 RNA (sgRNA) 和蛋白质 Cas9 核酸酶组成，后者可识别特定靶序列和原型间隔区相邻基序 (PAM) 序列，然后切割目标 DNA 序列。该 CRISPR-Cas9 系统已被用作有效的负选择工具，用于在位点特异性诱变过程中切割未编辑或未改变的靶 DNA，从而获得具有所需突变的微生物细胞。本研究旨在调查 CRISPR-Cas9 系统在细菌体内寡核苷酸定向诱变中的基因组编辑效率。该系统成功地在大肠杆菌的 galK 中引入了 2 到 4 个碱基的突变，编辑效率很高 (81% − 86%)。然而，单点突变（T504A 或 C578A）很少引入，并且编辑效率非常低（<3％），这可能是由于错配耐受性所致。为了解决这个问题，我们在 sgRNA 序列中设计了一个或两个碱基的错配，以识别大肠杆菌中 galK 的靶序列。使用单碱基错配的 sgRNA，在 36％−95％ 的负向选择的大肠杆菌细胞中成功引入了单点核苷酸突变（galK 基因中的 T504A 或 C578A）。通过使用错配的 sgRNA 的全基因组单碱基编辑实验，随机选择了 16 个靶标。因此，在 48 个所需的单碱基突变中，使用错配的 sgRNA 成功编辑了 25 个单碱基。最后，为微生物基因组中的单核苷酸编辑提供了适用的靶标错配 sgRNA 设计规则。
D2.1 潜在认知计算辅助任务分析
图片列表 图 1 飞行阶段描述 ................................................................................................................................ 11 图 2 B707 驾驶舱 ................................................................................................................................ 12 图 3 A350 驾驶舱 ................................................................................................................................ 12 图 4 空客飞行员黄金法则 ...................................................................................................................... 13 图 5 达美航空 OCC ................................................................................................................................ 15 图 6 A320 起飞前检查清单 ...................................................................................................................... 16 图 7：ACROSS 项目中的姿势、眼神注视、EEG 分析 ............................................................................................. 20 图 8：ATM 领域中自适应自动化的示例 ............................................................................................................. 21 图 9：FLYSAFE 项目中向飞行员展示的天气雷达 + 上传的临近预报和预报 ............................................................................................................................................. 22 图 10：NINA 项目中 ATM 领域中 AI 生成的决策支持示例 ............................................................................................................................................. 23 图 11：概念与用例生成及选取流程 ...................................................................................................... 26 图 12 AI 潜能学习原理 ................................................................................................................ 34 图 13：UC 1 AI 概念总结 ................................................................................................................ 35 图 14：UC 2 AI 概念总结 ................................................................................................................ 37
能量模拟辅助建筑物的设计，除低...
特别注释该美国国家标准（ANS）是根据Ashrae主持的国家自愿共识标准。共识由美国国家标准研究所（ANSI）定义，其中Ashrae是成员，并已批准了该标准为ANS，因为“直接和重大影响的利益类别达成了实质性协议这意味着不仅仅是简单的多数，但不一定是一致的。共识要求考虑所有观点和反对意见，并为解决方案做出努力。”遵守该标准是自愿的，除非法律管辖权通过立法强制遵守Ashrae通过其国家和国际成员，相关社会和公众审查获得共识。ASHRAE标准是由专门为编写标准而任命的项目委员会准备的。项目委员会主席和副主席必须是Ashrae的成员；尽管其他委员会成员可能是ASHRAE成员，但必须在标准的主题领域进行技术资格。为平衡所有项目委员会的关心利益而做出的每一努力。应与Ashrae标准的高级经理联系。解释该标准的内容，b。参加标准的下一个评论c。提高标准或d的建设性批评。允许重印标准部分。
通过医学图像检索进行计算机辅助诊断……
目前，放射科医生面临着过大的工作量，这导致他们高度疲劳，并因此导致不必要的诊断错误。决策支持系统可用于确定优先级并帮助放射科医生做出更快的决策。从这个意义上说，基于医学内容的图像检索系统可以通过提供精心策划的类似示例发挥极大的作用。尽管如此，大多数基于医学内容的图像检索系统都是通过查找最相似的图像来工作的，这并不等同于查找疾病及其严重程度最相似的图像。在这里，我们提出了一种可解释性驱动和注意力驱动的医学图像检索系统。我们在一个大型的公开可用的胸部 X 光片数据集中进行了实验，该数据集带有来自自由文本放射学报告 (MIMIC-CXR-JPG) 的结构化标签。我们在两种常见情况下评估了这些方法：胸腔积液和（潜在）肺炎。作为进行评估的地面实况，查询/测试和目录图像由经验丰富的委员会认证的放射科医生进行分类和排序。为了进行深入而全面的评估，其他放射科医生也提供了他们的排名，这使我们能够推断出评分者之间的差异，并得出定性的表现水平。根据我们的地面实况排名，我们还通过计算归一化的折现累积增益 (nDCG) 对所提出的方法进行了定量评估。我们发现，可解释性引导方法优于其他最先进的方法，并且与最有经验的放射科医生的一致性最好。此外，它的表现在观察到的评分者之间的差异范围内。