XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemArc
建筑学硕士课程（核心课程 + 高级建筑学硕士）核心课程
ARC 6355 高级工作室 II ARC 6356 高级工作室 III ARC 6242 研究方法 ARC 6505 高级结构 ARC 6357 高级材料与方法 ARC 6281 专业实践 ARC 6913 论文/试点准备 ARC 6971 论文 ARC 6979 代替论文的项目
神经网络 - 艺术状态，简短历史，基本模型和体系结构
人工神经网络（ANN）是一个信息或信号处理系统，由大量简单的处理元素组成，这些元素与直接链接互连，并配合以执行并行分布式处理以解决所需的计算任务。神经网络以类似的方式处理信息。ann的灵感来自生物神经系统的方式，例如大脑的作品 - 神经网络以身作则。ANN采用与常规计算相比，解决问题的方法。传统的计算机系统使用算法方法，即遵循一组说明以解决问题。将解决问题的能力限制在我们已经理解并知道如何解决的问题上。但是，神经网络和常规算法计算不在竞争中，而是相互竞争。有些任务更适合于算法方法（例如算术操作）和更适合神经网络方法的任务。
在电线和基于电弧的定向
[2] S. M. Thompson，L。Bian，N。Shamsaei和A. Yadollahi，“添加剂制造的直接激光沉积概述；第一部分：运输现象，建模和诊断，” Addive Manufacturing，第1卷。8，pp。36-62，2015年10月。[3] V. T. Le，H。Paris和G. Mandil，“使用增材和减法制造技术的直接零件再利用策略的制定”，《增材制造》，第1卷。22，pp。687-699，2018年8月。[4] V. T. Le，H。Paris和G. Mandil，“在再制造环境中合并添加剂和减法制造技术的过程计划”，《制造系统杂志》，第1卷。44，否。1，pp。243-254，2017年7月。[5] A. Ramalho，T。G. Santos，B。Bevans，Z。Smoqi，P。Rao和J. P. Oliveira，“污染对316L不锈钢线和ARC添加性生产过程中声学发射的影响”，Addived Manufacturing，第1卷。51，第1条。102585，2022年3月。[6] S. Li，J。Y. Li，Z。W. Jiang，Y。Cheng，Y。Z. Li，S。Tang等人，“控制Inconel 625的定向能量沉积期间的柱状到等式的过渡”，Addy Manufacturing，第1卷。57，第1条。102958，2022年9月。[7] T. A. Rodrigues，N。Bairrão，F。W。C. Farias，A。Shamsolhodaei，J。Shen，J。Shen，N。Zhou等人，“由Twin-Wire和Arc添加剂制造（T-WAAM）生产的钢 - Copper功能渐变的材料（T-WAAM）”，材料＆Designs，第1卷。213，第1条。110270，2022年1月。66，否。8，pp。1565-1580，2022年8月。32，否。[8] V. T. Le，D。S. Mai，M。C. Bui，K。Wasmer，V。A. Nguyen，D。M. Dinh等，“过程参数和热周期的影响，对308L不锈钢墙的质量，该材料由添加剂生产产生的308L不锈钢墙，使用弧形焊接来源，使用弧形焊接源，焊接，焊接，焊接，”。[9] D. Jafari，T。H。J. Vaneker和I. Gibson，“电线和电弧添加剂制造：控制制造零件的质量和准确性的机遇和挑战”，《材料与设计》，第1卷。202，第1条。109471，2021年4月。[10] S. W. Williams，F。Martina，A。C. Addison，J。Ding，G。Pardal和P. Colegrove，“ Wire + Arc添加剂制造”，《材料科学与技术》，第1卷。7，pp。641-647，2016。[11] W. E. Frazier，“金属添加剂制造：评论”，《材料工程与性能杂志》，第1卷。23，否。6，pp。1917-1928，2014年6月。[12] J. Xiong，Y。Li，R。Li和Z. Yin，“过程参数对基于GMAW的添加剂制造中多层单频薄壁零件的表面粗糙度的影响”，《材料加工技术杂志》，第1卷。252，pp。128-136，2018年2月。[13] V. T. Le，“基于气体弧焊接的金属零件添加剂制造的初步研究”，VNUHCM科学技术杂志，第1卷。23，否。1，pp。422-429，2020年2月。58，否。4，pp。461-472，2020年7月。[15] W. Jin，C。Zhang，S。Jin，Y。Tian，D。Wellmann和W. Liu，“不锈钢的电弧添加剂制造：审查”，《应用科学》，第1卷。[14] V. T. Le，Q。H。Hoang，V。C. Tran，D。S. Mai，D。M. Dinh和T. K. Doan，“焊接电流对由薄壁低碳构建的形状和微观结构形成的影响，由电线添加剂制造建造的薄壁低碳零件”，《越南科学和技术杂志》，第1卷。10，否。5，第1条。1563，2020年3月。[16] T. A. Rodrigues，V。Duarte，J。A. Avila，T。G。Santos，R。M。Miranda和J. P. Oliveira，“ HSLA钢的电线和弧添加剂制造：热循环对微结构和机械性能的影响”，《增材制造》，第1卷。27，pp。440-450，2019年5月。[17] J. G. Lopes，C。M。Machado，V。R。Duarte，T。A。Rodrigues，T。G。Santos和J. P. Oliveira，“铣削参数对电线和弧添加剂生产产生的HSLA钢零件的影响（WAAM）”，《制造工艺杂志》，第1卷。59，pp。739-749，2020年11月。[18] A. V. Nemani，M。Ghaffari和A. Nasiri，“通过传统滚动与电线弧添加剂制造制造的船建造钢板的微观结构特性和机械性能的比较，”添加剂制造业，第1卷。32，第1条。101086，2020年3月。[19] P. Dirisu，S。Ganguly，A。Mehmanparast，F。Martina和S. Williams，“对线 +电线 + ARC添加剂生产的高强度高强度低合金结构钢组件的裂缝韧性分析”，材料科学与工程：A，第1卷，第1卷。765，第1条。138285，2019年9月。787，第1条。139514，2020年6月。[20] L. Sun，F。Jiang，R。Huang，D。Yuan，C。Guo和J. Wang，“各向异性机械性能和低碳高强度钢分量由Wired and Arc添加剂制造制造的低强度钢组件的变形行为”，材料科学和工程学：A，A，第1卷。[21] https://doi.org/10.1007/s11665-022-06784-7
核武器、战争和信息 - 裁军档案
“对盟军安全以及欧洲-大西洋地区和平与稳定最重大和直接的威胁”。莫斯科在某些方面被引用了 14 次，再次成为第一次冷战的对手，并强调了它如何实现核力量现代化并发出威胁性核信号。如果说在之前的战略构想中俄罗斯没有这样考虑的话，那么现在则表示，关系的变化取决于俄罗斯必须停止侵略行为并完全遵守国际法。中华人民共和国和俄罗斯联邦之间的战略和解也令人担忧，因为“它们相互强化的企图破坏基于规则的国际秩序，违背我们的价值观和利益”。
用于节能数据流的空间架构......
卷积在 CNN 操作中占主导地位，占运行时间的 90% 以上。尽管这些操作可以利用高度并行的计算范例，但由于伴随的带宽要求，吞吐量可能无法相应扩展，并且由于数据移动可能比计算更昂贵，因此能耗仍然很高。
用于并行动态的可配置分层架构...
电气和电子工程师协会 › iel7 作者 C Wang · 2022 · 被引用 1 — 作者 C Wang · 2022 被引用 1 (MPI) [27]，并行计算中的通信标准。... 基于代理的电力系统建模和仿真的计算。
生成人工智能增强建筑教育以发展数字素养和整体能力
本研究调查了生成人工智能（Genai）对建筑教育中数字素养发展和整体能力的影响。研究设计着重于应用Genai工具，例如Chatgpt，Midjourney，Bricscad Bim和VR/AR软件，及其对建筑学生的整体能力的影响。本文使用了一种混合研究方法，该方法结合了建筑学生在住宅重新审视项目中的进步案例研究，使用Midjourney，Bricscad BIM和VR/AR软件，以及对350个在2023-2023-2024-2024-2024校学年的大陆大学和香港的两名知名大学的在线问卷调查。这种方法旨在加深对Genai对整体能力框架内的概念创造力，主动性，自我管理和压力承受能力的影响。研究结果表明，建筑专业的学生在设计概念阶段经常使用Genai工具，这表明他们与特定的教学法中的研究和概念性创造力相关。此外，这些发现揭示了频繁的Genai工具使用情况之间的潜在相关性，时间管理的改善以及建筑专业的焦虑症减少。结果增强了对建筑教育中数字技术的理解，同时为未来的Genai实施提供了宝贵的见解。这项研究强调了融合Genai的潜在好处，强调了它们在培养创造力，有效的时间管理和压力耐受性中的作用。
高级神经网络体系结构，用于增强多...
心血管疾病是全球性的全球健康问题，在全球范围内促进了发病率和死亡率。在这些疾病中，心律不齐的特征是心律不规则，提出了巨大的诊断挑战。这项研究介绍了一种使用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）的创新方法，以解决心律不齐分类的复杂性。利用多层心电图（ECG）数据，我们的CNN模型，包括六层带有残留块的层，在识别五种不同的心跳类型方面表现出了令人鼓舞的结果：左束分支块（LBBB），右束分支块（RBBB），右束支（RBBB），tryal buntial Efferatial Efferatial Promature Contract（apc），thematial Efferatial Contract（APC），phatcral andultral andultral andultral and andult andultral and anductal and p. pvC（PVC）（PVC），PVC。通过严格的实验，我们强调了我们方法学在增强心血管心律不齐的诊断准确性方面的变化潜力。
高级计算机架构
• 理解计算机体系结构的高级硬件和软件问题 • 理解多处理器体系结构和连接机制 • 理解多处理器内存管理 模块 I：（10 小时）微处理器和微控制器、RISC 和 CISC 体系结构、并行性、流水线基础、算术和指令流水线、流水线风险、超标量体系结构、超级流水线体系结构、VLIW 体系结构、SPARC 和 ARM 处理器。 模块 II：（10 小时）基本多处理器架构：Flynn 分类、UMA、NUMA、分布式内存架构、阵列处理器、矢量处理器。 模块 III：（10 小时）互连网络：静态网络、网络拓扑、动态网络、云计算。 模块 IV（10 小时）内存技术：缓存、缓存内存映射策略、缓存更新方案、虚拟内存、页面替换技术、I/O 子系统。 结果
无线应用特定协议架构...
Vz@k|x$]5_,UiUdUiUdUdUdUiUiUdUiUdUiUiUdUiUdUdUdUiUiUdUiUdUiUiUdUiUdUiU{UiUiUdUiUdUiUiUdUiUdUiUiU{UiUdUiUdUiUiUdUiUdUiUiUdUdUdUiUdUiUiUdUiUdUiUiUdUiU{UiUdUiUiUdUiUdUiUiUdUiUdUdU