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•IP67•IP66•IK10•CVBS•警报输入 /输出•POE+•POE ++•扬声器声音•可用木炭[向型号＃添加b》] kg = kg = knight Guard（白光），iv / iii a.i.：进入 /出口（通过人 /车辆），面部A.I.，Mtrzd AF =机动自动焦点，AD =主动威慑，LPR =车牌识别。* =非NDAA
Athabasca Oil Corporation
截至2023年12月31日，合并的储量和资源。拐角处有限资源最佳估计。储备寿命指数（“ RLI”）的计算为2023年的储备金除以约35,000 bbl/d的生产。维持资本是管理层对维护公司生产基地所需资本的假设（包括维持井对，泵更换和维护）。2025预测的Breakevens假设US $ 12.50 wcs diff，$ 2/mcf aeco，0.725 US $/c $ fx。有关更多信息，请参见读者咨询“石油和天然气信息”，“非GAAP以及其他财务指标和生产披露”。
基于数据的系统和控制
传统系统和控制理论依赖于基于模型的方法，该方法假设要控制的系统的精确数学模型的可用性。但是，随着工程系统越来越复杂，得出准确的数学模型变得具有挑战性。同时，技术的进步提供了对数据的前所未有的访问，从而使数据驱动的方法成为基于模型方法的变革性替代方案。本课程为数据驱动的控制提供了全面的介绍，为参与者提供了直接从系统数据分析和设计反馈控制器的工具。它深入研究了该领域的前沿发展，重点是数据信息框架，该框架确定了收集的数据足以有效地解决分析和控制问题的条件。通过本课程，参与者将学习如何利用数据进行控制设计，而无需明确的数学模型。实际案例研究和应用将证明如何应用数据驱动的技术来应对现实世界中的工程挑战，例如机器人技术，自主系统和工业过程控制。课程整合了系统理论，线性代数和数学编程的核心概念，从而确保参与者获得理论见解和实践技能。为硕士和博士设计。电气，控制和计算机工程的学生以及研究人员和专业人士，本课程为与会者做好了准备，以应对具有创新解决方案的现代，数据丰富的工程系统的挑战。课程参与者将使用MATLAB，PYTHON等工具进行互动讲座，动手实验和软件模拟获得知识。案例研究和现实世界的应用将进一步激发研究动机，确保参与者有能力应对基于数据的系统和控制中的当代挑战。
314363基本电源电子
Unit - II Triggering and Commutation methods of SCR 2.1 Concept of turn ON mechanism for given SCR: High voltage, thermal triggering, dv/dt triggering, gate triggering 2.2 Gate trigger circuits: Types of gate signals: DC signal, AC signal and pulse signal 2.3 Thyristor Triggering Circuits: Resistance Triggering Circuit, Resistor-Capacitor (RC) Triggering Circuit, half wave and full wave triggering Circuit, UJT (Unijunction Transistor) Triggering Circuit, Pulse Transformer Triggering Circuit, UJT/ PUT-relaxation oscillator circuit 2.4 Turn OFF ( commutation) methods: Natural and Forced Commutation, Types: Class A, Class B, Class C, Class D, Class E, Class F 2.5 SCR protection circuits: Need, Factors causing permanent damage to SCR, causes of over voltage and over current, Over voltage protection使用RC Snubber电路和非线性电阻的电路，使用保险丝操作，电子撬棍电路
基于AI的早期预测和高等教育学生学业成绩的干预
阿曼a夫准确地确定高等教育中的高风险学生对于及时的干预至关重要。本研究提出了一种基于AI的解决方案，用于使用机器学习分类器来预测学生的绩效。使用信息增益评估选择了过去两年中208个学生记录的数据集，并进行了关键的预测因素，例如中期等级，上学期GPA和累积GPA。通过10倍的交叉验证评估了多个分类器，包括支持向量机（SVM），决策树，天真的贝叶斯，人工神经网络（ANN）和K-Nearest邻居（K-NN）。svm的表现最高，精度为85.1％，F2得分为94.0％，有效地识别出低于65％的学生（GPA <2.0）。该模型是在教育工作者的桌面应用程序中实现的，提供了班级和个人级别的预测。这个用户友好的工具使讲师能够监视绩效，预测结果并实施及时的干预措施，以支持陷入困境的学生。该研究强调了机器学习在增强学术绩效监控方面的有效性，并为AI驱动的教育工具提供了可扩展的方法。k eywords人工智能，机器学习，学生绩效预测，高等教育，基于AI的应用程序1。介绍信息和通信技术的快速发展（ICT）通过重塑教育系统，促使采用数字策略的采用以及突出数字能力的关键差距和不平等现象，对包括教育的各个部门（包括教育）产生了重大影响[1]。在高等教育机构（HEI）中，保持高教育标准并确保学生成功已成为关键的优先事项。政府和认证机构，例如阿曼学术认证机构和质量保证（OAAAQA）参与了阿曼的高等教育机构（HEI）的质量[2]。因此，监视学生绩效已成为符合这些标准并提供问责制的重要因素[3]。讲师经常面临大量的责任，这使得连续监控每个学生的学术进步并实施及时的干预措施具有挑战性[4]。依靠定期评估的传统监测方法可能无法提供支持表现不佳的学生所需的早期见解[5]。教师增加的工作量增加了对整合心理的技术解决方案的需求
Michael Rosbash -Delhi
迈克尔·罗斯巴什（Michael Rosbash）于1944年出生于密苏里州堪萨斯城，在马萨诸塞州波士顿上学。他曾在巴黎的加利福尼亚理工学院（Caltech）和Biologie Physico-Chimique学习，然后于1970年在马萨诸塞州理工学院获得医生学位。他在爱丁堡大学遗传学系的约翰·毕晓普（John Bishop）的实验室工作了三年。1974年，罗斯巴什（Rosbash）搬到了布兰代斯大学（Brandeis University），担任教职员工的成员，他于1986年成为生物学教授。他于1989年成为霍华德·休斯医学院的调查员。今天，迈克尔·罗斯巴什（Michael Rosbash）是彼得·格鲁伯（Peter Gruber）神经科学的赋予主席，也是布兰代斯大学（Brandeis University）生物学教授。
BASIS 简讯 - 达卡
胜利日是孟加拉国人民引以为豪的一天，象征着独立的胜利和为此做出的牺牲。2024 年 12 月 16 日，BASIS 举办了一场活动来纪念这一历史性时刻，旨在激励该国青年探索太空科学和 STEM 教育的广阔可能性。在过去的 11 年里，BASIS 与 BASIS 学生论坛合作，在支持和组织当地活动 NASA 国际空间应用挑战赛方面发挥了重要的催化作用，该挑战赛是世界上最大的年度全球黑客马拉松。此次活动由美国驻达卡大使馆和 BASIS 学生论坛联合举办，庆祝孟加拉国在挑战赛中取得的非凡成就，包括四次全球锦标赛，其中三次是连续的。NASA 首席宇航员 Joseph M. Acaba 出席了此次活动，他的到访成为我们下一代有抱负的科学家、工程师和创新者的灵感灯塔。
推荐引用 推荐引用 Zaylaa, Amira J. Dr.; Haidar, Imane; Doughan, Ziad; Moumnieh, Mohammad; Mrad, Hamza; 和 Haidar, Ali M. (2024) “为肢体缺失而设计：基于人工智能的仿生假肢从模拟到现实的转变，”BAU 杂志 - 科学与技术：第 6 卷：Iss. 1，第 2 篇文章。DOI：https://doi.org/10.54729/2959-331X.1150
摘要 摘要 人类肢体或器官的丧失仍然是一个挑战，尤其是在人们不断依赖触摸屏和任务的世界中。因此，患者几乎无法承受和应对因这种丧失而遇到的越来越多的限制。现代手段和技术，如先进的人工部件，减少了对残疾或失去肢体或器官的患者的限制。例如，手部假肢为改善人体肢体的功能能力提供了强有力的工具，从而提高了使用者的生活质量。然而，使用假肢的患者仍然遇到许多问题，例如，遭受完整的肢体和背部疼痛、假肢系统成本高以及与假肢性能相关的困难、控制不佳和更新困难。基于上述问题，目标是设计一种由重量轻的重型塑料制成的 3D 仿生手臂。目的是使用伺服电机代替步进电机，以减少延迟和减轻重量。目的还在于设计一个基于人工智能 (AI) 的仿生手臂程序，该程序可以进行修改以用于未来的目的，例如添加新手势和优化系统控制。新设计包括 3D 打印手臂、控制设计、测试电机和 EMG 传感器、选择具有成本效益的部件、模拟和最终确定真实原型。结合直接执行运动机制和仿生假肢的全尺寸模型，该开发旨在用于上肢的医疗康复。实验结果包括开发一个真正的基于 AI 的系统来定制使用神经网络控制的手势。结果还包括保持 EMG 传感器的准确和干净的读数。此外，新的仿生假肢手臂确保性能不会延迟，模仿手的正常功能。结果还表明，我们的设计在成本效益方面超越了现有的设计，前提是在其他几个规格上它是可比的。设计灵活且基于人工智能控制。作为未来的展望，可以在新的基于人工智能的设计中测试更多的算法，并测试更多的手势。
