一个占地40英亩的作物研究中心已指定用于种子繁殖计划和批量生产。在哈里夫季节,该单元也在本单元进行了一些与现场作物有关的部门研究项目。占地13英亩的园艺农作物果园,可容纳600多种植物,属于各种热带和亚热带水果,例如芒果,椰子,椰子,番石榴,Litchi,Sapota,Sapota,Sapota,Lemon,Aonla,Aonla,Aonla,Castard Apple,Pomegranate,Pomegranate等以及一些木制苹果,jamun,菠萝蜜,星果,火龙水果,苹果贝尔和苹果的样品植物主要是出于教育目的而开发的,其次是为了在不久的将来使用母果园的Scions建立一个后代果园。包括属于早期,中期和晚期的24种芒果,包括五种杂种,在高密度和正常间距种植园下生长。
Applications : SOLIDWORKS, Simulink, LabVIEW, Microsoft Office, Creo, NX, ANSYS, Confluence, Unity Programming : Python, C++, MatLab, HTML, Java, ROS, Machine Learning, Image Processing, Embedded Firmware Manufacturing : Sheet Metal Design, CNC, Composite Materials, DFM, Soldering, PCB Design, Rapid Prototyping Professional Experience Planet Labs -系统工程实习生 - 2023年6月 - 2023年6月,加利福尼亚州旧金山•在我们的下一代航天器上开发了任务重要资格测试的测试程序。•模拟了航天器原型的一天中的一天,涵盖了所有子系统以进行需求验证。基本机器人技术 - 机械工程师 - 加利福尼亚州帕萨迪纳,2020年1月 - 2022年8月•使用神经网络推理加速器开发了下一代感知硬件。•开发了用于基于Docker的容器的机器人操作系统的外围驱动程序。•集成的神经网络将优化的边缘计算机纳入生产硬件解决方案。•向消费者,工业和食品安全的制造环境部署和集成的自定义检查硬件。Morse Corp-工程合作社 - 马萨诸塞州剑桥市2019年1月 - 2019年8月•为无人机设计的结构组件及其在Solidworks中的飞行测试设备。•开发了固件,以控制飞行测试设备上释放机制的精确时机。•使硬件测试方法更可靠,并且与自动测试和冗余安全系统一致。•与系统工程团队合作就与美国陆军的主要开发合同提案。努力机器人 - 系统工程合作社 - 马萨诸塞州切尔姆斯福德,2018年1月 - 2018年6月•对机器人性能进行了移动性,耐力,通信和附属互操作性的验证。•设计了一种定制测试工具,以使用基于Python的软件来测量和记录机器人地面速度。HASBRO Inc.-工程合作社,Integrated Play -Pawtucket,RI,2017年1月至2017年6月•使用高级技术,诸如语音交互之类的高级技术,为动画,连接的玩具设计了新的游戏体验。•使用Unity和Google Cardboard Android应用程序原型的新型游戏VR互动概念。•使用加工和3D打印零件创建了用于未来动画玩具的机制模拟。工程活动结构和复合材料实验室 - 研究生研究员2023-2024•研究物理知情的神经网络,用于建模飞行中机翼的空气动力学和结构响应。•开发和训练神经网络,使用Pytorch和Nvidia模量框架预测复杂的3D流。Avatar Xprize Arm Capstone Project 2019秋季•在由5名学生组成的团队中,设计和原型拟建了拟人化机器人手臂和触觉外骨骼控制器。•开发了一个带有精确扭矩控制的准直接驱动应用程序的紧凑型无刷发动机驱动程序。•编写了电动机控制器固件,包括面向现场的控制,RS485上的串行通信以及实施
摘要 - 人工智能 (AI) 的最新进展揭示了 AI 工具在工程设计中的潜在用途和应用。然而,完全自动化的工程设计过程的愿望似乎仍然超出了 AI 当前的能力,因此,对人类专业知识和认知技能的需求仍然存在。尽管如此,强调和利用 AI 和人类工程师优势的协作设计过程是 AI 在设计中的有吸引力的方向。为了揭示 AI 的当前应用,作者回顾了与 AI 在设计研究和工程实践中的应用相关的文献。这突出了将 AI 教育融入高等教育机构的工程设计课程的重要性。接下来,对滑铁卢大学和多伦多大学本科机械工程课程描述的初步研究评估显示,在总共 153 门课程中,只有一门课程同时提供 AI 和设计相关知识。这一结果确定了加拿大工程课程中可能存在的差距以及加拿大毕业生工程师技能的潜在缺陷。关键词:人工智能、工程设计、设计教育、设计课程
共同基金的目的是在五年的最低投资期内为股票和固定收益市场提供灵活的管理。尽管在较大的分配限制范围内运行,但可以将共同基金的概况与由65%的股票和35%的公共债券和私人债券组成的分配进行比较,该股票平均在发达市场中曝光,并在发达市场和新兴市场中。共同基金将被积极管理,而无需提及基准指数。投资策略是可行的,是基于在三个支柱周围组织的投资组合管理过程:•根据经理的定罪水平(资产类别,地理领域,部门),在中等/长期的战略资产分配的不同,•由经理的短期管理机构而造成的投资,以征服市场机会,以征服市场的投资,以征收•选择的投资机会,••选择范围的选择。根据我们的说法,随着时间的推移会产生性能。
图3说明了Yolov5分类结果的实现。网络摄像头将捕获鱼类对象的实时图像,并且网络摄像头记录的输出将在Python程序中处理,其中已将ONNX文件作为学习模型合并。随后,系统将在显示器上显示鱼的图像,并配以相机捕获的鱼类。该系统成功地在监视器上成功显示了被检测到的鱼的实时图像,并伴有其各自的物种。此外,我们优化了该模型以提高速度和准确性,评估了性能指标,例如响应时间和准确率。实时鱼类分类系统展示了在渔业监测,环境研究和水产养殖行业中的潜在应用,为准确性和技术整合的持续进步铺平了道路。