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电子与计算机工程学士 (ECE) – 2024 课程
B. 技术(ECE) – 2024 课程 课程代码 学期 - I 学分 MA101 数学 - I 3 HM101 交流英语 2 CS101 计算机编程简介 3 EC151 电子与通信工程简介 3 ME151 工程制图 3 EC101 电子实验室 2 CS102 计算机编程简介实验室 2 ME102 工程实践 2 SH151 能源与环境科学 0 总学分 20 课程代码 学期 – II 学分 MA151 数学 – II 3 ME101 机械工程基础 2 PH101 物理 3 CS151 Python 编程简介 3(2T+2L) EC152 课程核心 -I / 网络分析 3 EC153 课程核心 -II / 电子设备与电路 3 EC154 网络实验室 2 PH102 物理实验室 2 总学分 21 课程代码 学期 – III 学分 MA201 数学 -III 3 EC201 课程核心 -III / 电子电路 3 EC202 课程核心 -IV / 数字原理与系统设计 3 EC203 课程核心 -V / 信号与系统 3 HM251 工程师经济学 3 EC204 数据结构与算法 3 EC205 电子电路实验室 2 EC206 数字原理与系统设计实验室 2 总学分 22
2024.04.11 ECE 研讨会 - Raghavendra Pothukuchi
摘要：大脑与计算机的接口有助于增进我们对大脑和思维的理解，治疗大脑和思维障碍，并与人工认知框架相结合，可以推动人类能力的进步。实现这一目标需要新的计算机架构——既要靠近大脑来处理和刺激神经活动，又要远离大脑来运行更复杂的认知框架，共同工作。在这次演讲中，我将介绍我对第一个分布式脑机接口架构 SCALO 的研究，该架构实时处理来自大脑多个区域的神经活动，同时植入安全。SCALO 是分布式多加速器系统的模板，必须满足极端的设计约束。我还将描述加速计算困难的人类认知模型的研究，这可能如何利用量子计算机等新型加速器，并概述将这些加速器与大脑接口连接起来的端到端设计。满足大脑接口和复杂认知建模的挑战性约束需要新颖的系统设计，从而为计算机架构做出根本性贡献，并引发计算机架构与脑科学之间的创新良性循环。
增强学习-ECE/ISE 7202
Table 1: Lecture outline (subject to change) Lecture Date Topics covered 1 8/23 Introduction to reinforcement learning and its applications, course logistics 2 8/25 An example and introduction to terminology 3 8/30 Sequential decision making: Multi-armed bandits I 8/31 (Bonus) Homework 0 due 4 9/1 Multi-armed bandits II 5 9/6 Markov decision processes I 6 9/8 Markov decision processes II 9/9 Homework 1到期7 9/13马尔可夫决策过程iii 8 9/15动态编程SARSA，Q学习10/7家庭作业3应当15 10/11总结和表格方法摘要10/13秋季休息。没有类。16 10/18近似解决方案方法：功能近似I 17 10/20 rl具有功能近似II 10/21项目：临时报告：临时报告18 10/25 rl具有功能近似III 19 10/27 Rl具有功能近似功能近似值，包含功能近似，包含20 11/1策略梯度I I 21 11/3 Politive渐变方法II 11/11 11/11 11/11 11/11 11/4功能近似方法的UP和摘要24 11/15 TBD：高级主题i 25 11/17 TBD：高级主题II 11/18家庭作业5欠款26 11/22 TBD：高级主题III 11/24感恩节。没有类。27 11/29 TBD：高级主题IV 28 12/1其他高级主题概述。结论。29 12/6最终项目闪电演示文稿（暂定）12/12项目：最终报告
高级通信实验室ECE ...
part-B：使用Scilab/Matlab/simulink或LabView1。模拟NRZ，RZ，半鼻涕和凸起的余弦脉冲，并生成二进制极性信号传导的眼图。2。模拟脉冲代码调制和解调系统，并显示波形。3。模拟QPSK发射器和接收器。绘制信号及其星座图。4。通过模拟二进制DPSK的非连锁检测来测试二进制差分相移键系统的性能。
MSC网络安全管理 - 巴黎 - ECE
系统安全性，DevOps，确保IT基础架构，密码学，身份管理和事件回应。此外，它还包括有关网络安全标准，规范和方法论的讨论。>通过会议，现场访问和项目，学生会与网络安全专业人员会面，从而建立他们的网络。>课程在ECE的校园举行，位于巴黎的中央位于标志性地标，例如Eiffel Tower和Seine River。>学生在网络安全世界中获得了完全沉浸式的体验。>学生以他们在整个学年获得的理论知识为基础，并与网络安全高级管理人员讨论他们的分析和建议。>该计划的高潮后，学生可能会与BAC+5级文凭授予，并由著名的MSC - Grandesécoles会议认可的理学硕士 - 科学硕士标签。>学生可以通过PMI获得国际认证CAPM（项目管理认证助理）。
电子与通信工程（ECE）部门
*最高1.1，代码是Ecen 2002＆Ecen 2052，以VER 1.2进行了修改（主题名称保持不变）。代码ECEN 2202和ECEN 2252适用于2023年的学生。
机器学习的基本原理 - uf ece
•Erik Bloomquist电子邮件：erikbloomquist@ufl.edu办公时间：星期三10:40 AM-12:35PM（Hybrid）•Raul Valle电子邮件：rvalle1@ufl.edu Office时间：星期一9:30 AM-111:30 AM-11:30 AM-11:30 AM（HYBRID）课程（HYBRID）课程描述（3. HYBRID）说明（3. HYBRID）的发动机，并了解了该概念。专注于用于多元数据分析的工具以及如何使用概率模型处理数据的不确定性。课程先决条件 /必需条件：无。期望：作为研究生课程，本课程希望所有注册学生都完成了概率理论，统计学，线性代数和编程（Python Preferred）的本科或研究生级课程。附加：如果学生已经服用了EEE 4773。课程目标理解并利用用于数据科学和电气工程的机器学习概念。专注于用于多元数据分析的工具以及如何使用概率模型分析数据中的不确定性。材料和供应费用无需教科书和软件
ECE 9039/9309-西方工程
Contingency Plan for Pivoting to 100% Online Learning In the event of a COVID-19 resurgence during the course that necessitates the course delivery moving away from face-to-face interaction, all remaining course content will be delivered entirely online, either synchronously (i.e., at times indicated in the timetable) or asynchronously (e.g., posted on OWL for students to view at their convenience).分级方案不会改变。剩余的评估也将按照课程讲师确定在线进行。如果需要在线移动该课程，则将使用远程处理服务进行任何剩余的考试。通过参加本课程，您同意使用基于软件的服务，并确认您将被要求提供个人信息（包括一些生物识别数据），并记录会话。本课程的完成将要求您建立可靠的Internet连接和满足此服务技术要求的设备。有关此远程销售服务（包括技术要求）的更多信息，请访问Western的远程Proctoring网站：https：//remoteproctoring.uwo.ca。
