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基于人工智能的建筑类型分配 - UTK-EECS
Joshua New，橡树岭国家实验室 Evan Ezell，田纳西大学，诺克斯维尔分校 Eric Garrison，田纳西大学，诺克斯维尔分校 Piljae Im，橡树岭国家实验室 William Copeland，电力委员会，查塔努加
法国 EECS 电力领域协议
作为授权发证机构，EEX 是生产设备的注册机构，负责注册生产设备，并对每台注册的生产设备进行系统性验证。在履行这一职责时，EEX 会得到计量机构（相关输电或配电系统运营商）的协助，以验证生产设备。根据法国能源法规第 R314-69、R314-69-3 和 R314-69-4 条的规定，相关输电或配电系统运营商应将所有相关数据交由 EEX 处理，以便 EEX 履行其使命。计量机构可以将这些义务委托给第三方。在这种情况下，计量机构和第三方之间以及 EEX 和第三方之间都需要签订合同。Agence ORE 尤其如此，它整合了大多数配电系统运营商。
7/2020 1 工程学院 EECS 大楼 ...
任何收到信息或观察到火灾、爆炸、烟雾或其他火灾紧急情况的人都应启动大楼警报系统。这将通知住户和 DPSS，后者将与安娜堡消防局协调。一旦安全，请拨打 911，告知您的姓名和火灾位置，包括房间号和楼层以及任何可能造成危险的特殊情况，例如化学品或设备故障。然后通知大楼紧急协调员。使用手机联系 DPS 时，请记住拨打 911 将连接到外部紧急系统。说明您在密歇根大学，您将立即被转移到 DPS。
人类兼容的人工智能 - 人@EECS
人工智能 (AI) 的目标是创造智能机器。粗略地说，如果一个实体根据其感知选择预期可实现其目标的行动，则该实体被视为智能。1 将此定义应用于机器，可以推断出人工智能旨在创造根据其感知选择预期可实现其目标的行动的机器。现在，这些目标是什么？可以肯定的是，至少到目前为止，它们是我们赋予它们的目标；但是，尽管如此，它们的作用完全像机器自己的目标一样，并且它们完全确定。我们可以将其称为人工智能的标准模型：构建优化机器，插入目标，然后它们就可以运行了。这种模型不仅在人工智能中盛行，而且在控制理论（最小化成本函数）、运筹学（最大化回报总和）、经济学（最大化个人效用、GDP、季度利润或社会福利）和统计学（最小化损失函数）中也盛行。标准模型是二十世纪技术的支柱。不幸的是，这个标准模型是一个错误。如果我们只完整正确地写下我们的目标，那么设计对我们有益的机器是没有意义的。如果目标是错误的，我们可能会很幸运，注意到机器令人惊讶的令人反感的行为，并能够及时将其关闭。或者，如果机器比我们更聪明，问题可能是不可逆转的。机器越智能，对人类的后果就越糟糕：机器将更有能力以与我们的真实目标不一致的方式改变世界，并更有能力预见和防止任何干扰其计划的行为。1960 年，在看到亚瑟·塞缪尔的跳棋程序学会比其创造者更好地下棋后，诺伯特·维纳 (1960) 发出了明确的警告：
单片无线收发器设计 - 加州大学伯克利分校 EECS
最近，人们越来越热衷于将一切无线化。与对海量数据的需求激增的高性能蜂窝通信相比，这些小型无线传感器和执行器节点需要低功耗、低成本和高系统集成度。典型的 CMOS 片上系统需要许多片外组件才能正常运行，即充当精确频率参考的晶体振荡器和天线。本论文的主要目标是解决在没有这些组件的情况下以尽可能低的功率水平运行所面临的障碍。这是朝着无线通信无处不在迈出的一步。在这项工作中，对收发器性能的评估是从功率、性能和物理尺寸的角度进行的。演示了不使用片外频率参考的情况下兼容低功耗标准的 2.4 GHz 发射器 (TX) 的运行。这些 2.4 GHz 收发器 (TRX) 称为单芯片微尘，在低功率水平下运行，无需片外频率参考。第一个单芯片节点展示了在温度变化导致本地振荡器漂移的情况下的 RF 芯片间通信。它使用自由运行的 LC 谐振振荡器，该振荡器通过周期性网络流量校准以防漂移。下一个单芯片节点是 2.4 GHz、802.15.4 TRX、BLE 广告 TX 片上系统，带有集成数字基带和 Cortex M0。同样，该芯片不使用片外频率参考。最后，介绍了一种带有集成天线的高频收发器设计，为完全片上解决方案铺平了道路。
印度科学研究所 EECS 部，班加罗尔 M ...
E2 231 3:0 统计方法主题 E9 206 3:0 数字视频：感知和算法项目：21 学分 E1 299 0:21 论文项目推荐选修课：平衡课程总学分达到最低 43 学分（除下面列出的课程外，B 组课程也可以作为推荐选修课。经指导老师批准，也可以选修此处未列出的课程）。 E0 265 3:1 凸优化及应用 E0 334 3:1 自然语言处理的深度学习 E0 268 3:1 实用数据科学 DS 256 3:1 数据科学的可扩展系统 E9 205 3:1 信号处理的机器学习 DS 222 3:1 大型数据集的机器学习 DS 265 3:1 计算机视觉的深度学习 E0 306 3:1 深度学习：理论与实践 E0 249 3:1 近似算法 E0 235 3:1 密码学 E0 238 3:1 智能代理 E2 201 3:0 信息论 E1 245 3:0 在线预测与学习 E2 207 3:0 集中不等式 E1 244 3:0 检测与估计理论 E1 396 3:0 随机近似算法 E2 230 3:0 网络科学与建模 E1 246 3:1 自然语言理解 E9 253 3:0 神经网络与学习系统 CPS 313 2:1 自主导航
电机资讯学士班EECS本科荣誉计划
至少有2个学期的计算机工程或计算机科学学院。2。对于出国交流的学生，必须进行出国留学研究（1个学分）。毕业所需的学分为128个学分，包括28个通用教育课程的学分，以及8个学分的外语课程学分（这两个类别可以完全考虑到最多40个学分）。
高保真能量监测和... - 伯克利 EECS
致谢 我要感谢 David Culler、Randy Katz、Scott Shenker、Seth Sanders、Ion Stoica、Kris Pister、Shankar Sastry、Kamin Whitehouse、Alec Woo、Joseph Polastre、Sarah Bergbreiter、Cory Sharp、Philip Levis、Robert Szewczyk、Stephen Dawson-Haggerty、Prabal Dutta、Jay Taneja、Jorge Ortiz、Jaein Jeong、Arsalan Tavakoli、Ken Lutz、Mike He、Evan Reutzel、Jeff Hsu、Minh Van Ly、Zhangxi Tan、Albert Goto、Andrew Krioukov、Prashanth Mohan、Scott McNally、David Zats、Gilman Tolle、Jonathan Hui、Feng Zhao 和 Wendy Qiu。部分资金由美国国家科学基金会研究生奖学金、NSF LoCal 拨款、NSF Action Webs 拨款、NSF 劳伦斯伯克利国家实验室 MELS 拨款和 NSF CRI 拨款资助。