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机械工程设计中的人工智能（AI）
为了准确回答这个问题，需要对机械工程中的人工智能进行冷静的分析。从原始设备、组件和结构的设计开始，人工智能以多种方式增强了设计过程。一个例子是使用生成设计来解决复杂的机械工程问题。生成设计是一个迭代过程，致力于在指定的约束内解决复杂的挑战。Autodesk Fusion 360 或 Grasshopper 3D 应用程序的用户必须尝试过生成设计。在这些用例中，运行模拟所需的必要设计参数完全由机械工程师定义。
利用 GaAsSb、GaAsSbN 和 GaAlAs 进行带隙工程以用于 NIR 应用
摘要 带隙工程是开发光电器件的关键方法，特别是对于近红外 (NIR) 应用，其中精确控制材料的电子和光学特性至关重要。本研究探讨了三种 III-V 半导体合金——砷化镓锑 (GaAsSb)、砷化镓锑氮化物 (GaAsSbN) 和砷化镓铝 (GaAlAs)——在定制带隙以满足 NIR 器件特定需求方面的潜力。GaAsSb 通过调整锑含量提供可调带隙，使其成为 NIR 光电探测器和激光二极管的多功能材料。GaAsSbN 中的氮进一步降低了带隙，增强了其对长波长应用的适用性，并提供与 GaAs 基板更好的晶格匹配。GaAlAs 以其稳定性和与 GaAs 的兼容性而闻名，可用于形成异质结和量子阱，从而实现高效的载流子限制和发射控制。通过改变这些合金的成分，工程师可以实现精确的带隙调节，从而优化一系列 NIR 波长范围内的器件性能。本摘要强调了成分变化、应变工程和量子阱设计在开发先进 NIR 光电器件中的重要性。尽管存在材料质量和热管理等挑战，但这些材料的持续改进对电信、医学成像和传感技术中的下一代 NIR 应用具有重要意义。简介 带隙工程是半导体技术中的一项基本技术，可以精确操纵材料的电子和光学
2020 工程行业 - 经济贡献
ACEC 研究所委托进行了一系列研究 - 行业影响系列 - 以概述和分析工程、建筑和测量服务行业 (A/E 服务) 的表现。该系列由 Rockport Analytics 进行，这是一家独立的市场和经济研究公司，使用公开和私人可用的数据以及专有分析。该研究旨在描述、衡量和展示工程、建筑师和其他相关专业服务之间不可或缺的合作关系，以提供美国的建筑环境。建筑环境是指为人类活动提供场所的所有人造环境，其规模从建筑物和公园/绿地到社区和城市，包括其支持基础设施，如供水或能源网络。
电子工程本科（VLSI 设计和...）
课程目标：................................................................................................................234 学习成果：..............................................................................................................234 每周教学计划：..............................................................................................................234 参考文献：................................................................................................................236 其他资源：................................................................................................................237 半导体行业的工业安全.......................................................................................................237
机械工程中的更环保技术（...
KS Sangwan 教授，皮拉尼校区 MS Dasgupta 教授，皮拉尼校区 Abhijeet K. Digalwar 教授，皮拉尼校区 Bijay K. Rout 教授，皮拉尼校区 Manoj Soni 教授，皮拉尼校区 Rajesh P Mishra 教授，皮拉尼校区 Dhananjay Madhukar Kulkarni 教授，果阿校区 教授Pravin Madanrao Singru，果阿校区 Shibu Clement 教授，果阿校区 R. Karthikeyan 教授，迪拜校区 Amit Kumar Gupta 教授，海得拉巴校区 Jeevan Jaidi 教授，海得拉巴校区 Morapakala Srinivas 教授，海得拉巴校区 N Suresh Kumar Reddy 教授，海得拉巴校区 Sandip S. Deshmukh 教授，海得拉巴校区 Srinivasa 教授Prakash Regalla，海得拉巴校区 YV Daseswara Rao 教授，海得拉巴校区 NVM Rao 教授，Pilani 校区 Shamsher Bahadur Singh 教授，Pilani 校区 Ajit Pratap Singh 教授，Pilani 校区 Annapoorna Gopal 教授，Pilani 校区 Arya Kumar 教授，Pilani 校区 PB 教授Venkataraman，皮拉尼校区 Srikanth Mutnuri 教授，果阿校区 D. Sriram 教授，海得拉巴校区 Sanket Goel 教授，海得拉巴校区 S Gurunarayanan 教授，海得拉巴校区 Venkata Vamsi Krishna Venuganti 教授，海得拉巴校区 Bhausaheb Botre 博士，CSIR - CEERI，皮拉尼 Udit Narayan Pal 博士，CSIR - CEERI，皮拉尼
机器学习工程中公平意识实践的目录
摘要 - 机器学习在决策过程中的广泛采用引起了人们对公平性的担忧，尤其是对敏感特征和对少数群体的潜在歧视的治疗。软件工程社区的反应是开发面向公平的指标，经验研究和方法。但是，在整个机器学习生命周期中，理解和分类工程公平的做法仍然存在差距。本文介绍了一种新颖的实践目录，以解决从系统的映射研究中得出的机器学习中的公平性。该研究确定并分类了现有文献中的28种实践，将它们映射到机器学习生命周期的不同阶段。从该目录中，作者提取了可操作的项目及其对软件工程研究人员和从业者的影响。这项工作旨在提供全面的资源，以将公平考虑因素整合到机器学习系统的开发和部署，增强其可靠性，问责制和信誉。
Fairmat 可持续工程解决方案 JEC World 2024
“这不仅有助于降低物流相关成本，还能通过赋予资源第二次生命来升级资源。它还为未来项目在技术和外观方面提供了新的机会，”Withings 磅秤产品经理 Antoine Joussain 强调道。该工程和设计解决方案的核心是 Fairmat 的创新技术，可生产 100% 回收的 CFRP 芯片——先进材料。这些再利用材料通过 Fairmat 先进的机械工艺、机器人技术、人工智能和数据驱动制造，在保持轻量化的同时提高了强度。Fairmat 注重用户友好型解决方案，承诺增强多功能性，为既环保又经济的产品设计树立新标准，同时显著改善客户体验