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当然：先决条件：数据结构，概率和统计基础理论基础：机器学习是一种自动化分析模型构建的数据分析方法。这是人工智能的一个分支，基于系统可以从数据中学习，识别模式并以最少的人类干预做出决策的想法。该主题将帮助学生从数据中学习模式和概念，而不会在各种物联网节点中明确编程，还可以激励他们以现代的前景设计和分析各种机器学习算法和技术，专注于最近的进步教学和考试计划：
1. 研究放大器的类型 2. 研究运算放大器的不同参数。 3. 反相放大器和非反相放大器的频率响应。 4. 研究运算放大器作为反相放大器和非反相放大器。 5. 运算放大器电路 – 积分器、微分器和比较器等。 6. 使用运算放大器实现相移和振幅稳定的维恩桥振荡器。 7. 波形生成 – 使用运算放大器生成方波、三角波和锯齿波。 8. 运算放大器作为低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器的应用。 9. 验证半加器/全加器电路的功能。 10. 验证二进制到格雷码转换的功能。 11. 验证锁存器和触发器的功能。 12. 验证计数器电路，如二进制增/减、十进制、环形、约翰逊等。
1。在图像上执行线性过滤器的变体。2。在图像上执行中间过滤器。3。在图像上执行所有形态过滤器操作。4。使用SOBEL，PREWITT，ROBERTS和CANNY方法对图像进行边缘检测。5。在图像上执行霍夫变换。6。生成直方图并执行图像的直方图均衡。7。使用图像上的任何技术执行聚类。8。在图像上执行各种模式分类和分析技术。9。在图像上执行各种模式聚类和分析技术。
