MAEOE EE认证计划是一项基于投资组合的认证计划,致力于改善正式和非正式环境教育者的培训和资源。全年接受申请,参与者最多可以收到3个MSDE CPD单位!
MAE 517 产品、系统和流程的先进精密制造(3 个学分)这是一门针对研究生和本科生设计的研究生课程。本课程研究产品、制造机器、流程和仪器的精度问题。现代制造技术在产品尺寸、材料、能量形式、理论和信息类型方面具有多样性,但其成功的关键在于精度管理。本课程讨论了对现有精密制造和未来亚微米/纳米技术至关重要的问题。重要主题包括基本机械精度;制造系统和流程;几何尺寸和公差;工艺规划、公差图表和统计过程控制;精度、重复性和分辨率的原理;误差评估和校准;误差预算;逆转原理;接头设计和刚度考虑;精密传感和控制;精密激光材料加工。
MAE 6210. 连续介质力学。3 学分。张量分析;连续介质力学的基本概念;连续介质的运动学;质量、线性动量、角动量、能量和熵的平衡定律的推导;本构理论的公理;本构理论的公式化;昂萨格原理;客观性;各向同性函数的表示定理;塑性,包括内部变量的概念、屈服面、返回映射算法。入学前需获得系里的许可。(秋季,每年)
Mae 589。交易事故重建II。3个学时。该课程将提供分析技能,以进行交通崩溃分析并正确记录发现。将讨论用于重建的常用数学公式的特定,推导和起源。撞击时的车速,在线和偏心碰撞,旅行方向,车辆在车道上的初始接触和位置以及Delta V将进行分析。将提出临界速度计算,车道变化和转折方程和空中分析。将讨论测量技术和照片的介绍;将显示和练习比例图表。将提供碰撞中商用车和摩托车动态的简介。组件:lec。分级:grd。通常提供:春季。
摘要 - 随着多模式融合技术的快速发展,病理图像与基因组学数据的整合已在癌症生存预测中取得了令人鼓舞的结果。但是,大多数现有的多模型模型不是通过结合病理学和基因组学模态来预训练的,而忽略了不同模态之间固有的任务无关联的关联。尽管某些自我监督的方法通过预训练的目标(例如相关性和均方误差)来对齐多模式信息,但它们缺乏深入的多模式相互作用。为了解决这些问题,我们提出了Contramae,这是一种对比度对齐的掩盖自动编码器框架,以融合病理学图像和基因组学数据,以进行癌症存活预测。具体而言,我们引入了一个对比目标,以使多形态保持一致并构建其内在的一致性。此外,我们设计了两个重建目标,以通过互补偿双方所缺乏的信息来捕获多模式之间的复杂关系。在生存预测中,将Contramae编码器的病理和基因组学编码串联为产生生存风险评分的最终表示。实验结果表明,在五个癌症基因组图集(TCGA)中,CONTORAMA的表现优于五个癌症数据集的现有最新方法。该代码可从https://github.com/suixuewang/contramae获得。
在密苏里大学机械与航空航天工程系,我们的研究人员不断突破创新极限,发掘新的可能性。今年,我们在冷却数据中心、优化材料开发和改善医疗保健方面取得了长足进步。我们还成为美国为数不多的从 Nanoscribe 购买 Quantum X Shape 高分辨率 3D 打印机的机构之一。这项尖端技术将显著推动我们在生命科学、微电子、先进光学等领域的研究。
共同要求:(ENGRMAE 80 或 ENGRCEE 80 或 ENGR 80)和 ENGRMAE 91 和 MATH 2E 先修课程:PHYSICS 7C 和 MATH 2D 和 MATH 3D 和(ENGRMAE 30 或 ENGRCEE 30 或 ENGR 30)和(ENGRMAE 80 或 ENGRCEE 80 或 ENGR 80)。PHYSICS 7C 成绩为 C- 或更高。MATH 2D 成绩为 C- 或更高。MATH 3D 成绩为 C- 或更高。ENGRMAE 30 成绩为 C- 或更高。ENGRCEE 30 成绩为 C- 或更高。ENGR 30 成绩为 C- 或更高。ENGRMAE 80 成绩为 C- 或更高。ENGRCEE 80 成绩为 C- 或更高。ENGR 80 成绩为 C- 或更高
本手册中概述了每个主要程序的特定课程要求。除了明确指出所需的技术选修课程(TE)课程外,还在课程中分发了一项通识教育计划(GE)课程的计划,以供学生使用以满足大学通用教育要求。要毕业,学生必须在其下部课程要求中保持2.0 GPA,并在其上部课程要求中保持2.0 GPA。部门在专业所需的每门课程中至少需要D级。必须为字母成绩录制专业所需的所有课程,并且学生在专业的任何课程中都不会毕业多个D级。每个专业的技术选修课列表可在我们的网站上找到。在经认可的计划中,TE课程仅限于符合缩略标准。在参加MAE上限课程时,我们强烈阻止学生偏离他们的三/四年计划。
•CAMAERA是一家Horizon Europe的家庭项目之一,致力于改进CAMS产品:种子,Cerise,Corso,Corso,客串,主题ID,Catrine ....
Anushri Dixit获得了博士学位。 2023年加利福尼亚理工学院的控制和动力系统和她的学士学位2017年佐治亚理工学院电气工程中的电气工程。她目前是普林斯顿大学机械与航空工程系的博士后研究员。她的研究重点是运动计划和对非结构化环境中机器人的控制,同时以原则性的方式解决不确定性。她在风险感知方法的计划方面的工作已在各种机器人平台上部署,这是Team Costar在DARPA Subterranean挑战中努力的一部分。她在《机器人学习会议》(作为合着者)的决策和控制大会上获得了杰出的学生纸奖,并被芝加哥大学选为数据科学的新星。
