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程南（Jimmy）申图 – 计算机科学系
� 设计并支持模块化本体感受驱动单元的开发，以简化连续机器人原型设计 � 使用驱动单元研究并实现平面连续机器人的阻抗控制器，以实现与环境的动态交互，同时确保安全 清华大学计算机科学与技术系 | 志愿者 中国北京 由辛毅教授指导，普适人机交互小组 2021 年 5 月 - 2021 年 9 月
自主 - intelligence.pdf
一个人。Aiot用于新加坡的智能国家计划，用于各种目的，包括老年人护理和交通管制。通过AI驱动的分析，城市国家优化了公共交通和交通流量，以降低交通并提高空气质量。同样，韩国的一座城市Songdo是从头开发的，成为一个聪明的城市。它具有广泛的传感器，绿色建筑物和普遍技术的网络。
数字技能对数字经济的影响
数字经济是利用数字技术开展业务的经济领域。它包括从电子商务和云计算到人工智能和数据分析的所有内容。随着数字技术变得更加普遍，数字技能（有效地使用数字工具的能力）越来越重要。我的演讲旨在提供总体观点，即数字技能如何影响跨就业，创新和全球竞争力等领域的数字经济。
可穿戴设备的自适应极端边缘计算
可穿戴设备是一种快速增长的技术，对社会和经济的个人医疗保健产生了影响。由于传感器和分布式网络中传感器的广泛影响，功耗，处理速度和系统适应性对于将来的智能可穿戴设备至关重要。对如何在智能传感器中将计算到边缘的视觉和预测已经开始，并渴望提供自适应的极端边缘计算。在这里，我们提供了针对智能可穿戴设备的硬件和理论解决方案的整体视图，可以为这个普遍的计算时代提供指导。我们为在可穿戴传感器的神经形态计算技术中持续学习的生物合理模型提出了各种解决方案。为了设想这个概念，我们提供了一个系统的概述，其中预期在神经形态平台中可穿戴传感器的潜在低功率和低潜伏期情景。我们依次描述了利用互补金属氧化物半导体（CMOS）和新兴记忆技术（例如MEMRISTIVE设备）的神经形态处理器的重要潜在景观。此外，我们根据足迹，功耗，延迟和数据大小来评估可穿戴设备内边缘计算的要求。我们还研究了神经形态计算硬件，算法和设备以外的挑战，这些挑战可能阻碍智能可穿戴设备中自适应边缘计算的增强。
管理新诉讼和监管风险
•SDK代表软件开发套件。•SDK是针对特定平台的一组软件构建工具，包括构建块，辩论者和一组代码库。SDK在构建移动应用程序时经常使用。•SDK可以包括测试和分析工具，可洞悉应用程序在生产环境中的性能。这些可能是第三方工具。•SDK可能难以通过第三方客户工具阻止，因为他们的分析工具通常是普遍的和广泛的。
来自：物流系统工程项目委员会*和工业工程学院
物流系统在工业中无处不在。随着制成品数量和服务多样性的不断扩大，以及支持货物和人员流动的技术变得越来越复杂，对整个物流生态系统的工程师进行教育的需求也变得越来越迫切。此外，作为“美国十字路口”的印第安纳州在过去几年中经历了该州物流活动的明显增长。因此，普渡大学拥有独特的机会来支持该地区物流系统专业知识的持续扩展。
商业研究期末考试（2）WORD.Fipdf_.pdf
管理是通过他人完成任务的艺术。管理可以定义为以有效和高效地实现目标为目的完成任务的过程。效率和效力 效率意味着以最低成本正确地完成任务，而效力意味着正确地完成任务。虽然效率和效力不同，但它们是相互关联的。管理必须兼具有效性和高效性。例如： - 如果一家公司生产成本价为 50 卢比的商品，目标是在 10 天内生产 1,000 件，那么有效，而另一家公司以成本价 45 卢比生产相同数量的商品则是高效。管理的特点 1.以目标为导向的过程：这是一个以目标为导向的过程，旨在实现已指定和期望的目标。2.普遍性：管理本质上是普遍性的。它用于所有类型的组织，无论是经济、社会还是政治，以及各个层面。3.多维性：它是多维的，因为它涉及工作、人员和运营的管理。4.连续性：这是一个连续的过程，即其职能由所有经理同时执行。管理过程持续到组织存在以实现其目标为止。5.团体活动：它是一种团体活动，因为它涉及管理和协调不同人作为一个团队的活动，以实现预期目标。6.动态功能：它是一种动态功能，因为它必须适应不断变化的环境。
2024 年营销团队使用人工智能技术的调查报告
有趣的是，当按公司规模检查使用频率时（图 5），出现了一个引人注目的趋势。来自超大型公司（10,000 名以上员工）的受访者中有 65% 每周使用几次 AI 工具，这表明大型组织使用 AI 的频率更高。公司规模与 AI 使用之间的这种相关性强调了 AI 并不仅限于缺乏资源、希望实现自动化并以更少资源做更多事情的小型团队公司；它无处不在，大型企业每周使用 AI 的频率更高。