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基于印刷 GaAs 微结构的柔性高
通信[4] 环境监测[5] 以及可穿戴和神经形态计算[6]。这也将对物联网 (IoT) 产生影响，在物联网中，智能对象通过无线连接与环境和人体进行交互。[7] 由柔性材料制成的高性能电子设备可以在高速通信、高效图像传感等方面增加新的功能。[4c,8] 例如，如果单个光电探测器 (PD) 设备可以在宽光谱下以低功耗和低延迟工作，则可以显著提高无线通信的传输速率、传输容量和效率。此外，单个 PD 可以满足对宽光谱开关 [9] 或存储器存储 [10] 的需求。然而，到目前为止的研究主要集中于在特定波长（即紫外线 [1b,10,11] 可见光 [12] 或近红外 [13] 光谱）下高性能柔性 PD 的开发和特性描述。近来，很少有人尝试开发超快和可共形宽带光电探测器件。[8b,14] 其中，基于二维材料和钙钛矿的异质结构已显示出扩展光电探测器件工作波长的潜力。[14] 这是由于它们具有直接带隙和大吸收系数。[15] 具体而言，由于钙钛矿可溶液加工且制造成本低廉，因此在光电应用方面引起了更多关注。然而，由于迁移率低（≈1-10 cm 2 Vs）[16] 和稳定性差，[17] 光电探测器件的性能指标（例如响应度 [ R ] 和特定探测率 [D*]）一般。环境条件下稳定性差的原因是水和氧分子的吸附，这大大加速了钙钛矿感光层的降解。 [15a] 人们正在努力通过不同的封装方式来提高钙钛矿基器件的稳定性，但低固有迁移率仍将是一个挑战。因此，人们仍在努力开发下一代具有宽光谱灵敏度和稳健制造路线的柔性高性能 PD。在上述背景下，砷化镓 (GaAs) 等无机化合物半导体的纳米结构和薄膜已显示出巨大的光电潜力
数字集成电路的综合和优化策略的开发和评估
数字集成电路的综合与优化策略是十分重要的课题。近年来，人们对这一领域的兴趣日益浓厚，因为它在当前技术革命的各个领域都具有实用性。计算机辅助设计 (CAD) 技术为高效、成功地设计大规模高性能电路提供了方法，可用于从汽车到生物医学信号处理等广泛的应用领域。设计复杂性的急剧增加使得开发自动化技术势在必行，以便在更短的时间内获得足够的结果。因此，需要开发更智能的策略来减少设计过程中的人机交互。人机交互既费时又容易出错。策略必须克服面积时序、能耗和可测试性等多项挑战。可测试性对于减少测试时间非常重要，而测试时间是设计过程中成本最高的部分。本论文重点开发和评估了数字集成电路的几种综合和优化策略，比较了流程中不同选择对主要设计指标（即功率、面积和时序）的影响。目标是开发一种能够以最小的复杂性和时间最小化指标的流程。此外，还验证和评估了开发的策略，展示了关键参数如何影响结果以及如何调整流程以获得更好的结果。这些策略应用于混合信号 ASIC 设计以评估结果。该项目从稳定且可扩展的基本综合流程开始，并从该流程开始，探索可能的进一步策略。开发这些流程变体的主要领域是时钟门控、不同单元库的引入以及流程中不同的优化序列。通过引入克隆技术或相关参数的变化（例如最大扇出、最小带宽和最大级数），探索了时钟门控。各种类型的单元库、低漏电和低规模都用于研究具有较少限制电源模型的设计或具有较少时序问题的设计。已经制定了管理
未经训练的感知损失，用于MR图像中线状结构的图像降级
在获取磁共振（MR）图像中，较短的扫描时间会导致更高的图像噪声。因此，使用深度学习方法自动图像降解是高度兴趣的。在这项工作中，我们集中于包含线状结构（例如根或容器）的MR图像的图像。特别是，我们研究了这些数据集的特殊特征（连接性，稀疏性）是否受益于使用特殊损失功能进行网络培训。我们特此通过比较损失函数中未经训练的网络的特征图将感知损失转换为3D数据。我们测试了3D图像降级的未经训练感知损失（UPL）的表现，使MR图像散布脑血管（MR血管造影-MRA）和土壤中植物根的图像。在这项研究中，包括536个MR在土壤中的植物根和450个MRA图像的图像。植物根数据集分为380、80和76个图像，用于培训，验证和测试。MRA数据集分为300、50和100张图像，用于培训，验证和测试。我们研究了各种UPL特征的影响，例如重量初始化，网络深度，内核大小以及汇总结果对结果的影响。，我们使用评估METIC，例如结构相似性指数（SSIM），测试了四个里奇亚噪声水平（1％，5％，10％和20％）上UPL损失的性能。我们的结果与不同网络体系结构的常用L1损失进行了比较。我们观察到，我们的UPL优于常规损失函数，例如L1损失或基于结构相似性指数（SSIM）的损失。对于MRA图像，UPL导致SSIM值为0.93，而L1和SSIM损耗分别导致SSIM值分别为0.81和0.88。UPL网络的初始化并不重要（例如对于MR根图像，SSIM差异为0.01，在初始化过程中发生，而网络深度和合并操作会影响DeNo的性能稍大（5卷积层的SSIM为0.83，而核尺寸为0.86，而5卷积层的0.86 vs. 0.86对于根数据集对5卷积层和5卷积层和内核尺寸5）。我们还发现，与使用诸如VGG这样的大型网络（例如SSIM值为0.93和0.90）。总而言之，我们证明了两个数据集，所有噪声水平和三个网络体系结构的损失表现出色。结论，对于图像
面料计算：概念，机会和挑战
随着信息技术的持续开发，例如分布式计算，一种新型的存储和无线通信，Mark We-Iser的1991年对计算未来的愿景，即普遍计算，正在成为现实。1普遍的计算强调了面向PLE的重要性并将计算集成到我们的环境和日常生活中，而相应的设备根据用户的行为和环境执行自适应响应。2当前，Pervasive Computing利用现有的基于硅的设备形成无线传感器网络。这使用户可以专注于享受带给他们的服务，而不必关心在前端部署的传感器的存在。尽管转移用户的注意力使基于硅的信息技术无缝地集成到日常生活中，但它并没有完全隐藏技术实体。此外，基于传感器网络的普遍计算还在舒适，美学，审核等方面面临挑战。随着硅光刻技术几乎达到了极限，晶体管的规模正在接近其身体能力，这也限制了处理器性能的实现。以摩尔法律为代表的信息技术的驱动力正在放松，我们正在进入后期的时代。3在一个时代，半导体整合技术的改进范围即将结束，计算能力的停滞限制了信息技术的发展空间，从而影响了各行各业。4为了减轻这种影响，应提出一种解决方案，以从不同的角度扩展信息技术的发展。在自然材料中首次提出，可以看到，听到，感知和通信的多功能纤维的概念。5引入后，基于多层纤维制造的多功能纤维和织物技术引起了学术界和工业的显着关注。6 - 8个在利用纤维和工具的智能方面取得了进展，9-11，例如含有数字设备的织物，具有具有数据处理能力，可用于生理监测，人类构成者接口和体内机上的应用程序。12一些智能的织物照明/显示系统能够进行无线电源传输，触摸感应，pho-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-tosection，环境/生物信号监控和能源存储。13基于上述纺织品和材料学科的最新进展，如图1所示，可以通过织物计算来实现各种创新的感知和相互作用的创新功能，例如更换颜色的颜色，执行器控制，热管理，运动跟踪，运动跟踪，力感应，力传感，距离估计，温度测量，动作轨迹射击>
摘要
筛选和器官特异性的成像检查对关键解剖和生理特征的敏感性。我们建议通过开发高级MR技术来改善HHT护理。目标1。针对可能有可能或特征性HHT的新患者开发有效的多阶段筛查3T MRI/MRA检查。我们将结合从头部到肝脏的多氧基增强4D流量和结构成像。将将结果与同一患者的标准临床成像进行比较。目标2。开发7T脑MRI/MRA技术来评估脑AVM的详细血管结构。7T考试，包括高分辨率7T非对比度MRA，敏感性加权成像（SWI），铁氧基增强的4D流MRA和对比后结构图像，将与当前最新的临床最新3T MRI/MRI/MRA和DSA进行比较。成功：7T非对比度MRA将检测到比3T对比增强的MRI的大脑AVMS 2 mm，而7T SWI将检测到比3T SWI的微型出血更多，并且7T图像的组合将检测到静脉流出的流失膨胀和Nidus Aneurysms具有80％的敏感性和特定效果。根据批准的IRB协议招募了使用HHT的方法，并提供了知情同意。，他们在3T头 - 整个腹部筛查扫描之前或在7T头部仅高分辨率高分辨率扫描期间接受了护理站的静脉注射费莫西托尔输注。结果，入学的前13名患者已经证明，可以在腹部直通肺部3T筛查研究中鉴定出外周肺和大脑的AVM小至2 mm。在这项筛查研究中也测量了肝动脉。对于剂量范围的7T研究，相对较低剂量的铁氧托醇可为脑AVM Nidus中小血管提供最大的结构细节（图1）。结论早期结果表明，铁氧基二醇增强了MRI/ MRA可以提供多站，多器官血管筛查检查，该检查与HHT患者接受的多个熟型临床成像研究相比有利。7T处的高分辨率图像可能能够辨别成像特征当前仅在侵入性挖掘式减法血管造影上始终可识别。 披露S. Hetts：1; c;国家卫生研究院国防部，西门子，第92号公路。 2; c; Stryker，不完美。 4; c; Filtro，血栓。 5; c; UCSF。 6; c; penumbra。 M. Ohliger：无。 Y. Lee：无。 D. Langston：无。 T. Lomax Truong：无。 A. Gill：无。 y。 公园：无。 J. Liu：无。 J. Lupo：无。 M. Conrad：无。 D.沙龙：无。7T处的高分辨率图像可能能够辨别成像特征当前仅在侵入性挖掘式减法血管造影上始终可识别。披露S. Hetts：1; c;国家卫生研究院国防部，西门子，第92号公路。2; c; Stryker，不完美。4; c; Filtro，血栓。5; c; UCSF。6; c; penumbra。M. Ohliger：无。Y. Lee：无。 D. Langston：无。 T. Lomax Truong：无。 A. Gill：无。 y。 公园：无。 J. Liu：无。 J. Lupo：无。 M. Conrad：无。 D.沙龙：无。Y. Lee：无。D. Langston：无。T. Lomax Truong：无。A. Gill：无。y。公园：无。J. Liu：无。 J. Lupo：无。 M. Conrad：无。 D.沙龙：无。J. Liu：无。J. Lupo：无。M. Conrad：无。 D.沙龙：无。M. Conrad：无。D.沙龙：无。
Avey：一种用于自我诊断的精确人工智能算法
目标 介绍我们基于人工智能的症状检查器，严格测量其准确性，并将其与现有的流行症状检查器和经验丰富的初级保健医生进行比较。 设计案例研究。 设置 400 个黄金标准初级保健案例。 干预/比较器我们使用了 7 个标准准确性指标来评估 6 个症状检查器的性能。为此，我们开发并同行评审了 400 个案例，每个案例都得到了 7 名独立且经验丰富的全科医生中至少 5 名的认可。据我们所知，这产生了迄今为止该领域最大的基准案例套件。 为了建立参考框架并相应地解释症状检查器的结果，我们进一步将表现最佳的症状检查器与 3 名平均经验为 16.6 年的初级保健医生直接进行比较。主要结果测量我们从 7 个标准角度彻底研究了症状检查者和医生的诊断准确率，包括：(a) 𝑀 1、𝑀 3 和 𝑀 5 分别作为症状检查者或医生在前 3 种疾病中或前 5 种鉴别诊断疾病中返回小插图主要诊断的能力的测量指标；(b) 召回率作为症状检查者或医生鉴别诊断中返回的相关疾病百分比的测量指标；(c) 精确度作为症状检查者或医生鉴别诊断中相关疾病百分比的测量指标；(d) F1 测量作为召回率和精确度之间的权衡测量指标；(e) 归一化折现累积增益或 NDCG 作为症状检查者或医生鉴别诊断排名质量的测量指标诊断。结果 我们的基于 AI 的症状检查器 Avey 的表现明显优于 5 种流行的症状检查器，即 Ada、WebMD、K Health、Buoy 和 Babylon，使用 𝑀 1 时平均高出 24.5%、175.5%、142.8%、159.6%、2968.1%；使用 𝑀 3 时平均高出 22.4%、114.5%、123.8%、118.2%、3392%；使用 𝑀 5 时平均高出 18.1%、79.2%、116.8%、125%、3114.2%；使用召回率时平均高出 25.2%、65.6%、109.4%、154%、3545%；使用 F1 测量时分别为 8.7%、88.9%、66.4%、88.9%、2084%；使用 NDCG 时分别为 21.2%、93.4%、113.3%、136.4%、3091.6%。在精度方面，Ada 平均比 Avey 高出 0.9%，而 Avey 分别比 WebMD、K Health、Buoy 和 Babylon 高出 103.2%、40.9%、49.6% 和 1148.5%。与症状检查员相反，医生在使用精确度和 F1 测量时比 Avey 平均高出 37.1% 和 1.2%，而 Avey 在使用 𝑀 1、𝑀 3、𝑀 5、召回率和 NDCG 时分别比他们平均高出 10.2%、20.4%、23.4%、56.4% 和 25.1%。为了提高我们研究的可重复性并支持未来的相关研究，我们公开并免费提供了所有黄金标准小插图。此外，我们在网上发布了症状检查员和医生的所有结果（即 45 组
自动食品识别和卡路里管理...
1人工智能（AI），机器学习（ML），深度学习（DL），计算机视觉（CV）和对象检测之间的关系。。。。。。。。。。。。4 2通过乘以网格单元中存在的ob ject的概率以及在预测和地面真相边界框之间与联合（iou）相交的概率来计算YOLO中的信心评分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 3边界框预测图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 4 iou通用公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 5 iou二进制公式（tp = true straine，fn = false n = false and and fp =假阳性。）6 6 YOLO架构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 7边界盒坐标损耗包含对象的网格单元。。。。。。。。。。。7 8包含对象的网格单元的边界框宽度和高度损失。。。。。。。。7 9包含对象的网格单元的置信分数损失。。。。。。。。。。。。。。。。7 10不包含对象的网格单元的置信分数损失。。。。。。。。。。。。。。7 11分类损失在网格细胞中存在对象。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 12目录结构，用于组织食物图像及其相应的标签，用于在Yolo模型中进行训练，验证和测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 13各种食物类别的yolov5对象检测的精确构态曲线。。17 14 F1分数曲线Yolov5对象在各种食物类别上检测。。。。。。。。。17 15 Yolov5损失曲线和关键指标（精度，召回和地图）在时期。。。18 16混淆矩阵说明了Yolov5模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 17各种食物类别的yolov6对象检测的精确构度曲线。19 18 F1分数曲线Yolov6对象检测各种食物类别。。。。。19 19 Yolov6损失曲线和关键指标（精度，回忆和地图）。。。20 20混乱矩阵说明了Yolov6模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 21各种食物类别的yolov7对象检测的精确构度曲线。。21 22 22 F1分数曲线在各种食物类别上检测。。。。。。。。。21 23 Yolov7损失曲线和关键指标（精度，召回和映射）在时期。。。。22 24混乱矩阵说明了Yolov8模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 25在各种食物类别上用于yolov8对象检测的精确构度曲线。。23 26 F1在各种食物类别上检测Yolov8对象检测的得分曲线。。。。。。。。。23 27 Yolov8损失曲线和关键指标（精度，召回和映射）。。。。24 28混乱矩阵说明了Yolov8模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 29 YOLO模型的比较：检测速度和训练时间。。。。。。。。。。26 30跨关键评估大会的YOLO模型的全面绩效比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 31用户帐户注册提示用户输入其个人信息和健康数据以进行个性化卡路里跟踪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 32登录页面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 33带有输入接口的主页，具有使用设备相机捕获图像或从设备存储中上传现有图像的选项。。。。。。。。30 34卡路里跟踪页面，显示每日卡路里限制，当天消耗卡路里，详细的食物日志以及每月的日历，突出显示每日卡路里的摄入量。。。。31
电子工程硕士学位（MEE）适应表
upc_code clonyms nom_ud英语ect upc_code conm_ud nom_ud engly_name 230646 Mnd Disseny Micro I Nano Electronic Micro和Nanotechnologies 5 230731 DND DND DND NANOECTROC NANOECTROC DIMITION DIMITION DIMITION DIMITION DIMITION NANOELECTION SERRENTIRT 533065330654 GEST 30732 eiWC企业家和单词挑战的创新5 230643是仪器仪仪器和传感器5 230733emstCiènciai tecnologia de Mesura de Mesura de Mesura电子测量科学和技术5 230645 MNT MICRO I NANOLOGIES MICRO INANOLOGIES MICRO MICRO MICRO MICRO MICRO MICRO TECNOLOGIIS纳米技术 5 230738 NED 纳米技术与电子设备 纳米技术与电子设备 5 230641 PCP 功率控制与处理 5 230728 CAPE 控制及电力电子应用 5 230644 ADS 先进数字系统 5 230735 HDD 高级数字设计 5 230642 AACT 高级模拟电路技术 5 230730 DAMC 模拟微电子电路设计 5 230382 AI2OT 人工智能和物联网 (IOT) 人工智能和物联网 (IOT) 3 230382 AI2OT 人工智能和物联网 (IOT) 3 230677 EMD 电机驱动器 5 230677 EMD 电机驱动器 5 230317 DCA 基于软件的数字控制应用 2.5 230317 DCA 基于软件的数字控制应用 2.5 230586 LARS 激光在遥感中的应用：激光雷达 3 230586 LARS 应用激光在遥感中的应用：激光雷达 激光在遥感中的应用：激光雷达 3 230361 SCD 太阳能电池入门指南 2.5 230361 SCD 太阳能电池入门指南 2.5 230661 MC 微波电路 5 230661 MC 微波电路 5 230656 PEC 电力电子电路 5 230656 PEC 电力电子电路 5 230663 RICS 射频集成电路与系统 5 230663 RICS 射频集成电路与系统射频射频集成电路和系统 5 230364 构建如何创建职业生涯构建您的职业生涯。从学院到初创企业及其他 2.5 230364 构建如何创建职业生涯构建您的职业生涯。从学院到初创企业及其他领域 2,5 230668 ACSA 传感器和执行器的高级控制 5 230668 ACSA 传感器和执行器的高级控制 5 230676 PCRES 可再生能源系统的功率控制 5 230676 PCRES 可再生能源系统的功率控制 5 230637 CTC 批判性思维与创造力 5 230637 CTC 批判性思维与创造力 5 230664 AASD 高级模拟系统设计系统设计 5 230664 AASD 高级模拟系统设计 5 230365 PCBD 印刷电路板设计 2.5 230365 PCBD 印刷电路板设计 2.5 230665 AMS 模拟和混合信号片上系统设计 5 230665 AMS 模拟和混合信号片上系统设计 5 230674 BID 生物医学仪器设计 5 230674 BID 生物医学仪器设计生物医学仪器设计 5 230667 SCPD 片上系统物理设计 5 230667 SCPD 片上系统物理设计 5 230352 CV 联网汽车 2.5 230352 CV 联网汽车 2.5 230606 ECS 通信系统电子设备 5 230736 IMD 微电子设计简介 5 230660 PROEL 可编程电子设备 5 230729 CDEL 数字可配置电子设备 5 230673 EMC电子设计中的 EMC 5 230673 EMC 电子设计中的 EMC 5 230693 SOLCELL ENGINEERING 太阳能电池工程 5 230693 SOLCELL ENGINEERING 太阳能电池工程 5 230357 FEN 金融工程：信息技术项目的应用 2.5 230357 FEN 金融工程：信息技术项目的应用 2.5 230566 光纤 光纤和电信 3 230566 光纤 光纤和电信 3 230363 FSP 离散时间信号处理基础 2,5 230363 FSP 离散时间信号处理基础 2,5 230354 MICPHOT 微波光子学 2,55 230354 MICPHOT 微波光子学 2.5 230567 INTEGR 集成光子学 3 230567 INTEGR 集成光子学 3 230639 TAM 技术资产管理 5 230639 TAM 技术资产管理 5 230675 EDIS 分布式和集成系统能源管理 5 230675 EDIS 分布式和集成系统能源管理 5 230378 GNSS GNSS 大数据：从遥感应到空间天气 3 230378 GNSS 大 GNSS 数据集：从遥感应到空间天气 3 230371 FOI5GN 5G 网络光纤基础设施 2.5 230371 FOI5GN 5G 网络光纤基础设施 2.5 230350 MTI 海洋技术仪器 5 230350 MTI 海洋技术仪器 5 230681 IR 研究简介 15 230740 IRI 研究简介研究与创新 研究与创新简介 10 230366 IPE 电力电子学简介 2.5 230366 IPE 电力电子学简介 2.5 230658 IMT 微电子技术简介 5 230734 FSD 半导体器件基础 5 230694 IBES 生物医学电子系统简介 5 230694 IBES 生物医学电子系统简介 5 230355 GRACNIF 石墨烯和碳纳米管的简介和基础知识石墨烯和碳纳米管的简介和基础知识 2.5 230355 GRACNIF 石墨烯和碳纳米管的简介和基础知识石墨烯和碳纳米管的简介和基础知识 2.5 230638 MATLAB MATLAB。 MATLAB 基础知识和/或应用。基础和/或应用 2.5 230638 MATLAB MATLAB。 MATLAB 基础知识和/或应用。 FUNDAMENTALS AND/OR APPLICATIONS 2,5 230696 MLAB MATLAB: FONAMENTS I/O APLICACIONS MATLAB: FUNDAMENTALS AND/OR APPLICATIONS 5 230696 MLAB MATLAB: FONAMENTS I/O APLICACIONS MATLAB: FUNDAMENTALS AND/OR APPLICATIONS 5 230716 TELMKT MERCATS DE TELECOMUNICACIÓ TELECOMMUNICATION MARKETS 5 230716 TELMKT MERCATS DE TELECOMMUNICATION TELECOMMUNICATION MARKETS 5 230670 EDM MODELAT DE DISPOSITIUS ELECTRONICS ELECTRONIC DEVICES MODELLING 5 230670 EDM MODELAT DE DISPOSITIUS ELECTRONIC ELECTRONIC DEVICES MODELLING 5 230678 MOSIC MODELAT,电力电子系统的建模、仿真与控制 5 230678 MOSIC 电力电子系统的建模、仿真与控制 5 230695 ACO 应用凸优化 5 230695 ACO 应用凸优化 5 230569 PHOTOV 光电子学与光伏技术 3 230569 PHOTOV 光电子学与光伏技术 3 230356 LIDARPRO 激光雷达处理与反演：参数遥感应用物理学 LIDAR 处理与反演：物理参数遥感应用 2.5 230356 LIDARPRO 激光雷达处理与反演：物理参数遥感应用 2.5 230368 使用 MATLAB 在 ARDUINO 中对控制应用进行 MACA 编程 用于控制应用的 MATLAB 编程 ARDUINO 2.5 230368 使用 MATLAB 在 ARDUINO 中对控制应用进行 MACA 编程 用于控制应用的 MATLAB 编程 ARDUINO 2.5 230708 I2P 跨学科创新项目 5 230708 I2P 跨学科创新项目 5 230359电信和电子设备电信和电子设备的电视研讨会2,5 230359电信和电子设备电信电信和电子设备的电信研讨会基于微处理器的SBMIC系统5 230607基于微处理器的SBMIC系统5 230315 LIDAR遥感系统2,5 230315 LIDAR遥感系统使用激光雷达进行遥感 激光雷达遥感 2.5 230672 EIS 用于海洋应用的电子仪器系统 5 230672 EIS 用于海洋应用的电子仪器系统 5 230671 美国超声波系统。仪器仪表及应用超声波系统，仪器仪表及应用 5 230671 美国超声波系统。仪器仪表及应用超声波系统，INSTRUMENTATION AND APPLICATIONS 5 230666 ESIOT ELECTRONIC SYSTEMS FOR THE INTERNET OF THINGS ELECTRONIC SYSTEMS FOR THE INTERNET OF THINGS 5 230666 ESIOT ELECTRONIC SYSTEMS FOR THE INTERNET OF THINGS ELECTRONIC SYSTEMS FOR THE INTERNET OF THINGS 5 230707 AES AUTOMOTIVE EMBEDDED SYSTEMS AUTOMOTIVE EMBEDDED SYSTEMS 5 230707 AES AUTOMOTIVE EMBEDDED SYSTEMS AUTOMOTIVE EMBEDDED SYSTEMS 5 230568 PHSTELE PHOTONICS SYSTEMS IN TELECOMMUNICATIONS PHOTONICS SYSTEMS IN TELECOMMUNICATIONS 3 230568 PHSTELE PHOTONICS SYSTEMS IN TELECOMMUNICATIONS PHOTONICS SYSTEMS电信领域的光子学：激光雷达（激光雷达） 电信领域的光子学：激光雷达（激光雷达） 3 230585 PHST-激光雷达系统 电信领域的光子学：激光雷达（激光雷达） 电信领域的光子学：激光雷达（激光雷达） 3 230679 PVS 系统 光伏 光伏系统 5 230679 PVS 系统 光伏 光伏系统 5 230662 CSAS 系统 INTEL LIGENTS ADAPTATIUS 定制智能自适应系统5 230662 CSAS 智能系统 自适应定制智能自适应系统 5 230669 MEMS 系统 微机电系统 微机电系统 5 230669 MEMS 系统 微机电系统 微机电系统 5 230692 TECHDEV 微纳米器件制造与特性分析技术 5 230692 TECHDEV 微纳米器件制造与特性分析技术 5 230631 OFT 光纤电信 光纤电信 5 230631 OFT 光纤电信 光纤电信 5 230657 CTA 自动控制理论与应用 控制理论与应用 5 230739 PCPE 控制与电力电子原理 5 230686 EC TERRA I COSMOS EARTH 和 COSMOS 5 230686 EC TERRA I COSMOS EARTH 和 COSMOS 5 230680 GPS 数据处理 GPS I GALILEO：从基础到高精度导航和伽利略数据处理：从基础到高精度导航 5 06/23/2018 GPS GPS 和伽利略数据处理：从基础到高精度导航 GPS 和伽利略数据处理：从基础到高精度导航 5 230PEX PEX 可选 外部实习 公司实习 15 230PEX PEX 可选 外部实习 公司实习 10激光雷达 电信光子系统：激光雷达 3 230679 PVS 光伏系统 5 230679 PVS 光伏系统 5 230662 CSAS 定制智能自适应系统 5 230662 CSAS 定制智能自适应系统 5 230669 MEMS 微机电系统 5 230669 MEMS 微机电系统 5 230692 TECHDEV 微型和纳米器件的制造和特性分析技术 5 230692 TECHDEV 微型和纳米器件制造与特性分析技术 5 230631 OFT 光纤通信的电信技术 5 230631 OFT 光纤通信的电信技术 5 230657 CTA 控制理论与应用 5 230739 PCPE 控制与电力电子原理 5 230686 EC 地球与宇宙 5 230686 EC 地球与宇宙 5 230680 GPS 数据处理 GPS 和伽利略：从基础到导航ALTA PREGPS 和伽利略数据处理：从基础到高精度导航 5 230680 GPS GPS 和伽利略数据处理：从基础到高精度导航 5 230PEX PEX 外部实践 公司可选实习 15 230PEX PEX 外部实践 公司可选实习 10激光雷达 电信光子系统：激光雷达 3 230679 PVS 光伏系统 5 230679 PVS 光伏系统 5 230662 CSAS 定制智能自适应系统 5 230662 CSAS 定制智能自适应系统 5 230669 MEMS 微机电系统 5 230669 MEMS 微机电系统 5 230692 TECHDEV 微型和纳米器件的制造和特性分析技术 5 230692 TECHDEV 微型和纳米器件制造与特性分析技术 5 230631 OFT 光纤通信的电信技术 5 230631 OFT 光纤通信的电信技术 5 230657 CTA 控制理论与应用 5 230739 PCPE 控制与电力电子原理 5 230686 EC 地球与宇宙 5 230686 EC 地球与宇宙 5 230680 GPS 数据处理 GPS 和伽利略：从基础到导航ALTA PREGPS 和伽利略数据处理：从基础到高精度导航 5 230680 GPS GPS 和伽利略数据处理：从基础到高精度导航 5 230PEX PEX 外部实践 公司可选实习 15 230PEX PEX 外部实践 公司可选实习 10激光雷达 3 230679 PVS 光伏系统 5 230679 PVS 光伏系统 5 230662 CSAS 定制智能自适应系统 5 230662 CSAS 定制智能自适应系统 5 230669 MEMS 微机电系统 5 230669 MEMS 微机电系统 5 230692 TECHDEV 微型和纳米器件的制造和特性分析技术 5 230692 TECHDEV 微型和纳米器件的制造和特性分析技术 5 NANO DEVICES FABRICATION AND CHARACTERIZATION TECHNOLOGIES FOR MICRO AND NANODEVICES 5 230631 OFT TELECOMUNICACIONS PER FIBRA ÒPTICA OPTICAL FIBER TELECOMMUNICATIONS 5 230631 OFT TELECOMUNICACIONS PER FIBRA ÒPTICA OPTICAL FIBER TELECOMMUNICATIONS 5 230657 CTA TEORIA I APLICACIONS DE CONTROL AUTOMÀTIC CONTROL THEOTY AND APPLICATIONS 5 230739 PCPE PRINCIPLES OF CONTROL AND POWER ELECTRONICS 5 230686 EC TERRA I COSMOS EARTH AND COSMOS 5 230686 EC TERRA I COSMOS EARTH AND COSMOS 5 230680 GPS DATA PROCESSING GPS AND GALILEO: FROM FUNDAMENTALS TO HIGH ACCURACYGPS AND GALILEO DATA PROCESSING: FROM FUNDAMENTALS TO HIGH ACCURACY导航 5 230680 GPS 数据处理 GPS 和伽利略：从基础到高精度导航 5 230PEX PEX 实习 外部机会 企业实习 15 230PEX PEX 实习 外部机会 企业实习 10激光雷达 3 230679 PVS 光伏系统 5 230679 PVS 光伏系统 5 230662 CSAS 定制智能自适应系统 5 230662 CSAS 定制智能自适应系统 5 230669 MEMS 微机电系统 5 230669 MEMS 微机电系统 5 230692 TECHDEV 微型和纳米器件的制造和特性分析技术 5 230692 TECHDEV 微型和纳米器件的制造和特性分析技术 5 NANO DEVICES FABRICATION AND CHARACTERIZATION TECHNOLOGIES FOR MICRO AND NANODEVICES 5 230631 OFT TELECOMUNICACIONS PER FIBRA ÒPTICA OPTICAL FIBER TELECOMMUNICATIONS 5 230631 OFT TELECOMUNICACIONS PER FIBRA ÒPTICA OPTICAL FIBER TELECOMMUNICATIONS 5 230657 CTA TEORIA I APLICACIONS DE CONTROL AUTOMÀTIC CONTROL THEOTY AND APPLICATIONS 5 230739 PCPE PRINCIPLES OF CONTROL AND POWER ELECTRONICS 5 230686 EC TERRA I COSMOS EARTH AND COSMOS 5 230686 EC TERRA I COSMOS EARTH AND COSMOS 5 230680 GPS DATA PROCESSING GPS AND GALILEO: FROM FUNDAMENTALS TO HIGH ACCURACYGPS AND GALILEO DATA PROCESSING: FROM FUNDAMENTALS TO HIGH ACCURACY导航 5 230680 GPS 数据处理 GPS 和伽利略：从基础到高精度导航 5 230PEX PEX 实习 外部机会 企业实习 15 230PEX PEX 实习 外部机会 企业实习 10