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BS软件工程
1另外4个单位的CPE/CSC技术选修课可以代替CSC/CPE 123，尽管强烈鼓励新学生参加CSC/CPE123。2在选择技术选修课之前，建议与顾问进行咨询；请记住，您的选择可能会影响追求后掌龙的研究和/或目标。 3如果不服用CSC/CPE 123，则需要另外4个CPE/CSC技术选修课。 4在专业或支持中需要；还满足一般教育（GE）的要求。 5如果使用通识教育（GE）课程来满足主要或支持要求，则可能需要其他免费选修单位来完成学位所需的总单位。2在选择技术选修课之前，建议与顾问进行咨询；请记住，您的选择可能会影响追求后掌龙的研究和/或目标。3如果不服用CSC/CPE 123，则需要另外4个CPE/CSC技术选修课。4在专业或支持中需要；还满足一般教育（GE）的要求。5如果使用通识教育（GE）课程来满足主要或支持要求，则可能需要其他免费选修单位来完成学位所需的总单位。
模块指南汽车软件工程
- Introduction: applications, computational models for vision, perception and prior knowledge, levels of vision, how humans see - Pixels and filters: digital cameras, image representations, noise, filters, edge detection - Regions of images and segmentation: segmentation, perceptual grouping, Gestalt theory, segmentation approaches, image compression - Feature detection: RANSAC, Hough transform, Harris corner detector - Object recognition: challenges, template matching, histograms, machine learning - Convolutional neural networks: neural networks, loss functions and optimization, backpropagation, convolutions and pooling, hyperparameters, AutoML, efficient training, selected architectures - Image sequence processing: motion, tracking image sequences, Kalman filter, correspondence problem, optical flow
Cisco Catalyst 9800系列无线控制器软件配置指南，Cisco IOS XE 17.15.x
思科和思科徽标是Cisco和/或其在美国和其他国家的商标和/或其分支机构的商标或注册商标。要查看Cisco商标列表，请转到此URL：https：//www.cisco.com/c/en/us/about/legal/legal/trademarks.html。提到的第三方商标是其各自所有者的财产。使用该词合作伙伴一词并不意味着思科与任何其他公司之间的伙伴关系。（1721r）
柔软的弹力电极使用电信号模拟触摸感觉
聚合物电极将激光切割成弹簧形的同心设计，并连接到硅基板上。“此设计可增强电极的可伸缩性，并确保电流靶向皮肤上的特定位置，从而提供局部刺激以防止任何疼痛。” Abdulhameed Abdal博士说。加州大学圣地亚哥分校的机械和航空航天工程系的学生和该研究的另一位联合首先作者。Abdal和Blau与UC San Diego Nano Engineering本科生Yi Qie，Anthony Navarro和Jason Chin合成电极的合成和制造。
用机器学习授权软件开发
机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个子集，该子集的重点是算法和统计模型的开发，使计算机能够在没有明确指令，依靠模式和推理的情况下执行特定任务[1] [2] [2] [3]。在过去的几十年中，ML显着发展，从计算能力，数据可用性和算法创新的进步中受益。今天，ML正在彻底改变从医疗保健和金融到营销和物流的广泛行业。 ML应用最有影响力的领域之一是软件开发，它正在改变传统的方法和实践[4] [5] [6]。 软件开发领域始终是由于需要提高效率，提高质量以及管理增强复杂性的能力而驱动的。 传统的软件开发方法，例如瀑布，敏捷和DevOps，为管理SDLC提供结构化框架。 但是，在应对对快速开发周期，高质量标准以及处理大规模和复杂数据集的能力不断增长的需求时，这些方法通常会面临局限性[7] [8]。 _________________________________________________________er：mahi9vkb@gmail.com今天，ML正在彻底改变从医疗保健和金融到营销和物流的广泛行业。ML应用最有影响力的领域之一是软件开发，它正在改变传统的方法和实践[4] [5] [6]。软件开发领域始终是由于需要提高效率，提高质量以及管理增强复杂性的能力而驱动的。传统的软件开发方法，例如瀑布，敏捷和DevOps，为管理SDLC提供结构化框架。但是，在应对对快速开发周期，高质量标准以及处理大规模和复杂数据集的能力不断增长的需求时，这些方法通常会面临局限性[7] [8]。_________________________________________________________er：mahi9vkb@gmail.com
溶剂驱动的仿生软传感器和执行器
通过合规运动，他们的环境，例如pH，[6,7]温度，[8-10]湿度，[11-15]和光[16-18]。他们发挥了巨大的潜力来满足人造肌肉，能量发电机，阀门，握手，游泳者和步行者领域的感测和致动要求。最近，据报道了溶剂蒸气驱动的软驱动器[19-21]，并被视为人类 - 环境相互作用的有前途的设备。当前，分子吸收驱动的软致动器通常仅限于水，乙醇和丙酮蒸气，从而阻止其在晚期可穿戴应用中使用。最近对工程智能材料[22-25]及其作为软执行器的应用[26]表现出复杂的三维形状变形，已广泛审查以进行更全面的分析。简而言之，可以通过将非均匀的外部刺激应用于各向同性结构或通过各向异性执行器的概念来诱导3维（3D）变形，而后者是诱导可编程和可控制变形的有利选择。迄今为止，已经报道了一大批杂种结构，例如双层，梯度和图案结构。[27]在本文中，我们通过开发能够以受控方式精确曲线和扭曲的溶剂响应式仿生软执行器来利用这种方法。它们基于Su-8光敏环氧树脂的刚性微纹理，该树脂在聚二甲基硅氧烷（PDMS）薄膜的一个或两个侧面图案化，以模拟生物生物。[30–35]将所得的微型结构软致动器与双层执行器进行比较，该动力器由在挥发性有机化合物（VOC）下膨胀的活性层组成，并沉积在被动层的顶部。PDM属于硅胶类，是高性能溶剂响应式软动力执行器的出色候选材料，因为它固有的机械灵活性和耐用性，可反复变形。PDMS除了在暴露于VOC时肿胀的能力外，还表现出较高的热和湿度稳定性。实际上，PDM经常用于分析化学领域[28]，例如作为水性培养基中采样分析物分子的有效矩阵材料。[29]尽管对于应用数量不需要PDM的肿胀，但它作为分子驱动的软设备的驱动材料提供了极好的选择性。据报道，基于PDM的聚合物构造的各种自我折叠微观结构已据报道，驱动机制，包括双层和表面张力驱动结构之间的热，磁性，应力不匹配。
为极端环境建造的软机器人
抽象软材料机器人独特地适合于以传统的刚性机器人实施例不能以新的方式解决极端环境中的工程挑战。软机器人材料的柔韧性，对脆性断裂的抗性，低导热性，生物稳定性和自我修复功能提出了对特定环境条件有利的新解决方案。在本综述中，我们研究了在各种极端环境中建造和操作软机器人的要求，包括在人体，水下，外太空，搜索和救援地点以及狭窄的空间。我们分析了满足这些要求的软机器人设备的实现，包括执行器和传感器。除了这些设备的结构外，我们还探索了通过设计优化，控制系统及其在教育和商业产品中的未来应用中扩展软机器人使用软机器人的方法。我们进一步讨论了软机器人的当前局限性，以认识到符合性，力量和控制的挑战。考虑到这一点，我们为机器人技术的未来提出了争论，其中混合（刚性和软）结构满足了复杂的环境需求。
在小儿软组织肉瘤中复杂阐明原始细胞：从概念到现实生活，通过表观遗传和转录重编程
摘要：软组织肉瘤（STS）包括一大批间充质恶性肿瘤，具有异质性细胞形态，增殖指数，遗传病变以及更重要的是临床特征。对这种广泛的多样性进行全面阐明仍然是改善其治疗管理和细胞 - 原始肿瘤的身份的核心问题，这些肿瘤是这种谜团的一部分。细胞重编程允许表型或身份之间成熟细胞的过渡，并代表肿瘤异质性的一个关键驱动力。在这里，我们讨论了驱动基因在STS中介导的细胞重编程如何深刻地重塑转化的细胞的分子和形态特征，并导致对其原始细胞的错误解释。本评论质疑必须将遗传改变的表观遗传环境视为STS肿瘤启动和进展的关键决定因素。重试癌症引发细胞及其克隆进化，尤其是通过表观遗传学方法，似乎是了解这些肿瘤起源并改善其临床管理的关键杠杆。
Silent Sentinel 工具实现软件风险分析自动化
无声前哨使用基于Linux的，基于容器的沙盒环境来对以任何语言编写的假定可信赖的应用程序进行一系列测试。用户为部署条件（例如系统调用，内存使用情况和网络配置）配置测试。该工具的报告可以对应用程序将如何影响计算环境进行现实评估。通过自动化风险分析，Silent Sentinel创建了一组统一的基线数据，团队可以反复参考，更新和使用以评估提议的更改。
llms软件安全性：脆弱性检测技术和见解的调查
大型语言模型（LLMS）正在作为用于软件漏洞检测的变革性工具。传统方法，包括静态和动态分析，效率的面部限制，假阳性率以及可扩展性，具有现代软件复杂性。通过代码结构分析，模式识别和修复建议生成，LLMS展示了一种新颖的减轻脆弱性方法。本调查研究了漏洞检测，分析问题制定，模型选择，应用方法，数据集和评估指标的LLM。我们研究当前的研究挑战，强调跨语言检测，多模式整合和存储库级分析。根据我们的发现，我们提出了解决数据集可伸缩性，模型解释性和低资源场景的解决方案。我们的贡献包括：（1）对漏洞检测中LLM应用的系统分析； （2）一个统一的框架研究了研究的模式和变化； （3）确定关键挑战和研究方向。这项工作提高了对基于LLM的漏洞检测的理解。最新发现在https://github.com/owensanzas/llm-for-vulnerability-detection