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夏季学期2025
内容：使用数据库系统，基本概念（数据模型，方案，实例）和数据库系统的组件，数据库系统架构和数据独立性，建模基础知识（模型概念，技术和方法），数据库模型的基础知识，数据库模型；实体关联模型，关系模型和关系查询模型（关系代数，查询和元组演算），数据库设计的阶段（概念，逻辑，物理设计），关系数据库设计（功能依赖性，正常形式，转换属性），数据库定义和数据库定义的基础和与SQL的基础。分析与交易数据处理 - 不同要求的不同体系结构，数据仓库（DWH）作为分析数据的统一记录来源，数据仓库系统的应用示例和DWH架构。概念建模：根据Golfarelli的维度事实模型。RDBMS上的维数数据模型的实现：Star模式和雪花架构。数据集成：数据保险库架构。提取 - 转换加载过程（ETL）。数据仓库的技术概念：位图索引，列存储，压缩，内存。
在大气条件和稳定性增强下的基于Pb的钙钛矿太阳能电池的表征和制造
已经研究了光电特性中石墨烯浓度的优化，这在这项工作中基于石墨烯-CH 3 NH 3 PBI 3 PBI 3 pBI 3 PBI 3导致渐进稳定性。ch 3 NH 3 PBI 3基于晶圆的异质结太阳能电池是在大气条件下使用石墨作为孔传输层（HTL）和TIO 2作为电子传输层（ETL）的。特别是使用最佳石墨烯浓度（0.05 g/ml）实现了功率转化效率（PCE <0.01％）的可观增强。特定石墨烯组成的电荷注入速率比原始钙钛矿的速度快得多，后者暴露于接近紫外线范围内的短暂吸收。石墨烯分解增加了平均晶体尺寸，并在可见范围内降低了带隙1.32 eV。昂贵的金属（例如AG和AU）已被简单的ITO取代，这大大降低了PSC的制造成本。制造的设备暴露于高保护稳定性的情况下，没有细胞封装环境条件150天，以显示出极好的稳定性。
高速干手器
• 传统的暖风干手器使用宽幅暖风喷射，通过蒸发来干燥双手。将双手放在干手器出口下方的气流中，典型的干燥时间为 20-30 秒。ETL 不涵盖这种类型的电动干手器。• 高速暖风干手器使用暖风喷射，其驱动速度比传统干手器更高。可以将双手放在干手器下方或插入开口中。使用更强大的电机将空气速度提高到约 50-80 米/秒，从而将干燥时间缩短到约 10-15 秒。因此，通过减少干燥时间和加热要求来节省能源。• 高速环境空气干手器使用高速环境空气，从而物理去除双手上的水分。可以将双手放在干手器下方或插入开口中，空气从两侧引导。用于驱动空气的电机比暖风干手器的电机更强大，因此空气速度更快，并且不需要加热器。典型的干燥时间约为 10-15 秒。
SPUR - 本科生研究暑期平台
(1) 斑马鱼心脏的体积光片成像 柴继晨，张新元 德克萨斯大学达拉斯分校科林学院 心律失常是一种普遍存在且可能致命的疾病，影响着全世界数百万人。作为一个强大的模型系统，斑马鱼有可能加深我们对心律失常的发展和进展的理解。在这里，我们提出了一种对跳动的斑马鱼心脏进行体积光片成像的方法。我们在照明路径中构建了一个振镜来扫描光片，并在检测路径中构建了一个电可调透镜 (ETL) 来远程重新聚焦检测光学元件。为了确保在光片显微镜中照明平面与检测透镜的焦平面完美对齐，我们将图像质量算法集成到我们的光学硬件模块的显微镜控制软件中。结果表明，我们能够以每秒 30 个体积的速度获取心肌收缩功能，从而无需回顾性门控。总的来说，我们建立了一种光片显微镜技术，以无与伦比的速度研究活斑马鱼幼虫的心脏结构、功能和力学，为心脏异常和收缩功能障碍提供了新的见解。
职位描述
• 数据管道开发：协助设计并使用 Azure 数据工厂和其他 Azure 服务执行数据管道的开发、测试和部署，以从各种来源提取、转换和加载 (ETL) 数据。 • 数据集成：在数据工程主管的指导下，将来自各种来源（数据库、API、平面文件）的数据集成到集中式数据平台（如 Azure Data Lake 和 Azure SQL 数据库）中。 • 数据仓库：支持基于云的数据仓库的开发和管理，确保它们针对性能、可扩展性和安全性进行了优化。 • 自动化和监控：协助设计并实施自动重复任务。实施数据管道的监控解决方案，确保平稳运行并及时发现问题。 • 数据质量和治理：与团队合作执行数据质量标准和治理实践，以确保数据准确、一致并满足业务要求。 • 协作：与数据分析师和业务利益相关者密切合作，了解数据需求并通过数据工程解决方案提供可行的见解。 • 文档：帮助维护数据流程、配置和工作流程的正确文档，确保团队能够有效地管理和排除系统故障。
软件工程师 - 联合作战分析中心
经验丰富的专业人士，具有很强的分析和编程技能。我们的 SW 工程机会将使您成为一支熟练的软件开发人员团队的一员，该团队利用最新技术创建独特的软件解决方案，为作战人员提供支持。直接接触客户有助于在您设计和开发应用程序并看到它们在工作场所应用/使用时更好地了解他们的需求。我们主要使用基于 Microsoft 的技术；但是，我们也使用各种版本的 Linux 来实现特殊目的。我们开发基于客户端的应用程序，如 C#、Python 和 R。我们还使用 Java 或 ASP.NET 开发 Web 应用程序。我们使用最先进的技术，包括 NoSQL 数据库 (MongoDB、HBase、Solr) Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、并行处理、分布式计算、ArcGIS、提取、转换和加载 (ETL) 技术、自然处理语言、DevOps、持续集成/持续开发 (CI/CD)、容器化 .NET Core、SQL Server 数据库 (MS SQL、MariaDB) 和 SQL Server Integration Services。此外，我们正在使用 Docker 容器和其他云原生技术扩展到云开发，同时扩展到 AI/ML 功能。职责
OMOP CDM中的药物剂量和暴露时间
将医疗数据转换为观察医学结果伙伴关系（OMOP）共同数据模型（CDM）的需求日益增长。主要的ETL挑战之一是将天然数据转换为保留施用或处方的确切药物剂量的药物域。从CDM v.5.2.0面开始，该exposure表包含唯一用于储存药物量的数量字段。在最新的CDM文档中，据指出“应将数量转换为drug_strength表中给出的正确单位”。尽管CDM文档提供了有关此主题的示例，但数量和药物剂量计算之间仍然存在相当大的歧义。此外，由于OMOP CDM v5.2.0 drug_exposure_end_date字段。众所周知，源数据中并不总是可以使用药物摄入的结束日期，因此OMOP CDM文档提供了推断drug_exposure_end_date²的方法：基于天数供应，总剂量/每日剂量比例的总剂量/每日剂量比例和默认值和默认值（1天的行政记录，书面处方和89天的订购日为29天）。默认值规则往往不够精确，需要在缺乏天数供应和每日剂量信息的数据源上开发替代解决方案。
头目 - 通过部分查询翻译的虚拟数据模型组成
大多数应用程序都有理想的数据模型，应通过以下方式通过：通过关系，社交网络，通过图表进行社交网络，通过文档进行消息应用程序和向量的机器学习。不幸的是，需要针对“不那么理想的”（我们使用“强加”一词）的数据模型来实施许多应用程序：业务数据存储在文档中，学习的模型必须嵌入在向量中。该问题的教科书解决方案是物理集成：从施加的数据模型中提取，转换和加载数据。虽然有效，但此ETL过程却很昂贵，并导致稳定性。虚拟集成（通过查询重写）避免了这些问题，但会导致理想到型模型映射的组合爆炸。我们建议通过开发一个“桥式表示”来解决此问题，该“桥梁表示”可在可能的情况下通过查询翻译实现虚拟集成，并在必要时通过数据转换来实现虚拟集成。在本文中，我们概述了这个想法，研究了许多指导用例，并将研究议程制定针对这种桥梁表示和实现该方法的系统。我们还提供了一些初步结果，表明即使是非基础数据模型集成，也可以在物理整合成本的一小部分中支持矢量嵌入。
市议会第 6 卷第四次修订表第 1 号取消第三次修订表第 1 号
说明表编号费率表 ................................................................................................................................................ 2 通用 ...................................................................................................................................................... 3 住宅服务 (E1R, ETR) ........................................................................................................................ 4 商业服务 – 小型 (E1C) ...................................................................................................................... 5 商业服务 – 非计量 (ENM) ............................................................................................................. 5.1 商业服务 – 通用 (E2C, ETC) ............................................................................................................. 6 工业服务 – 按日分时服务最低 1,000 kWh/天 (ETL, ETLO, ETLW) ............................................................................................................. 7 工业服务 – 按日分时服务最低 500 kW (E8T) ............................................................................................. 8 工业服务 – 按日分时服务最低 4,000 kW (E8S) ............................................................................................. 9 工业服务 – 大型电力和照明 (ELG) ............................................................................................................. 10 工业服务 – 按日分时传输电压 (ETX) ........................................................... 11 合同服务 – 军事（ECD、EHYDPWR、EINFPRS） .............................................................................. 12 合同服务 – 军事轮运（ECW） ........................................................................................................ 13 合同服务 – 交通信号（E2T） ............................................................................................................. 14 合同服务 – 街道照明（E7SL） ............................................................................................................. 15 电力成本调整（ECA） ............................................................................................................................. 16 电力容量收费（ECC） ............................................................................................................................. 17 总计服务 ............................................................................................................................................. 18 增强型电力服务 ............................................................................................................................................. 19 可再生能源净计量 ............................................................................................................................. 20 小型电力生产商和热电联产服务 ............................................................................................................. 21 社区太阳能花园账单信用（试点计划） ................................................................................................................................................. 22 社区太阳能花园计划 ...................................................................................................................... 23 绿色电力服务 ................................................................................................................................ 24 电动汽车公共充电服务 – 按天计费 ............................................................................................ 25 可中断服务 ...................................................................................................................................... 26
开发电动汽车电池系统的数字双平台
电动汽车中的电池系统需要适当的监控和控制，以确保可靠，高效和安全的操作。网络物理技术的最新进步带来了新兴的数字双胞胎概念。这个概念为电池系统的实时状况监测和故障诊断开辟了新的可能性。听起来很有希望，但概念实施仍然面临许多挑战。挑战之一是可以开发数字双胞胎的平台，该平台涉及数据管道和建模工具。数据管道将包括具有较高速度，音量，价值，多样性和真实性数据的采集，存储和提取转换载荷（ETL），称为大数据。建模工具必须提供应用程序来构建高保真模型，这是数字双胞胎所需的元素之一。基于这些迫切性，本文提出了一个平台，以促进电动汽车中电池系统的数字化对齐。该平台建立在开源框架CDAP上，配备了数据管道和建模工具。它已经运行了几个具有不同计算资源配置和工作负载的性能测试。加倍处理能力可以减少计算时间的12％，同时将记忆大小增加四倍，只会减少计算时间的10％。结果表明，处理能力比内存大小更影响性能数字双胞胎平台。