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机电一体化系统工程和人工智能系统工程（选项E）2024年9月（适用于202年第一年的学生
ECE 3380A/B先进数字系统ECE 4429A/B先进数字信号处理ECE 4438A/b先进的图像处理和分析ECE 4445A/B数字图像处理简介ECE 4455A/B生物医学系统分析ECE 4468A/B系统优化MME 44424A/B机械属性4444444444444444424A/B机械。 MME 4459A/B高级CAE：制造技术MME 4469A/B肌肉骨骼系统的生物力学MME 4470A/B医疗和辅助设备MME 4473A/B B计算机集成制造MME 4480A/B先进CAE：REVERSENT CAE：REVERSENG ERGENGER ENGERGER ENGERGERER MME 44482A/B FUNDERMER MME 4482AA 4492A/B Production Management for Engineers ECE 3380A/B Advanced Digital Systems ECE 4429A/B Advanced Digital Signal Processing ECE 4438A/B Advanced Image Processing and Analysis ECE 4445A/B Introduction to Digital Image Processing ECE 4455A/B Biomedical Systems Analysis ECE 4468A/B Systems Optimization MME 4424A/B Mechanical Properties of Materials MME 4425A/B Mechanical Vibrations MME 4459A/B Advanced CAE: Manufacturing Technologies MME 4469A/B Biomechanics of the Musculoskeletal System MME 4470A/B Medical and Assistive Devices MME 4473A/B B Computer Integrated Manufacturing
委员会“所有议会委员会”
evenomars，M。Hurrentiland，M。和Summans Effper，Mim Franch，Mim Flavai，M。Jeff Glofen，Mim Franch，Mim Flavai，Mim Flavine，Mim Flavine，M。Jeff Gloz，M。Jeff Glozen，M。Jeff，M。Jeff Siff，M。PaulGallees，Môarcy-Koenbren，Mamer Marle，Musal Tars，Michelvor，Mime Paul附近，Mus Octloll，Mime Paulnet，M.L，M.L，Mamen Paul，Malta Paulia，M。L. M. L. M. L，Mamen Paul，Malo-Paul Mars Mars Alexrandra Schhos，M。MessoviStand，M。Moner，Missewel，MöewLitzer，Mamer，Müm过去Nadine Houdule，EM Nursal，Migan Reampel Didt，Sucva大师“ Ysnviser，MüvaSuchends” YS -Sile Afform Empzzow：大师Domanic Aldh，Mast Barba Asta，Mugo Open Mamer，Meng Life，Mirn Cars，M。Fire，M。Follower Mac S. Frain Fayot，M。PatrickGoogle Ras，M。 zommeret div>
MME4480A - 高级CAE：反向工程课程...
ECE 3380A/B先进数字系统ECE 4429A/B先进数字信号处理ECE 4438A/b先进的图像处理和分析ECE 4445A/B数字图像处理简介ECE 4455A/B生物医学系统分析ECE 4468A/B系统优化MME 44424A/B机械属性4444444444444444424A/B机械。 MME 4459A/B高级CAE：制造技术MME 4469a/b肌肉骨骼系统的生物力学MME 4470A/B医疗和辅助设备MME 4473A/B计算机集成制造MME 4480A/B先进CAE：REVERSENG cae：REVERSENG ERGENGERS：REVERSENG ERGENGERION MME 4442A/B FUNDERENG MME 4482A/B FIFEREANT MME 4482A A。工程师的生产管理
BOD n° 245 – 2020 年 9 月 - 朗德省
Gabriel Bellocq 先生、Lionel Camblane 先生、Paul Carrère 先生、Dominique Coutière、Muriel Crozes 女士、Dominique Degas 女士、Catherine Delmon 女士（Paul Carrère 先生授权书）、Jean 先生-Luc Delpuech、Alain Dudon 先生、Rachel Durquety 女士、Marie-France Gauthier 女士、Xavier Fortinon 先生、Chantal Gonthier 女士、Odile Lafitte 女士（授权给 Luc Delpuech 先生） Xavier Fortinon）、Muriel Lagorce 女士、Yves Lahoun 先生、Pierre Mallet 先生（授权给 Muriel Crozes 女士）、Olivier Martinez 先生、Magali Valiorgue 女士。
英特尔® Gaudi® 3 人工智能加速器
MME 简介 英特尔® Gaudi® 3 AI 加速器矩阵乘法引擎 (MME) 代表英特尔® Gaudi® 加速器系列 MME 引擎的第 5 代。这些 MME 是专用的高性能计算核心，专为矩阵运算而设计，矩阵运算是深度学习算法的基础计算类型。英特尔® Gaudi® 3 AI 加速器包含八个这样的 MME，每个 MME 都能够执行令人印象深刻的 64K 并行运算。这种大规模并行性可实现高度的计算效率，使这些 MME 特别擅长处理深度学习工作负载中普遍存在的复杂矩阵运算。
课程安排：偶数学期：2020-21（2020 年 1 月 11 日起）
B.Tech >>> 第 4 学期 第 6 学期 MMC 401：冶金过程中的传输现象 MMC 601：炼钢 MMC 402：相变和相平衡 MMC 602：材料的机械加工 MMC 403：材料特性 深度选修课 1：MME 610：工程材料 CSC 433 MME 616：凝固现象 开放选修课 1 MME 612：炼铁的替代路线 深度选修课 2：MME 617：金属连接工艺 MME 615：陶瓷技术 MME 613：铁合金的生产 第 8 学期 深度选修课 6：MME 813：炼铁和炼钢的原材料准备 MME 811：FEM 建模与仿真材料设计 MME 812：数学建模与仿真 OPEN ELECTIVE 4：MMO 841：材料科学 OPEN ELECTIVE 5 MMG - Madan Mohan Ghosh MKM — MKMondal BM - B. Maji KSG - KS Ghosh DM - D. Mandal SG - S. Ghorai SB - S. Bera BKS - BK Show AKM - AK Mandal JM - J. Maity MM - M. Mallik KPY - KPYagati SP - S. Pramanik
植物的定量民族植物学调查...
陪审团总统：MME。Bahi A.（向上君士坦丁1自由部）。不忠：MME。Khelalfa K.（McB- U Constantine 1弗雷特斯）。考试：MME。feali I.（cmb- u constantine 1镜面）。
基线和基于过程模型的多模型集合提高了近期湖泊预测的预测技能
湖泊和水库中的抽象水温预测是在不断变化且更可变化的气候下管理重要的淡水资源的宝贵工具，但是以前的努力尚未确定最佳的建模方法。在这里，我们演示了第一个多模型集合（MME）储层水温预测，这是一种预测方法，将单个模型强度结合在单个预测框架中。我们开发了两个MME：一个基于过程的MME和一个五模型MME，其中包括基于过程的和经验模型，以预测温带饮用水库的水温谱。我们发现，相对于单个模型和基于过程的MME，五模型MME的预测性能提高了8％–30％，并使用汇总的概率技能得分进行了量化。尽管预测不确定性增加了，但性能的这种提高是由于五模型MME的预测偏差的大大改善所致。基于过程的模型之间的高相关性导致基于过程的MME相对于基于个体的基于过程的模型，预测性能几乎没有改善。MMES的效用由两个结果强调：（a）在每个深度和地平线（将来的日子）中，任何单独的模型都没有表现最佳，并且（b）MMES避免了表现不佳，因为很少能为任何单个预测期（随着时间的时间<6％）的预测周期产生最差的预测）。这项工作提供了一个示例，说明了如何合并现有模型以改善湖泊和储层中的水温预测，并讨论了在操作预测中利用MME而非单个模型的价值。
基线和基于过程模型的多模型集合提高了近期湖泊预测的预测技能
湖泊和水库中的抽象水温预测是在不断变化且更可变化的气候下管理重要的淡水资源的宝贵工具，但是以前的努力尚未确定最佳的建模方法。在这里，我们演示了第一个多模型集合（MME）储层水温预测，这是一种预测方法，将单个模型强度结合在单个预测框架中。我们开发了两个MME：一个基于过程的MME和一个五模型MME，其中包括基于过程的和经验模型，以预测温带饮用水库的水温谱。我们发现，相对于单个模型和基于过程的MME，五模型MME的预测性能提高了8％–30％，并使用汇总的概率技能得分进行了量化。尽管预测不确定性增加了，但性能的这种提高是由于五模型MME的预测偏差的大大改善所致。基于过程的模型之间的高相关性导致基于过程的MME相对于基于个体的基于过程的模型，预测性能几乎没有改善。MMES的效用由两个结果强调：（a）在每个深度和地平线（将来的日子）中，任何单独的模型都没有表现最佳，并且（b）MMES避免了表现不佳，因为很少能为任何单个预测期（随着时间的时间<6％）的预测周期产生最差的预测）。这项工作提供了一个示例，说明了如何合并现有模型以改善湖泊和储层中的水温预测，并讨论了在操作预测中利用MME而非单个模型的价值。
从肉到植物替代品-Dumas
Mr. Asimus Erik, Surgical pathology Ms. Bret Lydie, Biological and Medical Physics and Chemistry Ms. Bouhsira Emilie, Parasitology, Parasitology Diseases M. Cartiaux Benjamin, Anatomy, Medical Imagery M. Combarros Daniel, Vetrerinary dermatology M. Conchou Fabrice, medical imaging Mme Daniels Hélène, Immunology, Bacterology感染性病理学，卫生和食品行业David Laure女士M. Didimo Imazaki Pedro，卫生和食品行业M. Douet Jean-Yves，兽医和比较眼科M. Ferchiou Ahmed M. Ferchiou Ahmed，牛的健康经济，牛Mme Mme Ferran Mme Mme Ferran Aude，生理学M. FusaDy-Boyer Maxime and Inic Morysy Myromy Myromy Myromy Mystrotology and Intectiologicy M. Intectiology M. Infectiologicy M. Infectiologicy M. Intectiologicy M. Intectiologicy M. Intectiologic Granat Fanny，动物医学生物学女士Jourdangéraldine女士，麻醉，镇痛，M。JousserandNicolas，Lalemand Elodie女士的内科医学，马匹lavoue Mme Lavoue Rachel M. le loc'h Guillaume M. le loc'h guillaume，动物学和野生动物学家。 Meynaud-Collard Patricia，手术病理学，Mila Hanna女士，国内食肉动物M. VergneTimothée的牲畜，公共卫生兽医，动物疾病，监管Waret-SzkutaAgnès女士，生产和病理学，PIG