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单元 — I — 航空航天应用的传热技术 — SAE1306
参数 尺寸 单位 质量 M 千克，kg 长度 L 米，m 时间 T 秒，s 温度 Ϫ 开尔文，K，摄氏度 速度 L/T 米/秒，m/s 密度 ML –3 千克/米 3 力 ML –1 T –2 牛顿，N = 1 千克·米/秒 2 压力 ML 2 T –2 N/米 2 ，帕斯卡，Pa 能量，功 ML 2 T –3 Nm，= 焦耳，J 功率 ML 2 T –3 J/s，瓦特，W 绝对粘度 ML –1 T –1 Ns/米 2 ，Pa-s 运动粘度 L 2 T –1 米 2 /s 热导率 MLT –3 Ϫ –1 W/mK，W/mo C
（2020-24批次）：机器学习 - 单元1材料
回归是预测连续价值的过程。我们可以使用回归方法来预测使用其他一些变量的连续值，例如CAR模型的CO2发射。例如，让我们假设我们可以访问包含与来自不同汽车的CO2排放相关的数据的数据集。数据集包含诸如汽车发动机尺寸，气缸数，燃油消耗量和来自各种汽车型号的CO2排放之类的属性。现在，我们有兴趣估计其生产后新车模型的近似CO2发射。使用机器学习回归模型这是可能的。在回归中，有两种类型的变量：一个因变量和一个或多个自变量。因变量是我们研究和尝试预测的“状态”，“目标”或“最终目标”，而自变量（也称为解释变量）是这些“状态”的“原因”。自变量通常通过x显示，并且因变量用y表示。回归模型将y或因变量与x的函数相关联，即自变量。回归的关键点是因变量值应该是连续的，而不是离散值。但是，可以在分类或连续测量量表上测量自变量或变量。回归的类型：基本上，回归模型有两种类型：简单回归和多重回归。简单回归是当使用一个自变量来估计因变量时。它可以在非线性上是线性的。例如，使用“汽车的发动机尺寸”预测CO2排放。回归的线性基于自变量和因变量之间关系的性质。存在多个自变量时，该过程称为多个线性回归。例如，使用变量“汽车的发动机尺寸”和“汽车中存在的气缸数”来预测CO2排放。再次取决于因变量和自变量之间的关系，多个线性回归可以是线性或非线性回归。
项目＃353：胰岛素制造单元
1。产品复杂性指数：生产产品所需的生产知识的多样性和复杂性。PCI值高的产品（最复杂的产品只能生产）包括电子和化学品。PCI值低的产品（几乎所有国家都可以生产的最不复杂的产品）包括原材料和简单的农产品。
第四单元：冷链与物流管理
应该做的和不应该做的 9 9 将所有疫苗（包括根据开瓶政策退回的疫苗）放在与 ILR 一起提供的篮子中。 9 9 使用前至少 24 小时将稀释剂储存在 +2°C 至 +8°C 的环境中。 9 9 在疫苗盒之间留出空间。 9 9 在篮子中的疫苗之间放置温度计。 9 9 将对冷冻敏感的疫苗放在篮子顶部。 9 9 将对热敏感的疫苗放在篮子底部。 9 9 根据有效期安排疫苗。（过期较早的疫苗应放在过期较晚的疫苗之上）。
AI检验A.选择正确的选项。 1。他们可以工作... 单元4：可能性-AI -Corner
无错误的工作：由于IT机器经过精确编程以执行特定任务，因此错误的机会减少了，并且工作效率提高了。提高效率和生产率：AI机器提高生产率并无限期地工作，因为它们不需要在两次工作之间休息。数字援助：数字助理可以帮助我们的生活更轻松，更高效。数字助手的一些例子是Siri，Alexa，Cortana和Google Assistant。AI的缺点：高成本：为了使AI变得复杂，其开发需要大量投资。 初始设置不仅昂贵，而且维修和维护的成本也很高。 缺乏道德和道德价值观：机器是理性的，但没有情感和道德价值观。 他们不能判断什么是道德和合法的。 缺乏创造力：AI机器无能为力或创新。 它只能做它所教的。 它无法以创新的方式或框外3。来思考AI的缺点：高成本：为了使AI变得复杂，其开发需要大量投资。初始设置不仅昂贵，而且维修和维护的成本也很高。缺乏道德和道德价值观：机器是理性的，但没有情感和道德价值观。他们不能判断什么是道德和合法的。缺乏创造力：AI机器无能为力或创新。它只能做它所教的。它无法以创新的方式或框外3。
AI检验A.选择正确的选项。 1。他们可以工作...单元4：可能性-AI -Corner
环境。他们应该了解机械或电气工程的知识以及设计和建造机器人的能力。[注意：答案可能会有所不同] 5。想象您是AI初创公司的联合创始人，该初创企业为客户服务构建聊天机器人。员工需要什么技能才能使创业成功？设计聊天机器人以适合不同类型的客户时，您会考虑哪些观点？ans。对于AI初创企业，员工将需要强大的技术技能，创造力，适应性和解决问题能力。设计聊天机器人时，我将考虑客户的偏好，语言变化，文化细微差别以及不同客户段的特定需求，以确保个性化和有效的互动。[注意：答案可能会有所不同]
