新加坡南洋理工大学和阿联酋科技公司 Kintsugi 首次亮相首届阿布扎比自动驾驶赛车联赛 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore) 和阿联酋科技公司 Kintsugi 首次亮相首届阿布扎比自动驾驶赛车联赛 (A2RL),该联赛在以一级方程式赛车闻名的亚斯码头赛道举行。作为东南亚唯一的代表,新加坡南洋理工大学在全球舞台上展示了其在人工智能 (AI) 和自动驾驶方面的技术专长,与来自世界各地的顶级机构和组织同台竞技,包括美国、德国、意大利、阿联酋、中国和匈牙利。A2RL 旨在激励学生并在阿联酋及其他地区推广 STEM(科学、技术、工程和数学)学科,该赛事在技术挑战性最高的一级方程式赛道之一上举行了世界上首场无人驾驶的达拉拉超级方程式 SF23 赛车比赛。这次赛事是赛车运动的一个重要里程碑,车辆无需人工控制,仅依靠先进的软件算法进行导航和比赛策略。该联盟还旨在推动自动驾驶汽车技术的进一步创新,启发未来的赛车和交通格局。为了加入联盟,Kintsugi 的航空航天技术子公司 Autocraft 与 NTU 签署了一项研究合作协议,并组建了一支名为 Kinetiz 的联合团队。新加坡南洋理工大学副校长(创新与创业)Louis Phee 教授表示:“在这种竞争激烈的环境中,在预选赛中获得第六名,对新加坡和 NTU 来说都是一个里程碑,因为我们可以与世界上最好的人工智能和自动驾驶组织竞争。我们的联合团队在首届人工智能赛车比赛中做出了英勇的努力。我们从这次挑战中学到了很多,凭借我们在计算机科学和工程学科的综合优势,我们决心在明年的比赛中登上领奖台。”
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新闻稿 新加坡,2023 年 11 月 27 日 新加坡南洋理工大学科学家在海洋塑料垃圾上繁茂的细菌和真菌群落中发现潜在威胁和有希望的资源 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore) 的一组科学家在被冲上新加坡海岸的塑料垃圾上繁茂的细菌和真菌群落中发现了潜在威胁和有希望的资源。 当塑料进入海洋时,微生物会附着并在它们中定殖,形成一个被称为“塑料球”的生态群落。 尽管全球海洋中有数百万吨的塑料垃圾,但人们对塑料球如何在热带海洋环境中组装和与塑料宿主相互作用知之甚少。 为了了解塑料与微生物的相互作用,NTU 的研究人员提取了从新加坡 14 个沿海地点收集的塑料球的 DNA 信息(见下图)。 他们发现样本上繁茂着潜在的食塑细菌和有害微生物。这项研究于 9 月发表在《环境国际》杂志上,是针对东南亚热带海洋和沿海环境(包括珊瑚礁、红树林、海草床、海滩和开阔水域)进行的少数塑料圈研究之一。这项研究的主要作者、新加坡环境生命科学工程中心 (SCELSE) 的 NTU 博士生 Jonas Koh 表示:“塑料圈可以影响塑料碎片的命运,例如将其分解成微塑料,导致它们下沉或漂浮。然而,人们对热带沿海海洋环境中塑料圈中的微生物种类知之甚少。它们如何相互作用?塑料碎片如何影响它们的发展?我们想知道这些问题的答案,这可以帮助决策者做出明智的决定,以减少对我们东南亚海洋生态系统的潜在威胁。”塑料圈影响沿海生态系统的健康
新闻稿 新加坡,2023 年 9 月 7 日 新加坡南洋理工大学的科学家开发出一种新方法,从过期的太阳能电池板中回收高纯度硅,以升级改造为锂离子电池 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore) 的科学家设计出一种有效的方法,从过期的太阳能电池板中回收高纯度硅,以生产锂离子电池,这有助于满足全球对电动汽车日益增长的需求。 高纯度硅构成了太阳能电池的大部分,但它们通常在 25 至 30 年后使用寿命结束时被丢弃。 将硅与铝、铜、银、铅和塑料等其他太阳能电池组件分离是一项挑战。 此外,回收的硅有杂质和缺陷,不适合用于其他硅基技术。 现有的回收高纯度硅的方法是能源密集型的,并且涉及剧毒化学品,因此成本高昂,限制了它们在回收商中的广泛采用。 NTU 的研究人员通过使用磷酸(一种常用于食品和饮料行业的物质)的新提取方法克服了这些挑战。 NTU 的方法比目前的硅回收技术具有更高的回收率和纯度。该工艺也更高效,只涉及一种试剂(磷酸),而传统方法至少包括两种化学品(强酸性和强碱性)。这项研究的首席研究员、材料科学与工程教务长兼 NTU 能源研究所 (ERI@N) 集群主任 Nripan Mathews 副教授说:“我们的硅回收方法既高效又有效。我们不必使用多种化学品,从而减少了化学废物后处理所花费的时间。同时,我们实现了与能源密集型企业生产的纯硅相当的高回收率
随机神经网络 (RNN) 在许多不同领域都表现出色。训练参数较少和闭式解的优势使其在小数据集分析中广受欢迎。然而,在基于 EEG 的被动脑机接口 (pBCI) 分类任务中,使用 RNN 自动解码原始脑电图 (EEG) 数据仍然具有挑战性。具有高维 EEG 输入的模型可能会出现过度拟合,非平稳、高水平噪声和受试者变异性的固有特性可能会限制隐藏层中独特特征的生成。为了解决基于 EEG 的 pBCI 任务中的这些问题,本文提出了一种频谱集合深度随机向量功能链接 (SedRVFL) 网络,该网络专注于频域中的特征学习。具体而言,提出了一种无监督特征细化 (FR) 块来提高 RNN 中的低特征学习能力。此外,还执行动态直接链接 (DDL) 以进一步补充频率信息。所提出的模型已在自收集数据集和公共驾驶数据集上进行了评估。获得的跨受试者分类结果证明了其有效性。这项工作为EEG解码提供了一种新的解决方案,即使用优化的RNN来解码复杂的原始EEG数据并提高基于EEG的pBCI任务的分类性能。
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新闻稿 新加坡,2022 年 4 月 5 日 新加坡南洋理工大学科学家开发出一种可回收的花粉纸,可重复打印和“取消打印” 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore) 的科学家开发出了一种以花粉为基础的“纸”,在打印后可以“擦除”并重复使用多次,而不会损坏纸张。 在 4 月 5 日《先进材料》杂志在线发表的一篇研究论文中,新加坡南洋理工大学的科学家演示了如何使用激光打印机在非过敏性花粉纸上打印高分辨率彩色图像,然后使用碱性溶液“取消打印”——即在不损坏纸张的情况下完全去除碳粉(见下方编者注中的图片 1)。 他们证明这个过程可以重复至少八次。 这种创新的、可立即打印的花粉纸可以成为传统纸张的环保替代品,传统纸张经过多步骤工艺制成,对环境有显著的负面影响,由 Subra Suresh 和 Cho Nam-Joon 教授领导的 NTU 团队表示。它还可以帮助减少与传统纸张回收相关的碳排放和能源使用,这涉及再制浆、脱色(去除打印机墨粉)和重建。 这个全 NTU 研究团队的其他成员包括研究员 Ze Zhao 博士、研究生 Jingyu Deng 和 Hyunhyuk Tae 以及前研究生 Mohammed Shahrudin Ibrahim。 NTU 校长兼该论文的资深作者 Subra Suresh 教授说:“通过这项研究,我们展示了我们可以在由天然植物材料制成的纸张上打印高分辨率彩色图像,这种材料通过我们最近开发的一种工艺变得不致敏。 我们进一步证明了在不破坏纸张的情况下反复这样做的可行性,使这种材料成为传统木质纸张的可行环保替代品。 这是一种纸张回收的新方法——不仅以更可持续的方式造纸,而且还通过
我对这门课程的热情让我在复习时更加专注,辅导/作业问题设计得也非常好。此外,指定的推荐阅读材料也经过精心策划,顾教授非常清楚哪些阅读材料是至关重要的。在讲座方面,顾教授的演讲总是非常热情,思路也很清晰,我每周一都很期待上他的课。我认为这门课程最好的地方是它让三年级甚至二年级的物理本科生也能接触到先进的概念。” • NTU 的“科学家线性代数”设计和教学(2018-2020) 2018 年,NTU 计算机科学与软件工程学院与数学与物理科学学院合作,创建数据科学联合学士学位。作为其中的一部分,他们想要一门专门为数据科学和物理专业的学生量身定制的线性代数,强调其在这些领域的应用。我自愿参与了这门课程的设计和制作,包括课程、测试模块、辅导问题和定制笔记。
使用已建立的云聚类方法分析摘要耦合模型对比项目阶段6(CMIP6)模型。这可以比较模型和观察中的云表示。显示南大洋上层云的模拟已显示出从早期模型中发生的很大变化。分析的CMIP6模型表明,在模拟中比国际卫星云气候项目(ISCCP)观测值更频繁地发生层云,但与云和地球的辐射能量系统(CERES)数据相比还不够明亮。这与“太少,太明亮”的问题形成鲜明对比,后者表征了层状云的先前模型模拟,尤其是在南大洋上。云簇还可以计算模型数据中的均值和补偿短波云辐射效应(SW CRE)错误。补偿错误显示出比平均误差大得多,表明CMIP6模型在其云表示方面仍然有很多改进。确定了南大洋的SW CRE中的平均值和补偿错误之间具有统计学意义的负相关关系。在其他地方观察到这种关系,但仅在南大洋中很重要。这意味着模型调整工作在该区域的云表示中隐藏了偏见。相对于CMIP5模拟, CMIP6模型的气候灵敏度(EC)具有较高的平衡气候灵敏度。CMIP6模型的气候灵敏度(EC)具有较高的平衡气候灵敏度。研究了ECS与SW CRE平均值与补偿错误之间的联系,但没有发现这些变量之间存在关系的证据。