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冶金与矿业学士（荣誉）学位课程结构...
第一单元：热力学：热力学定律、系统、热力学函数、系统状态、平衡、焓、不同过程中所做功、C p 、C v 、绝热 PVT 关系、卡诺循环、熵概念、克劳修斯-克拉珀龙方程及其应用、麦克斯韦关系、自由能概念、化学势、麦克斯韦关系。第二单元：电化学与腐蚀：电化学电池、电极电位的起源、标准电位、能斯特方程、EMF 序列、可充电电池、腐蚀类型、电流序列、阴极和阳极反应、差动曝气电池、防腐方法。第三单元：动力学与溶液化学：化学反应动力学、一级、二级反应、可逆反应、连续反应和平行反应。稳态近似、阿伦尼乌斯方程、链式反应、光化学反应、溶液化学和依数性质、实数和理想溶液、扩散、渗透、渗透压、蒸汽压降低、沸点升高、凝固点降低、异常分子量、缔合和解离度。UNIT-IV：化学键合与配位化学：无机化学中的键合模型、分子轨道理论（MOT）、价键理论（VBT）和晶体场理论（CFT）、配位化学：配位数、螯合效应、EAN 规则、八面体、四面体和方平面复合物中“d”轨道的分裂、生物系统中的生物无机和金属的例子UNIT-V：工业化学：聚合物：聚合物的类型、聚合、应用、重要的合成聚合物。耐火材料和陶瓷材料：分类、制造和应用、水处理、空气污染和控制技术。参考书：1. Shashi Chawla 著《工程化学教科书》2. S. Glaston 著《物理化学教科书》。3. Atkins 著《物理化学》。4. Jain & Jain 著《工程化学》
定量乘法线性逻辑
线性逻辑[18]为逻辑提供了线性代数风味，将线性代数操作与逻辑连接器相关联，例如张量⊗被视为连词的一种形式，直接总和⊕是一个脱节和二元性，是涉及的否定（·）⊥。这种观点给出了许多见解。在表示语义中，我们具有定量语义，例如[25、21、10、11、6、24]：一个模型家族，表示具有分析图或功率序列概念的λterm和功能程序，这些模型可以通过多线性函数在局部近似，这些后一个表示线性逻辑证明。在证明理论中，我们有证明网络：以图理论方式表达这些代数操作相互依存的证明和程序的表示。定量语义事实证明，特别适合概率编程，提供完全抽象的语义[14，15，17]，即使在“连续”数据类型上表示具有非常规律功能的概率程序（绝对单调）（例如特别适合概率编程，提供完全抽象的语义[14，15，17]，即使在“连续”数据类型上表示具有非常规律功能的概率程序（绝对单调）（例如实数）[16，5，13]，对各种操作行为（例如运行时或livesice）进行组成分析[24]，提供了适当的程序指标概念[12]。由于这种表现力，计算图灵完整编程语言的定量表示显然是不可典型的，但是我们可以修复支持有效程序的相关片段。有效性是表示模型的相关功能，因为它可以为验证程序正确性以及其他提到的操作属性提供自动工具。让我们将注意力集中在线性逻辑的最简单片段之一：具有⊗连词的乘法片段（MLL），其单元1及其各自的二元组，即PAR`（一个不同的分离）和⊥= 1。从编程的角度来看，该片段包含（尽管不限于）线性λ -calculus
使用同构加密
想象您正在接近一扇门，并且它会自动解锁，而又不知道您是谁？在学位项目中，我们探讨了这是否可行，哪些技术功能允许用户以安全且隐私的方式进行身份验证。随着我们的世界越来越多地数字化，保护用户个人信息的安全系统的需求也会增加。我的学位项目名为“使用HO-MOROMORPHIC加密”在IoT设备中保存生物识别身份验证的隐私权，重点是探索如何使用加密来创建一种新型的身份验证系统，既安全又可以整合用户的隐私。加密技术是革命性的，您可以在数据以加密形式的同时实际进行计算。听起来太好了，无法实现...但是这怎么可能？该技术称为同性鱼加密，其名称来自古希腊。它被翻译成“同性恋”相同和“变形”形式或结构。因此，即使以加密形式，数据也保持其结构。同态加密是开创性的技术，它可以对加密数据进行操作而无需解码。这意味着可以处理诸如个人数字或生物识别信息之类的敏感信息，而无需任何未访问实际数据的人。新的加密技术正在不断发展，并为各种用户案例和应用程序选项打开了大门。加密技术有各种实现。ckks是一种实现，并且针对实数的计算进行了优化，当我们从面部识别模型中获取生物识别信息时，它非常适合我们。该研究的结果表明，这种方法不仅提高了安全水平，而且还为库存和可访问性之间的经典困境提供了独特的解决方案。使用CKK，我们可以以以前不可能的方式进行复杂的身份验证工作，这为安全生物特征验证打开了大门。该学位项目已迈出了一步，解决了我们当今社会面临的一些最紧迫的数字安全挑战。这是技术和保护隐私措施的张力时间。未来对于这些高级加密方法的进一步开发和实施看起来很光明。
及时翻译不受控制的系统
我们表明，存在非相对论散射实验，如果成功，可以冻结、加速甚至逆转散射区域中任何量子系统集合的自由动力学。这种“时间平移”效应是普遍的，也就是说，它独立于散射粒子和目标系统之间的特定相互作用，或者独立于控制后者演化的（可能非厄米的）哈密顿量。该协议要求精心准备散射的探针，并在实验结束时对这些探针进行投影测量以预示成功。我们充分描述了通过固定持续时间的散射协议可以对多个目标系统实现的可能的时间平移。核心结果是：a) 当目标是一个单一系统时，我们可以将其在时间上向后平移，其量与实验运行时间成比例； b) 当散射区域有 n 个目标时，我们可以使单个系统演化速度加快 n 倍（向前或向后），但代价是保持剩余的 n -1 个系统在时间上保持静止。因此，当 n 较大时，我们的协议允许人们在较短的实验时间内将系统映射到它在正时间或负时间内经过非常长时间的不受干扰的演化所达到的状态。自工业革命以来，辨别哪些行为可以加速、减慢或逆转物理过程（如化学反应）的自然演化一直是一个首要主题。将物理系统映射到其自由演化曲线上某一点的变换称为时间平移 [1]。在量子理论中，对于某个实数 T ，时间平移对处于 | ψ 0 ⟩ 状态且具有自由哈密顿量 H 0 的系统的影响是将后者传播到 e - iH 0 T | ψ 0 ⟩。对于 T > 0 ，在时间 T ′ = T 内实现这种转换只需等待时间 T 。有趣的时间转换是那些可以在时间 T ′ ̸ = T 内完成的转换。存在几种在物理系统上进行非平凡时间转换的机制。其中一些基于量子信息处理，要求实验者掌握大量有关目标系统的知识。考虑最简单的方案，包括实现单量子
COMPIT'21 - HIPER
1. 简介我们正处于“数字化转型”阶段。人们对此有着广泛的共识，但除此之外，事情变得模糊不清。这个阶段是什么时候开始的？我们预计它会持续多久？与数字化和数字化相反，数字化转型是什么？我怀疑数字化转型是“时髦的”，因为没有人能够向我解释“时髦”到底是什么意思。我们大多数人靠不太理解的流行语生存，有些人则靠它们茁壮成长。如果感觉处于劣势，你可以求助于工业 4.0 生态系统中的敏捷互联网工具，如 https://www.makebullshit.com/ 。可能存在更先进的工具，你可以输入一些关键词，然后得到一个令人印象深刻的流行词组。但你的管理层可能已经抢先了一步。但通常，这也是一个接受好主意，并根据需要从小规模开始的情况。例如：“在未来，我们将煮沸海洋，但作为有限功能的概念验证实现，我将煮一杯咖啡。” 在其他情况下，营销（包括科学的自我营销）巧妙地重新定义了目标以呈现成功案例：“我们在这里将高等微积分定义为将两个任意正一位数相加的能力。” 或者将智力定义为记住 5 个项目的能力，例如人、女人、男人、相机、电视。 接下来，让我们看一看这些新的高大上的术语，看看现实与这些流行语最初创造时的愿景相比有多大差距。 2. 流行语或更多？ 2.1. 大数据 输入第一个流行语：大数据。让我们看看大数据的定义：“大数据是处理 [...] 过大或过复杂而无法用传统数据处理应用软件处理的数据集的领域。” COMPIT 2019 论文集为术语“大数据”提供了 64 个结果。平均每 9 页，就会有人使用这个术语。但大多数时候，使用“大数据”时指的是“大量数据”。例如，我们可以从船舶收集自动性能监控数据，并对这些数据进行一些统计分析。我们的船队中有 50 艘船，每 15 艘船记录一次数据集，每条记录由 10 个实数组成（速度、功率、吃水、纵倾等）。这使得大约有 1,000,000,000 个数字，或 4 GB 的单精度。这些数字可以通过普通的 USB 棒传输，并可以使用标准软件进行处理。在标准笔记本电脑上使用 Excel 打开可能需要一段时间，但读取和处理数据对于计算机科学家来说是标准工作。因此，根据定义，它不应该被称为大数据。您不需要分布式计算机，处理数据子集来处理它们，交换中间数据以收敛到一个共同的结果。例如，如果它真的是大数据，您就会这样做。非常
COMPIT'21 - HIPER
1. 简介我们正处于“数字化转型”阶段。人们对此有着广泛的共识，但除此之外，事情变得模糊不清。这个阶段是什么时候开始的？我们预计它会持续多久？与数字化和数字化相反，数字化转型是什么？我怀疑数字化转型是“时髦的”，因为没有人能够向我解释“时髦”到底是什么意思。我们大多数人靠不太理解的流行语生存，有些人则靠它们茁壮成长。如果感觉处于劣势，你可以求助于工业 4.0 生态系统中的敏捷互联网工具，如 https://www.makebullshit.com/ 。可能存在更先进的工具，你可以输入一些关键词，然后得到一个令人印象深刻的流行词组。但你的管理层可能已经抢先了一步。但通常，这也是一个接受好主意，并根据需要从小规模开始的情况。例如：“在未来，我们将煮沸海洋，但作为有限功能的概念验证实现，我将煮一杯咖啡。” 在其他情况下，营销（包括科学的自我营销）巧妙地重新定义了目标以呈现成功案例：“我们在这里将高等微积分定义为将两个任意正一位数相加的能力。” 或者将智力定义为记住 5 个项目的能力，例如人、女人、男人、相机、电视。 接下来，让我们看一看这些新的高大上的术语，看看现实与这些流行语最初创造时的愿景相比有多大差距。 2. 流行语或更多？ 2.1. 大数据 输入第一个流行语：大数据。让我们看看大数据的定义：“大数据是处理 [...] 过大或过复杂而无法用传统数据处理应用软件处理的数据集的领域。” COMPIT 2019 论文集为术语“大数据”提供了 64 个结果。平均每 9 页，就会有人使用这个术语。但大多数时候，使用“大数据”时指的是“大量数据”。例如，我们可以从船舶收集自动性能监控数据，并对这些数据进行一些统计分析。我们的船队中有 50 艘船，每 15 艘船记录一次数据集，每条记录由 10 个实数组成（速度、功率、吃水、纵倾等）。这使得大约有 1,000,000,000 个数字，或 4 GB 的单精度。这些数字可以通过普通的 USB 棒传输，并可以使用标准软件进行处理。在标准笔记本电脑上使用 Excel 打开可能需要一段时间，但读取和处理数据对于计算机科学家来说是标准工作。因此，根据定义，它不应该被称为大数据。您不需要分布式计算机，处理数据子集来处理它们，交换中间数据以收敛到一个共同的结果。例如，如果它真的是大数据，您就会这样做。非常
COMPIT'21 - HIPER
1. 简介我们正处于“数字化转型”阶段。人们对此有着广泛的共识，但除此之外，事情变得模糊不清。这个阶段是什么时候开始的？我们预计它会持续多久？与数字化和数字化相反，数字化转型是什么？我怀疑数字化转型是“时髦的”，因为没有人能够向我解释“时髦”到底是什么意思。我们大多数人靠不太理解的流行语生存，有些人则靠它们茁壮成长。如果感觉处于劣势，你可以求助于工业 4.0 生态系统中的敏捷互联网工具，如 https://www.makebullshit.com/ 。可能存在更先进的工具，你可以输入一些关键词，然后得到一个令人印象深刻的流行词组。但你的管理层可能已经抢先了一步。但通常，这也是一个接受好主意，并根据需要从小规模开始的情况。例如：“在未来，我们将煮沸海洋，但作为有限功能的概念验证实现，我将煮一杯咖啡。” 在其他情况下，营销（包括科学的自我营销）巧妙地重新定义了目标以呈现成功案例：“我们在这里将高等微积分定义为将两个任意正一位数相加的能力。” 或者将智力定义为记住 5 个项目的能力，例如人、女人、男人、相机、电视。 接下来，让我们看一看这些新的高大上的术语，看看现实与这些流行语最初创造时的愿景相比有多大差距。 2. 流行语或更多？ 2.1. 大数据 输入第一个流行语：大数据。让我们看看大数据的定义：“大数据是处理 [...] 过大或过复杂而无法用传统数据处理应用软件处理的数据集的领域。” COMPIT 2019 论文集为术语“大数据”提供了 64 个结果。平均每 9 页，就会有人使用这个术语。但大多数时候，使用“大数据”时指的是“大量数据”。例如，我们可以从船舶收集自动性能监控数据，并对这些数据进行一些统计分析。我们的船队中有 50 艘船，每 15 艘船记录一次数据集，每条记录由 10 个实数组成（速度、功率、吃水、纵倾等）。这使得大约有 1,000,000,000 个数字，或 4 GB 的单精度。这些数字可以通过普通的 USB 棒传输，并可以使用标准软件进行处理。在标准笔记本电脑上使用 Excel 打开可能需要一段时间，但读取和处理数据对于计算机科学家来说是标准工作。因此，根据定义，它不应该被称为大数据。您不需要分布式计算机，处理数据子集来处理它们，交换中间数据以收敛到一个共同的结果。例如，如果它真的是大数据，您就会这样做。非常
COMPIT'21 - HIPER
1. 简介我们正处于“数字化转型”阶段。人们对此有着广泛的共识，但除此之外，事情变得模糊不清。这个阶段是什么时候开始的？我们预计它会持续多久？与数字化和数字化相反，数字化转型是什么？我怀疑数字化转型是“时髦的”，因为没有人能够向我解释“时髦”到底是什么意思。我们大多数人靠不太理解的流行语生存，有些人则靠它们茁壮成长。如果感觉处于劣势，你可以求助于工业 4.0 生态系统中的敏捷互联网工具，如 https://www.makebullshit.com/ 。可能存在更先进的工具，你可以输入一些关键词，然后得到一个令人印象深刻的流行词组。但你的管理层可能已经抢先了一步。但通常，这也是一个接受好主意，并根据需要从小规模开始的情况。例如：“在未来，我们将煮沸海洋，但作为有限功能的概念验证实现，我将煮一杯咖啡。” 在其他情况下，营销（包括科学的自我营销）巧妙地重新定义了目标以呈现成功案例：“我们在这里将高等微积分定义为将两个任意正一位数相加的能力。” 或者将智力定义为记住 5 个项目的能力，例如人、女人、男人、相机、电视。 接下来，让我们看一看这些新的高大上的术语，看看现实与这些流行语最初创造时的愿景相比有多大差距。 2. 流行语或更多？ 2.1. 大数据 输入第一个流行语：大数据。让我们看看大数据的定义：“大数据是处理 [...] 过大或过复杂而无法用传统数据处理应用软件处理的数据集的领域。” COMPIT 2019 论文集为术语“大数据”提供了 64 个结果。平均每 9 页，就会有人使用这个术语。但大多数时候，使用“大数据”时指的是“大量数据”。例如，我们可以从船舶收集自动性能监控数据，并对这些数据进行一些统计分析。我们的船队中有 50 艘船，每 15 艘船记录一次数据集，每条记录由 10 个实数组成（速度、功率、吃水、纵倾等）。这使得大约有 1,000,000,000 个数字，或 4 GB 的单精度。这些数字可以通过普通的 USB 棒传输，并可以使用标准软件进行处理。在标准笔记本电脑上使用 Excel 打开可能需要一段时间，但读取和处理数据对于计算机科学家来说是标准工作。因此，根据定义，它不应该被称为大数据。您不需要分布式计算机，处理数据子集来处理它们，交换中间数据以收敛到一个共同的结果。例如，如果它真的是大数据，您就会这样做。非常
堆：具有并行的引导
摘要 - 同构加密（FHE）是一种加密技术，具有通过对加密数据启用计算来彻底改变数据隐私的潜力。最近，CKKS FHE方案变得非常流行，因为它可以处理实数。但是，CKKS计算尚未普遍存在，因为它在计算和内存方面都是资源密集的，并且比未加密数据的计算要慢多个数量级。最新的算法和硬件优化可加速CKKS计算是有希望的，但是由于昂贵的操作称为Boottrapping，CKKS计算继续表现不佳。虽然已经做出了几项努力来加速自举，但它仍然是主要的性能瓶颈。这种性能瓶颈的原因之一是，与计算Boottrapping算法的CKK的非自举一部分不同，是固有的顺序，并且在数据中显示了相互依存关系。为了应对这一挑战，在本文中，我们引入了使用混合方案切换方法的加速器。HEAP使用CKKS方案进行非引导步骤，但是在执行CKKS方案的自举步骤时，请切换到TFHE方案。通过从单个rlwe密文中提取系数来表示多个LWE密文，从而向TFHE方案转变为TFHE方案。我们将自举函数合并到盲骨操作中，并同时将盲的操作应用于所有LWE密文。堆中的方法是硬件的不可知论，可以映射到具有多个计算节点的任何系统。随后可行地进行引导的并行执行是可行的，因为不同的LWE密文之间没有数据依赖性。使用我们的方法，我们需要较小的自举键，从而从键的主内存中读取约18×少量数据。此外，我们在堆中介绍了各种硬件优化 - 从模块化算术级别到NTT和盲核数据PATAPATH优化。为了评估HEAP，我们在RTL中实现了堆，并将其映射到一个FPGA系统和八型FPGA系统。我们对自举操作的堆的全面评估显示为15。与Fab相比， 39×改进。 同样，对逻辑回归模型训练的堆的评估显示了14。 71×和11。 与Fab和Fab-2实现相比， 57×改进。 索引术语 - ckks，tfhe，方案切换，自举，FPGA加速39×改进。同样，对逻辑回归模型训练的堆的评估显示了14。71×和11。57×改进。索引术语 - ckks，tfhe，方案切换，自举，FPGA加速
![利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e2b202296b0567a88b2efb733a168494aa2a8937.png)
利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]
(1) MP Bendsøe 和 N. Kikuchi，“使用均质化方法在结构设计中生成最佳拓扑”，Comp. Methods in Appl. Mech. Eng.，第 71 卷，第 197-224 页，1988 年。 (2) MP Bendsøe 和 O. Sigmund，拓扑优化，理论、方法和应用，Springer，2004 年。 (3) Hidenori Sasaki 和 Hajime Igarashi，“使用傅里叶级数对 IPM 电机进行拓扑优化”，Journal of Electrical Engineering (B)，第 137 卷，第 3 期，第 245-253 页，2017 年 3 月。 (4) Y. Tsuji 和 K. Hirayama，“使用基于函数扩展的折射率分布的拓扑优化方法设计光路设备”，IEEE Photonics Technol. Lett.， (5) T. Sato、H. Igarashi、S. Takahashi、S. Uchiyama、K. Matsuo 和 D. Matsuhashi，“使用拓扑优化实现内置永磁同步电机转子形状优化”，《电气工程杂志 (D)》，第 135 卷，第 3 期，第 291-298 页，2015 年 3 月。 (6) S. Kobayashi，“实数编码 GA 的前沿”，《人工智能杂志》，第 24 卷，第 1 期，第 147-162 页，2009 年 1 月。 (7) T. Sato、K. Watanabe 和 H. Igarashi，“基于正则化高斯网络的电机多材料拓扑优化”，《IEEE 会刊》， (8) S. Hiruma、M. Ohtani、S. Soma、Y. Kubota 和 H. Igarashi，“参数和拓扑优化的新型混合：应用于永磁电机，”IEEE Trans. Magn.，第 57 卷，第 7 期，8204604，2021 年 (9) Y. Otomo 和 H. Igarashi，“用于无线电源传输设备的磁芯 3-D 拓扑优化，”IEEE Trans. Magn.，第 55 卷，第 6 期，8103005，2019 年。 (10) K. Itoh、H. Nakajima、H. Matsuda、M. Tanaka 和 H. Igarashi，“使用带归一化高斯网络的拓扑优化开发用于缝隙天线的小型介电透镜，”IEICE Trans. Electron.， E101-C 卷，第 10 期，第 784-790 页，2018 年 10 月。 (11) N. Hansen、SD Müller 和 P. Koumoutsakos，“通过协方差矩阵自适应降低去随机化进化策略的时间复杂度（CMA-ES），”进化计算，第 11 卷，第 1 期，第 1-18 页，2003 年。 (12) N. Aage、E. Andreassen、BS Lazarov 和 O. Sigmund，“用于结构设计的千兆体素计算形态发生”，自然，第 550 卷，23911，2017 年。