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工程的人工智能和机器学习
在当今迅速发展的技术景观中，人工智能（AI）和机器学习（ML）已成为各个领域工程师的必不可少的工具。本课程对专门针对工程应用的AI和ML技术进行了全面探索。参与者将深入研究基本原则，实际方法论和现实世界中的案例研究，使他们在工程项目中有效利用AI和ML所需的知识和技能。本课程采用理论讲座和实践演示的融合。由于本课程的跨学科性质，整个学科的参与者将能够参加，欣赏和增强他们的知识，以保持新兴的AI和ML技术。STC打算专注于以下域，但不限于：
能源工程的符号回归
能源工程中的符号回归探讨了机器学习，以解决臭名昭著的资源波动引起的可再生能源挑战。符号回归，一种机器学习技术，可从没有预定义结构的数据中发现数学模型，从而提供了可解释和准确的模型。本文研究了符号回归在能源工程中的应用，尤其是在预测可再生能源输出（例如风速反对功率输出）方面，这些输出速度高度可变且无法预测。这项研究利用遗传编程来发展符号表达式，以模拟风能系统中的复杂关系。该方法包括收集和预处理数据，训练符号回归算法以及使用各种指标评估模型。结果证明了符号回归在创建预测模型方面的有效性，以优于准确性和可解释性的传统回归方法。通过捕获固有的数据模式，符号回归提供了一种有希望的方法来提高可再生能源系统的可靠性和效率。讨论强调了符号回归比传统方法的优势，包括更好的模型解释性和减少人类偏见，并建议未来的研究方向，以进一步提高该技术在能源工程中的适用性。
将机器学习应用于机械工程的前沿
人类使用火的起源尚不清楚，但与使用火灾的使用期至少至少一百万年。最初最初是保护的根源最终导致了经济的推动，并同时彻底改变了这个星球上各个方面的景观，直到当今。可以肯定的是，最初几乎没有科学知识，并且对传热和热力学特定的许多复杂性。但是，肯定确实存在一些对物体变热或冷的逻辑理解。通过一系列实验进行协同作用的这些观察结果最终促使人们随着时间的推移利用这些过程，以增加人类舒适感。同样，自然的其他要素也导致概念的出现和增长，例如（i）液压和气动，（ii）流体力学和（iii）流体动力学，仅举几例。在整个演变过程中，人都看到了各个发展阶段。开发了类似于减法制造的方法，并用于将石头作为石器时代时代的工具塑造。更好地理解，加上对金属特异性的改进处理技术的应用确实导致了当今正在使用的一系列高级加工操作。更多的观察结果和对材料以及材料行为的更好理解最终导致了材料科学和冶金学的合金，铸造，锻造和其他方面。发明了轮子，杠杆机制，滑轮，螺钉和齿轮机制的概念确实导致了复杂驱动器的设计以及对运动学和动力学特有的概念的出现和接受。
基因工程的伦理含义：平衡进步与责任。
基因工程有望解决人类面临的一些最紧迫的挑战。在医学领域，它提供了根据个人基因特征量身定制的个性化治疗方案，有望治愈长期困扰人类的疾病。在农业领域，转基因作物有可能提高产量，减少对有害农药的依赖，并在面临气候变化和人口增长挑战的世界中缓解饥饿。此外，基因工程通过基因编辑等技术为环境保护提供了机会，可以对抗入侵物种或恢复濒危的生态系统 [2]。
课程标题：电子和通信工程的应用物理
Module-1 ( 8 Hours ) Laser and Optical Fibers: LASER : Basic properties of a LASER beam, Interaction of Radiation with Matter, Einstein's A and B Coefficients (derivation of expression for energy density), Laser Action, Population Inversion, Metastable State, Requisites of a laser system, Nd-YAG Laser, Application of Lasers.光纤：原理和结构，接受角度和数值孔径（Na）以及NA表达的推导，光纤分类，衰减和纤维损失，应用：光纤通信。数值问题。先决条件：光自学习的特性：总内部反射与传播机制（光纤）
产品工程的策略
关节软骨损伤带来了一个重要的全球挑战，尤其是在老龄化的人群中。这些伤害不仅限制了由于原发性损害而导致的运动，而且还会加剧老年退行性病变，导致继发软骨损伤和骨关节炎。解决骨关节炎和软骨损伤涉及克服生物治疗方面的几个技术挑战。使用诱导的间充质干细胞（IMSC）作为溶液出现，从而提供了更稳定，更可控制的间充质干细胞（MSC）的来源，其异质性降低。此外，此评论还涵盖了旨在增强外泌体效率的策略，包括在三维矩阵中培养MSC，，增加了MSC衍生的外泌体内功能成分的增强，以及其表面特征的调节。最后，我们深入研究了来自多种组织，Trewart骨关节炎（OA）进展并促进软骨修复的MSC诊断的机制。这个
使用Nebridge®金门组件进行蛋白质工程的DNA洗牌
组合片段的序列和所得的吸光度光谱用于开发计算模型，以预测片段的进一步组合，从而导致其他新型颜色。用适配器（TwistBioscience®，South San Francisco，CA）重新排序基因片段，以进行扩增，并使用Q5®热启动High Fidelity 2X Master Mix（NEB＃M0494）在50 µL反应中放大了PCR，并使用Spri®Beads清洁，并在100 µL水中洗净。使用Opentrons OT-2，将包含目的地矢量的主混合物和15 µL Nebridge Golden Gate组件套件（BSAI-HFV2）的组件组件组装在4°C温度模块上，然后通过涡旋将其混合在甲板上。然后，液体处理程序在没有温度控制的情况下将主混合物分布在96孔板上。使用OT-2，在3小时以上（总计576个零件）的过程中，将每个组件的6个零件移动。然后将板密封，并进行37°C的30个循环1分钟16°C 1分钟，然后在60°C的最终持有5分钟。2 µL转化为20 µL T7 Express Compation E.Coli。5 µL的稀释或浓缩转化铺在LB KAN上，并在37°C下生长过夜。菌落生长后，将它们从孵化器中取出，并允许在台式上开发颜色过夜，然后在4°C的冰箱中发育。
使用Nebridge®金门组件进行蛋白质工程的DNA洗牌
组合片段的序列和所得的吸光度光谱用于开发计算模型，以预测片段的进一步组合，从而导致其他新型颜色。用适配器（TwistBioscience®，South San Francisco，CA）重新排序基因片段，以进行扩增，并使用Q5®热启动High Fidelity 2X Master Mix（NEB＃M0494）在50 µL反应中放大了PCR，并使用Spri®Beads清洁，并在100 µL水中洗净。使用Opentrons OT-2，将包含目的地矢量的主混合物和15 µL Nebridge Golden Gate组件套件（BSAI-HFV2）的组件组件组装在4°C温度模块上，然后通过涡旋将其混合在甲板上。然后，液体处理程序在没有温度控制的情况下将主混合物分布在96孔板上。使用OT-2，在3小时以上（总计576个零件）的过程中，将每个组件的6个零件移动。然后将板密封，并进行37°C的30个循环1分钟16°C 1分钟，然后在60°C的最终持有5分钟。2 µL转化为20 µL T7 Express Compation E.Coli。5 µL的稀释或浓缩转化铺在LB KAN上，并在37°C下生长过夜。菌落生长后，将它们从孵化器中取出，并允许在台式上开发颜色过夜，然后在4°C的冰箱中发育。
软件工程的大型语言模型
大型语言模型（LLM）严重影响了许多域，包括软件工程（SE）。许多最近的出版物探索了适用于各种SE任务的LLMS。尽管如此，对LLMS在SE上的应用，效果和可能的局限性的全面理解仍处于早期阶段。为了弥合这一差距，我们对LLM4SE进行了系统的文献综述（SLR），特别着眼于了解如何利用LLM来利用LLM来优化过程和结果。我们从2017年1月至2024年1月选择并分析了395篇研究论文，以回答四个关键的研究问题（RQS）。在RQ1中，我们对已在SE任务中使用的不同LLM进行了分类，从而表征其独特的功能和用途。在RQ2中，我们分析了数据收集，预处理和应用中使用的方法，突出了良好策划数据集用于成功LLM进行SE实现的作用。RQ3研究了用于优化和评估SE中LLMS性能的策略。 最后，RQ4研究了LLM迄今为止成功的特定SE任务，以说明其对现场的实际贡献。 从这些RQ的答案中，我们讨论了当前的最新和趋势，确定现有研究中的差距，并为未来的研究标记有希望的领域。 我们的文物可在https://github.com/xinyi-hou/llm4se_slr上公开获得。RQ3研究了用于优化和评估SE中LLMS性能的策略。最后，RQ4研究了LLM迄今为止成功的特定SE任务，以说明其对现场的实际贡献。从这些RQ的答案中，我们讨论了当前的最新和趋势，确定现有研究中的差距，并为未来的研究标记有希望的领域。我们的文物可在https://github.com/xinyi-hou/llm4se_slr上公开获得。