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电气、计算机和系统工程系
电气、计算机和系统工程系 (ECSE) 涵盖的主题范围广泛，从 (i) 材料、设备、电路和处理器到 (ii) 控制、信号处理和系统分析，再到 (iii) 人机界面、计算、计算机系统、嵌入式系统和网络。凯斯西储大学的 ECSE 系支持协同本科电气工程和计算机工程专业学位课程，以及系统与控制工程本科辅修课程。在研究生阶段，该系提供电气工程、计算机工程和系统与控制工程理学硕士和哲学博士学位。我们提供电气工程、计算机工程、系统与控制工程、电脑游戏和电子学辅修课程。
海军设施工程系统司令部西南
本总结报告包含有关 2023 年 8 月 24 日在加利福尼亚州旧金山 Hunters Point 海军造船厂 (HPNS) C 区回收含有镭-226（放射性物体）的甲板标记的信息。报告和附录总结了在回收放射性物体期间执行的现场工作程序、数据收集和分析、健康和安全措施以及第三方质量保证 (QA) 监督。报告确定，与监管机构共同制定了工作计划，并遵循了工作计划程序，回收了离散的放射性物体，并且遵守工作计划要求 100% 重新挖掘 C 区第 2 阶段沟槽单元 (TU)。本文件中概述的所有程序均符合多机构批准的最终 C 区拆除现场评估工作计划，Hunters Point 海军造船厂，加利福尼亚州旧金山（Gilbane，2022 年）。
生物医学工程和化学工程系
BME学位是一个跨学科计划，将工程原理，方法和方法与生物，化学和物理科学结合在一起，以定义医学中的问题和解决问题。参加了BME学位课程的个人有机会在工程，技术，物理和生物学科学方面开发强大的背景，以学习在生物科学，医疗设备和医疗保健技术的新领域和新兴领域的积极参与者中成功起作用的分析，设计和合成工具。生物医学工程和化学工程系的本科课程质量继续在当地和全国范围内得到认可。BME毕业生继续在行业中找到职位，并被全国研究生院和专业培训计划（医学和牙科）接受。学生接受了科学和工程的基础知识的培训，并有望应用这些知识来调查与复杂生活系统以及与人类疾病的诊断和治疗相关的基本生物医学工程问题。在该计划的第一年中提供了对科学和工程原则的广泛理解。学生通过在三个集中度中选择课程来发展一定程度的深度：1）生物力学； 2）生物材料，细胞和组织工程； 3）生物医学成像和数据科学。批判性思维和创新的设计技能在整个计划中都集成了，以帮助学生开发解决方案并解决与生物医学相关的问题。整个计划中的设计项目和高级BME设计课程为学生提供了将他们在生物医学工程计划中获得的科学和工程知识与科学和工程知识相结合的机会。
机械工程系两位教授
机械工程系的教职员工活跃于声学和超声声学、航空学、生物工程、体育工程、产品设计和开发、工业能源效率、太阳能、先进材料、机电一体化、微机电系统、冲击波物理、机器人技术、热流体工程和振动等领域。该系设有六个研究席位，提供硕士和博士课程，让学生在国际知名研究人员的指导下，在包括众多尖端研究实验室在内的基础设施中工作。该系以其设施而闻名，其中包括耦合消声室和混响室、风洞（包括消声风洞）、材料和结构表征设备、超声波扫描仪、控制器原型平台，其几名成员是 3IT 的一部分，这是一个独特的微制造基础设施，包括 1,600 平方米的洁净室，以及其教学设计方法和丰富的创业成分，由众多合作伙伴提供支持。
M. Tech。电气 - 嵌入式控制系统 放置 - 报告-2023-24.pdf COEP技术大学，浦那 COEP技术大学 机械工程系 M. Tech（汽车技术）课程结构
1向主要礼堂的候选人报告，COEP Technological University，Pune，严格按照表No-1和Table No-2中提到的时间表。将进入主要礼堂的入门将仅以要求草案的形式获得必要的大学费用，而没有必要的大学费用草案的候选人将无法进入主要礼堂。已经被接受COEP技术的学生。通过第一轮I，II，III，应带来适用的差额费用的DD。如果在MHT-CET/MS座椅上录取了候选人，则从MHT-CET座位转换为AI（JEE）座椅，DD的差异为Rs。21,000/ - 是必要的。
使用KNN算法方法的心脏病预测S. Ghouhar Taj和K. Kalaivani计算机科学与工程系Vels Institute
机器了解和基于记录的完全预测和诊断冠状动脉疾病的技术可能是一项非凡的医疗收益，但这是改进的主要意义。在许多国家 /地区，可能缺乏心血管专业人员，并且可以通过对虚拟患者信息的医疗决策分析来建立正确且强大的早期心脏预测来解决大量误诊的实例。这是针对目的，以挑选出过多的跨性能设备，以了解用于此类诊断目的的变体。已经使用了几种使用小工具到知识的算法，这些算法可能与预测心脏病的准确性和准确性相比。每个细节的重要性得分限制为除MLP和KNN以外使用的所有算法。所有元素都是完全基于成本点来计算的，以找到提供高危险冠心病预后的人。外观发现，使用Kaggle的3段心脏数据库，基于Pro-K（KNN），选择树（DT）和随机森林（RF）RF技术算法完成了97-2％的精度和97.2％的敏感性。因此，我们观察到，可以使用一组规则的易于监督的机器可以使用最佳的准确性和最令人满意的用途来使冠心病的猜想。关键字：MLP，KNN，选择树，随机森林，心脏数据库。
伊斯兰阿扎德大学阿利亚·卡图尔分公司电气工程系，伊朗阿利亚亚·卡托尔（Aliabad Katoul）（1,2,3）OrcID：1。0000-0001-7004-3311; 2。技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡大学米特罗维卡，knjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚（1），MB University，DEP
技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡米特罗维卡大学，KnjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚，塞尔维亚（1），MB大学，信息技术系，Prote Mateje Br。21，11111 Beograd，塞尔维亚（2）OrcID：1.0000-0002-6557-4553; 2.0000-0002-1492-7638; 3.0000-0002-6867-7259; 4.0000-0002-2240-3420 DOI：10.15199/48.2024.09.55使用机器学习和数字图像处理摘要对电子废物类型进行分类。本文探讨了深度学习和计算机视觉技术在自动分类和检测电子废物（电子废物）中的应用。开发了基于卷积神经网络（CNN）和更快的R-CNN的系统，用于分析电子废物图像并提取有关设备类型和尺寸的信息。该实验是在三个关键电子废物类别的500个现实世界图像的数据集上进行的 - 冰箱，厨房炉灶和电视。结果证明，使用CNN使用R-CNN的92％的分类精度为92％。所获得的数据可以更精确的废物收集计划。主要结论是，深度学习具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。Streszczenie。artykuł十BADA ZASTOSOWANIETECHNIKGłęBokiegoUczenia i widzenia komputerowego do automatycznej klasyfikacji i detekcji elektronicznychnychnychnychnychnychnychnychnychodpadów（e-dodpadów）。opracowany zostaje系统oparty na spotowych siecioch sieciach neuronowych（CNN）i szybszym r-cnn做a andaleizyobrazówe-odpadówe-odpadóworaz wydobycia wydobycia wydobycia wydobycia norlakacji norlage o typie typie o typie typie o typie typie t typie imiarachsprzętu。uzyskane daneumoêliwiająbardziejprecyzyjne planowanie zbieraniaodpadów。该实验是在三个关键类别的E Trantpts-Ryfragerators，厨房炉灶和电视的三个关键类别的数据集上进行的。结果显示，使用CNN使用R-CNN的检测精度为92％，结果表现出92％的高分类精度。主要的结论是，深层教学具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。（使用机器学习和数字图像处理的电子废物类型的分类）关键词：电子废物，卷积神经网络，计算机视觉，废物分类。关键字：电子废物，编织神经网络，计算机视觉，废物分类。引言电子废物（电子废物）的财产管理正在随着全球干燥废物量增长而变得越来越多。尽管电子垃圾容器高度有价值用于回收利用，但它也可以包含汞，铅和镉等物质。因此，收集，分类和处理电子废物的开发有效系统至关重要。本文研究了使用图像识别技术提高电子快速管理效率的概念。所考虑的系统是基于通过拍摄废物对象获得的视觉数据的分析。目的是通过简单的用户界面来促进电子废物的识别和分类，从而巩固了智能战斗的无处不在和更轻松的互联网访问。这种方法的核心组成部分是深层神经网络，特别是深层卷积神经网络（CNN）的应用，用于图像分析。这种创新的方法使个人可以通过应用程序或服务器将废物对象的照片发送给收集公司，在这种情况下，将使用图像识别技术自动识别废物类型。第一阶段涉及废物类型分类，为此使用深层卷积神经网络。CNN是一种旨在从图像中提取复杂特征的体系结构，并根据某些标准学会区分它们。该技术可以具有很高的准确性对不同的电子废物类别进行可靠的分类。第二个关键组件是更快的区域卷积神经网络（R-CNN），这是图像中的高级对象检测技术。该网络可从电子废物照片中识别设备类别和尺寸估计。将R-CNN集成到系统中，可以对图像中的废物组件进行更详细的了解，这对于成功的废物管理至关重要。研究结果表明，识别和分类所选的电子废物类别的准确性很高，精度为90-97％。这种准确性确认了所提出的方法的效率，并表明其在现实世界中的潜力。管理电子废物正在成为现代社会和经济的组成部分