XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System技术设计
NSWCPD 机器人 - 海军海上系统司令部
SeaPerch 是一个创新的水下机器人项目，它为教师和学生提供在校内或校外环境中建造水下遥控机器人 (ROV) 所需的资源。学生使用由低成本、易于获取的零件组成的套件建造 ROV，并遵循教授海洋工程主题的基本工程和科学概念的课程。在整个项目过程中，学生将学习工程概念、解决问题、团队合作和技术应用。团队在每年变化的任务以及障碍赛、演示、技术设计报告等中相互竞争。
英国皇家海军新直升机 - 主页
罗彻斯特 Displays Systems Group 的光学设计团队最近与国际光学工程学会一起加入了一个奖励计划。他们的参赛作品是使用计算机生成的全息技术设计和开发离轴抬头显示器的组合元件。集团很高兴地宣布，该团队荣获 A E Conrady 奖，该奖项旨在表彰他们在光学系统和仪器的设计、构造和测试方面做出的杰出贡献，如果没有他们的贡献，这项技术就不可能发展到现在的状态。
空中交通管理 - Indra
这种适应性和效率，加上最现代、创新、久经考验和最先进的技术，融合到 Indra 语音通信系统中，以实现可用性和可靠性方面最现实的目标。其高可靠性得益于关键元件的热/待机概念和高度模块化的使用。该设备采用 PCM 和 ISDN 技术设计，使用基于 HMI 的触摸式 TFT 屏幕或带按钮和相关显示器的面板，使操作员能够以非常直观的方式轻松访问具有广泛可能性的无线电和电话服务。
空中交通管理 - Indra
这种适应性和效率，加上最现代、创新、久经考验和最先进的技术，汇聚成 Indra 语音通信系统，以实现可用性和可靠性方面的现有目标。其高可靠性得益于关键元件的热/待机概念和高度模块化。该设备采用 PCM 和 ISDN 技术设计，使用基于 HMI 的触摸式 TFT 屏幕或带按钮和相关显示器的面板，使操作员能够以非常直观的方式轻松访问具有广泛可能性的无线电和电话服务。
使用塑料组件优化高压电池
电动汽车高压电池的技术正在不断发展，并呈现出新的挑战。对性能，安全性和可持续性的要求正在上升。同时，电池必须尽可能轻巧和计算，并且可以经济制造和回收。超出其核心组件（单元格，电池管理系统和冷却系统），电池系统拥有许多其他组件，这些组件可能与整个系统的优化有关。这些组件的技术设计 - 单元/模块支架，垫片，覆盖物，媒体线和电池盒的组件 - 必须满足nuber的要求和属性，其中一些 div>
Tommatech LFP锂电池
Tommatech锂电池设计采用耐热和高性能LifePo4电池技术设计。同时，将配备温度传感器的锂电池呈现给具有耐用金属外壳的用户。bms（电池管理系统）具有平衡功能的功能用于托马塔克锂电池，该电池以安全性和质量的概念设计。带有Al-Cu合金导电台的电池可允许多达16个平行连接而不会失去性能。以这种方式，可以在单个系统中实现高达80kWh的能源。
合成和...
IISC BANGALORE材料工程系著名教职员工Ashok M. Raichur教授领导着一个研究小组，专注于在生物医学和环境领域应用纳米技术的应用。 他目前的工作包括开发用于基因疗法和抗癌药物的下一代药物输送系统，为环境应用创建聚电解质/纳米颗粒多层，并为高级感官技术设计纳米结构的多层化器。 此外，他的群体还开创了2D和3D结构作为环氧纳米复合材料的填充物的发展。 Raichur教授的贡献反映了他在材料合成，表面工程和创新应用方面的专业知识，使他成为跨学科材料研究的关键人物。IISC BANGALORE材料工程系著名教职员工Ashok M. Raichur教授领导着一个研究小组，专注于在生物医学和环境领域应用纳米技术的应用。他目前的工作包括开发用于基因疗法和抗癌药物的下一代药物输送系统，为环境应用创建聚电解质/纳米颗粒多层，并为高级感官技术设计纳米结构的多层化器。此外，他的群体还开创了2D和3D结构作为环氧纳米复合材料的填充物的发展。Raichur教授的贡献反映了他在材料合成，表面工程和创新应用方面的专业知识，使他成为跨学科材料研究的关键人物。
课程 - 人工智能伦理人力资源 - 2022
第四次工业革命是由人工智能 (AI) 在几乎所有公共和私人生活领域的不懈进步所引领的。技术开发人员、决策者和利益相关者都应该意识到人工智能实施的机遇和风险，并从人权的角度分析形势。设计伦理倡导在技术设计、开发和实施的所有阶段采用道德原则。无障碍就是一个例子，道德、人权和人工智能可以在建设一个不让任何人掉队的社会中发挥关键作用。本课程结合理论和实践，提供分析人工智能数字系统设计、开发和实施伦理的具体工具。
用于EEG信号中的单词识别的BCI接口
在此背景下，我们将对使用 EEG 进行词语识别的最新技术进行全面的研究。我们将研究不同的信号采集技术、EEG 信号处理以及神经网络在该领域中的应用。此外，还将提出利用 3D 打印技术设计和开发用于捕捉脑电图信号的头带。该头带将配备干电极，通过收集真实信号来评估其性能。同样，我们将分析文献中提供的一对数据集，并将其与 BCI 系统本身的实现进行比较。最后，将根据结果和分析得出可靠的结论。