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2022-2023 年度报告
• Adam Steinberg 教授被选为 AE 学院研究生项目的新副主席。他负责管理研究生项目、扩大咨询范围、审查课程并招募顶尖人才。他还因其在燃烧方面的杰出贡献而当选为燃烧研究所研究员。 • Joseph Oefelein 教授被选为 AE 学院本科生项目的副主席。在他的职位上，他负责管理咨询并支持本科生计划。 • George Kardomateas 教授因其在航空航天进步中的杰出工作而被美国机械工程师学会评选为 2022 年圣路易斯精神奖章获得者。 • Suresh Menon 教授因其在航空燃烧工程方面的杰出贡献而被授予 2023 年美国航空航天学会 (AIAA) 推进剂和燃烧奖。 • Timothy Lieuwen 教授和高级研究工程师 Benjamin Emerson 等凭借其论文《同时进行 OH、CH20 和近喷流动力学的流场成像》获得 AIAA 2022 年最佳论文奖。 • Vishal Acharya、Graeme Kennedy 和 Juergen Rauleder 被 AIAA 选为 2023 级副研究员 • Mitchell LR Walker II 教授兼 John W. Young 主席被任命为 AIAA 研究员。他是第 15 位获得这一顶级荣誉的技术教员。 • Dimitri Mavris 被任命为国际航空科学理事会 (ICAS) 主席。他的任期为两年，致力于执行 ICAS 任务。 • 陈永新教授及其团队凭借《具有树结构成本的多边际最优传输和薛定谔桥问题》的论文荣获工业与应用数学学会最佳论文奖。 • Stephen Ruffin 教授被选为佐治亚理工学院专业教育学术事务副院长。 • Wenting Sun 教授被燃烧研究所和爱思唯尔评选为 Hiroshi Tsuji 早期职业研究奖。该奖项授予在基础或应用燃烧科学方面表现卓越并在其领域取得进步的早期职业研究人员。 • John Christian 教授凭借《星际任务的导航和恒星识别》成为 2023 年 Canopus 星际写作杰出奖（出版短篇非小说类）提名作者之一。 • Marilyn Smith 教授被选为皇家航空学会 (RAeS) 2023 年兰彻斯特讲座主讲人。
VLSI设计中的机器学习：全面评论
监督的学习算法从标记的数据集中学习，重点是调整模型的参数并创建一个推断功能，该功能将输入映射到具有最小化预测错误的输出。监督模型从一对输入向量和相应的目标值中学习。存在两种主要类型的监督学习，分类和回归。分类算法将输入向量分配给预定义的类别或类。分类是二进制分类（两个目标类别）或多类分类（多个类别）。重新研究算法的重点是预测连续数值。存在各种回归算法，每个回归算法都满足了不同的需求。线性回归（LR）推测特征与目标之间的线性关联。多项式恢复（PR）通过多个数字函数捕获非线性关系。决策树（DT）基于最重要的属性将数据集递归将数据集分为子集中，从而创建了导致平均预测的树结构。随机森林（RF）是一种合奏方法，它可以组合多个决策树以提高预测准确性。超树或极为随机的树是另一种合奏方法，它构建了具有随机特征分裂的决策树。支持向量回归器（SVR）旨在找到一个超平面，该超平面使预测误差最小化，同时允许公差范围。k-nearest邻居（KNN）是一种非参数算法，通过平均其k-nearealt邻居的值来预测tar-获取值。幼稚的贝叶斯回归剂（NBR）依赖于概率原则。梯度提升（GB）通过组合多个弱决策树模型并通过将每个树拟合到先前树的残余误差来构建模型来构建模型。列表仍然很广泛，存在尚未包括在内的其他方法和神经网络算法。[7] [8] [9] [3] [10] [6]一个模型在为看不见的数据提供准确的预测时表现出良好的概括能力。如果Inferred模型过于简单，并且预测训练集的价值不准确，则可能会涉及培训数据的拟合。另一方面，当培训数据不足时，我们有可能在模型对训练集产生良好的预先指示的情况下，但在面对新数据时会失败，然后该模型具有较低的概括能力。作为一种态度，至关重要的是要达到模型复杂性的平衡，并在图3中所示的拟合和过度合适之间找到一个平衡的位置。
伊娃·里科马尼奥 - 热那亚
精选出版物 - E Pesce、F Porro、ER《大型数据集、偏差和面向模型的最优实验设计》《国际质量与可靠性工程》（正在印刷）。 - F Carli，M Leonelli，ER，G Varando 用于分层分阶段树结构学习的 R 包 stagedtrees J. of Stat Software，102:6，1–30，2022。 - M Leonelli，ER，JQ Smith 用于群体决策的概率输出的连贯组合：一种代数方法，OR Spectrum 42:2，499–528，2020 - Fassino，ER，MP Rogantin 一些复杂函数的体积规则和期望值，代数统计杂志，SE Fienberg 纪念刊，10:1，115–127，2019 - E Pesce，ER，HP Wynn 大数据中的实验设计问题。偏见问题，在：Greselin F、Deldossi L、Bagnato L、Vichi M（编辑）复杂数据的统计学习。 CLADAG 2017。分类、数据分析和知识组织研究。 Springer, Cham, 第 193–20 页，2019 年 - S Barani, ER 等 7 人《地震矩释放的时间尺度及其对地震发生概率的影响》，《科学报告》8:1，1–11，2018 年 - A Bigatti, CGIorgen, ER、JQ Smith 使用计算机代数发现统计等价类，《国际近似推理杂志》95，167–184，2018 年 - M Leonelli, ER、JQ Smith 用于计算乘法影响图中预期效用的符号代数，《数学与人工智能年鉴》81:34，273–313，2017 年 - S Massa, ER 高斯马尔可夫组合的代数表示，《伯努利》23:1， 626–644，2017 - ER，N Rudak，S Kuhnt 统计模型构建设计的数值代数扇形，Statistica Sinica，26，1021–1035，2016 - C Fassino，ER，G Pistone 一般节点的插值立方体公式的代数，Statistics and Computing，24:4，615–632，2014 - ER，JQ Smith，P Thwaites 使用链式事件图进行因果分析，人工智能 174:12-13，889–909，2010 - ER 代数统计简史（第 8 届德国概率和统计公开会议开幕报告）。 Metrika 69, 397–418, 2009 - MJ Chappell, G Margaria, ER, HP Wynn 微分代数方法用于研究生物有理多项式模型的结构可识别性。数学生物科学，174，1–26，2001 - G Pistone, ER, HP Wynn 代数统计学。Chapman and Hall/CRC，博卡拉顿，2000
btstack手册
0.1。常规工具2 0.2。从GitHub 2 0.3获取BTSTACK。让我们走2 0.4。单线设计3 0.5。在任何地方没有阻塞4 0.6。无需人工限制的bu i o o o o o v o o v over/池4 0.7。静态内存4 0.8。BTSTACK配置中的配置5 0.8.1。有 *指令5 0.8.2。启用 *指令6 0.8.3。HCI控制器可容纳流量控制9 0.8.4。记忆配置指令9 0.8.5。非挥发记忆（NVM）指令10 0.8.6。HCI转储Stdout指令11 0.8.7。Segger实时传输（RTT）指令11 0.9。运行时配置11 0.10。源树结构12 0.11。运行循环配置13 0.11.1。嵌入14 0.11.2的运行环。运行循环Freertos 14 0.11.3。运行循环POSIX 15 0.11.4。运行环核心控制（OS X/IOS）15 0.11.5。运行LOP QT 15 0.11.6。运行循环窗口15 0.11.7。运行循环装15 0.12。HCI转运配置15 0.13。服务17 0.14。数据包处理程序配置17 0.15。蓝牙HCI数据包日志19 0.16。蓝牙功率控制20 0.17。HCI-主机控制器接口22 0.17.1。定义自定义HCI命令模板22 0.17.2。基于模板23 0.18发送HCI命令。L2CAP-逻辑链路控制和适应协议24 0.18.1。访问远程设备上的L2CAP服务24 0.18.2。提供L2CAP服务25 0.18.3。发送L2CAP数据26 0.18.4。LE数据通道27 0.19。 RFCOMM-射频通信协议27 0.19.1。 无RFCOMM数据包边界27 0.19.2。 RFCOMM流控制28 0.19.3。 在远程设备上访问RFCOMM服务28 0.19.4。 提供RFCOMM服务29 0.19.5。 减慢RFCOMM数据接收30 0.19.6。 发送RFCOMM数据31LE数据通道27 0.19。RFCOMM-射频通信协议27 0.19.1。 无RFCOMM数据包边界27 0.19.2。 RFCOMM流控制28 0.19.3。 在远程设备上访问RFCOMM服务28 0.19.4。 提供RFCOMM服务29 0.19.5。 减慢RFCOMM数据接收30 0.19.6。 发送RFCOMM数据31RFCOMM-射频通信协议27 0.19.1。无RFCOMM数据包边界27 0.19.2。RFCOMM流控制28 0.19.3。在远程设备上访问RFCOMM服务28 0.19.4。提供RFCOMM服务29 0.19.5。减慢RFCOMM数据接收30 0.19.6。发送RFCOMM数据31
人工智能学习助手的概念设计
摘要 在跨学科的工作过程中，学生越来越被期望发展复杂、总体内容的转移能力。我们建议以研究为主导开发数字反思助手。这种基于人工智能的工具旨在培养学生发展和应用这种能力。基于对学生学习和工作行为的自我评估和初步研究，该工具旨在促进对跨学科背景的全面理解以及应用型项目模块中整体解决过程的开发。数字助理作为个体、不受时间和地点限制的反思伙伴，在将技术基础转移到特定的项目相关问题的过程中发挥作用。 关键词：人工智能、智能辅导系统、反思、基于项目的学习、在线学习、交互式视频 1 引言 在过去的二十年里，跨学科能力已经成为大学教育的重要组成部分。此外，人工智能的使用与高等教育的广阔领域越来越相关 [1, 2]。在本文中，我们将勾勒出一个概念设计，使大学教师能够将跨学科技能培养与尖端人工智能技术结合起来。我们的目标是以研究为基础开发一个在应用导向项目模块中实施的反思伙伴。我们以最近关于大学教育知识管理的讨论为基础（参见[3]及更多文献）。一方面，数字助理是一种可以独立于学科背景使用的技术，另一方面，非常具体的技术内容特别适合其数字支架支持功能。因此，我们的应用领域将是高等教育阶段的建筑行业教育。该领域的挑战尤其来自于跨学科内容与高度技术差异化的结合：在建筑行业，许多工程学科共同致力于技术复杂的项目。为了成功实施项目，每个项目参与者都必须对项目内的广泛活动有一个概述，并了解自己的服务对其他领域的影响，以便采取相应的前瞻性行动。建筑师通常在项目中扮演协调角色，必须了解学科的交叉点及其关键的规划方面。因此，建筑系学生不仅学习法律、物理和建筑基础知识，还学习设计方面的内容。这通常以与项目相关的方式进行，以传授必要的方法技能。这种多样化的内容考虑到了各个学生项目的个性以及每个学生的优势和劣势，需要教授及其工作人员进行密集的面对面指导，并需要经常重复已经教授的基础知识，以支持学生将理论信息转移到与项目相关的应用中。 OWL 大学是德国这种专业背景的理想地点：几乎一半的德国室内设计学生在代特莫尔德学院学习，他们都通过了建筑物理/建筑服务工程考试。 如果学生在基于 ILIAS 的参考系统中得到指导，并且该系统具有多种形式的媒体中介（知识节点），则该项目将被视为成功。 这些节点集成在具有动态内容的简短交互式视频中，作为复杂知识树结构中特定点的“跳板”，这些点可作为反思的触发器并激活知识转移。 2 研究主导的教育发展 为了制定一种将数字工具融入建筑专业建筑物理教学的教育理念，在 2018/2019 年冬季学期对 55 名学生进行了调查 [4]。建筑物理和技术施工模块是具有大量技术和理论内容的模块，需要高度的转移能力。