在过去的几十年中,数字和模拟集成电路的集成密度和性能经历了一场惊人的革命。虽然创新的电路和系统设计可以解释这些性能提升的部分原因,但技术一直是主要驱动力。本课程将研究促成集成电路革命的基本微制造工艺技术,并研究新技术。目标是首先传授构建微型和纳米器件的方法和工艺的实际知识,然后教授将这些方法组合成可产生任意器件的工艺序列的方法。虽然本课程的重点是晶体管器件,但许多要教授的方法也适用于 MEMS 和其他微型器件。本课程专为对硅 VLSI 芯片制造的物理基础和实用方法或技术对器件和电路设计的影响感兴趣的学生而设计。30260133 电子学基础 3 学分 48 学时
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拥有超过 25 年的工业/学术从业经验,曾在 C-DOT、印度科学研究所 (IISc.)、维拉诺瓦大学和宾州州立大学伯克分校担任要职。最初在远程信息处理发展中心 (C-DOT) 担任小组组长,拥有超过 3 年的工业经验,管理着大约 20 人,拥有大量预算、大型原型车间和雄心勃勃的目标。主要成就包括 - 从头开始设计电话交换机的电子包装、建立文档流程和内部代码/标准/流程、创建内部开发的原型车间。开发原型并开发供应商以在本土生产这些设备并进行批量供应,从而实现印度电信的现代化。然后在 IISc 任职期间参与了机器人研究 - 设计和开发机器人并研究人工智能、自动化等。然后在路易斯安那州立大学攻读硕士学位期间,致力于使用 3D 打印开发机器人夹持器,并以人手的 MRI 数据作为论文。博士研究涉及上臂动力矫形器的控制,该研究自发表以来已被引用超过 200 次。在宾大博士后期间开发了触觉基元。在维拉诺瓦大学开发了机电一体化选修课和辅修课,目前仍在不断发展。伯克斯机械工程项目 (ME@Berks) 的创始人和现任项目主席。负责设置项目课程、技术选修课、必要的实验室和课程安排。通过购买、指定和订购必要设备以及设置实验来设置 ME 项目所需的实验室。该项目的学生人数从 2013 年的 7 人增加到现在的 180 人左右。聘请了数名教员、1 名技术员,指导了数名新的终身教职和非终身教职人员,自 2007 年加入宾州州立大学伯克分校以来,担任了越来越多的领导职务。在 2015 年获得该项目首个六年认证的项目中发挥了领导作用。积极参与 ASEE、ASME、AGMA 和 APS 等专业协会的领导工作,并通过审阅手稿、在委员会任职等提供服务。为整个社区提供志愿服务。
在谈论这些成就和季度愿景之前,我需要对一些离开的队友表示感谢。CW4 Chris Cronen,我们的支持令官员也离开了AMD CFT。他有助于将我们的保修官员文化运动带入新的高度,确保我们继续实现所有WO队列的年度加入目标,并带领MOS到任务人行横道来达到我们的能力。MSG Caleb Wayne我们的14G高级职业顾问,在1-57 Adar中成为1SG。没有足够的单词来告诉他他对奥卡达和部队的所有贡献。我们很荣幸能够让CW3 Joshua Morris和SFC Heidi Miller取代两个伟大的队友。他们已经充满激情地为部队执行了加入,保留和教育任务,我很高兴能使他们加入。我们的计划和OPS专家Ethan Augustine先生也离开了与家人接近的出色工作。他在团队的学员加入,运输和其他后勤方面发挥了重要作用。Michael Castiglione先生是一个受欢迎的替代者,会做得很好。最后,我们向CPT(P)Gabriel Bull告别。简而言之,她是我们拥有的最好的分支参与官,这个职位是为您做出的。您对学员,潜在的新兵的影响,未来几年将受到详细规划的力量。在CGSC中的最佳运气和BN S3/XO。您可以看到,Ocada已经翻了个脚了。,但我们继续坚定地为我们的士兵和分支机构服务的任务。
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401。爱荷华州凯·斯特法尼克(Kay Stefanik),爱荷华州立大学爱荷华州立大学助理主任助理主任,为爱荷华州立大学的助理主任找到了正确的减少营养策略,因为我们最近标志着爱荷华州养分减少策略(INRS)的10周年,显然需要努力满足该策略的45%加载量。本演讲将有助于观众:(1)更好地了解爱荷华州的减少营养策略,包括该战略的目的,需求,行动项目和好处; (2)了解可用于创建或扩展农场减少营养计划的资源; (3)学习如何在当前农场业务和拟议的减少营养实践下对营养损失进行建模。CCA信用:0.5 SW
人工智能(AI)可分为弱人工智能与强人工智能。无人驾驶汽车、手机、机械臂等都属于弱人工智能。即便是现在的深度学习,也是弱人工智能的一种技术,因为它是为特定目的而设计的。相对于弱人工智能,强人工智能被认为是一种能像人一样思考和学习的设备。从哲学角度看,自我意识和智能生物的出现与人类更密切相关。本研究正处于探索伯纳德·洛纳根的认知过程的开端:经验(E)、理解(U)、判断(J)、决策(D)和使用算法和数据的推理(R)。上述五个过程描述如下:经验过程(E)是收集过去的信息和数据。它将导致理解过程(U)。(U) 将进入判断过程(J)
