印度理工学院马德拉斯分校每年都有优秀的本科生和研究生毕业。我们的校友有着良好的职业成功记录,我们希望在 2022-2023 届继续保持这种势头。我们的学生由一流的教师和员工对基本概念和工程应用进行了良好的培训。除了成熟的学术课程外,印度理工学院马德拉斯分校还开设了新颖的跨学科双学位课程,涉及先进材料和纳米技术、生物医学工程、数据科学、能源系统、机器人技术和技术 MBA 等领域。这将确保印度理工学院马德拉斯分校毕业生在传统学科和即将到来的新学科方面都拥有训练有素的人才。印度理工学院马德拉斯分校的就业办公室是两个重要利益相关者之间的纽带:我们的学生和您,我们尊贵的招聘人员。我代表印度理工学院马德拉斯分校就业团队,邀请您参加 2022-2023 年的就业流程,并期待与您合作,帮助您为您的组织招聘到最优秀的人才。我祝愿您和学生们就业过程取得成功
拨款,应以登记册的形式保存审计记录,并应在需要时提供给政府审计员。术语“资产”是指:(i)所有不动产;(ii)价值超过 10,000 卢比的资本性动产。该金额不得用于建造任何建筑物/通过购买、租赁等方式获取土地/永久资产,如扩大一般生产设施所需的机械。但是,建造原型和测试原型所需的中试工厂、测试设备、测试台、夹具、工具和固定装置等可以从拨款中建造/制造/获得,如果在批准的项目提案中如此确定或随后得到 IIT Kharagpur 研究园区基金会的批准。5. 全部或部分从 IIT Kharagpur 研究园区获得的资产(如果有)
本文介绍了创新型遥控 ETF 飞艇 1 的技术演示器的地面测试。测试活动旨在验证 ETF 的飞行控制系统,该系统基于推力矢量技术,与飞艇结构一起代表了 ETF 设计的一项重大创新。都灵理工学院航空航天系的一个研究小组与意大利一家小型私营公司 Nautilus 合作,几年来一直致力于 ETF (Elettra Twin Flyers) 的研究。这艘飞艇是遥控飞艇,具有高机动能力和良好的操作特性,即使在恶劣的大气条件下 2 。Nautilus 新概念飞艇具有结构和适当的指挥系统,使飞行器能够在正常和强风条件下进行向前、向后和侧向飞行以及以任何航向悬停。为了实现这些功能,ETF 演示器 3 采用了非常规的架构,该架构基于双船体,带有中央平面外壳结构、螺旋桨、机载电气系统和有效载荷(图 1)。作为主要指挥系统,气动控制面被六个螺旋桨取代,这些螺旋桨由电动机驱动,可在整个飞行范围内控制和操纵飞艇。本文分析了初步测试运行的结果,并将功率需求与专为 ETF 演示器 4 开发的燃料电池系统的性能进行了比较。I 简介 低成本多用途多任务平台 Elettra-Twin-Flyers (ETF) 正在由 Nautilus S.p.A 和都灵理工大学 [1] 合作开发。这是一种非常创新的遥控飞艇,配备了高精度传感器和电信设备。由于其独特的特点,它特别适合内陆、边境和海上监视任务以及电信覆盖范围扩展,特别是在那些无法进入或没有传统机场设施且环境影响是主要关注点的地区。ETF 的特点是机动性强,风敏感度低 [2]。飞行条件包括前向、后向、侧向飞行和悬停,无论是在正常风况下还是在强风条件下。为了实现这些能力,ETF 采用了高度非传统的架构。设计的关键点是创新的指挥系统,它完全基于由电动机驱动的推力矢量螺旋桨,由氢燃料电池供电。ETF 概念来自监视和监控目的。该飞艇设计具有很强的机动性,可以满足高水平的任务要求,可以操作高度专业化的仪器,例如轻型合成孔径雷达 (SAR) 系统或电光 (EO) 红外摄像机或高光谱传感器。为了满足平均监视要求,该系统的最低续航时间为 48 小时,可延长至 72 小时,高度操作范围为 500 至 1500 米。
自从物联网和人工智能数据分析领域出现深度学习爆炸式增长以来,内存墙问题对现有计算架构的压力越来越大。研究人员正在寻找冯·纽曼架构之外的一些以内存为中心的计算范例。神经形态计算是解决人工智能硬件问题的新范例之一。本课程重点介绍神经形态计算,并通过案例研究展示其在物联网和人工智能应用中的强大功能。本课程将深入探讨神经形态计算的不同方面,以解锁无限可能并塑造人工智能和数据分析兼具效率的未来。加入这趟旅程吧,因为在当今世界,计算采用神经形态不仅仅是一种选择;而是一种必需品。 模仿生物神经网络、神经元结构、人工神经元建模、神经元和突触电路拓扑 神经形态硬件架构、基于忆阻器的神经网络架构、交叉架构和神经形态核心、使用忆阻器和 FeFET 的内存中心计算 与其他新兴存储设备和功能的神经形态计算 神经形态算法(STDP、LSM 等) 神经形态计算的应用 神经形态计算中的学习范式
1. 重要日期 2. 硕士(研究型)和博士申请重要指南 3. 学院 4. 印度理工学院帕拉卡德分校的院系/中心和研究领域 4.1. 生物科学与工程 4.2. 化学 4.3. 土木工程 4.4. 计算机科学与工程 4.5. 数据科学 4.6. 电气工程 4.7. 人文与社会科学 4.8. 数学 4.9. 机械工程 4.10. 物理 4.11. 环境科学与可持续工程中心(ESSENCE) 5. 中央研究设施 5.1. 中央仪器设施(CIF) 5.2. 中央微纳米制造设施(CMFF) 5.3. 中央材料与制造工程设施(CFMM) 5.4. 高性能计算集群 6. 硕士(研究型)和博士录取 6.1. 申请 6.2. 经济援助 6.3最低资格要求 6.3.1. 硕士(研究型) 6.3.2. 博士 6.3.3. 学院工作人员或外部注册的研究学者。 6.4. 选拔程序 6.5. 面试 6.6. 座位预订 6.7. 证书验证 7. 费用、押金和退款政策 7.1. 费用和押金 7.2. 退款政策 8. 学院图书馆 9. 职业发展中心 10. 宿舍设施 11. MITRA:健康中心 12. 附录
射频和微波(微波电路、子系统、天线等)、微电子学(量子和纳米器件、微传感器和 MEMS、高达 THz 的新型器件等)信号处理(语音处理、声学、机器学习、波形设计、阵列信号处理等)。“射频设计和技术”硕士项目的学生将获得这三个领域的基础知识,然后继续专攻其中之一。该硕士项目的特色是“实践”培训,包括硬件实验室工作以及应用型软件的技能开发。最后一年的项目占有很高的比重,许多学生所做的项目最终会发表高质量的出版物,也会做与产品开发相关的项目。从该项目毕业的学生已经准备好着手开发最先进的电子系统。
抽象机器学习(ML)实验管理工具在构建智能软件系统时支持ML从业人员和软件工程师。通过管理大量ML实验,包括许多不同的ML资产,它们不仅促进了工程师的ML模型和支持ML的系统,而且还可以管理其演变,例如,在模型性能漂移时将系统行为追溯到具体实验。但是,尽管ML实验管理工具越来越流行,但对它们在实践中的有效性以及实际的好处和挑战知之甚少。我们介绍了实验管理工具及其提供给用户的支持的混合方法。首先,我们对81名ML从业者的调查试图确定ML实验管理和现有工具景观的好处和挑战。第二,对15名学生开发人员进行了对照实验,研究了ML实验管理工具的有效性。我们了解到,有70%的调查受访者使用专用工具进行了ML实验,而在不使用此类工具的人中,有52%的人不知道实验管理工具或其好处。受控实验表明,实验管理工具为用户提供了有价值的支持,以系统地跟踪和检索ML资产。使用ML实验管理工具降低了错误率和提高的完成率。通过介绍用户对实验管理工具的看法以及该领域的第一个受控实验,我们希望我们的结果在实践中促进了这些工具的采用,以及他们指导工具建设者和研究人员改善工具景观的整体。
1. 重要日期 2. 硕士(研究型)和博士申请重要指南 3. 学院 4. 印度理工学院帕拉卡德分校的院系/中心和研究领域 4.1. 生物科学与工程 4.2. 化学 4.3. 土木工程 4.4. 计算机科学与工程 4.5. 数据科学 4.6. 电气工程 4.7. 人文与社会科学 4.8. 数学 4.9. 机械工程 4.10. 物理 4.11. 环境科学与可持续工程中心(ESSENCE) 5. 中央研究设施 5.1. 中央仪器设施(CIF) 5.2. 中央微纳米制造设施(CMFF) 5.3. 中央材料与制造工程设施(CFMM) 5.4. 高性能计算集群 6. 硕士(研究型)和博士录取 6.1. 申请 6.2. 经济援助 6.3最低资格要求 6.3.1. 硕士(研究型) 6.3.2. 博士 6.3.3. 学院工作人员或外部注册的研究学者。 6.4. 选拔程序 6.5. 面试 6.6. 座位预订 6.7. 证书验证 7. 费用、押金和退款政策 7.1. 费用和押金 7.2. 退款政策 8. 学院图书馆 9. 职业发展中心 10. 宿舍设施 11. MITRA:健康中心 12. 附录
