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中东欧国家理工学院可持续能源辅修专业
单元 4 液体平板集热器：基本元件、性能分析、透射率 - 吸收率、传热系数和相关性、集热器效率和热量去除因素、各种参数的影响、其他液体平板集热器的类型、瞬态分析简介、真空管集热器聚光集热器：聚光集热器的类型及其一般特性、几何形状、传热相关性、跟踪要求、性能分析、各种参数的影响太阳能热发电系统、太阳能过程系统中的能量存储
会议记录 - PNJ - 雅加达州立理工学院
pnj.ac.id › artikel › files › elektro PDF 2018 年 11 月 22 日 — 2018 年 11 月 22 日基于 SplitRing 的微带滤波器电源元件分析摘要...飞机公司地面系统集团，...HFI Jateng ISSN 0853-0823
麻省理工学院生物工程科学与研究学院...
兹证明，Sagarika Khamkar 女士提交的论文“研究噬菌体和纳米颗粒作为生物防治剂在不同栖息地对硫酸盐还原菌 (SRB) 的影响”是生物工程学士学位的部分内容，该论文由我监督和指导，在浦那 Agharkar 研究所生物能源组完成。
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资源人员专家教师将来自国际机构、知名学术机构、印度理工学院马德拉斯分校、印度理工学院孟买分校、印度政治经济学学院维扎格分校、印度理工学院瓦朗加尔分校和印度理工学院卡纳塔克分校以及来自霍尼韦尔、西门子和横河电机的行业/公司专业人士。 参与资格 FDP 更具优势，因此向 AICTE 认可机构的教师、研究生和博士研究人员、行业/研发组织/顾问人员、主办机构的参与者开放。 课程费用 没有注册费，但必须进行注册确认。 出勤率至少为 80%、考试成绩合格率为 70% 并提交了对参加 FDP 的反馈的参与者颁发证书。有关更多详细信息，请参阅此链接 https://atalacademy.aicte- india.org/FAQs 席位数量：最低 100 人 申请方式：参与者必须通过 AICTE ATAL 注册链接申请 https://atalacademy.aicte-india.org/signup 选择标准：按照 AICTE ATAL 指南和先到先得的原则。 联系方式 TK Radhakrishnan 博士，教授（HAG），化学工程系。手机号码：9488451677 K. Sankar 博士，助理教授，化学工程系手机号码：7427960065 电子邮件：radha@nitt.edu，地址：化学工程系，Tanjore-Trichy 高速公路，Thuvakudi，国家理工学院 Tiruchirappalli – 620015，泰米尔纳德邦，印度
博弈树、计算机游戏和博弈论 - 苏黎世联邦理工学院
ethz.ch › edu › slides › Info2-ITET-11 PDF 2023年3月29日 — 2023年3月29日 了解飞机的可靠性有时并不比计算机高！... 政府在当时所谓的“人体工程学”或... 方面存在问题
印度理工学院帕拉卡德分校研究招生...
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
印度理工学院（BHU）瓦拉纳西
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