XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System电子学
基于人工智能的电子学习：概述
近年来，科技的进步改变了人们学习和获取知识的方式。人工智能 (AI) 在教育领域的融入催生了一种新的学习形式，即基于人工智能的电子学习。基于人工智能的电子学习是一种创新的教育方法，利用人工智能技术为学生创造个性化的学习体验。它有可能通过为学生提供更具吸引力和更有效的学习体验来彻底改变教育[1]。人工智能在电子学习中的应用是一个特别新的研究领域，大多数研究集中在智能辅导系统的创建和使用上，其次是使用人工智能在电子学习环境中促进评估和评价。基于人工智能的电子学习是一种利用人工智能技术为学生创造个性化和互动式学习体验的电子学习。基于人工智能的电子学习的目标是使用人工智能算法分析学生行为并提供定制反馈以改善他们的学习体验 [3]。基于人工智能的电子学习可以通过各种平台进行，包括在线学习门户、移动应用程序和虚拟教室 [2]。基于人工智能的电子学习使用各种人工智能技术，包括自然语言处理、机器学习和计算机视觉，为学生创造个性化的学习体验。例如，人工智能算法可以分析学生的行为，例如花在特定主题上的时间，并提供定制反馈以帮助学生提高学习效果。此外，基于人工智能的电子学习系统还可以使用自然语言处理来了解学生的问题和需求并提供相关的答复。
基于现实的电子学习管理系统...
通过 AR、VR、MR 或 XR 技术进行的技能训练可用于练习以下技能：团队合作、时间管理、注意力控制、想象的身体控制、实际工作中的可视化[2]。利用技术进行工作技能训练例如通过电脑游戏，如果游戏内容、信息、情况和模式发生变化，与工作和现实联系起来，那么玩游戏实际上是一种技能训练方式。技术可以分为工具和情况。1）使用技术练习虚拟工具，如虚拟手术、虚拟机器人控制。[3]当学习者需要使用真实工具时，学习者可以流利而正确地使用它。2）利用技术在虚拟情境中进行训练，如消防训练、虚拟战斗、虚拟工厂和虚拟危险区域。[4]当学习者处于
主题：技术电子与通信工程学士（航空电子学）（BT）第1至8学期课程安排和教学大纲通知
计算机组织和架构 嵌入式系统和微控制器 操作信号处理和机器学习 生物医学信号处理 先进天线设计 网络安全 射频 MEMS 射频能量的工业和生物医学应用 通信系统 无线网络基础 工业物联网 5.0 基础 PCB 制造 电动汽车设计和建模 水下通信和自由空间光学 航空工程概论 片上硅（SoC）半导体器件技术 制导系统 计算机视觉简介
研究高光 - 修复电子学。 ...
根在纽约州长岛长大，高中期间他找到了一份在柔性印刷方面的工作 - 一种快速印刷在各种材料（例如塑料和纸）上的方法。这项工作经验促使他追求学士学位罗切斯特大学化学工程学。 他热爱他的大学有机化学课程，并被有机分子（特别是聚合物）的复杂几何形状所吸引。 聚合物是由较小的定制分子单元组成的巨大分子，它们通过化学键相互连接，形成具有独特且有用的材料特性的柔性链和网络。 作为一个类比，聚合物就像由互连的乐高积木组成的完整LEGO®设置。 一个重要的细微差别是聚合物不是像LegoS®那样刚性，而是分子构建块的柔性组件。 一些众所周知的聚合物的例子包括DNA，泡沫聚苯乙烯和橡胶。 山姆对聚合物的兴趣，再加上他对柔性印刷的背景，使他从事软光刻的本科研究项目。 从罗切斯特毕业后，Root攻读博士学位。加州大学圣地亚哥分校的化学工程专业，被南加州的温暖天气和美丽的海滩引诱，以及进一步探索他对聚合物的热爱的机会。 在接下来的四年中，Root研究了Darren Lipomi教授的指导下的半导体聚合物的机械性能。 在2021年，Root返回加利福尼亚，并加入了斯坦福教授Zhenan Bao的实验室，将他在聚合物复合材料的经验应用于自我修复电子产品。罗切斯特大学化学工程学。他热爱他的大学有机化学课程，并被有机分子（特别是聚合物）的复杂几何形状所吸引。聚合物是由较小的定制分子单元组成的巨大分子，它们通过化学键相互连接，形成具有独特且有用的材料特性的柔性链和网络。作为一个类比，聚合物就像由互连的乐高积木组成的完整LEGO®设置。一个重要的细微差别是聚合物不是像LegoS®那样刚性，而是分子构建块的柔性组件。一些众所周知的聚合物的例子包括DNA，泡沫聚苯乙烯和橡胶。山姆对聚合物的兴趣，再加上他对柔性印刷的背景，使他从事软光刻的本科研究项目。从罗切斯特毕业后，Root攻读博士学位。加州大学圣地亚哥分校的化学工程专业，被南加州的温暖天气和美丽的海滩引诱，以及进一步探索他对聚合物的热爱的机会。在接下来的四年中，Root研究了Darren Lipomi教授的指导下的半导体聚合物的机械性能。在2021年，Root返回加利福尼亚，并加入了斯坦福教授Zhenan Bao的实验室，将他在聚合物复合材料的经验应用于自我修复电子产品。在UCSD之后，Sam的学术旅程将他带回了东北，在那里他在乔治·怀特塞德斯教授的实验室的哈佛大学博士后工作了几年。Root喜欢跑步，很高兴发现Bao集团拥有自己的跑步俱乐部“跑步Baos”，该俱乐部由BAO Group成员Lukas Michalek博士创建！这座课外社区建筑确实有助于建立了一个有效的团队，并引发了Root和Lukas之间的研究合作，他们都是自我修复电子科学论文的合着者。这篇Nano@Stanford通讯文章提供了有关其研究的高级摘要，该摘要是为具有广泛技术背景的多样化受众编写的。如果您想了解更多信息，则可以阅读其科学论文中的所有细节：（ doi：10.1126/science.adh0619）。
模拟电子学（REC3C001）
模块 — I（12 小时） MOS 场效应晶体管：FET 和 MOSFET 的原理和操作；P 沟道和 N 沟道 MOSFET；互补 MOS；E- MOSFET 和 DMOSFET 的 VI 特性；MOSFET 作为放大器和开关。BJT 的偏置：负载线（交流和直流）；工作点；固定偏置和自偏置、带电压反馈的直流偏置；偏置稳定；示例。FET 和 MOSFET 的偏置：固定偏置配置和自偏置配置、分压器偏置和设计模块 — II（12 小时）BJT 的小信号分析：小信号等效电路模型；CE、CC、CB 放大器的小信号分析。Rs 和 RL 对 CE 放大器操作的影响、射极跟随器；级联放大器、达林顿连接和电流镜电路。 FET 的小信号分析：小信号等效电路模型、CS、CD、CG 放大器的小信号分析。CS 放大器上的 RsiG 和 RL 的匹配；源极跟随器和级联系统。模块 —III（8 小时）FET 和 BJT 的高频响应：BM 和 FET 的高频等效模型和频率响应；CS 放大器的频率响应、CE 放大器的频率响应。模块 —IV（6 小时）反馈放大器和振荡器：负反馈和正反馈的概念；四种基本反馈拓扑、实用反馈电路、正弦振荡器原理、WeinBridge、相移和晶体振荡器电路、功率放大器（A、B、AB、C 类）。模块 — V（7 小时）运算放大器：理想运算放大器、差分放大器、运算放大器参数、非反相配置、开环和闭环增益、微分器和积分器、仪表放大器。书籍：
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
电子技术与通信工程学士（航空电子学）（B.Tech-EC）1至4学期课程安排和教学大纲通知
特此通知所有相关人员，根据电子与通信工程系 2024 年 2 月 8 日举行的第一次学术委员会 (BoS) 的建议，主管部门批准了从学期开始的电子与通信工程技术学士（航空电子学）(B.Tech-ECE(Avionics)) 4 至 4 个学期的课程计划和教学大纲。
