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lisv-凡尔赛系统工程实验室
Characterization of the unit - Name: Laboratory of engineering of the Versailles systems - Acronym: Lisv - Label and Number: EA 4048 - Number of teams: Three teams - Composition of the management team: Mr. Éric Monacelli (Director) Scientific Panels of the Panel 1: ST6: ST6: Sciences and Technologies of Information and Communication Panel 2: ST5: Sciences for the thematic engineer该单元是多学科和技术的，结合了理论方法和实验方法。它们涵盖了智能系统及其相互作用领域的广泛范围。在相关评估期开始时，包括2018年至2021年，该单元在两个团队中结构：一方面是“交互式机器人技术（RI）”，另一方面是“高级系统的仪器（ISA）”。2022年1月1日，由RI团队分队创建了第三支团队：“智能和协作的机器人循环系统系统（Symric）”。因此，自那天以来，该单元的结构是几乎相同的三支球队。交互式机器人团队（RI）专门研究人类机器人相互作用的研究和为人类利益而开发评估设备。他的科学主题是对互动的生物力学分析，行为和情感的评估，对人的帮助和流动性的评估，包括主要是对残疾人的人以及命令主题，在阻抗控制类型的特定方法中集成了命令主题。该团队中开发的应用符合社会问题，例如电动矫形器或假体的设计或功能康复。高级系统（ISA）团队的仪器对复杂系统的行为的表征感兴趣，该行为（称为高级系统）结合了机械，电子，光学和控制元素。它的科学主题是建模和多种选择，多尺度建模以及通过光学方式传输信息。在“未来行业”或汽车或太空部门的概念下，该团队中开发的申请主要对工业问题做出响应。团队团队智能和协作机器人系统（SYMRIC）对自我和机器人设备的开发感兴趣。他的科学主题是系统的设计和控制，特别是交互式系统，多物理模拟，知识表示和人工智能。该团队在该团队中开发的应用既应对社会和工业问题，例如互动无人机的设计或改善河流潮汐涡轮机或人形机器人的性能的贡献。LISV部门的历史和地理位置是一个接待团队，EA 4048，位于凡尔赛大学圣昆汀·恩维尔斯大学（UVSQ）本身，本身是在巴黎 - 萨克莱大学集成的。副研究人员是私人高等教育机构（ISEP）的个人。本单元来自2006年的合并，来自三个单元：LIRIS（CNRS-FRE 2508），其研究的重点是机器人技术和纳米技术，LRV（EA 3645）的研究还以机器人技术为中心，以及Lema（CNRS-FRE 2481）的研究，其研究侧重于材料和行为。迄今为止，该单位有23位UVSQ的教师研究人员（EC）和一名副研究人员，其中12名是HDR，还有5名研究支持人员（BY）。UVSQ的EC在CNU的第60和61节中非常高，并且第62、63和27节的范围较小。，他们的一半是依附于Vélizy-Rambouillet的IUT，本身位于两个地点：Vélizy-Villacoublay校园和Rambouillet的校园。对于另一半，它们隶属于位于Mantes-en-Yvelines校园的Mantes的IUT，位于Mantes-en-Yvelines校园的Isty工程学校，或位于Vélizy-Villaclay-Villaclay校园的UFF Sciences的校园。
自动化车辆编组的系统工程师实习在苏黎世，瑞士的角色和1个在德国慕尼黑的角色
Embotech是一种屡获殊荣的软件扩展，开发了自动驾驶汽车的最前沿自动驾驶技术和解决方案，重点是私人地面应用，例如港口航站楼的卡车和工厂中的乘用车。我们通过利用自2013年以来一直在开发的实时优化技术来提供安全的自主运输。我们正在寻找一个热衷于构建和优化复杂系统的实习生。加入我们的自动车辆编组（AVM）系统团队，为工厂中的乘用车开发和部署全栈自动驾驶系统。您将使用Embotech的核心自动驾驶技术和外部供应商提供的组件。您的贡献将涉及开发，集成和测试自动驾驶组件以及模拟和测试工具中的全堆栈系统。与我们一起在Embotech中，在一家快速发展的公司中进行了令人兴奋的实习，该公司具有诱人的条件和灵活的时间。您将成为一个充满活力和国际团队的一部分，与高技能的同事一起工作，对卓越和效率充满热情。我们正在寻找有动力的个人来帮助我们应对世界上最复杂的挑战之一，并推动我们公司的前进。
电子系统工程（ESE）服务
系统符合相关的行业标准，法规和规格。合规性要求可能会因应用，行业和地理区域而异。1。监管标准：确定适用的监管标准，例如安全标准（例如IEC 61508，ISO 26262），电磁兼容性（EMC）标准（例如FCC，CE）和产品安全标准（例如，UL，CSA）。确保系统设计和组件符合这些标准。2。认证和测试：获得监管机构或认证机构的必要证书和批准。进行测试和评估以证明符合相关标准和法规。3。文档：维护合规性工作的文件，包括设计文件，测试报告，证书和合规性声明。确保文档是最新的，并且可以进行审核和审查。
什么是能源系统工程
能源系统工程是一个跨学科领域，侧重于各种能源技术的设计，分析和优化。这包括发电，发行，存储和消费。目标是以高效，可持续和成本效益的方式生产，交付和使用能量。该领域将电气工程，机械工程和环境科学结合在一起，以解决传统和可再生能源，例如煤炭，天然气，风，太阳能和水力发电。能源系统工程师还考虑能源生产的环境影响，并探索减少碳排放和最小化废物的方法。最终目标是创建可以适应不断变化的能源需求和技术的集成系统。该领域通过设计智能网格，实施储能解决方案和开发创新的能源有效的技术，在向可再生能源的过渡中起关键作用。总而言之，能源系统工程是建立可持续可靠的能源基础设施，在解决环境问题的同时满足现代社会的需求。它需要一种整体方法，将工程原则与环境和经济考虑相结合。能源系统工程师通过促进可再生能源和提高能源效率来抵抗气候变化的作用至关重要。他们负责设计减少碳排放并帮助实现可持续性目标的系统。总的来说，学习这个领域为对环境和社会产生重大影响提供了独特的机会。对这些专业人员的需求正在跨行业增长，从发电和公用事业到制造和运输，提供多种职业机会。能源系统工程还为技术进步提供了一个创新和创造力的平台，使工程师能够探索利用和分发能源的新方法。在能源系统上工作涉及设计能源系统，分析数据，确保遵守环境法规等等。能源系统工程师与电气工程，机械工程和环境科学的专家合作，创建清洁有效的电力网络。他们的日常任务可能涉及检查能量水平，设计发电的新方法以及开发节省能源的尖端技术。这些专业人员使用高级工具来计划和优化能源系统，并可能进行现场工作，检查基础设施并监督建筑项目。他们经常专门研究可再生能源或电池技术等领域。例如，那些专注于太阳能使用日光动力面板的人，而专注于储能设计电池的人。能源系统工程师可以在办公室，实验室或户外工作，这通过提供技术挑战和动手解决问题的机会来增加职业的吸引力。他们还为全球努力做出贡献，以减少气候变化和促进可持续性。该领域对于创新至关重要，因为它解决了与能源生产，分销和消费有关的一些最大挑战。总的来说，作为能源系统工程师的工作是一项充满活力的工作，具有增长和专业化的空间，将技术专业知识与有机会从事在环境和社会方面有形不同的项目。随着技术进步和社会的发展，能源系统工程师必须提出新的解决方案，以满足不断增长的能源需求，同时减少环境影响。他们推动创新的一个领域是开发使用数字技术来监视和控制能量流的智能电网，从而提高效率和灵活性。他们还致力于高级电池技术和其他存储解决方案，以支持可再生能源。这不仅减少了对化石燃料的依赖，还有助于使能源系统更加灵活和可靠。能源系统工程师还通过开发节能技术和整合可再生能源来促进可持续性，这有助于减少碳排放并打击气候变化。他们正在探索使能源系统更具弹性的方法，因此它们可以承受自然灾害和其他破坏。总而言之，能源系统工程对于创新至关重要，因为它为清洁有效的能源未来提供了基础。通过拥抱新技术并专注于可持续性，这些工程师正在改变我们的生产，分发和使用能源的方式。能源系统位于现代社会的核心。经济围绕获得负担得起可靠的能源，气候变化，减少温室气体和能源安全的途径已引起人们的迫切关注。专门从事能源系统的工程师有助于解决这些问题，从事对运输，供暖，制造和照明至关重要的基础设施。随着新技术的出现，它们提高了效率，但也创造了具有独特挑战的复杂系统。多伦多大学工程科学（ENGSCI）计划提供了一名能源系统工程专业的专业，该专业为学生提供了解决能源发电，存储，传输和分销方面的技术问题的技能。课程涵盖了清洁能源，可持续性，热力学，控制系统和电动驱动器等主题，以及环境，公共政策和经济影响。专业旨在为能源部门及其他地区开发专家，从而在多学科课程中提供基本技术培训。学生学会评估不同技术之间的权衡，探索社会背景下的技术方面，研究与保护和可持续发展的联系，并获得与许多能源主题相关的严格基础。课程由来自各个部门的著名教师教授，包括机械和工业工程，电气和计算机工程，化学工程和应用化学。专业是希望从事技术发展，能源公司或政策机构工作的学生的理想选择。随着在多伦多地区建立NRC高级材料研究机构，能源研究人员将有新的机会参与清洁能源研究。攻读研究生学位对于承担更专业的职责至关重要。T的能源系统工程专业的t不仅在加拿大安大略省，而且还满足了这一领域的更多专家的需求。它为毕业生为令人兴奋的职业做准备，并为在技术研究，系统工程或能源政策等领域的未来专业化奠定了坚实的基础。该专业可用哪些领域？该计划以机械，民用，电气，化学，工业工程和材料科学等能源研究和领域的高级知识为驱动的和才华横溢的学生提供了高级知识。尽管前面提到的重点领域是突出的，但学生也可以探索法律，医学，商业和科学计划的学位。这个专业对电气系统有很大的重视，这就是为什么包括许多ECE课程的原因。但是，该课程还通过CHE374，MIE 303，AER 372和CIV401等课程，使学生了解其他工程学科，例如化学，机械，航空航天和土木工程。我们的计划提供了一种国际独特的体验，使学生成为动态领域的能源专家，使他们能够在不同领域之间轻松适应并在该领域内发展。根据个人利益选择第4年的选修课时，我们提供了预先批准的“能源系统选修课”的列表。但是，学生可以根据他们的教育和职业目标来个性化课程。鉴于能源系统的广泛本质，我们鼓励学生在我们批准的清单之外绘制一组强大的选修课。zeb.tate@utoronto.ca替换需要批准，并且必须符合创建连贯和互补课程的某些标准。该专业的一些课程包括：-MIE 303：检查柴油发动机功能和制冷系统设计。-CHE469：探索燃料电池运行和电化学能量转换，包括热力学原理和外部性，例如经济学和系统整合挑战。- CIV401：分析从基本概念到涡轮机选择的风和水力发电工厂背后的工程。-MIE515：涵盖所选替代能源系统的基本原理，当前技术和应用。该程序在各种能源系统中提供了全面的培训，包括太阳能热，光伏，风，波，潮汐能，储存和网格连接。这种独特的知识融合使毕业生能够在学术界，工业和政府之间无缝过渡。认识了我们一些成功的校友，他们继续在波士顿咨询集团，哈奇，IESO，安大略省电力管理局，Shoppers Drug Mart，Toronto Hydro等高级公司工作。有些人甚至与政府机构和咨询公司从事能源政策的职业。此外，许多近期的毕业生已被纳入著名的研究生课程，例如约翰·霍普金斯大学，麻省理工学院，斯坦福大学，UC，UC Berkeley等。
B.S.在建筑工程/建筑硕士中 机械和航空工程（MAE） 工业和系统工程 - 学术公告
提供了一项为期六年的双学位计划，可为建筑工程学学士学位和建筑科学硕士学位提供。该课程向大三年底进入研究生课程的杰出学生开放。该计划完成后，毕业生有资格作为工程师和建筑师的专业注册。研究计划中显示了BSAE/3月计划的课程要求。
机械和航空工程（MAE）工业和系统工程 - 学术公告
工业和系统工程将科学和技术知识与人类科学结合在一起，以设计，计划和分析涉及人员，材料，金钱，能源，设备和其他资源的系统。工业工程师与研究与发展，会计，其他学科，维护，人力资源和生产的工程师合作，以提高组织生产力，提高质量，降低医疗保健成本，节省能源，开发公共交通系统，并改善工业安全条件。工业和系统工程将自己与其他工程专业区分开来，因为它在制造，服务，商业和政府活动中都有应用。这不仅是技术的主要分支，而且与人们有关，使工业工程师成为管理人才的主要来源。
系统工程哲学博士（在线）
研究阶段（30个学时）成功完成课堂阶段后，学生被授予博士学位候选人资格。并将注册至少为48 CH的EMSE 8999论文研究：2026年夏季的6 ch，2026年秋季的9 ch，2027年春季的9 ch，6 ch Summer 2027，9 CH Fall 2027和9 CH Spring 2028。根据候选人的进度，可以批准超过48 CH的EMSE 8999；批准的候选人将在每学期的延期数量（夏季3 ch，秋季或春季6 ch）中注册。取得良好进展的候选人可以通过注册超过每学期的标准CH来加速其研究速度，因此可能会尽早完成该计划。在整个阶段，候选人进行研究并撰写论文，并有望与教师研究顾问一起参加所有常规会议。关于论文的工作通常在2年内完成。在五年内未成功完成要求（到2030年夏季）的候选人将获得专业学位。
在人工智能主导的时代传播系统工程实践
摘要。众所周知，系统工程是一种跨学科和综合的方法，可以成功实现、使用和退役工程系统。使用系统原理和概念以及科学、技术和管理方法的重要性是系统工程的核心。现代系统在产品功能和互联互通方面受到智能的不断增强。人工智能和其他先进技术在科学家和工程师中越来越受欢迎，以在现代系统中灌输差异化智能。这些系统旨在模拟和模拟超越人类智能，以实现其目标并比其“传统”前辈表现更好。它们的功能与前辈完全不同，并且在其生命周期中需要不同的方法。在当前开放通信、应用程序可用性和大数据的背景下，过分强调技术方面和逐渐淡化的 SE 方法并不是支持复杂智能系统设计和管理的答案。答案必须通过实现以下目标来实现：（a）自我意识，（b）自我控制，（c）通过学习自我提升，（d）机器对机器和机器对环境的连接。一种新兴的观点是，一些流行的 SE 方法和工具不适应系统设计生命周期，无法解决智能系统建模所必需的这些目标。该小组旨在聚集行业和学术界的专家，分享他们的研究和知识，以改进 SE 方法，以满足当前时代对人工智能和先进技术的需求，重点关注（1）人工智能应用的 MBSE（2）智能系统的潜在 SysML 扩展（3）智能系统应用的系统工程方法（4）从在人工智能应用中实施 MBSE 中吸取的经验教训
建议引用：Bauer，Kevin；辛兹，奥利弗；范德阿尔斯特，威尔； Weinhardt, Christof (2021)：Expl(AI)n It to Me – 可解释的人工智能和信息系统研究，商业与信息系统工程，ISSN 1867-0202，Springer Fachmedien Wiesbaden，威斯巴登，第 63 卷，Iss。 2，第 79-82 页，https://doi.org/10.1007/s12599-021-00683-2
使用历史数据训练数学结构，以对世界的不确定状态做出预测。例如，基于大量标记图像，深度卷积神经网络可以学习对疾病的存在做出高度准确的个体层面预测。这包括预测 COVID-19 阳性患者（Shi 等人，2020 年）。虽然高度准确的预测本身对于基于事实的决策至关重要（即使是从字面意义上讲也是关于疾病检测），但最先进的机器学习模型的高预测性能通常是以牺牲其输出的透明度和可解释性为代价的（Voosen，2017 年；Du 等人，2019 年）。换句话说：大多数高性能机器学习模型的特点是无法传达人类可解释的信息，说明它们如何以及为何产生特定预测。因此，此类机器学习应用对于人类用户甚至专业设计师来说通常都是完全的黑匣子，他们往往不了解决策关键输出背后的原因。从方法论的角度来看，无法提供与具体预测相符的解释会导致三类高级问题。首先，被忽视的不透明性会立即导致缺乏问责制，因为它妨碍了对此类系统预测的审计。这一缺陷引发了人们对黑箱社会兴起的担忧，组织和机构中不透明的算法决策过程会带来意想不到的和未预料到的下游后果，从而使情况变得更糟（Pasquale 2015；Angwin 等人 2016；Obermeyer 等人 2019）。其次，利用人工智能提高经济效率和人类福祉的潜力不仅限于通过预测为特定决策提供信息。揭示隐藏在复杂大数据结构中的新领域知识