实现国家学术标准,所有讲师均以相同的标准任命,并在教学过程中使用相同的学术内容。由总部的学术管理团队监视了对国家学术标准的坚持。因此,所有学生将继续接受相同的教育质量。学生将在校园或虚拟上参加一些实用,小组和研究课程。与学生一起将同样的工作和时间用于两种方法,面对面和VLIT。可以与校园运营经理预订额外的实用会议。根据校园时间表,每周至少要参加校园的实践,小组和研究课程。
学生有望参加所有计划的大学课程,并满足教师概述的所有学术目标。缺席对成绩的影响由讲师确定,大学保留随时处理个人非出勤案件的权利。学生有责任安排由于合法的阶级缺席而错过的工作,例如疾病,家庭紧急情况,军事义务,法院施加的法律义务或参加大学批准的活动。大学批准的缺勤理由的例子包括参加运动或学术团队,音乐和戏剧表演以及辩论活动。学生有责任在任何预期的缺勤之前,在意外缺席后的合理时间内发出通知,
参考文献1。Ebert,C。和Louridas,P。(2023)。 用于软件从业者的生成AI。 IEEE软件,40(4),30-38。 2。 Abdel-Hamid,T。K.(1984)。 软件开发项目管理的动力学:一种综合系统动力学观点(马萨诸塞州技术学院博士学位论文)。 3。 Cao,L。,Ramesh,B。和Abdel-Hamid,T。(2010)。 在敏捷软件开发中建模动力学。 ACM管理信息系统(TMIS),1(1),1-26。 4。 Ozkaya,I。 (2023)。 将大型语言模型应用于软件工程任务:机遇,风险和影响。 IEEE软件,40(3),4-8。Ebert,C。和Louridas,P。(2023)。用于软件从业者的生成AI。IEEE软件,40(4),30-38。2。Abdel-Hamid,T。K.(1984)。 软件开发项目管理的动力学:一种综合系统动力学观点(马萨诸塞州技术学院博士学位论文)。 3。 Cao,L。,Ramesh,B。和Abdel-Hamid,T。(2010)。 在敏捷软件开发中建模动力学。 ACM管理信息系统(TMIS),1(1),1-26。 4。 Ozkaya,I。 (2023)。 将大型语言模型应用于软件工程任务:机遇,风险和影响。 IEEE软件,40(3),4-8。Abdel-Hamid,T。K.(1984)。软件开发项目管理的动力学:一种综合系统动力学观点(马萨诸塞州技术学院博士学位论文)。3。Cao,L。,Ramesh,B。和Abdel-Hamid,T。(2010)。 在敏捷软件开发中建模动力学。 ACM管理信息系统(TMIS),1(1),1-26。 4。 Ozkaya,I。 (2023)。 将大型语言模型应用于软件工程任务:机遇,风险和影响。 IEEE软件,40(3),4-8。Cao,L。,Ramesh,B。和Abdel-Hamid,T。(2010)。在敏捷软件开发中建模动力学。ACM管理信息系统(TMIS),1(1),1-26。4。Ozkaya,I。 (2023)。 将大型语言模型应用于软件工程任务:机遇,风险和影响。 IEEE软件,40(3),4-8。Ozkaya,I。(2023)。将大型语言模型应用于软件工程任务:机遇,风险和影响。IEEE软件,40(3),4-8。
加拿大帝国商业银行加勒比分行举办“点燃创新”数据科学与人工智能网络研讨会 2024 年 7 月 19 日星期五 - 2024 年 7 月 5 日星期五,在巴巴多斯的沃伦斯大宅成功举办了“点燃创新”数据科学与人工智能客户演示。由加拿大帝国商业银行加勒比分行技术团队牵头,此次混合活动深入探讨了人工智能 (AI) 在增强银行业务和业务方面的重要作用。演示吸引了来自线下和线上的多样化观众,确保了广泛的可访问性和互动性。此次活动由企业客户、IT 利益相关者和政府官员参加,提供了绝佳的交流机会并促进了行业主要参与者之间的合作。与会者有机会与演讲者互动,参与互动问答环节,并获得有关如何将人工智能融入其整体业务战略的实践知识。此次活动重点介绍了人工智能的快速发展,其中包括个性化客户服务、内容创建、数据提取和竞争对手监控等关键举措。网络研讨会的主题是“如何让人工智能 (AI) 和数据科学为您和您的企业服务”,全面概述了人工智能在现代商业中发挥的关键作用。会议强调了人工智能在提高客户便利性和效率方面的重要性,并说明了企业如何利用人工智能来简化运营、降低成本和推动创新。加拿大帝国商业银行高级数据科学家 Stephan Barrow 谈到了银行业务的好处,他强调,自 2019 年以来,该银行一直在使用预测分析和软件开发来创建一个成功的数字贷款渠道,该渠道由数据科学和自动化支持,提供 15 分钟的贷款。研讨会的一个重点是受 COVID-19 疫情推动的网上银行的加速采用。这场疫情不仅凸显了数字解决方案的必要性,也为更加无缝和用户友好的银行体验铺平了道路。加拿大帝国商业银行加勒比分行已经接受了这一转变,利用人工智能提供创新解决方案,满足客户不断变化的需求。主要演讲人、客户产品盈利战略高级经理 Quinn Weekes 分享了他对人工智能在银行和业务转型中的作用的宝贵见解。Weekes 强调,与普遍看法相反,人工智能最好与人类输入和知识应用协同使用,以减少员工工作量并提高效率。在解决人们对人工智能取代人类工作的担忧时,Weekes 向与会者保证,人工智能旨在增强人类能力,而不是取代人类。他强调,人工智能可以接管重复性任务,让人类员工专注于工作中更具战略性和创造性的方面。此外,他强调了银行对数据保护的承诺,
权力 本出版物由 NIST 根据其在 2014 年《联邦信息安全现代化法案》(FISMA)、44 USC § 3551 等、公法(PL)113-283 下的法定职责制定。NIST 负责制定信息安全标准和指南,包括联邦信息系统的最低要求,但未经对此类系统行使政策权力的适当联邦官员明确批准,此类标准和指南不适用于国家安全系统。本指南符合管理和预算办公室 (OMB) 通告 A-130 的要求。本出版物中的任何内容均不得与商务部长根据法定权力强制执行并约束联邦机构的标准和指南相抵触。这些指南也不得解释为改变或取代商务部长、OMB 主任或任何其他联邦官员的现有权力。非政府组织可以自愿使用本出版物,并且在美国不受版权保护。但如果您注明来源,NIST 将不胜感激。
文章信息ABS范围降低电池功能是广泛采用电动汽车(EV)的主要障碍。因此,需要解决方案来优化锂离子电池的安全性,性能和周期寿命。为了解决这个问题,我们提出了第一个AI驱动的电池管理系统(BMS),能够对电动电池电池中的最先进,最先进的健康状况和可能的故障动态进行无模型的预测。我们利用工业X射线计算机断层扫描来检查内部电极,分离器质量和电荷以及电化学阻抗光谱谱图来量化细胞最新状态。我们的无模型方法可以解决实验和工业EV的数据;我们证明了突破性的预测准确性,既不需要校准,也不需要任何商业工具援助。该方法在定性上对电池性能的看法提供了一种新颖的视角,这将使最终的理解和优化设计。我们的方法直接支持可持续性和电动汽车的低成本驾驶。车辆电气化和杂交的提高需要加速锂离子电池性能和安全性的进步,这主要依赖于复杂的嵌入式电池管理系统。具体来说,终身对单个细胞的最先进(SOC)和最先进的(SOH)的准确跟踪具有基本重要性。可靠性降低不仅会影响硬件在循环研究中的承诺,而且会影响电动汽车行业扩散的直接结果。在这些功能中表现不佳的影响将导致电动汽车滞留在高速公路侧,大规模电力缓冲区的停机时间,减少总体电动汽车电池组的使用以及早期频繁的昂贵降级和更换。仅凭电池特性就会出现许多问题,并且共识是问题只会变得更加严重。为了强烈降低这种风险并适应电气化的演变,需要通过追求针对电池监控,建模和管理的高级机器学习算法来延长电池使用寿命。关键字:优化电动汽车性能,电动汽车(EV),电池管理系统(BMS),AI(人工智能),性能优化,能源效率,机器学习,电池电量(SOC),电池健康状况(SOH)
摘要MBSE和敏捷软件开发都是国防部使用的重要方法,可促进成本降低的开发,并以高优先级的努力(例如机器人和自主系统)快速发展。尽管有共同的目标,但是使用两种方法所需的专业知识通常在具有不同技能的不同组合(例如系统工程师和软件开发人员)之间分开。为了弥合MBSE和敏捷软件开发之间的差距,我们开发了工具链,可帮助将软件开发与SYSML模型同步。这些工具链利用了我们创建的基于XML的开发人员维护模型导入文件(MIF)架构。MIF基于机器人操作系统概念,可用于根据程序需求在将来创建其他工具链。
在过去的几年中,量子计算一直呈指数级增长。每天都有新技术、框架、建模和编程语言涌现,旨在促进量子软件的开发,而量子软件是实现量子计算有前景的应用的关键。然而,我们并不清楚其中哪些被积极使用,以及研究人员和开发人员对这些量子软件框架和语言的满意程度。为了解决这个问题,我们进行了一项调查,以确定在量子软件生命周期中使用了哪些建模工具和哪些量子编程语言。我们对学术界的研究人员和行业开发人员进行了调查,共收集了 57 份回复。结果表明,在量子软件开发过程中,一些模型和图表可用于指导开发。此外,调查结果还显示了除了用于构建混合程序的传统编程语言之外,哪些量子编程语言使用最多,以及其他重要见解。这项调查的含义是:(i)找出量子软件开发的当前趋势;(ii)找出量子软件开发人员对当前建模和编程语言和工具的需求。
文章信息摘要互联车辆的开发开发以及人工智能,机器学习和深度学习计算机制在车载电子设备中有助于现代综合且复杂的车辆环境,其中越来越多的车辆组件需要电动电力供应以执行其特定作用和功能。电力需求需求的增长在瓦特中加权,即使简单的灯泡不再仅仅是灯,而是车辆的电子部分。电子车辆零件的这种增加导致对电池/石墨功率电池的需求增加,并担心会减少环境足迹,还关注着创新的制造工艺,以支持电池数量的指数增加。尽管如此,热/电气市场现实对电池施加了一些限制,尤其是在需要高度重复和/或适应非常特定的热需求的使用情况下,电池的热功能始终是提高效率,有效性和相关性能指数的关键点。电池热开关在冷却和加热电池时会对电池热舒适度和长期健康产生重大影响。智能充电可以有助于暴露和增强电池性能结果,并依赖于电池加热和冷却的不同计算。同时控制电池中能量热重排的能力,在充电和/或放电期间提高功率性能,变得越来越重要。带有车载电池的小型和大型系统都可以从这种知识和管理中受益,从而导致额外的能源节省,并为能源和功率效率的范式做出贡献。通过智能电池充电范围融合计算体系结构,并最好地揭示功能管理和功能保护注意事项。关键字:有效电池电源管理的AI解决方案,行业4.0,物联网(IoT),人工智能(AI),机器学习(ML),智能制造(SM),计算机科学,数据科学,车辆,车辆,车辆可靠性
昌迪加尔大学APEX技术-CSE助理教授摘要生成AI通过利用高级机器学习模型来自动化编码任务,生成代码并提高生产率,从而显着改变了软件开发。本文提供了现代AI驱动的编码工具的概述和评估,包括GitHub Copilot,OpenAI Codex,DeepCode,Amazon Codeguru,Tabnine,Kite和Intellicode,这些工具使用大型语言模型(LLMS)提供实时代码建议,自动错误检测和智能代码。尽管有好处,这些工具仍面临与准确性,上下文理解,安全性,隐私和道德考虑有关的挑战,因此需要对开发人员进行彻底审查和测试AI生成的代码。AI在编码中的集成也引起了人们对专有信息保护和诸如工作流离失所等道德含义的担忧。本文探讨了当前生成AI工具的功能,应用和局限性,突出了它们对软件开发的影响并讨论未来的方向。重点是对改进模型培训,增强上下文理解,安全AI培训方法和道德AI使用的需求。通过解决这些挑战,该行业可以最大程度地发挥生成AI的潜力,创造更准确,可靠和道德上的声音工具,以支持协作和创新的软件开发环境。关键字:生成AI,软件开发,大语言模型,道德AI,上下文理解,人类协作。1。引言生成AI的出现通过使用AI驱动的工具来补充传统的编码实践,以生成代码,自动化任务并提高生产率,从而显着改变了软件开发。利用高级机器学习模型,尤其是大型语言模型(LLMS),这些工具,例如Github Copilot,OpenAI Codex和Tabnine,可以提供智能的代码建议,完整的片段,并从自然语言描述中生成整个程序。这项创新减少了编码时间和精力,有助于错误检测,并作为新手程序员的教育工具。但是,关于代码质量,安全性,知识产权和持续AI模型适应需求的挑战仍然存在。本文提供了当前生成AI工具的概述和评估,研究了其功能,应用和局限性,以突出其对软件开发和未来潜力的影响。