高级数据科学家和生物信息学家 Intelligencia AI,希腊雅典 2023 年 - 分子特性(ADMET)预测;临床试验结果预测;癌症治疗反应预测;生物医学知识图谱 机器学习研究员 Insilico Medicine,阿联酋(远程) 2023 年 分子特性(ADMET)预测;梯度提升;循环神经网络 (RNN);不确定性量化;软件设计 高级机器学习工程师/技术主管 Deeplab,希腊雅典 2020 年 - 2022 年 使用图神经网络 (GNN) 进行早期药物发现的虚拟筛选 研发主管;项目管理(2 名机器学习工程师);研究实习生监督(5 名培训生);资金获取(NVIDIA 加速器计划 ∼ 20,000 欧元);JEDI Billion Molecules 抗击 COVID-19 竞赛(入围团队);传播(1 项专利申请;2 篇出版物);研究与实验(模型训练和数据管理);软件开发;与利益相关者的演示和交流 基于 EEG 的脑机接口 (BCI) 和深度神经网络 研发主管;算法团队工程管理(4 名 ML 工程师);项目管理;软件设计和架构 研究助理(博士后) 英国纽卡斯尔大学工程学院 2018–2020 上肢肌电假肢控制的运动和机器学习 研究助理(博士后) 英国爱丁堡大学信息学院 2017–2018 深度学习应用于密码学 软件工程师 英国爱丁堡大学社会与政治科学学院 2013–2016 神经政治研究中 fMRI 实验的软件设计和开发 助教/实验室演示者 英国爱丁堡大学信息学院 2013–2017 ML 与模式识别;概率建模与推理;入门应用 ML;数据挖掘与探索;神经计算研究助理 英国南安普顿大学声音与振动研究所 (ISVR) 2012 用于人工耳蜗用户降噪和增强语音清晰度的 ML 算法
自由活塞斯特林制冷机在空间技术中的应用越来越广泛,特别是用于冷却卫星和其他空间相关设备上的红外传感器。本研究重点是使用 SAGE 12 软件设计和优化一体式自由活塞斯特林制冷机。该设计采用电磁驱动谐振机构和间隙密封装置,以确保最佳效率、COP 和最小系统振动。设计的一体式自由活塞斯特林制冷机在 80 K 时可产生 1.58 W 的制冷效果,COP 为 0.0424。对设计的制冷机进行了全面评估,以评估不同设计特性和操作参数的影响。随后,使用 Ansys Maxwell 软件设计了制冷机所需的动磁式线性电机。在研究的最后阶段,原始制冷机设计进行了修改,将单网格再生器替换为多网格再生器。确定了多网格再生器的最佳组合,以提高系统性能。分析表明,在具有多网格再生器的整体式低温冷却器中,当较粗的网格位于再生器管的热侧而较细的网格位于再生器管的冷侧时,系统性能会得到改善。
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我们项目选择的方法是首先研究研究论文,并对项目的需求、范围和历史进行彻底的背景验证。首先开发一个概念设计,描述物理结构和外观以及我们模型的机制和工作原理。分析了各种负载条件下的结构设计。首先确定、完成、编程和测试控制 AI 模型以查找错误。然后通过提供样本照片和数据集进一步训练模型,以促进神经网络的正确开发,然后使用 Proteus 8 专业软件设计和模拟电路,并根据我们的项目符合的设计规范选择材料。
信息系统和网络工程(ISNE)是一项计划,旨在为我们的学生提供在国际环境中有效工作的技术和语言技能。ISNE整合了来自软件设计,项目管理,信息系统,计算机网络和数据分析等多个领域的知识,这使我们的毕业生能够从事各种IT职业。isne是一项国际计划。获得博士学位的教授将以英语教授学生。来自国际大学。这包括教授,他们说英语作为母语,以及该领域的专家,来自Chiang Mai大学和IT行业的工程学院。
有人建议,教学法中的媒体和技术有效性是一个神话。干预并非仅仅因为新干预而自动有效。,通常,最初的炒作经常导致期望和随后的失望。虚拟和增强现实,使用越来越广泛的数字平台的元式和协作虚拟学习环境都在此叙述中均出现了。但是,最初的失败无法满足期望,尤其是在理所当然的价值时,不应谴责这些技术被驳回。具有异性设计的新兴机会(异步和不对称角色,任务,接口平台,用户功能等)他们的技术能力和教学潜力太显着。的需求是通过有意义的经验进行更深入的学习,而后者是通过用户体验因素所带来的情感和认知参与来促进的,这些因素包括存在,流动和自我效能感。本文的核心断言是,通过以用户为中心的软件设计,可以大大增强这些学习技术的有效研究,这些软件设计的重点是唤起这些因素。硬件配置和软件设计应提供基于研究信息的互动设计构建的培训场景。这里的转折是,在本文中,我们将寻求经常被低估的听觉感知领域,特别是与人类与人类与数字技术的互动有关,以提出一套新颖的交互设计原理,目的是增强扩展现实的协作。
项目文档第 1 组 II 目录 1. 执行摘要 1 2. 项目描述和背景 2 2.2. 动机 3 2.3. 目标和目的 4 2.4. 要求和规范 5 2.5. 框图 7 3. 相关项目研究 9 3.1. 自动售货机和相关技术 9 3.2. 光学元件 12 3.3. 电子元件 20 3.4. 软件相关组件 41 3.5. 机器学习 52 3.6. 其他感兴趣的组件 61 4. 项目标准和设计 67 4.1. 硬件标准和约束 67 4.2. 软件标准和约束 70 5. ChatGPT 和类似算法 81 5.1. ChatGPT 81 5.2. 类似算法 84 6. 硬件设计 86 6.1.电源子系统 86 6.2. ESP-WROOM-32 88 6.3. GPIO 外设 90 6.4. 完整原理图 95 6.5. 外壳设计 96 7. 软件设计 97 7.1. ESP32-WROOM-32 97 7.2. LED 软件设计 98 7.3. 前置红外传感器设计 98 7.4. LCD 设计 99 7.5. 风扇系统设计 101 7.6. 物体检测设计 102 8. 光学设计 106 8.1. 摄像头镜头系统设计 106 8.2. 红外系统设计 112 9. 测试和质量保证 114 10. 管理内容 121 10.1. 里程碑 121 10.2. 物料清单 122 11. 结论 124