在过去的几十年中,数字和模拟集成电路的集成密度和性能经历了一场惊人的革命。虽然创新的电路和系统设计可以解释这些性能提升的部分原因,但技术一直是主要驱动力。本课程将研究促成集成电路革命的基本微制造工艺技术,并研究新技术。目标是首先传授构建微型和纳米器件的方法和工艺的实际知识,然后教授将这些方法组合成可产生任意器件的工艺序列的方法。虽然本课程的重点是晶体管器件,但许多要教授的方法也适用于 MEMS 和其他微型器件。本课程专为对硅 VLSI 芯片制造的物理基础和实用方法或技术对器件和电路设计的影响感兴趣的学生而设计。30260133 电子学基础 3 学分 48 学时
3。脱离Bellman的完整性:通过基于模型的返回条件的监督学习[链接] Zhaoyi Zhou,Chuning Zhu,Runlong Zhou,Qiwen Cui,Abhishek Gupta,Simon S. Du ICLR 2024 2024年海报我们研究了Al Al Al Al的长度和弱点。4。强化方差学习中的尖锐方差界限:在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou,Zihan Zhang,Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究,对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限,用于制作模型和模型的增强范围。 提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。 5。 潜在马尔可夫决策过程的依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou,Ruosong Wang,Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架(可见上下文),从而实现了第一台无线的最小值遗憾。 我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。 6。 了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou,Zelin HE,Yuandong Tian,Yi Wu,Yi Wu,Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题,作为潜在的MDP,并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。 我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。 7。强化方差学习中的尖锐方差界限:在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou,Zihan Zhang,Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究,对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限,用于制作模型和模型的增强范围。提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。5。依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou,Ruosong Wang,Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架(可见上下文),从而实现了第一台无线的最小值遗憾。我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。6。了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou,Zelin HE,Yuandong Tian,Yi Wu,Yi Wu,Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题,作为潜在的MDP,并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。7。Stochastic Shortest Path: Minimax, Parameter-Free and Towards Horizon-Free Regret [Link] Jean Tarbouriech*, Runlong Zhou* , Simon S. Du, Matteo Pirotta, Michal Valko, Alessandro Lazaric NeurIPS 2021 Spotlight, 3 % acceptance rate We propose an algorithm (EB-SSP) for SSP problems, which is the first to achieve minimax optimal regret while无参数。
拥有超过 25 年的工业/学术从业经验,曾在 C-DOT、印度科学研究所 (IISc.)、维拉诺瓦大学和宾州州立大学伯克分校担任要职。最初在远程信息处理发展中心 (C-DOT) 担任小组组长,拥有超过 3 年的工业经验,管理着大约 20 人,拥有大量预算、大型原型车间和雄心勃勃的目标。主要成就包括 - 从头开始设计电话交换机的电子包装、建立文档流程和内部代码/标准/流程、创建内部开发的原型车间。开发原型并开发供应商以在本土生产这些设备并进行批量供应,从而实现印度电信的现代化。然后在 IISc 任职期间参与了机器人研究 - 设计和开发机器人并研究人工智能、自动化等。然后在路易斯安那州立大学攻读硕士学位期间,致力于使用 3D 打印开发机器人夹持器,并以人手的 MRI 数据作为论文。博士研究涉及上臂动力矫形器的控制,该研究自发表以来已被引用超过 200 次。在宾大博士后期间开发了触觉基元。在维拉诺瓦大学开发了机电一体化选修课和辅修课,目前仍在不断发展。伯克斯机械工程项目 (ME@Berks) 的创始人和现任项目主席。负责设置项目课程、技术选修课、必要的实验室和课程安排。通过购买、指定和订购必要设备以及设置实验来设置 ME 项目所需的实验室。该项目的学生人数从 2013 年的 7 人增加到现在的 180 人左右。聘请了数名教员、1 名技术员,指导了数名新的终身教职和非终身教职人员,自 2007 年加入宾州州立大学伯克分校以来,担任了越来越多的领导职务。在 2015 年获得该项目首个六年认证的项目中发挥了领导作用。积极参与 ASEE、ASME、AGMA 和 APS 等专业协会的领导工作,并通过审阅手稿、在委员会任职等提供服务。为整个社区提供志愿服务。
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第 82 空降师在远征部署中明确展示了基于 DragonCloud 的 MC 的价值。基于云的 MC 系统允许指挥官访问所需的数据和资源,从而比对手更快地做出决策。结合 Starlink 等 LEO 技术提供的令人兴奋的战术网络进步,部署到严酷地点的第一梯队部队可以迅速实现决策主导地位。第 82 空降师在几分钟内即可连接到云端的指挥所计算环境 (CPCE),而无需花费数小时来传输和将现场物理服务器上线。云端的 CPCE 等传统应用程序揭示了“可能的艺术”;尽管如此,以数据为中心的战争仍然需要云原生应用程序。这代表了一种改变游戏规则的能力,通过打破对后勤密集型遗留系统的依赖,可以加速部队部署并节省飞机空间
DragonCloud MC 在远征部署中的价值。基于云的 MC 系统允许指挥官访问做出决策所需的数据和资源,速度远超对手。结合 Starlink 等 LEO 技术提供的令人兴奋的战术网络进步,部署到严酷地点的第一批部队可以迅速实现决策主导地位。第 82 联队在几分钟内即可连接到云端的指挥所计算环境 (CPCE),而不是需要数小时来传输和将现场物理服务器上线。云端的 CPCE 等传统应用程序揭示了“可能的艺术”;尽管如此,数据中心战争仍然需要云原生应用程序。这代表了一种改变游戏规则的能力,通过打破对后勤密集型遗留系统的依赖,可以加速部队部署并节省飞机空间。这种创新而直观的功能使