네이버 룰렛

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동적 연구 팀에 가입하여 시뮬레이션 및 실험에 참여하십시오. 실험실 및 모델링 기술을 개발합니다.

네이버 룰렛 포함 :

에너지 애플리케이션을위한 다기능 네이버 룰렛의 데이터 지원 검색

멘토 :dr. Raymundo Arroyave

배경 :
에너지 기술의 발견에 의해 에너지 기술의 가장 중요한 발전이 가능해졌으며, 이는 에너지 사용의 전반적인 효율성을 증가 시켰습니다 (예 : 새로운 고온 합금^{39, 40}), 재생 에너지 인벤토리 (예 :보다 효율적인 태양 광 네이버 룰렛)를 확장하고 에너지 저장 (예 : 배터리 네이버 룰렛를 촉진했습니다.^{41, 42}), 그렇지 않으면 낭비되는 에너지의 회복을 허용했습니다 (예 : 열전 전기 네이버 룰렛^{43, 44}). 새로운 다기능 네이버 룰렛는 다양한 종류의 에너지 형태 사이의 커플 링을 통해 다양한 에너지 형태 (자기, 기계, 열 및 전기)의 전환을 가능하게하며 기존의 변환 기술을 상당히 능가하고 에너지 독립성에 기여할 기술 혁신을 촉진 할 가능성이 있습니다.⁴⁵, 인공 지능^{46, 47}(AI) 및 데이터 과학^{48, 49}최적의 기능으로 네이버 룰렛의 발견을 가속화하기 위해 활용할 수있는 데이터 지원 접근법을 통해 네이버 룰렛 기능과 네이버 룰렛 기능 간의 관계를 발견 할 수 있도록합니다. 이 REU에서 학생은 AI 지원 자료 발견을 수행하는 데 필요한 기본 기술을 배우고 습득하고 새로운 기능 네이버 룰렛의 조사에 그러한 기술을 적용 할 것입니다..

연구 계획 :
REU 학생들은 머신 러닝 (ML) 접근법 개발에 참여하여 네이버 룰렛, 기능 및 성능을 연결하는 예측 모델을 구축 할 것입니다. 그것들은 다기능 네이버 룰렛의 물리학의 기본 측면에서 훈련 될 것입니다 (1 주 및 2 주).⁵⁰(2 주 및 3 주). 학생들은 네이버 룰렛 데이터 큐 레이션 시스템에 저장 될 네이버 룰렛 데이터의 큐 레이션에서 대학원생이 조사하고 멘토링 할 관련 자료의 데이터 세트를 캡처 할 것입니다.⁵¹(4,5 주). 동시에, 그들은 스크립팅 네이버 룰렛그래밍 언어 사용에 대한 교육을 받게됩니다 (예 : Python⁵²) 계산을 실행하는 데 필요한 파일의 사전 및 사후 처리를 자동화합니다. REU 학생들은 오렌지를 사용하여 다양한 감독 및 감독되지 않은 ML 모델의 사용을 탐색하고 엄격한 정보학 평가 기술 (6-10 주)을 통해 모델을 평가할 것입니다.

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네이버 룰렛 포함 :

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