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Explore la sélection des concepts, la méthode Pugh Matrix, les examens préliminaires de conception, l'intégration des systèmes et la vérification dans l'ingénierie des systèmes.
Couvre la conception et l'optimisation des amplificateurs de biopotentiel, en se concentrant sur les techniques de réduction du bruit et l'impact sur les performances.
Explore l'effet AE dans les matériaux magnétostrictifs et les applications de transducteurs, y compris l'utilisation intelligente du métal et l'optimisation de la surveillance électronique des articles.
Explore des techniques d'optimisation telles que la descente de gradient, la recherche de lignes et la méthode de Newton pour une résolution efficace des problèmes.
Explore le rayonnement thermique, la convection et les mécanismes de transfert de chaleur dans les microsystèmes, y compris les simulations et les optimisations de conception pour les capteurs thermiques.
Couvre les bases de l'apprentissage du renforcement, y compris les processus décisionnels de Markov et les méthodes de gradient des politiques, et explore les applications du monde réel et les avancées récentes.
Introduit les bases de l'algèbre linéaire, du calcul et de l'optimisation dans les espaces euclidien, en mettant l'accent sur la puissance de l'optimisation en tant qu'outil de modélisation.
Couvre les bases d'optimisation, y compris l'optimisation sans contrainte et les méthodes de descente de gradient pour trouver des solutions optimales.
