- KAMI SIAP MENGERJAKAN TESIS, DISERTASI, JURNAL SCOPUS, PAPER DAN MAKALAH

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini memperkenalkan beberapa elemen penting dalam menjalankan perusahaan yang inovatif. Hal ini mencakup: mempelajari bagaimana teknologi sebagai sebuah konteks membentuk peluang kewirausahaan, mengevaluasi peluang, melindungi ide dan teknologi Anda, menguji pasar dan umpan balik, bagaimana membangun tim, meningkatkan investasi dan melakukan penilaian bisnis, memanfaatkan sumber pendanaan baru, mengembangkan cakrawala waktu rencana. . Tanggal: 6 Agustus 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 1340 dari 2189 Tujuan Kursus ini memungkinkan siswa untuk memahami: Bagaimana teknologi berkembang dari sains menjadi produk komersial. Peluang kewirausahaan apa yang akan muncul selama siklus ini? Apa asumsinya? Seberapa pentingkah bagi tim pendiri untuk menguji dan memajukan rencana bisnis di pasar? Apa yang saya lakukan? Cara mengumpulkan dana dari berbagai sumber termasuk crowdfunding, ICO, business angel, dan pemodal ventura. Bagaimana mengembangkan kasus bisnis. Bagaimana bernegosiasi dan menyusun pembiayaan. Kursus konten transaksional terdiri dari enam sesi tiga jam setiap dua minggu dan sesi dua jam di akhir kursus, termasuk ‘Sarang Naga’ di mana siswa dapat mempresentasikan kasus bisnis mereka kepada panel juri. Selain sesi teori, setiap tim juga mendapatkan manfaat dari tiga sesi pelatihan berdurasi 45 menit untuk mendapatkan umpan balik pribadi mengenai kasus bisnis yang dikembangkan selama pelatihan. Kursus ini disusun sebagai berikut: Pada bagian pertama, kita membahas bagaimana menerjemahkan ilmu pengetahuan menjadi teknologi dan pada akhirnya mengkomersialkannya menjadi produk. Kami berbicara tentang bagaimana wirausahawan teknologi ingin berkembang sebagai wirausaha, atau sekadar memulai bisnis berdasarkan teknologi yang mereka kerjakan dan apa yang mereka lihat di sekitar mereka. Secara khusus, kami mengkaji bagaimana perusahaan-perusahaan ini menciptakan nilai tanpa pendapatan pelanggan yang jelas dan bagaimana kinerja perusahaan-perusahaan ini secara finansial. Di Bagian Kedua, kita melihat bagaimana wirausahawan melakukan riset pasar dan bagaimana berbagai jenis riset pasar dapat membantu mereka mengembangkan bisnisnya. Fokusnya adalah pada penggunaan alat dan teknik dari komunitas pemikir desain untuk memahami perilaku dan kebutuhan pelanggan. Di Bagian 3, kami memperkenalkan konsep korelasi. Penting bagi wirausahawan, terutama di lingkungan teknologi, untuk memikirkan cara mendapatkan nilai dari ide yang mereka kembangkan dan produk yang mereka bawa ke pasar. Akuisisi tersebut dapat terjadi melalui mekanisme hukum seperti hak kekayaan intelektual atau melalui pembentukan perusahaan. Kami juga membahas cara menciptakan nilai dalam suatu industri, cara mengevaluasi keterampilan negosiasi, berbagai aktor yang perlu dipertimbangkan ketika mengidentifikasi aliran nilai dalam suatu jaringan, dan cara mempertimbangkan model ekonomi dalam kaitannya dengan rencana bisnis. Sesi 4 membahas beberapa permasalahan sumber daya manusia dan tantangan manajemen yang dihadapi calon wirausaha: Apakah lebih baik bertindak sendiri atau sebagai tim? Apakah membangun tim kewirausahaan sukses atau gagal? Jika ya, di manakah rekan konspirator yang cocok dapat ditemukan? Kami juga membahas dasar-dasar pembuatan rencana keuangan. Bagian 5 memperkenalkan Anda pada dunia penggalangan dana. Anda bisa mendapatkan gambaran umum tentang berbagai sumber modal, termasuk modal bisnis, akselerator, crowdfunding, modal ventura, dan modal perusahaan. Pembicara tamu dari dunia keuangan menjawab pertanyaan pembiayaan Anda. Bagian 6 membahas aspek hukum transaksi antara investor dan perusahaan. Kami juga membahas cara memberikan elevator pitch dan cara menggalang dana dalam kompetisi rencana bisnis Dragon’s Den Part 7, di mana setiap kelompok siswa memiliki waktu 8 menit untuk mempresentasikan kasusnya dan 7 menit untuk tanya jawab. Team Dragon terdiri dari anggota juri yang memenuhi syarat dari ekosistem startup Zurich.

Bagaimana Kursus ini melibatkan partisipasi dalam proyek pengembangan dan/atau evaluasi skala besar menggunakan teknologi sistem terdistribusi. Proyek-proyek ini mencakup berbagai bidang: mulai dari layanan jaringan hingga komputasi di mana-mana, termasuk jaringan nirkabel, jaringan ad hoc, dan aplikasi terdistribusi pada telepon seluler. Tujuan Siswa memperoleh pengetahuan teknis praktis di bidang sistem terdistribusi. Konten kursus mencakup partisipasi dalam pengembangan konten dan/atau proyek evaluasi pada teknologi sistem terdistribusi. Proyek-proyek ini mencakup berbagai bidang: mulai dari layanan jaringan hingga komputasi di mana-mana, termasuk jaringan nirkabel, jaringan ad hoc, dan aplikasi terdistribusi pada telepon seluler. Program ini dirancang untuk memberikan siswa pengalaman langsung dengan produk nyata dan teknologi tercanggih dalam sistem terdistribusi. Tidak ada kursus yang terkait dengan kursus ini. 252-1424-00L Pemodelan Komputer W 6 SKS 2V+2U+1A Pak Cook Tanggal : 8 Juni 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 1156 of 2189

Bagaimana cara kerja kursus ini? Ini adalah pengenalan praktis mikroskop gaya atom di AFM. Ini mencakup ceramah dan latihan praktis tentang aplikasi praktis AFM, model AFM makromekanis dan simulasi komputer. Sebagian besar pekerjaan laboratorium dan tugas penelitian akhir dilakukan dalam kelompok yang terdiri dari dua hingga tiga mahasiswa. Tujuan Tujuan dari kursus ini adalah untuk membiasakan siswa dengan konsep dan alat AFM, memahami hasil mereka, dan membiasakan mereka dengan penggunaan AFM dalam proyek penelitian jangka pendek.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini memberikan pengenalan praktis untuk semua aspek pemodelan, pemrosesan, dan manajemen risiko untuk semua industri, lingkungan, dan aplikasi. Tanggal: 6 Agustus 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 1297 dari 2189 Tujuan Kursus ini memenuhi kebutuhan manajer risiko di abad ke-21. Panduan ini memberikan pengenalan kualitatif dan kuantitatif terhadap berbagai risiko yang dihadapi masyarakat, perusahaan dan manajemennya. Mata kuliah ini mendorong mahasiswa untuk berpikir kritis tentang model matematika dan representasi risiko. Hal ini mengidentifikasi dan mengkaji tantangan saat ini terkait dengan pengelolaan risiko saat ini dalam konteks teknologi yang ada. Setelah menyelesaikan mata kuliah ini, mahasiswa akan mampu merumuskan masalah analisis risiko dengan menggunakan metode kuantitatif pada suatu bidang tertentu. Isi Kursus ini menjelaskan elemen dasar pemodelan risiko dan proses manajemen risiko. Bab ini menyajikan metode untuk memodelkan, mengelola, dan memitigasi berbagai jenis risiko di berbagai industri. Kursus ini berfokus pada proses pengambilan keputusan di berbagai perusahaan dan hubungan antara manajemen risiko dan rantai nilai perusahaan. Ruang lingkupnya mencakup manajemen risiko perusahaan, bencana alam, risiko iklim, risiko pasar energi, rekayasa risiko, risiko keuangan, risiko operasional, risiko siber, dan lain-lain. Harap dicatat bahwa program ini mungkin berbeda dari tahun ke tahun. Oleh karena itu, tidak semua topik di atas perlu dibahas setiap tahun. Tim pengajar terdiri dari pakar risiko dari berbagai industri dan pemerintah, serta ilmuwan dari berbagai disiplin ilmu. Kursus ini mencakup aspek-aspek berikut: 1. Pengetahuan dasar tentang pemodelan risiko: probabilitas, ketidakpastian, kerentanan… 2. Pengetahuan dasar tentang manajemen risiko dan manajemen risiko perusahaan 3. Pemodelan dan manajemen risiko di berbagai bidang, pembicara tamu

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini memberikan pengenalan praktis untuk semua aspek pemodelan, pemrosesan, dan manajemen risiko untuk semua industri, lingkungan, dan aplikasi. Tujuan Kursus ini memenuhi kebutuhan manajer risiko di abad ke-21. Panduan ini memberikan pengenalan kualitatif dan kuantitatif terhadap berbagai risiko yang dihadapi masyarakat, perusahaan dan manajemennya. Mata kuliah ini mendorong mahasiswa untuk berpikir kritis tentang model matematika dan representasi risiko. Hal ini mengidentifikasi dan mengkaji tantangan saat ini terkait dengan pengelolaan risiko saat ini dalam konteks teknologi yang ada. Setelah menyelesaikan mata kuliah ini, mahasiswa akan mampu merumuskan masalah analisis risiko dengan menggunakan metode kuantitatif pada suatu bidang tertentu. Isi Kursus ini menjelaskan elemen dasar pemodelan risiko dan proses manajemen risiko. Bab ini menyajikan metode untuk memodelkan, mengelola, dan memitigasi berbagai jenis risiko di berbagai industri. Kursus ini berfokus pada proses pengambilan keputusan di berbagai perusahaan dan hubungan antara manajemen risiko dan rantai nilai perusahaan. Ruang lingkupnya mencakup manajemen risiko perusahaan, bencana alam, risiko iklim, risiko pasar energi, rekayasa risiko, risiko keuangan, risiko operasional, risiko siber, dan lain-lain. Harap dicatat bahwa program ini mungkin berbeda dari tahun ke tahun. Oleh karena itu, tidak semua topik di atas perlu dibahas setiap tahun. Tim pengajar terdiri dari pakar risiko dari berbagai industri dan pemerintah, serta ilmuwan dari berbagai disiplin ilmu. Kursus ini mencakup aspek-aspek berikut: 1. Pengetahuan dasar tentang pemodelan risiko: probabilitas, ketidakpastian, kerentanan… 2. Pengetahuan dasar tentang manajemen risiko dan manajemen risiko perusahaan 3. Pemodelan dan manajemen risiko di berbagai bidang, pembicara tamu

Bagaimana Kursus ini berfokus pada kegiatan pengajaran berbasis penelitian di lingkungan dunia nyata. Melalui kerja mandiri dalam kelompok kecil, siswa belajar merumuskan pertanyaan penelitian, menggunakan metode berbeda untuk mengumpulkan dan menganalisis data, bekerja dalam tim interdisipliner, dan berinteraksi erat dengan masyarakat. Terdapat kelompok swadaya di lokasi yang berfungsi sebagai titik kontak untuk tugas siswa. Untuk melakukan hal ini, tema dianalisis, disusun dan diubah menjadi pertanyaan penelitian spesifik, yang kemudian dijawab. Sebagai contoh, kita dapat bertanya apa peran budaya, pertanian, dan asosiasi lokal terhadap lingkungan dan bagaimana mereka berhubungan, memandang dan membentuknya, atau secara lebih umum: apa peran budaya dalam penggunaan lahan berkelanjutan? Permintaan/Instruksi Pihak-pihak berikut diundang untuk memberikan saran dan dukungan kepada mahasiswa Studi Kasus 2022: • Profesor Michael Stauffacher, Dosen dan Co-Direktur TdLab, ETH Zurich • Florian Knaus, Koordinator Ilmu Biosfer, ETH Zurich Entlebuch • Sains Koordinator ETH Zurich Biosphere Entlebuch • Pius Krütli, Koordinator Ilmiah ETH Zurich Biosphere Entlebuch, Co-Director TdLab, ETH Zurich • Dr. Bianca Vienni Baptista, ETH Zurich TdLab Penyelidik Utama/Guru Sandro Bösch, Administrator TdLab ETH Zurich, Grup Konsultasi Dukungan Organisasi: Kami memberi Anda dukungan di tempat melalui konsultan kelompok. Kelompok tersebut harus bertemu setidaknya sekali sebelum 23 November. , satu kali pada tahun 2021, satu kali pada bulan April-Mei 2022, dan satu kali setelah tugas siswa musim panas 2022. Studi kasus ini didukung oleh para ahli berikut di bidang penelitian budaya dan seni: Irene Vogley, Profesor Patrick Müller, Master of Arts Interdisciplinary ZHdK Zurich • Profesor Dr. Boris Previšic, Direktur Institut Kebudayaan Una Alpine, Universitas Lucerne Boris Previšic Bernhard Tschofen, ISEK – Institut Antropologi dan Kebudayaan Sosial, Universitas Zurich • Mira Hirtz, Maximilian Grünewald, Bela Rothenbühler, Initiative Applied Melancholy https://anthropos-ex.com Informasi acara pertama di Zoom: Desember 7 Agustus 2021, Selasa 17:15 – 18:00 Slide dapat diunduh di sini https://ethz.ch/content/dam/ethz/special-interest/usys/tdlab/docs/cases/2022/tdCS2022-biosphere-entlebuch -info-event-Student-7des2021-all-Slides-compressed.pdf Jika Anda memiliki pertanyaan, silakan kirim email ke michael.stauffacher@usys.ethz.ch. Pendaftaran dalam program ini memerlukan surat lamaran dua halaman. Surat itu seharusnya berbunyi: Mengapa Anda tertarik? Apa yang ingin kamu pelajari? Apa yang bisa kamu bawa? Ini mungkin mencakup keahlian khusus yang Anda miliki yang mungkin berguna dalam studi kasus. Silakan kirim korespondensi Anda ke michael.stauffacher@usys.ethz.ch. CATATAN PENTING: Untuk jurusan Ilmu Pertanian, studi kasus dapat menggantikan kursus kerja proyek interdisipliner yang diperlukan 751-1000-00L! 151-0228-00L Manajemen Transportasi Udara II, W 4 poin ke 3G P. Wild

Bagaimana Kursus ini berfokus pada kegiatan pengajaran berbasis penelitian di lingkungan dunia nyata. Melalui kerja mandiri dalam kelompok kecil, siswa belajar merumuskan pertanyaan penelitian, menggunakan metode berbeda untuk mengumpulkan dan menganalisis data, bekerja dalam tim interdisipliner, dan berinteraksi erat dengan masyarakat. Terdapat kelompok swadaya di lokasi yang berfungsi sebagai titik kontak untuk tugas siswa. Untuk melakukan hal ini, tema dianalisis, disusun dan diubah menjadi pertanyaan penelitian spesifik, yang kemudian dijawab. Sebagai contoh, kita dapat bertanya apa peran budaya, pertanian, dan asosiasi lokal terhadap lingkungan dan bagaimana mereka berhubungan, memandang dan membentuknya, atau secara lebih umum: apa peran budaya dalam penggunaan lahan berkelanjutan? Persyaratan/Instruksi Individu berikut ini bertanggung jawab untuk membimbing dan mengawasi siswa Studi Kasus di Angkatan 2022: • Profesor Michael Stauffacher, Dosen dan Co-Direktur TdLab, ETH Zurich. • Florian Knaus, koordinator ilmu biosfer di ETH Zurich. Pius Krütli, Co-Director, TdLab, ETH Zurich • Dr. Bianca Vienni Baptista, Penyelidik Utama/Guru, TdLab, ETH Zurich • Sandro Bösch, Administrasi, Kelompok Penasihat Dukungan Organisasi, TdLab, ETH Zurich: Lokasi target kami adalah bulan November 2021 . Dukungan akan diberikan oleh kelompok penasihat yang bertemu setidaknya sebulan sekali. Untuk yang ke-23 kalinya dilaksanakan pada bulan April-Mei 2022 dan satu lagi dilaksanakan pada musim panas tahun 2022 berdasarkan hasil karya mahasiswa. Studi kasus ini didukung oleh para ahli di bidang penelitian budaya dan seni sebagai berikut: • Prof. Irene Vogli, Prof. Patrick Müller, Master Interdisipliner ZHdK, Universitas Seni Zurich • Prof. Boris Previšic, Direktur Una Alpine Institute of Kebudayaan, Universitas Lucerne • Prof. Ph.D. Bernhard Tschofen, ISEK – Institut Antropologi dan Kebudayaan Sosial, Universitas Zurich • Mira Hirtz, Maximilian Grünewald, Bela Rothenbühler, Initiative Applied Melancholy https://anthropos-ex.com Informasi pertama di Zoom: 7 Desember 2021 Selasa, 5: 15.00 – 18.00 Slide dapat diunduh di sini https://ethz.ch/content/dam/ethz/special-interest/usys/tdlab/docs/cases/2022/ tdCS2022 – biosphere – entlebuch-info-event-students- 7dec2021-all-Slides-compressed.pdf Jika Anda memiliki pertanyaan, silakan kirim email ke michael.stauffacher@usys.ethz.ch. Pendaftaran dalam program ini memerlukan surat lamaran dua halaman. Surat itu seharusnya berbunyi: Mengapa Anda tertarik? Apa yang ingin kamu pelajari? Apa yang bisa kamu bawa? Ini mungkin mencakup keahlian khusus yang Anda miliki yang mungkin berguna dalam studi kasus. Silakan kirim korespondensi Anda ke michael.stauffacher@usys.ethz.ch. CATATAN PENTING: Untuk jurusan Ilmu Pertanian, studi kasus dapat menggantikan kursus kerja proyek interdisipliner yang diperlukan 751-1000-00L! 701-1562-00L Prinsip Manajemen Pembangunan Berkelanjutan O 6 SKS 4P A. Patt, E. Lieberherr Jumlah peserta dibatasi 40 orang.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini ditujukan bagi mahasiswa magister dan doktoral tingkat lanjut yang ingin melakukan penelitian independen terhadap teori pembelajaran mesin modern di bidang pembelajaran mesin. Dia mengajarkan metode teori pembelajaran statistik klasik dan saat ini umum digunakan untuk membuktikan jaminan teoritis algoritma pembelajaran mesin. Pengetahuan ini kemudian diterapkan pada proyek independen yang berfokus pada pemahaman fenomena pembelajaran mesin modern. Tujuan Pembelajaran: – Memperoleh pengetahuan matematika dasar yang cukup untuk memahami sebagian besar makalah teoretis yang diterbitkan di tempat-tempat ML pada umumnya. Untuk tujuan ini, pada bagian pertama kursus, siswa mempelajari teknik matematika umum dalam statistik dan optimasi dan menerapkan pengetahuan ini pada proyek – secara kritis memeriksa relevansi makalah yang baru diterbitkan dan mengidentifikasi potensi pertanyaan penelitian baru. Ini akan menjadi bagian integral dari pekerjaan proyek dan akan mencakup masalah eksperimental dan teoritis – menemukan dan membangun metode sub-masalah konkret untuk membuktikan teorema dugaan. Hal ini dipraktikkan sebagai bagian dari tugas belajar/latihan dan pekerjaan rumah dan, jika perlu, sebagai bagian dari tugas akhir. – Mengkomunikasikan motivasi masalah, temuan baru, dan hasil secara efektif dan menyajikannya kepada audiens profesional. Hal ini akan ditentukan terutama melalui peer review dan diskusi sejawat atas presentasi dan laporan akhir. Isi kursus mencakup metode dasar teori pembelajaran statistik dan bertujuan untuk membuktikan jaminan teoretis dari algoritma pembelajaran mesin. Ini mencakup topik-topik berikut: – Batas konsentrasi – Konvergensi seragam dan teori proses empiris – Statistik dimensi tinggi, misalnya B. Ketersebaran – non-regularisasi, misalnya B. Statistik parametrik Jaringan saraf RKHS – Regularisasi implisit, misalnya B. Tentang gradien Batas Bawah , Pemrosesan Pasangan Pra-Terminasi Tepi – Minimax Pekerjaan proyek Batas Bawah berfokus pada penelitian teoretis terkini di bidang ML, yang bertujuan untuk memahami fenomena modern dalam pembelajaran mesin, termasuk namun tidak terbatas pada – seperti bantuan RKHS yang terlalu parameterisasi, dalam saraf Generalisasi jaringan – Cara menggunakan hyperparameter untuk pengoptimalan. Dukungan untuk pengoptimalan dan pengoptimalan non-cembung di lingkungan yang hilang – Mengukur kompleksitas dan perkiraan sifat teoretis dari jaringan saraf yang diinisialisasi dan dilatih secara acak – Persyaratan/resep generalisasi untuk ketahanan yang persisten, kriteria siswa. Keterampilan matematika dasar seperti analisis bilangan real, teori probabilitas, dan aljabar linier sangat penting untuk pembelajaran yang efektif, serta keterampilan mesin yang diajarkan dalam kursus seperti Pengantar Mesin. Pelajari konsep dasar dengan pemahaman pembelajaran yang baik, regresi/pemodelan statistik. Selain persyaratan tersebut, bidang tersebut memerlukan tingkat kematangan matematika yang tinggi, antara lain:

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini ditujukan bagi mahasiswa magister dan doktoral tingkat lanjut yang ingin melakukan penelitian independen terhadap teori pembelajaran mesin modern di bidang pembelajaran mesin. Dia mengajarkan metode teori pembelajaran statistik klasik dan saat ini umum digunakan untuk membuktikan jaminan teoritis algoritma pembelajaran mesin. Pengetahuan ini kemudian diterapkan pada proyek independen yang berfokus pada pemahaman fenomena pembelajaran mesin modern. Tujuan Pembelajaran: – Memperoleh pengetahuan matematika dasar yang cukup untuk memahami sebagian besar artikel teoretis yang diterbitkan di tempat-tempat ML pada umumnya. Untuk tujuan ini, pada bagian pertama kursus, siswa mempelajari teknik matematika umum dalam statistik dan optimasi dan menerapkan pengetahuan ini pada proyek – secara kritis memeriksa relevansi makalah yang baru diterbitkan dan mengidentifikasi potensi pertanyaan penelitian baru. Ini akan menjadi bagian integral dari pekerjaan proyek dan akan mencakup masalah eksperimental dan teoritis – menemukan dan membangun metode sub-masalah konkret untuk membuktikan teorema dugaan. Hal ini dipraktikkan sebagai bagian dari tugas belajar/latihan dan pekerjaan rumah dan, jika perlu, sebagai bagian dari tugas akhir. – Mengkomunikasikan motivasi masalah, temuan baru, dan hasil secara efektif dan menyajikannya kepada audiens profesional. Hal ini akan ditentukan terutama melalui peer review dan diskusi sejawat atas presentasi dan laporan akhir. Tanggal: 6 Agustus 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 1145 dari 2189 Daftar Isi Kursus ini mencakup metode dasar teori pembelajaran statistik, bertujuan untuk menunjukkan jaminan teoritis algoritma pembelajaran mesin, dan mencakup topik-topik berikut: – Catatan Batasan kekuatan – perpaduan teori dan prosedur empiris yang komprehensif – statistik dimensi tinggi, misalnya B. Ketersebaran – regularisasi statistik non-parametrik, misalnya B. Dalam RKHS, jaringan saraf – misalnya B. Regularisasi implisit penurunan gradien. B. Marginal, Early Stopping – Minimax Lower Bounds Pekerjaan proyek ini berfokus pada penelitian teoretis terkini dalam pembelajaran mesin untuk memahami fenomena modern dalam pembelajaran mesin, termasuk namun tidak terbatas pada – bagaimana overparameterisasi mendukung generalisasi dalam RKHS, NN – Bagaimana parameterisasi mendukung RKHS, generalisasi pengoptimalan dalam jaringan saraf cembung dapat menyebabkan lanskap kerugian yang kurang optimal – Pengukuran kompleksitas dan sifat teoretis yang lebih cermat dari jaringan saraf yang diinisialisasi dan dilatih secara acak – Pembelajaran dan ketahanan yang kuat, kesalahan standar, dan Pengorbanan untuk perubahan distribusi. Generalisasi yang kuat. Sangat diperlukan bagi siswa. Keinginan/Komentar. Pengetahuan matematika dasar yang kuat tentang analisis nyata, teori probabilitas, dan aljabar linier. Pengetahuan konseptual dasar pembelajaran mesin diajarkan dalam kursus seperti Pengantar Pembelajaran Mesin dan Regresi/Pemodelan Statistik. Selain persyaratan tersebut, bidang tersebut memerlukan tingkat kematangan matematika yang tinggi, antara lain:

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini ditujukan bagi mahasiswa magister dan doktoral tingkat lanjut yang ingin melakukan penelitian independen terhadap teori pembelajaran mesin modern di bidang pembelajaran mesin. Dia mengajarkan metode teori pembelajaran statistik klasik dan saat ini umum digunakan untuk membuktikan jaminan teoritis algoritma pembelajaran mesin. Pengetahuan ini kemudian diterapkan pada proyek independen yang berfokus pada pemahaman fenomena pembelajaran mesin modern. Tujuan Pembelajaran: – Memperoleh pengetahuan matematika dasar yang cukup untuk memahami sebagian besar artikel teoretis yang diterbitkan di tempat-tempat ML pada umumnya. Untuk tujuan ini, pada bagian pertama kursus, siswa mempelajari teknik matematika umum dalam statistik dan optimasi dan menerapkan pengetahuan ini pada proyek – secara kritis memeriksa relevansi makalah yang baru diterbitkan dan mengidentifikasi potensi pertanyaan penelitian baru. Ini akan menjadi bagian integral dari pekerjaan proyek dan akan mencakup masalah eksperimental dan teoritis – menemukan dan membangun metode sub-masalah konkret untuk membuktikan teorema dugaan. Hal ini dipraktikkan sebagai bagian dari tugas belajar/latihan dan pekerjaan rumah dan, jika perlu, sebagai bagian dari tugas akhir. – Mengkomunikasikan motivasi masalah, temuan baru, dan hasil secara efektif dan menyajikannya kepada audiens profesional. Hal ini akan ditentukan terutama melalui peer review dan diskusi sejawat atas presentasi dan laporan akhir. Isi kursus mencakup metode dasar teori pembelajaran statistik dan bertujuan untuk membuktikan jaminan teoretis dari algoritma pembelajaran mesin. Ini mencakup topik-topik berikut: – Batas konsentrasi – Konvergensi seragam dan teori proses empiris – Statistik dimensi tinggi, misalnya B. Ketersebaran – non-regularisasi, misalnya B. Statistik parametrik Jaringan saraf RKHS – Regularisasi implisit, misalnya B. Tentang gradien Batas Bawah , Pemrosesan Pasangan Pra-Terminasi Tepi – Minimax Pekerjaan proyek Batas Bawah berfokus pada penelitian teoretis terkini di bidang ML, yang bertujuan untuk memahami fenomena modern dalam pembelajaran mesin, termasuk namun tidak terbatas pada – seperti bantuan RKHS yang terlalu parameterisasi, dalam saraf Generalisasi jaringan – Cara menggunakan hyperparameter untuk pengoptimalan. Dukungan untuk pengoptimalan dan pengoptimalan non-cembung di lingkungan yang hilang – Mengukur kompleksitas dan perkiraan sifat teoretis dari jaringan saraf yang diinisialisasi dan dilatih secara acak – Persyaratan/resep generalisasi untuk ketahanan yang persisten, kriteria siswa. Keterampilan matematika dasar seperti analisis bilangan real, teori probabilitas, dan aljabar linier sangat penting untuk pembelajaran yang efektif, serta keterampilan mesin yang diajarkan dalam kursus seperti Pengantar Mesin. Pelajari konsep dasar dengan pemahaman pembelajaran yang baik, regresi/pemodelan statistik. Selain persyaratan tersebut, bidang tersebut memerlukan tingkat kematangan matematika yang tinggi, antara lain:

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini ditujukan bagi mahasiswa magister dan doktoral tingkat lanjut yang ingin melakukan penelitian independen terhadap teori pembelajaran mesin modern di bidang pembelajaran mesin. Dia mengajarkan metode teori pembelajaran statistik klasik dan saat ini umum digunakan untuk membuktikan jaminan teoritis algoritma pembelajaran mesin. Pengetahuan ini kemudian diterapkan pada proyek independen yang berfokus pada pemahaman fenomena pembelajaran mesin modern. Tujuan Pembelajaran: – Memperoleh pengetahuan matematika dasar yang cukup untuk memahami sebagian besar artikel teoretis yang diterbitkan di tempat-tempat ML pada umumnya. Untuk tujuan ini, pada bagian pertama kursus, siswa mempelajari teknik matematika umum dalam statistik dan optimasi dan menerapkan pengetahuan ini pada proyek – secara kritis memeriksa relevansi makalah yang baru diterbitkan dan mengidentifikasi potensi pertanyaan penelitian baru. Ini akan menjadi bagian integral dari pekerjaan proyek dan akan mencakup masalah eksperimental dan teoritis – menemukan dan membangun metode sub-masalah konkret untuk membuktikan teorema dugaan. Hal ini dipraktikkan sebagai bagian dari tugas belajar/latihan dan pekerjaan rumah dan, jika perlu, sebagai bagian dari tugas akhir. – Mengkomunikasikan motivasi masalah, temuan baru, dan hasil secara efektif dan menyajikannya kepada audiens profesional. Hal ini akan ditentukan terutama melalui peer review dan diskusi sejawat atas presentasi dan laporan akhir. Isi kursus mencakup metode dasar teori pembelajaran statistik dan bertujuan untuk membuktikan jaminan teoretis dari algoritma pembelajaran mesin. Ini mencakup topik-topik berikut: – Batas konsentrasi – Konvergensi seragam dan teori proses empiris – Statistik dimensi tinggi, misalnya B. Ketersebaran – non-regularisasi, misalnya B. RKHS Statistik parameter jaringan saraf – Regularisasi implisit, misalnya B. Tentang gradien Batas Bawah , Pemrosesan Pasangan Pra-terminasi Tepi – Batas Bawah Minimax Pekerjaan proyek ini berfokus pada penelitian teoretis terkini di bidang ML, yang bertujuan untuk memahami fenomena modern dalam pembelajaran mesin, termasuk namun tidak terbatas pada – misalnya RKHS yang terlalu berparameter, jaringan saraf umum – Penggunaan : Pengoptimalan hyperparameter mendukung pengoptimalan non-cembung dan pengoptimalan lossy. – Kuantifikasi kompleksitas dan perkiraan sifat teoretis dari jaringan saraf yang diinisialisasi dan dilatih secara acak. – Kekokohan yang Kuat, Persyaratan/Ketentuan Generalisasi Melibatkan siswa dalam pembelajaran dasar matematika yang kuat seperti analisis real, teori probabilitas, dan aljabar linier sangatlah penting, begitu pula pengetahuan mekanik yang diajarkan dalam kursus seperti Pengantar Mesin. Pelajari konsep dasar dengan pemahaman pembelajaran yang baik, regresi/pemodelan statistik. Selain persyaratan tersebut, bidang tersebut memerlukan tingkat kematangan matematika yang tinggi, antara lain:

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini ditujukan bagi mahasiswa magister dan doktoral tingkat lanjut yang ingin melakukan penelitian independen terhadap teori pembelajaran mesin modern di bidang pembelajaran mesin. Dia mengajarkan metode teori pembelajaran statistik klasik dan saat ini umum digunakan untuk membuktikan jaminan teoritis algoritma pembelajaran mesin. Pengetahuan ini kemudian diterapkan pada proyek independen yang berfokus pada pemahaman fenomena pembelajaran mesin modern. Tujuan Pembelajaran: – Memperoleh pengetahuan matematika dasar yang cukup untuk memahami sebagian besar artikel teoretis yang diterbitkan di tempat-tempat ML pada umumnya. Untuk tujuan ini, pada bagian pertama kursus, siswa mempelajari teknik matematika umum dalam statistik dan optimasi dan menerapkan pengetahuan ini pada proyek – secara kritis memeriksa relevansi makalah yang baru diterbitkan dan mengidentifikasi potensi pertanyaan penelitian baru. Ini akan menjadi bagian integral dari pekerjaan proyek dan akan mencakup masalah eksperimental dan teoritis – menemukan dan membangun metode sub-masalah konkret untuk membuktikan teorema dugaan. Hal ini dipraktikkan sebagai bagian dari tugas belajar/latihan dan pekerjaan rumah dan, jika perlu, sebagai bagian dari tugas akhir. – Mengkomunikasikan motivasi masalah, temuan baru, dan hasil secara efektif dan menyajikannya kepada audiens profesional. Hal ini akan ditentukan terutama melalui peer review dan diskusi sejawat atas presentasi dan laporan akhir. Isi kursus mencakup metode dasar teori pembelajaran statistik dan bertujuan untuk membuktikan jaminan teoretis dari algoritma pembelajaran mesin. Ini mencakup topik-topik berikut: – Batas konsentrasi – Konvergensi seragam dan teori proses empiris – Statistik dimensi tinggi, misalnya B. Ketersebaran – non-regularisasi, misalnya B. RKHS Statistik parameter jaringan saraf – Regularisasi implisit, misalnya B. Tentang gradien Batas Bawah , Pemrosesan Pasangan Pra-terminasi Tepi – Batas Bawah Minimax Pekerjaan proyek ini berfokus pada penelitian teoretis terkini di bidang ML, yang bertujuan untuk memahami fenomena modern dalam pembelajaran mesin, termasuk namun tidak terbatas pada – misalnya RKHS yang terlalu berparameter, jaringan saraf umum – Penggunaan : Pengoptimalan hyperparameter mendukung pengoptimalan non-cembung dan pengoptimalan lossy. – Kuantifikasi kompleksitas dan perkiraan sifat teoretis dari jaringan saraf yang diinisialisasi dan dilatih secara acak. – Ketahanan yang berkelanjutan, persyaratan/kondisi generalisasi untuk melibatkan siswa dalam pembelajaran yang kuat. Di bidang standar, diperlukan pengetahuan yang kuat tentang dasar-dasar matematika seperti analisis bilangan real, teori probabilitas dan aljabar linier, serta pengetahuan mekanik, yang diajarkan dalam mata kuliah seperti “Pengantar Mesin”. Pelajari konsep dasar dengan pemahaman pembelajaran yang baik, regresi/pemodelan statistik. Selain persyaratan tersebut, bidang tersebut memerlukan tingkat kematangan matematika yang tinggi, antara lain:

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini ditujukan bagi mahasiswa magister dan doktoral tingkat lanjut yang ingin melakukan penelitian independen terhadap teori pembelajaran mesin modern di bidang pembelajaran mesin. Dia mengajarkan metode teori pembelajaran statistik klasik dan saat ini umum digunakan untuk membuktikan jaminan teoritis algoritma pembelajaran mesin. Pengetahuan ini kemudian diterapkan pada proyek independen yang berfokus pada pemahaman fenomena pembelajaran mesin modern. Tujuan Pembelajaran: – Memperoleh pengetahuan matematika dasar yang cukup untuk memahami sebagian besar artikel teoretis yang diterbitkan di tempat-tempat ML pada umumnya. Untuk tujuan ini, pada bagian pertama kursus, siswa mempelajari teknik matematika umum dalam statistik dan optimasi dan menerapkan pengetahuan ini pada proyek – secara kritis memeriksa relevansi makalah yang baru diterbitkan dan mengidentifikasi potensi pertanyaan penelitian baru. Ini akan menjadi bagian integral dari pekerjaan proyek dan akan mencakup masalah eksperimental dan teoritis – menemukan dan membangun metode sub-masalah konkret untuk membuktikan teorema dugaan. Hal ini dipraktikkan sebagai bagian dari tugas belajar/latihan dan pekerjaan rumah dan, jika perlu, sebagai bagian dari tugas akhir. – Mengkomunikasikan motivasi masalah, temuan baru, dan hasil secara efektif dan menyajikannya kepada audiens profesional. Hal ini akan ditentukan terutama melalui peer review dan diskusi sejawat atas presentasi dan laporan akhir. Isi kursus mencakup metode dasar teori pembelajaran statistik dan bertujuan untuk membuktikan jaminan teoretis dari algoritma pembelajaran mesin. Ini mencakup topik-topik berikut: – Batas konsentrasi – Konvergensi seragam dan teori proses empiris – Statistik dimensi tinggi, misalnya B. Ketersebaran – non-regularisasi, misalnya B. RKHS Statistik parameter jaringan saraf – Regularisasi implisit, misalnya B. Tentang gradien Penurunan, pemrosesan pasangan tepi pra-terminasi – batas bawah minmax Pekerjaan proyek ini berfokus pada penelitian teoretis terkini di bidang ML, yang bertujuan untuk memahami fenomena modern dalam pembelajaran mesin, termasuk namun tidak terbatas pada – misalnya B. RKHS berkontribusi pada generalisasi berlebihan dari jaringan saraf Parameterisasi – Bagaimana pengoptimalan hyperparameter mendukung pengoptimalan non-cembung, pengoptimalan dalam lanskap kerugian – Mengukur kompleksitas dan perkiraan sifat teoretis dari jaringan saraf yang diinisialisasi dan dilatih secara acak – Persyaratan ketahanan, generalisasi/kekokohan yang keras kepala Standar pembelajaran siswa. Pengetahuan yang kuat tentang matematika dasar (seperti analisis bilangan real, teori probabilitas, dan aljabar linier) serta keterampilan mesin (yang diajarkan dalam kursus seperti Pengantar Mesin) adalah penting. Pelajari konsep dasar dengan pemahaman pembelajaran yang baik, regresi/pemodelan statistik. Selain persyaratan tersebut, bidang tersebut memerlukan tingkat kematangan matematika yang tinggi, antara lain:

Tujuan dari mata kuliah ini adalah mempelajari teknik mesin dan struktur sistem muskuloskeletal sekaligus menganalisis dan merancang solusi ortopedi untuk cacat muskuloskeletal. Tujuan: Menerapkan prinsip-prinsip teknik dan desain pada biomekanik ortopedi, mengevaluasi secara kuantitatif dan memodelkan sistem muskuloskeletal, dan mempelajari dinamika benda tegar dalam konteks yang menarik. Prinsip rekayasa konten penting untuk pengembangan dan penerapan metode kuantitatif dalam biologi dan kedokteran. Kursus ini mencakup pengenalan umum tentang struktur dan fungsi sistem muskuloskeletal: anatomi dan fisiologi jaringan muskuloskeletal dan sendi; metode biomekanik yang digunakan untuk mengevaluasi dan mengukur sistem jaringan dan sendi yang penting. Metode-metode ini juga dapat diterapkan pada bidang insufisiensi muskuloskeletal, artroplasti dan rekonstruksi sendi, implan, biomaterial, dan rekayasa jaringan.

Tujuan dari mata kuliah ini adalah mempelajari teknik mesin dan struktur sistem muskuloskeletal sekaligus menganalisis dan merancang solusi ortopedi untuk cacat muskuloskeletal. Tanggal: 6 Agustus 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 1075 dari 2189 Desain Mekanika Sasaran dan Sistem Muskuloskeletal Penulis: Donald L. Bartel, Dwight T. Davy, Tony M. Keaveny Penerbit: Prentice Hall ; Hak Cipta: 2007 ISBN-10: 0130089095; ISBN-13: 9780130089090 Persyaratan/kursus diajarkan dalam bahasa Inggris. Catatan 376-1614-00L Dasar-dasar Rekayasa Jaringan W 3 sks 2V K. Maniura, M. Rottmar, M. Zenobi-Wong

Bagaimana cara kerja kursus ini? Mata kuliah ini merupakan seminar interdisipliner dengan topik manufaktur aditif. Manufaktur aditif berfokus pada robotika analog dan biohibrid. Pembicara terkenal secara internasional dari bidang sains dan industri menyajikan penelitian mutakhir mereka di bidang manufaktur aditif. Belajar mandiri berkaitan dengan membaca nyaring

Bagaimana cara kerja kursus ini? Mata kuliah ini merupakan seminar interdisipliner dengan topik manufaktur aditif. Manufaktur aditif berfokus pada robotika analog dan biohibrid. Pakar sains dan industri yang terkenal secara internasional menyajikan hasil penelitian terbaru dan menyoroti topik paling maju dan inovatif di bidangnya. Peserta sasaran memahami teknologi saat ini dan keterbatasan manufaktur aditif, yang merupakan topik penting global dan masa depan dalam rekayasa material dan proses. Fokus pada robotika analog dan biohibrid. Untuk mencapai tujuan pembelajaran maka akan dibahas topik-topik sebagai berikut: 1. Gambaran umum kerangka perancangan dan evaluasi 2. Penyusunan DHI 3. Optimalisasi DHI 4. Evaluasi DHI Mata kuliah ini dibagi menjadi dua bagian sebagai berikut Blending terapi melalui konsep, termasuk sesi dan kursus online tambahan. Pada bagian pertama, peserta mengeksplorasi dan mendiskusikan topik pembelajaran. Materi pembelajaran tambahan seperti klip video dan audio, soal pilihan ganda dan latihan tersedia online. 956- 968, 10.1056/NEJMra1806949 Tanggal : 08/06/2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 1041 dari 2189

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini merupakan lokakarya robotika lunak interdisipliner yang mencakup konten yang disajikan sebelum setiap kelas sebagai dasar diskusi kritis aktif setelah setiap kelas.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Mata kuliah ini merupakan seminar interdisipliner dengan topik soft robotics, menampilkan ceramah hasil penelitian terkini oleh sejumlah pembicara ternama internasional dari bidang sains dan industri, dengan penekanan pada konten perkuliahan ilmiah berbasis teknologi terkini.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini merupakan workshop soft robotika interdisipliner dimana sejumlah pembicara ternama internasional dari akademisi dan industri akan mempresentasikan hasil penelitian terbaru mereka, dengan fokus pada teknologi mutakhir terkini di bidang soft robotics. Peserta sasaran sudah familiar dengan teknologi jaringan terkini dan tercanggih. Persyaratan/Peserta harus memiliki pengetahuan mendalam tentang ilmu material dan/atau teknik. Catatan 363-1065-00L Pemikiran Desain: Solusi W Otentik yang Berpusat pada Manusia 5 SKS 5G A. Cabello Llamas, S. Brusoni, L. Cabello Informasi dan aplikasi Tantangan Dunia: http://sparklabs.ch/

Bagaimana Mata kuliah ini merupakan pengenalan geometri aljabar dalam berbagai program aljabar dan aljabar. Tujuan: Mempelajari geometri aljabar.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini memperkenalkan teori kategori terapan dan teknik terkait dan cocok bagi mereka yang memiliki latar belakang terapan. Kami fokus pada manfaat penerapan teori kategori untuk berpikir secara eksplisit tentang apa itu ion dan terbuat dari apa . Kursus ini mengambil pendekatan komputasi dan menggunakan bahasa Python untuk beberapa latihan. Tujuannya adalah untuk berpikir jernih di banyak bidang teknik dan ilmu terapan

Bagaimana cara kerja kursus ini? Ini adalah pengantar fisika klasik, dengan penekanan khusus pada penerapannya dalam kedokteran. Tujuan Memahami konsep dasar fisika klasik dan penerapannya dalam menyelesaikan masalah sederhana dengan menggunakan pengetahuan matematika yang diperlukan, termasuk beberapa penerapannya dalam bidang kedokteran. Ketahui jumlah dan ukuran yang relevan. Konten elektromagnetik; termodinamika; optik.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Ini adalah pengantar teori model, salah satu cabang logika matematika. Ini kira-kira mengikuti empat bab pertama dari buku “Lessons in Model Theory” oleh Katrin Tent dan Martin Ziegler. Tujuan Tujuan utama mata kuliah ini adalah untuk mengajarkan konsep dasar dan teknik teori model. Kita melihat ini dalam matematika aljabar. Teori model konten adalah cabang logika. Catatan: Penggunaan fungsi dan hubungan seperti formalin, kombinasi angka, dan fungsi logika. Dalam hal ini pernyataan-pernyataan tersebut disebut teori. Properti apa yang dimiliki struktur dalam grup, bidang, bagan, dll.? Apa yang memuaskan pernyataan ini? Dalam struktur ini, kita membahas model teoritis. Apa perbedaan antara properti dan teori? Teorema titik nol Hilbert adalah contohnya. Pada dasarnya menanyakan pertanyaan aljabar: apakah Anda ingin menggabungkan sistem polinomial dengan beberapa nilai nol? Model ini dapat dikombinasikan dengan pendekatan teori model: teorema nol muncul dari fakta bahwa teori aljabar medan tertutup melibatkan eliminasi pembilang. Argumen Hilbert disebutkan dalam Kuliah tentang Perlunya Penjelasan. Isi mata kuliah meliputi: – Pemahaman dasar bahasa, rumus, model, teori, dll. – Metode pembuktian dasar seperti induksi rumus kompleks, paradigma, substitusi, dll. – Teorema kekompakan – Teorema Löwenheim-Skolem – Jenis dan kelayakannya, ruang tipe kompak – Penghapusan bilangan, faktor dan penerapan, misalnya teorema posisi nol B. Hilbert – Klasifikasi teori, landasan yang dapat dihitung, segala sesuatu di musim gugur – contoh, semua aljabar

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini memperkenalkan berbagai teknik dan alat pemrograman untuk mengembangkan simulasi ilmiah di C++. Ini memberikan landasan praktis dan teoritis untuk struktur data, pengujian, evaluasi kinerja, dan paralelisasi komputasi kinerja tinggi di HPC. Kursus ini menjembatani kesenjangan antara kursus pengantar dan kursus pemrograman lanjutan. Tujuan Mata kuliah ini memberikan gambaran umum tentang teknik pemrograman yang berkaitan dengan komputasi yang efisien dan berkinerja tinggi. Ini dibangun berdasarkan pengalaman pemrograman pengantar di MATLAB/Python/Java dan memperkenalkan siswa pada alat yang lebih canggih, termasuk C++, perpustakaan eksternal, dan superkomputer. Tujuan dari kursus ini adalah untuk memperkenalkan praktik terbaik untuk mengembangkan kode Anda sendiri atau menggunakan/memodifikasi program sumber terbuka yang ada untuk proyek penelitian atau teknik Anda. Kursus ini ditujukan untuk mahasiswa teknik dan dirancang untuk memberikan pengenalan praktis simulasi komputer berbasis kinerja. Tanggal: 6 Agustus 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 231 dari 2189 Daftar Isi 1. Kontrol versi kode dan siklus hidup DevOps 2. Pengenalan C++ 3. Pemrograman terstruktur 4. Pemrograman berorientasi objek 5. Pengujian kode 6. Struktural desain kinerja, data, kode, evaluasi, penggunaan perpustakaan eksternal 7. Paralelisasi kode 8. Menjalankan simulasi pada superkomputer

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini memperkenalkan berbagai teknik dan alat pemrograman untuk mengembangkan simulasi ilmiah di C++. Ini memberikan landasan praktis dan teoritis untuk struktur data, pengujian, evaluasi kinerja, dan paralelisasi komputasi kinerja tinggi di HPC. Kursus ini menjembatani kesenjangan antara kursus pengantar dan kursus pemrograman lanjutan. Tujuan Mata kuliah ini memberikan gambaran umum tentang teknik pemrograman yang berkaitan dengan komputasi yang efisien dan berkinerja tinggi. Ini dibangun berdasarkan pengalaman pemrograman pengantar di MATLAB/Python/Java dan memperkenalkan siswa pada alat yang lebih canggih, termasuk C++, perpustakaan eksternal, dan superkomputer. Tujuan dari kursus ini adalah untuk memperkenalkan praktik terbaik untuk mengembangkan kode Anda sendiri atau menggunakan/memodifikasi program sumber terbuka yang ada untuk proyek penelitian atau teknik Anda. Kursus ini ditujukan untuk mahasiswa teknik dan dirancang untuk memberikan pengenalan praktis simulasi komputer berbasis kinerja. Daftar Isi 1. Pembuatan Versi Kode dan Siklus Hidup DevOps 2. Pengantar C++ 3. Pemrograman Terstruktur 4. Pemrograman Berorientasi Objek 5. Pengujian Kode 6. Kinerja Kode dalam Desain, Struktur Data, Evaluasi, dan Penggunaan Perpustakaan Eksternal 7. Paralelisasi Kode 8 . Simulasi pada superkomputer

Bagaimana cara kerja kursus ini? Ini adalah kursus pengantar bagi para peneliti dan mahasiswa pascasarjana dari berbagai latar belakang profesional. Tujuannya adalah untuk memberikan gambaran umum tentang konsep umum dan kosakata penelitian yang relevan dengan semua pekerjaan di Laboratorium Kota Masa Depan Global dan untuk memberikan kesempatan bagi para peneliti dan mahasiswa pascasarjana untuk berkolaborasi lintas disiplin ilmu dan kelompok proyek. Tujuan Tujuan dari kursus ini ada dua: • Memberikan kesempatan kepada para peneliti dan mahasiswa pascasarjana untuk memahami urbanisasi dari perspektif global secara sistematis dan komprehensif dengan menyajikan hasil penelitian dari berbagai disiplin ilmu di Global Future Cities Laboratory. • Pengetahuan yang diberikan memungkinkan para peneliti dan mahasiswa pascasarjana untuk berpikir, berkomunikasi dan berkolaborasi lintas disiplin ilmu dan pada akhirnya mengembangkan ide-ide dan kerangka kerja yang kreatif dan terinformasi untuk penelitian mereka sendiri. Tanggal: 06 Agustus 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 582 tahun 2189 Daftar Isi Mata kuliah ini dibagi menjadi dua bagian. Ini termasuk sepuluh kuliah bertema untuk mahasiswa dari FCL Global, D-Arch dan D-Baug. 064-0022-22L FCL: Seminar Keterampilan Penelitian Seri W 2 cr 2K S. Cairns Tidak ditawarkan semester ini. Kursus ini tidak akan ditawarkan di FS22.

Bagaimana Kursus ini mencakup kimia sereal: komponen kimia utama yang relevan dengan sifat fisikokimia, teknis dan nutrisi produk sereal. Tujuan Tujuan utama mata kuliah ini adalah: Dekstran, pati resisten, dll., asam fenolik, fitosterol, tokol, asam folat, alkilresorsinol, alkaloid oat, pengunjung serat umum, mempengaruhi penggunaannya dalam makanan. Analisis konten, faktor konten apa yang dibuat dan bagaimana penggunaannya.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Mata kuliah ini terdiri dari seminar penginderaan jauh yang memberikan ceramah ilmiah tentang berbagai topik terkait penginderaan jauh, dan seminar yang membahas berbagai topik penelitian dalam proyek kelompok. Tujuan dari simposium ini adalah untuk memperluas pemahaman tentang topik penginderaan jauh dan memperkuat hubungan dan kerja sama internasional. Selain itu, forum ini menyediakan forum untuk berpartisipasi dalam diskusi ilmiah tentang topik-topik yang berkaitan dengan penginderaan jauh. Lokakarya ini merupakan platform untuk berpartisipasi dalam proyek kelompok, menekankan perlunya kerja tim dan kolaborasi di sebagian besar lingkungan kerja. Siswa mampu menerapkan semua keterampilan yang dipelajari sebelumnya untuk mengembangkan konsep, menganalisis kumpulan data, dan mendiskusikan hasil. Selain itu, mereka meningkatkan keterampilan menulis dan presentasi akademis mereka. Isi dari Workshop Penginderaan Jauh berfokus pada berbagai topik terkait penginderaan jauh. Mahasiswa PhD dan dosen pembimbing memberikan kuliah ilmiah yang dilanjutkan dengan diskusi. Lokakarya ini ditujukan bagi mahasiswa, staf dan pengunjung yang tertarik pada penginderaan jauh dan topik terkait. Siswa yang terdaftar diwajibkan untuk menghadiri semua kegiatan. Lokakarya Penginderaan Jauh berfokus pada analisis data penginderaan jauh dalam proyek kelompok. Setiap kelompok meninjau kumpulan data yang telah disiapkan dan mengembangkan serta mengusulkan konsep analitis. Selain itu, konsep “learning by doing” akan dilanjutkan melalui pelatihan praktek dan ekskursi. Tanggal: 6 Agustus 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 910 of 2189 Prasyarat/Mata kuliah ini memerlukan latar belakang ilmu kebumian, oleh karena itu diutamakan mahasiswa magister D-ERDW. Kursus dapat diterima jika menarik perhatian mahasiswa sarjana, pascasarjana dan doktoral dari departemen lain di ETH dan/atau dari universitas lain, tetapi jumlah maksimum peserta per tahun tidak boleh melebihi 15 N° ECTS nomor kursus di Geofisika Bumi Datar. . Nomor Jurusan 651- 4106 -03L Bidang Pemeliharaan dan Geofisika: PersiapanO 7 SKS 3V+11P C. Schmelzbach, P. Nagy dan Bidang A. Wieser

Bagaimana cara kerja kursus ini? Hal ini melibatkan pengembangan metode komputasi untuk pemodelan, simulasi dan analisis stokastisitas dalam sel hidup. Kursus ini menggunakan alat-alat ini untuk mengeksplorasi kekayaan fenomena stokastik, bagaimana fenomena tersebut muncul dari interaksi dinamika dan kebisingan, serta signifikansi biologisnya. Tujuan: Memahami asal usul dan efek kebisingan acak pada sel hidup dan mempelajari alat komputasi untuk memodelkan, mensimulasikan, menganalisis, dan mengidentifikasi jaringan reaksi biokimia stokastik. Tanggal: 6 Agustus 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 1844 of 2189 Daftar Isi Lingkungan seluler penuh dengan kebisingan. Sumber utama kebisingan ini adalah keacakan yang menjadi ciri pergerakan komponen seluler pada tingkat molekuler. Kebisingan seluler tidak hanya menyebabkan fluktuasi acak pada sel individual dari waktu ke waktu tetapi juga merupakan sumber utama variasi fenotipik dalam populasi sel klonal. MSc dalam Biologi Sistem, Biologi Komputasi dan Bioinformatika. Disarankan agar Anda juga mendaftar untuk “Biologi Sistem Komputasi: Pendekatan deterministik”. 701-0412-00L Sistem Iklim W 3 SKS 2G SI Seneviratne, L. Gudmundsson

Bagaimana cara kerja kursus ini? Hal ini melibatkan pengembangan metode komputasi untuk pemodelan, simulasi dan analisis stokastisitas dalam sel hidup. Kursus ini menggunakan alat-alat ini untuk mengeksplorasi kekayaan fenomena stokastik, bagaimana fenomena tersebut muncul dari interaksi dinamika dan kebisingan, serta signifikansi biologisnya. Tujuan: Memahami asal usul dan efek kebisingan acak pada sel hidup dan mempelajari alat komputasi untuk memodelkan, mensimulasikan, menganalisis, dan mengidentifikasi jaringan reaksi biokimia stokastik. Lingkungan tempat konten berpindah penuh dengan kebisingan. Sumber utama kebisingan ini adalah keacakan yang menjadi ciri pergerakan komponen seluler pada tingkat molekuler. Kebisingan seluler tidak hanya menyebabkan fluktuasi acak pada sel individual dari waktu ke waktu tetapi juga merupakan sumber utama variasi fenotipik dalam populasi sel klonal. MSc dalam Biologi Sistem, Biologi Komputasi dan Bioinformatika. Disarankan agar Anda juga mendaftar untuk “Biologi Sistem Komputasi: Pendekatan deterministik”. 551-1616-00L Metode mempelajari makromolekul biologis oleh W 1 Credit 2S AD Gossert NMR

Bagaimana cara kerja kursus ini? Hal ini melibatkan pengembangan metode komputasi untuk pemodelan, simulasi dan analisis stokastisitas dalam sel hidup. Kursus ini menggunakan alat-alat ini untuk mengeksplorasi kekayaan fenomena stokastik, bagaimana fenomena tersebut muncul dari interaksi dinamika dan kebisingan, serta signifikansi biologisnya. Tanggal: 6 Agustus 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 1809 dari 2189 Tujuan Memahami asal usul dan efek kebisingan stokastik pada sel hidup, dan mempelajari metode untuk memodelkan, mensimulasikan, menganalisis, dan mengidentifikasi jaringan reaksi biokimia stokastik. Metode Komputasi Lingkungan di mana konten bergerak penuh dengan kebisingan. Sumber utama kebisingan ini adalah keacakan yang menjadi ciri pergerakan komponen seluler pada tingkat molekuler. Kebisingan seluler tidak hanya menyebabkan fluktuasi acak pada sel individual dari waktu ke waktu tetapi juga merupakan sumber utama variasi fenotipik dalam populasi sel klonal. MSc dalam Biologi Sistem, Biologi Komputasi dan Bioinformatika. Disarankan agar Anda juga mendaftar untuk “Biologi Sistem Komputasi: Pendekatan deterministik”. 701-0412-00L Sistem Iklim W 3 SKS 2G SI Seneviratne, L. Gudmundsson

Bagaimana Kursus ini ditujukan bagi mahasiswa sarjana dan magister berbagai disiplin ilmu yang ingin meningkatkan kemampuan bahasa Inggris dari C1 ke C2 dan memperluas kemampuan bahasanya ke tingkat lanjutan. Ini mencakup serangkaian fitur bahasa Inggris akademis untuk meningkatkan kursus dan memenuhi persyaratan masuk standar universitas dan perguruan tinggi terkemuka di seluruh dunia. Kelompok sasarannya adalah peserta yang telah mencapai tingkat C1 lanjutan menurut Kerangka Acuan Umum Eropa untuk Bahasa (CEFR). Kursus ini juga terbuka untuk peserta di level C1. Tujuan dari kursus ini adalah untuk melatih dan mengembangkan lebih lanjut keterampilan berbahasa pada tingkat master. Penekanannya ditempatkan pada kosa kata akademis formal dan informal, keterampilan mendengarkan dan komunikasi lisan, serta meningkatkan kefasihan, akurasi, dan kompleksitas lisan. Siswa mencoba untuk menulis esai deskriptif dan argumentatif yang terstruktur dengan baik untuk memenuhi persyaratan bahasa untuk belajar di universitas berbahasa Inggris atau untuk gelar master di universitas berbahasa Inggris. 851-0886-00L sambungan langsung Selandia Baru

Bagaimana kursus ini cocok untuk siswa dengan pengetahuan dasar bahasa Portugis di tingkat A1? Kursus ini mencakup topik sehari-hari. Peserta mempraktikkan metode komunikasi sederhana dalam kehidupan sehari-hari. Ajarkan kosa kata dan struktur bahasa. Tema antarbudaya dan sosiokultural yang relevan dengan Brasil juga dipertimbangkan. Peserta sasaran dapat berbicara dan menulis tentang diri mereka sendiri dan topik sehari-hari dalam kalimat sederhana. Mereka dapat melakukan percakapan sederhana sehari-hari, memahami dan menulis pesan sederhana, menggambarkan peristiwa dalam urutan kronologis dan mengungkapkan keinginan, asumsi dan saran. 851-0849-02L Portugis Brasil B1 W 2 SKS 2G Profesor di ETH Zurich tidak terdaftar untuk kursus ini. Pesan kursus langsung di ETH Zurich dan Pusat Bahasa ETH. Biaya kursus: https://www.sprachzentrum.uzh.ch/de/Sprachkurs/Kur sgebuehren1.html Tanggal pendaftaran: https://www.sprachzentrum.uzh.ch/de/Sprachkurs.html

Bagaimana kursus ini cocok untuk siswa dengan tingkat bahasa Portugis A2? Kursus ini mencakup topik sehari-hari. Peserta mempraktikkan bentuk-bentuk komunikasi yang terjadi dalam kehidupan sehari-hari. Ajarkan kosa kata dan struktur bahasa. Tema antarbudaya dan sosiokultural yang relevan dengan Brasil juga dipertimbangkan. Peserta sasaran mampu menangani situasi sehari-hari; mereka dapat menggambarkan pengalaman, pendapat, keinginan, dan rencana mereka dalam kalimat yang sederhana dan koheren. 851-0826-05L Bahasa Italia B2: Bahasa Italia Akademik W 2 SKS 1G Tidak ditawarkan oleh profesor universitas semester ini. Tidak diperlukan registrasi untuk kursus ini di ETH Zurich. Pesan kursus langsung di ETH Zurich dan Pusat Bahasa ETH. Biaya kursus: https://www.sprachzentrum.uzh.ch/de/Sprachkurs/Kur sgebuehren1.html Tanggal pendaftaran: https://www.sprachzentrum.uzh.ch/de/Sprachkurs.html

Kursus macam apa ini untuk peserta yang tidak bisa berbahasa Portugis? Selama kursus, siswa mempelajari kosakata dasar, frasa umum, dan tata bahasa dasar. Fokusnya adalah pada ciri-ciri fonetik bahasa Portugis. Masalah antar budaya dan budaya yang terkait dengan Brasil juga dipertimbangkan. Peserta sasaran mampu memahami dan membuat pertanyaan, pesan, dan permintaan sederhana. 851-0849-01L Portugis Brasil A2 W 2 SKS 2G Dosen di ETH Zurich tidak terdaftar untuk kursus ini. Pesan kursus langsung di ETH Zurich dan Pusat Bahasa ETH. Biaya kursus: https://www.sprachzentrum.uzh.ch/de/Sprachkurs/Kur sgebuehren1.html Tanggal pendaftaran: https://www.sprachzentrum.uzh.ch/de/Sprachkurs.html

Bagaimana Mata kuliah ini berfokus pada reaksi transformasi lingkungan dari polutan kimia organik. Proses-proses penting yang melibatkan kontaminan organik dijelaskan, dan faktor-faktor yang menentukan jalur reaksi dan laju konversi juga dibahas. Perhatian khusus diberikan pada transformasi redoks, reaksi fotokimia dan proses enzimatik. Tujuan: Siswa – Mendapatkan pemahaman lebih dalam tentang golongan penting senyawa organik yang relevan dengan lingkungan. – Menjadi akrab dengan alat untuk mempelajari mekanisme reaksi. – Pelajari dasar-dasar fotokimia lingkungan. – Studi rinci tentang reaksi redoks polutan dan spesies yang penting secara biogeokimia. – Komposisi. Dapatkan pengetahuan penting tentang transformasi enzimatik. Investigasi – Belajar mengevaluasi secara kritis isi data yang dipublikasikan – Metode dan alat untuk mempelajari mekanisme dan kinetika reaksi – Fotokimia lingkungan, termasuk fotolisis langsung dan tidak langsung – Sifat redoks dari fase lingkungan utama dan reaksi redoks dengan polutan organik – Enzim – ramah lingkungan pemrosesan enzim untuk berpartisipasi dalam reaksi katalitik

Bagaimana Kursus ini dirancang untuk memperkenalkan metode lapangan dan penerapannya dalam studi lingkungan pegunungan. Selain memperkenalkan metode dan alat penelitian lapangan tertentu, kemajuan dan praktik proyek penelitian lapangan di daerah pegunungan tinggi juga diperkenalkan. Tujuannya adalah untuk memperkenalkan pengembangan dan praktik proyek penelitian lapangan di daerah pegunungan tinggi, dan untuk mengenal metode dan peralatan lapangan tertentu seperti radar pendeteksi es, pencatatan suhu es, pengukuran dan pemodelan lelehan, pemetaan geomorfologi, dan strategi pengambilan sampel. Harap dicatat bahwa kursus dalam modul penginderaan jauh ini disampaikan oleh UZH dan Anda harus terdaftar di UZH. Penginderaan Jauh: Mata Kuliah Wajib Modul ini merupakan mata kuliah wajib pada semester musim gugur. Penginderaan Jauh: Mata Pelajaran Pilihan Nomor Mata Kuliah Nama ECTS Jenis Jumlah Dosen 651-2332-00L Penginderaan Jauh dan Seminar Pakar W 6 SKS 1S+2K Profesor ETH Zurich University of Zurich Tidak diperlukan pendaftaran untuk kursus ini. Sebagai mahasiswa tahun pertama, Anda dapat memesan modul yang relevan langsung dari Universitas Zurich. Kode modul UZH: GEO441 Harap perhatikan batas waktu pendaftaran UZH: https://www.uzh.ch/cmsssl/studies/application/deadline s.html

Bagaimana Mata kuliah ini berfokus pada pembentukan dan perambatan medan elektromagnetik. Berdasarkan persamaan Maxwell, kita akan menurunkan persamaan gelombang dan penyelesaiannya. Secara khusus, kita akan membahas medan dan gelombang di ruang bebas, refraksi dan refleksi pada antarmuka bidang, radiasi dipol, dan pencitraan spektral sudut. Pemahaman objektif tentang medan elektromagnetik 227-0056-00L Perangkat semikonduktor O 4 kredit 2V+2U C. Bolognesi

Bagaimana Kursus ini berfokus pada pembangkitan dan perambatan medan elektromagnetik. Berdasarkan persamaan Maxwell, kita akan menurunkan persamaan gelombang dan penyelesaiannya. Secara khusus, kita akan membahas medan dan gelombang di ruang bebas, refraksi dan refleksi pada antarmuka bidang, radiasi dipol, dan pencitraan spektral sudut. Pemahaman Objektif Medan Elektromagnetik Aljabar 227-0418-00L dan Kode Koreksi Kesalahan W 6 sks 4G H.-A.Lelig

Bagaimana kursus ini cocok dengan siswa D-ARCH yang berpartisipasi dalam Studio Desain untuk Ruang Pembelajaran Informal? Siswa mengembangkan proyek mereka di studio untuk lebih memahami perilaku pengguna di dalam ruangan. Didukung oleh landasan teoritis dalam persepsi spasial, siswa mengamati, menganalisis, dan mendokumentasikan bagaimana orang lain menggunakan studi kasus mereka. Tujuan Tujuan dari lokakarya ini adalah untuk memberikan informasi kepada siswa tentang apa yang dimaksud dengan ruang belajar yang baik. Siswa membuat saran untuk intervensi studio desain. Dengan mengamati dan memperhatikan bagaimana siswa lain berinteraksi dengan intervensi, siswa dapat menjawab pertanyaan tentang ruang belajar yang baik untuk siswa ETH. Apa yang menjadikan ruang belajar bagus? Apa perbedaannya bagi siswa dalam disiplin ilmu yang berbeda? Workshop interdisipliner ini membahas tentang perancangan ruang pembelajaran melalui pendekatan gabungan dari arsitektur dan psikologi. Ajarkan siswa metode observasi perilaku formal sehingga mereka dapat mengamati dan menganalisis bagaimana orang lain menerapkan intervensi terhadap siswa, guru, dan pengunjung dari waktu ke waktu. Dengan mengumpulkan data perilaku tentang bagaimana intervensi digunakan, siswa dapat mengevaluasi dampak desain mereka terhadap pengguna lain. Lokakarya ini mendorong siswa untuk berpikir kritis tentang elemen-elemen yang diperlukan untuk merancang ruang belajar masa depan. Persyaratan/kursus ini hanya diperuntukkan bagi mahasiswa D-ARCH di Studio Perancangan Ruang Belajar Informal. Informasi Hukum Nomor Judul Jenis ECTS Jumlah Dosen 851-0708-00L Pengantar Hukum W 2 SKS 2V A. Stremitzer Pengantar Hukum sebagai Mata Kuliah Pilihan GESS : Mahasiswa yang telah atau akan mengikuti mata kuliah ini 851-0703 Pengantar Hukum Konstruksi – 01L, Pengantar Hukum Teknik Sipil 851-0703-03L atau Pengantar Hukum 851-0703-00 Tidak dapat mendaftar untuk unit kursus ini. Cocok untuk siswa D-HEST, D-MAVT, D-MATL dan D-USYS.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Untuk mengembangkan jurusan berbasis mekanisme, penting bagi siswa untuk memahami hubungan antara teknologi pemrosesan, struktur mikro, dan properti. Pengetahuan dasar, aplikasi dan pengembangan industri yang ditargetkan; mekanisme konstruksi yang berhubungan dengan proses; fungsi properti yang berhubungan dengan struktur; berbagai bentuk makanan seperti emulsi, suspensi, busa, bubuk, padatan, dll. 751-5500-00L Simulasi dan Sensor dalam Rantai Pasokan Pertanian dan PanganW 3 SKS 2G T. Defraeye, D. Onwude

Bagaimana cara kerja kursus ini? Untuk mengembangkan jurusan berbasis mekanisme, penting bagi siswa untuk memahami hubungan antara teknologi pemrosesan, struktur mikro, dan properti. Pengetahuan dasar, aplikasi dan pengembangan industri yang ditargetkan; mekanisme konstruksi yang berhubungan dengan proses; fungsi properti yang berhubungan dengan struktur; berbagai bentuk makanan seperti emulsi, suspensi, busa, bubuk, padatan, dll. Toksikologi Makanan No. Judul Tipe ECTS Scope Master 752-1300-01L Toksikologi Makanan W+ 3 SKS 1G SJ Sturla, G. Aichinger

Penerapan: Kursus ini dirancang untuk menunjukkan bagaimana mediasi dapat digunakan untuk mengoptimalkan pengambilan keputusan lingkungan dan mengelola konflik dengan lebih baik. Studi kasus berfokus pada turbin angin listrik, pembangunan lokasi pembuangan sampah, perencanaan kota berkelanjutan di bekas kawasan industri, atau pengembangan rencana pengelolaan burung atau hutan. Tujuan – Memahami tanggapan hukum dan sosial terhadap konflik lingkungan – Mengenali teknik partisipatif yang paling penting dan dampaknya – Mengembangkan konsep untuk implementasi dan evaluasi proses mediasi – Memperkirakan potensi dan keterbatasan perencanaan lingkungan kolaboratif ketika menilai kinerja dalam konteks lingkungan tertentu. Analisis Metode Proyek Penilaian keterampilan pengambilan keputusan Penilaian media dan teknologi digital Penilaian keterampilan pemecahan masalah Penilaian keterampilan sosial Penilaian kolaborasi dan kerja tim Penilaian presentasi diri dan pengaruh sosial Penilaian negosiasi Penilaian keterampilan pribadi Penilaian pemikiran kreatif Penilaian pemikiran kritis yang percaya diri dan asertif – Refleksi 052 – 0704- 00L Sosiologi II W 2 sks 2V C. Schmid, I. Apostol, N. Bathla, JE Duyne Barenstein, A. Hertzog-Fraser

Penerapan: Kursus ini dirancang untuk menunjukkan bagaimana mediasi dapat digunakan untuk mengoptimalkan pengambilan keputusan lingkungan dan mengelola konflik dengan lebih baik. Studi kasus berfokus pada turbin angin listrik, pembangunan lokasi pembuangan sampah, perencanaan kota berkelanjutan di bekas kawasan industri, atau pengembangan rencana pengelolaan burung atau hutan. Tujuan – Memahami tanggapan hukum dan sosial terhadap konflik lingkungan – Mengenali teknik partisipatif yang paling penting dan dampaknya – Mengembangkan konsep untuk implementasi dan evaluasi proses mediasi – Memperkirakan potensi dan keterbatasan perencanaan lingkungan kolaboratif Evaluasi profesional Kompetensi konkrit Konsep dan pendekatan teoritis – Analisis Keterampilan Konkrit, penilaian keterampilan, penilaian pengambilan keputusan, penilaian media dan teknologi digital, penilaian pemecahan masalah, penilaian keterampilan sosial, penilaian kolaborasi dan kerja tim, penilaian ekspresi diri dan pengaruh sosial, negosiasi, penilaian keterampilan pribadi, penilaian berpikir kreatif, berpikir kritis Penilaian, kesadaran diri dan pengetahuan diri, penilaian reflektif 701 -0712 -00L Penggunaan dan persepsi sosial NaturW 2 2V Kredit T. Haller Merten Di luar Eropa

Tujuan dari kursus ini adalah untuk memberikan siswa pemahaman komprehensif tentang masalah desain dan implementasi sistem operasi modern, dengan penekanan khusus pada tantangan yang terkait dengan kemampuan perangkat keras modern. Kami akan membahas masalah desain penting ketika mengimplementasikan sistem operasi, seperti: B. Manajemen memori, penjadwalan, perlindungan, komunikasi antarproses, driver perangkat, dan sistem file. Tujuan Tujuan dari kursus ini terutama untuk memungkinkan siswa untuk: 1. Mendapatkan perspektif yang lebih luas tentang desain sistem operasi, bukan hanya pengetahuan Unix atau Windows, berdasarkan siklus materi standar untuk mata kuliah sistem operasi sarjana. 2. Mendapatkan pengalaman praktis dalam pemecahan masalah, dengan fokus pada konkurensi dan manajemen sumber daya, menulis laporan kerja tentang masalah yang dihadapi oleh perancang dan pelaksana sistem operasi, dan melakukan serangkaian uji kasus pada kode akhir. 263-3855-00L Arsitektur Komputasi AwanW 9 sks 3V+2U+3A G. Alonso, A. Klimovic

Tujuan dari kursus ini adalah untuk memberikan siswa pemahaman komprehensif tentang masalah desain dan implementasi sistem operasi modern, dengan penekanan khusus pada tantangan yang terkait dengan kemampuan perangkat keras modern. Kami akan membahas masalah desain penting ketika mengimplementasikan sistem operasi, seperti: B. Manajemen memori, penjadwalan, perlindungan, komunikasi antarproses, driver perangkat, dan sistem file. Tujuan Tujuan dari kursus ini terutama untuk memungkinkan siswa untuk: 1. Mendapatkan perspektif yang lebih luas tentang desain sistem operasi, bukan hanya pengetahuan Unix atau Windows, berdasarkan siklus materi standar untuk mata kuliah sistem operasi sarjana. 2. Mendapatkan pengalaman praktis dalam pemecahan masalah, dengan fokus pada konkurensi dan manajemen sumber daya, menulis laporan kerja tentang masalah yang dihadapi oleh perancang dan pelaksana sistem operasi, dan melakukan serangkaian uji kasus pada kode akhir. Mata Pelajaran Minor Teori Ilmu Komputer Nomor Soal ECTS Jumlah Dosen 252-0408-00L Protokol Enkripsi W 6 SKS 2V+2U+1A M. Hirt

Tujuan dari kursus ini adalah untuk memberikan siswa pemahaman komprehensif tentang masalah desain dan implementasi sistem operasi modern, dengan penekanan khusus pada tantangan yang terkait dengan kemampuan perangkat keras modern. Kami akan membahas masalah desain penting ketika mengimplementasikan sistem operasi, seperti: B. Manajemen memori, penjadwalan, perlindungan, komunikasi antarproses, driver perangkat, dan sistem file. Tanggal: 6 Agustus 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 1153 dari 2189 Tujuan Tujuan dari mata kuliah ini adalah untuk terlebih dahulu membekali mahasiswa dengan pengetahuan sebagai berikut: 1. Membangun pengetahuan tentang Unix atau Windows dan memahami desain sistem operasi. Perspektif yang lebih luas. Materi yang termasuk dalam kursus Sistem Operasi Dasar standar 2. Laporan kerja tertulis tentang pengalaman praktis yang secara langsung membahas konkurensi, manajemen sumber daya, dan masalah yang dihadapi oleh perancang dan pelaksana pengembangan sistem operasi dan serangkaian implementasi dalam kode akhir. Uji kasus penggunaan proyek. 263-4660-00L Kriptografi Terapan W 8 SKS 3V+2U+2P K. Paterson Partisipasi dibatasi hingga 150 orang.

Bagaimana Kursus ini dirancang untuk memungkinkan Anda mempelajari beberapa ide dan teknik utama dalam analisis geometri, dengan penekanan khusus pada teori permukaan minimum. Hal ini terutama ditujukan untuk siswa master tingkat lanjut atau junior. Tujuan Tujuan dari mata kuliah ini adalah untuk memberikan pengenalan awal tentang permukaan minimal dan manifold Riemannian di ruang Euclidean, dan untuk memperoleh pemahaman tentang beberapa alat analisis untuk memecahkan masalah geometri alam. Siswa diinstruksikan untuk membaca berbagai jenis referensi dalam monografi standar, survei, dan artikel penelitian, dan siswa didorong untuk membuat perbandingan dan secara kritis menulis beberapa esai penjelasan tentang topik yang dipilih. [Wh16] B. White, Pengantar teori permukaan minimal. Analisis Geometris, 387-438, IAS/Matematika Park City. Seri, American Mathematical Society ke-22, Providence, RI, 2016. [CM11] T. Colding, W. Minicozzi, Cakupan minimum. Matematika Tingkat Lanjut, Persatuan Matematika Amerika ke-121, Providence, RI, 2011. Halaman xii+313. [Oss86] R. Osserman, Studi permukaan minimal. edisi kedua. Publikasi Dover, Inc., New York, 1986. vi+207 Halaman 4 2S W. Werner, J. Bertoin, V. Tassion Jumlah peserta terbatas. Pendaftaran seminar hanya berlaku setelah dikonfirmasi oleh pihak penyelenggara melalui email. 401-3620-22L Seminar Mahasiswa Statistika: Kausalitas W 4 SKS 2S PL Bühlmann, M. Champion Jumlah peserta : 72. Berdasarkan data nyata. Mata kuliah Prasyarat/Dasar-Dasar Probabilitas dan Statistika. Catatan 401-3940-22L Seminar Mahasiswa Matematika dan Data: Matrik W 4 SKS 2S A. Bandeira, A. Varians Maillard Jumlah peserta: 12.

Kursus apa yang tidak ditawarkan di FS22? 052-0570-22L Seri Kuliah Desain dan Arsitektur: Arsitektur W 2 sks 1V P. Pemanasan Bagian 2

Kursus apa yang tidak ditawarkan di FS22? 052-0832-22L Michelangelo dan MannerismeW 2 SKS 2S B. Hub

Kursus apa yang tidak ditawarkan di FS22? 063-0562-22L Disiplin Desain Terpadu FS22 dan W 3 sks 2A Instruktur Arsitektur IEA Pendaftaran kursus ini harus disetujui oleh instruktur dan memerlukan registrasi pada kursus Desain V-IX.

Kursus apa yang tidak ditawarkan di FS22? Petunjuk Khusus Wajib Semester 5/Program Sarjana 052-0818-22L Seminar Teori Arsitektur: Bentang Data dalam W 2 SKS 2S N. Bredella, L. Stalder Architecture

Kursus ini ditawarkan oleh Laboratorium Desain dan Teknologi Zurich, sebuah platform di mana mahasiswa dari Departemen Desain Industri di ZHdK dan Fakultas Teknik Mesin di ETH dapat belajar, bertemu dan mengerjakan proyek bersama. Dalam tim interdisipliner, siswa mengembangkan produk menggunakan metode dari berbagai disiplin ilmu pada tahap awal pengembangan produk. Tujuan Mata kuliah interdisipliner ini mempunyai tujuan pembelajaran sebagai berikut: – Mempelajari dan menerapkan metode teknik mesin dan desain industri pada tahap awal pengembangan produk, – Menerapkan pengembangan berbasis iteratif dan prototipe pada berbagai jenis prototipe dan skenario pengujian, – Sepanjang proses seluruh proses pengembangan mulai dari definisi produk hingga prototipe akhir akan dipelajari dan mekanisme yang mendasarinya dipahami. – Rasakan kolaborasi dengan disiplin ilmu lain dan belajar merespons dan mengatasi tantangan yang muncul. – Memahami dan mengalami potensi konsekuensi dari keputusan yang dibuat selama pembangunan. Konten Di akhir kursus, setiap tim harus mengembangkan konsep produk yang inovatif dan menarik dari sudut pandang teknis dan desain. Konsep produk harus disajikan dalam bentuk prototipe fungsional. Tujuan pembelajaran dicapai melalui siklus berulang berikut: 1 Landasan teori yang relevan dari mata kuliah pengantar diajarkan melalui kuliah singkat oleh beberapa profesor dari kedua disiplin ilmu: teknik mesin dan desain industri. Fokusnya adalah pada metode, proses, dan prinsip pengembangan produk. 2 Pengembangan Tim Siswa bekerja secara mandiri pada proyek mereka sendiri dan menerapkan metode yang diajarkan. Pada saat yang sama, mereka mendapat bimbingan dan dukungan dari mentor mereka dan berhasil menyelesaikan proses pengembangan produk. 3 sesi demo di mana langkah-langkah penting didemonstrasikan dan didiskusikan sehingga tim dapat belajar satu sama lain. 4. Melakukan refleksi kepada siswa untuk memperdalam pemahamannya terhadap pengetahuan baru dan belajar dari kesalahannya. Hal ini sangat penting ketika berbagai disiplin ilmu bekerja sama dan menggunakan metode dari kedua bidang tersebut.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini merupakan bagian dari seri kuliah database yang ditawarkan kepada seluruh departemen ETH dan Teknik Ilmu Komputer. Ini memperkenalkan kemajuan terbaru dalam database: Bagaimana database dapat diskalakan untuk menyimpan dan menanyakan data berukuran petabyte yang berisi miliaran catatan? Bagaimana cara mengelola kumpulan data yang heterogen? Bagaimana kita menangani bentuk data lain, seperti pohon dan grafik? Tujuan Kursus ini melengkapi kursus Insinyur Sistem Informasi dengan mencakup periode sejarah dan praktik basis data yang berbeda – Anda bahkan dapat mengambil kedua kursus tersebut secara bersamaan. Tantangan terbesar dalam masyarakat informasi adalah mengubah data menjadi informasi, informasi menjadi pengetahuan, dan pengetahuan menjadi nilai. Hal ini menjadi semakin kompleks. Jumlah datanya banyak, dalam berbagai bentuk, dan dari berbagai sumber. Data saat ini lebih heterogen dan kurang terstruktur dibandingkan empat dekade lalu. Namun harus mampu berproses dengan cepat dan mendukung proses yang kompleks. Kombinasi kebutuhan dan teknologi yang diciptakan untuk memenuhi kebutuhan tersebut sering disebut sebagai big data. Revolusi ini telah memunculkan cara-cara baru dalam berbisnis, seperti pengembangan produk baru dan model bisnis baru, serta sains (terkadang disebut sains berbasis data atau paradigma keempat). Sayangnya, jumlah data yang dihasilkan dan tersedia (sekarang dalam kisaran zettabyte, atau 21 nol per tahun) tumbuh lebih cepat dibandingkan kemampuan kita untuk memprosesnya. Oleh karena itu, diperlukan arsitektur dan metode baru untuk mengatasi masalah ini. Penggunaannya memerlukan pemahaman mendalam tentang data besar dan kecil. Bidang database berkembang pesat. Untuk lebih mempersiapkan Anda menghadapi perkembangan dalam beberapa dekade mendatang, kuliah berfokus pada paradigma dan ide desain mendasar yang dimungkinkan oleh teknologi saat ini. Setelah mendengarkan ceramah ini, Anda akan mendapatkan gambaran umum dan pemahaman tentang ruang data besar untuk membuat keputusan yang tepat ketika memilih dan mengatur teknologi yang relevan serta menyelesaikan kasus penggunaan bisnis secara efisien dan konsisten. Tanggal: 6 Agustus 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 823 of 2189 Daftar Isi Kursus ini memberikan gambaran umum tentang teknologi database dan prinsip-prinsip utama desain database di bidang big data. Hal ini secara khusus ditujukan untuk siswa dengan latar belakang sains atau teknik, tetapi bukan ilmuwan komputer. Kami mengambil tumpukan relasional yang berdiri sendiri dari tahun 1970-an, merobohkannya, dan membangunnya kembali pada sebuah cluster besar: dimulai dengan penyimpanan terdistribusi, merinci sintaksis, model, validasi, pemrosesan, pengindeksan, dan pembuatan kueri. Berbagai aspek dibahas, dengan fokus pada penerapannya pada keseluruhan ekosistem big data. Dalam hal ini, data tidak berisiko. Namun, harap bersiap bahwa data kami mungkin tidak selalu dalam bentuk normal. – Penyimpanan fisik: sistem file terdistribusi di HDFS, penyimpanan objek di S3, penyimpanan nilai kunci – Penyimpanan logis: penyimpanan dokumen di MongoDB, penyimpanan berbasis kolom di HBase – XML, JSON, RDF, CSV, YAML, buffer protokol. Format data dan sintaksis di area, Avro das – Bentuk dan model data dalam tabel, Sistem dan model tipe pohon: Tipe atom, Tipe terstruktur dalam tabel, Pekerjaan, Sistem tipe berbasis himpunan? ,*,+,it – Ikhtisar bahasa pemrograman deklaratif fungsional untuk formulir data dalam SQL, JSONIQ – Paradigma kueri utama dalam pemilihan, proyeksi, penggabungan, pengelompokan, pengurutan, pemrosesan jendela – Dua paradigma pemrosesan paralel, MapReduce dan DAG Spark Parallel Paradigma Pemrosesan Berbasis Tahap – Manajemen Sumber Daya di YARN – Apa itu pusat data dan mengapa penting dalam rak, node…? – Arsitektur mesin internal dasar HDFS, HBase, Spark – Teknik optimasi paradigma fungsional dan deklaratif, penjadwalan kueri, penulisan ulang, pengindeksan aplikasi. Analisis mendalam dan pembelajaran mesin bukanlah fokus kursus ini.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini merupakan bagian dari seri kuliah database yang ditawarkan kepada seluruh departemen ETH dan Teknik Ilmu Komputer. Ini memperkenalkan kemajuan terbaru dalam database: Bagaimana database dapat diskalakan untuk menyimpan dan menanyakan data berukuran petabyte yang berisi miliaran catatan? Bagaimana cara mengelola kumpulan data yang heterogen? Bagaimana kita menangani bentuk data lain, seperti pohon dan grafik? Tujuan Kursus ini melengkapi kursus Insinyur Sistem Informasi dengan mencakup periode sejarah dan praktik basis data yang berbeda – Anda bahkan dapat mengambil kedua kursus tersebut secara bersamaan. Tantangan terbesar dalam masyarakat informasi adalah mengubah data menjadi informasi, informasi menjadi pengetahuan, dan pengetahuan menjadi nilai. Hal ini menjadi semakin kompleks. Jumlah datanya banyak, dalam berbagai bentuk, dan dari berbagai sumber. Data saat ini lebih heterogen dan kurang terstruktur dibandingkan empat dekade lalu. Namun harus mampu berproses dengan cepat dan mendukung proses yang kompleks. Kombinasi kebutuhan dan teknologi yang diciptakan untuk memenuhi kebutuhan tersebut sering disebut sebagai big data. Revolusi ini telah memunculkan cara-cara baru dalam berbisnis, seperti pengembangan produk baru dan model bisnis baru, serta sains (terkadang disebut sains berbasis data atau paradigma keempat). Sayangnya, jumlah data yang dihasilkan dan tersedia (sekarang dalam kisaran zettabyte, atau 21 nol per tahun) tumbuh lebih cepat dibandingkan kemampuan kita untuk memprosesnya. Oleh karena itu, diperlukan arsitektur dan metode baru untuk mengatasi masalah ini. Penggunaannya memerlukan pemahaman mendalam tentang data besar dan kecil. Bidang database berkembang pesat. Untuk lebih mempersiapkan Anda menghadapi perkembangan dalam beberapa dekade mendatang, kuliah berfokus pada paradigma dan ide desain mendasar yang dimungkinkan oleh teknologi saat ini. Setelah mendengarkan ceramah ini, Anda akan mendapatkan gambaran umum dan pemahaman tentang ruang data besar untuk membuat keputusan yang tepat ketika memilih dan mengatur teknologi yang relevan serta menyelesaikan kasus penggunaan bisnis secara efisien dan konsisten. Isi Kursus ini memberikan gambaran umum tentang teknologi basis data dan prinsip-prinsip desain basis data utama di bidang data besar. Hal ini secara khusus ditujukan untuk siswa dengan latar belakang sains atau teknik, tetapi bukan ilmuwan komputer. Kami mengambil tumpukan relasional yang berdiri sendiri dari tahun 1970-an, merobohkannya, dan membangunnya kembali pada sebuah cluster besar: dimulai dengan penyimpanan terdistribusi, merinci sintaksis, model, validasi, pemrosesan, pengindeksan, dan pembuatan kueri. Berbagai aspek dibahas, dengan fokus pada penerapannya pada keseluruhan ekosistem big data. Tidak ada data yang akan dibagikan selama kursus ini. Namun, harap bersiap bahwa data kami mungkin tidak selalu dalam bentuk normal. – Penyimpanan fisik: sistem file terdistribusi di HDFS, penyimpanan objek di S3, penyimpanan nilai kunci – Penyimpanan logis: penyimpanan dokumen di MongoDB, penyimpanan berbasis kolom di HBase – XML, JSON, RDF, CSV, YAML, buffer protokol. Format data dan sintaksis di area, Avro das – Bentuk dan model data dalam tabel, Sistem dan model tipe pohon: Tipe atom, Tipe terstruktur dalam tabel, Pekerjaan, Sistem tipe berbasis himpunan? , *, + it – Ikhtisar bahasa pemrograman fungsional dan deklaratif untuk formulir data di SQL, JSONiq – Pilih, elemen, gabung, kelompokkan, urutkan, contoh kueri teratas di Windows – Contoh DAG pemrosesan dua tahap paralel di MapReduce Spark contoh – Fitur Manajemen Sumber di YARN – Apa itu pusat data dan mengapa penting dalam rak, node…? – Arsitektur mesin dasar dalam HDFS, HBase, Spark – Paradigma fungsional dan deklaratif, teknik pengoptimalan, perencanaan kueri, penulisan ulang, pengindeksan – Aplikasi. Analisis mendalam dan pembelajaran mesin bukanlah fokus kursus ini.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini merupakan bagian dari seri kuliah database yang ditawarkan kepada seluruh departemen ETH dan Teknik Ilmu Komputer. Ini memperkenalkan kemajuan terbaru dalam database: Bagaimana database dapat diskalakan untuk menyimpan dan menanyakan data berukuran petabyte yang berisi miliaran catatan? Bagaimana cara mengelola kumpulan data yang heterogen? Bagaimana kita menangani bentuk data lain, seperti pohon dan grafik? Tujuan Kursus ini melengkapi kursus Insinyur Sistem Informasi dengan mencakup periode sejarah dan praktik basis data yang berbeda – Anda bahkan dapat mengambil kedua kursus tersebut secara bersamaan. Tantangan terbesar dalam masyarakat informasi adalah mengubah data menjadi informasi, informasi menjadi pengetahuan, dan pengetahuan menjadi nilai. Hal ini menjadi semakin kompleks. Jumlah datanya banyak, dalam berbagai bentuk, dan dari berbagai sumber. Data saat ini lebih heterogen dan kurang terstruktur dibandingkan empat dekade lalu. Namun harus mampu berproses dengan cepat dan mendukung proses yang kompleks. Kombinasi kebutuhan dan teknologi yang diciptakan untuk memenuhi kebutuhan tersebut sering disebut sebagai big data. Revolusi ini telah memunculkan cara-cara baru dalam berbisnis, seperti pengembangan produk baru dan model bisnis baru, serta sains (terkadang disebut sains berbasis data atau paradigma keempat). Sayangnya, jumlah data yang dihasilkan dan tersedia (sekarang dalam kisaran zettabyte, atau 21 nol per tahun) tumbuh lebih cepat dibandingkan kemampuan kita untuk memprosesnya. Oleh karena itu, diperlukan arsitektur dan metode baru untuk mengatasi masalah ini. Penggunaannya memerlukan pemahaman mendalam tentang data besar dan kecil. Bidang database berkembang pesat. Untuk lebih mempersiapkan Anda menghadapi perkembangan dalam beberapa dekade mendatang, kuliah berfokus pada paradigma dan ide desain mendasar yang dimungkinkan oleh teknologi saat ini. Setelah mendengarkan ceramah ini, Anda akan mendapatkan gambaran umum dan pemahaman tentang ruang data besar untuk membuat keputusan yang tepat ketika memilih dan mengatur teknologi yang relevan serta menyelesaikan kasus penggunaan bisnis secara efisien dan konsisten. Tanggal: 6 Agustus 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 539 of 2189 Daftar Isi Kursus ini memberikan gambaran umum tentang teknologi database dan prinsip-prinsip utama desain database di bidang big data. Hal ini secara khusus ditujukan untuk siswa dengan latar belakang sains atau teknik, tetapi bukan ilmuwan komputer. Kami mengambil tumpukan relasional yang berdiri sendiri dari tahun 1970-an, merobohkannya, dan membangunnya kembali pada sebuah cluster besar: dimulai dengan penyimpanan terdistribusi, merinci sintaksis, model, validasi, pemrosesan, pengindeksan, dan pembuatan kueri. Berbagai aspek dibahas, dengan fokus pada penerapannya pada keseluruhan ekosistem big data. Tidak ada data yang akan dibagikan selama kursus ini. Namun, harap bersiap bahwa data kami mungkin tidak selalu dalam bentuk normal. – Penyimpanan fisik: sistem file terdistribusi di HDFS, penyimpanan objek di S3, penyimpanan nilai kunci – Penyimpanan logis: penyimpanan dokumen di MongoDB, penyimpanan berbasis kolom di HBase – XML, JSON, RDF, CSV, YAML, buffer protokol. Format data dan sintaksis di area, Avro das – Bentuk dan model data dalam tabel, Sistem dan model tipe pohon: Tipe atom, Tipe terstruktur dalam tabel, Pekerjaan, Sistem tipe berbasis himpunan? , *, + it – Ikhtisar bahasa pemrograman fungsional dan deklaratif untuk formulir data dalam SQL, JSONiq – Seleksi, proyeksi, penggabungan, pengelompokan, pengurutan, windowing – Paradigma kueri utama – Dua paradigma pemrosesan paralel, MapReduce berdasarkan Spark DAG Stage Contoh – Fitur Manajemen Sumber di YARN – Apa itu Pusat Data dan Mengapa Penting di Rack, Node… – Arsitektur Mesin Dasar di HDFS, HBase, Spark – Contoh Fungsional dan Deklaratif, Teknik Optimasi, Perencanaan Kueri, penulisan ulang, indeks- aplikasi. Analisis mendalam dan pembelajaran mesin bukanlah fokus kursus ini.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini merupakan bagian dari seri kuliah database yang ditawarkan kepada seluruh departemen ETH dan Teknik Ilmu Komputer. Ini memperkenalkan kemajuan terbaru dalam database: Bagaimana database dapat diskalakan untuk menyimpan dan menanyakan data berukuran petabyte yang berisi miliaran catatan? Bagaimana cara mengelola kumpulan data yang heterogen? Bagaimana kita menangani bentuk data lain, seperti pohon dan grafik? Tujuan Kursus ini melengkapi kursus Insinyur Sistem Informasi dengan mencakup periode sejarah dan praktik basis data yang berbeda – Anda bahkan dapat mengambil kedua kursus tersebut secara bersamaan. Tantangan terbesar dalam masyarakat informasi adalah mengubah data menjadi informasi, informasi menjadi pengetahuan, dan pengetahuan menjadi nilai. Hal ini menjadi semakin kompleks. Jumlah datanya banyak, dalam berbagai bentuk, dan dari berbagai sumber. Data saat ini lebih heterogen dan kurang terstruktur dibandingkan empat dekade lalu. Namun harus mampu berproses dengan cepat dan mendukung proses yang kompleks. Kombinasi kebutuhan dan teknologi yang diciptakan untuk memenuhi kebutuhan tersebut sering disebut sebagai big data. Revolusi ini telah memunculkan cara-cara baru dalam berbisnis, seperti pengembangan produk baru dan model bisnis baru, serta sains (terkadang disebut sains berbasis data atau paradigma keempat). Sayangnya, jumlah data yang dihasilkan dan tersedia (sekarang dalam kisaran zettabyte, atau 21 nol per tahun) tumbuh lebih cepat dibandingkan kemampuan kita untuk memprosesnya. Oleh karena itu, diperlukan arsitektur dan metode baru untuk mengatasi masalah ini. Penggunaannya memerlukan pemahaman mendalam tentang data besar dan kecil. Bidang database berkembang pesat. Untuk lebih mempersiapkan Anda menghadapi perkembangan dalam beberapa dekade mendatang, kuliah berfokus pada paradigma dan ide desain mendasar yang dimungkinkan oleh teknologi saat ini. Setelah mendengarkan ceramah ini, Anda akan mendapatkan gambaran umum dan pemahaman tentang ruang data besar untuk membuat keputusan yang tepat ketika memilih dan mengatur teknologi yang relevan serta menyelesaikan kasus penggunaan bisnis secara efisien dan konsisten. Isi Kursus ini memberikan gambaran umum tentang teknologi basis data dan prinsip-prinsip desain basis data utama di bidang data besar. Hal ini secara khusus ditujukan untuk siswa dengan latar belakang sains atau teknik, tetapi bukan ilmuwan komputer. Kami mengambil tumpukan relasional yang berdiri sendiri dari tahun 1970-an, merobohkannya, dan membangunnya kembali pada sebuah cluster besar: dimulai dengan penyimpanan terdistribusi, merinci sintaksis, model, validasi, pemrosesan, pengindeksan, dan pembuatan kueri. Berbagai aspek dibahas, dengan fokus pada penerapannya pada keseluruhan ekosistem big data. Tidak ada data yang akan dibagikan selama kursus ini. Namun, harap bersiap bahwa data kami mungkin tidak selalu dalam bentuk normal. – Penyimpanan fisik: sistem file terdistribusi di HDFS, penyimpanan objek di S3, penyimpanan nilai kunci – Penyimpanan logis: penyimpanan dokumen di MongoDB, penyimpanan berbasis kolom di HBase – XML, JSON, RDF, CSV, YAML, buffer protokol. Format data dan sintaksis di area, Avro das – Bentuk dan model data dalam tabel, Sistem dan model tipe pohon: Tipe atom, Tipe terstruktur dalam tabel, Pekerjaan, Sistem tipe berbasis himpunan? , *, + it – Ikhtisar bahasa pemrograman fungsional dan deklaratif untuk formulir data di SQL, JSONiq – Pilih, elemen, gabung, kelompokkan, urutkan, contoh kueri teratas di Windows – Contoh DAG pemrosesan dua tahap paralel di MapReduce Spark contoh – Fitur Manajemen Sumber di YARN – Apa itu pusat data dan mengapa penting dalam rak, node…? – Arsitektur mesin dasar dalam HDFS, HBase, Spark – Paradigma fungsional dan deklaratif, teknik pengoptimalan, perencanaan kueri, penulisan ulang, pengindeksan – Aplikasi. Analisis mendalam dan pembelajaran mesin bukanlah fokus kursus ini.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini merupakan bagian dari seri kuliah database yang ditawarkan kepada seluruh departemen ETH dan Teknik Ilmu Komputer. Ini memperkenalkan kemajuan terbaru dalam database: Bagaimana database dapat diskalakan untuk menyimpan dan menanyakan data berukuran petabyte yang berisi miliaran catatan? Bagaimana cara mengelola kumpulan data yang heterogen? Bagaimana kita menangani bentuk data lain, seperti pohon dan grafik? Tanggal: 6 Agustus 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 1839 tahun 2189 Tujuan: Mata kuliah ini merupakan pelengkap jurusan Sistem Informasi Teknik karena mencakup periode sejarah dan praktik basis data yang berbeda – Anda Anda bahkan dapat mempelajari keduanya secara bersamaan . Ikuti dua kursus ini. Tantangan terbesar dalam masyarakat informasi adalah mengubah data menjadi informasi, informasi menjadi pengetahuan, dan pengetahuan menjadi nilai. Hal ini menjadi semakin kompleks. Jumlah datanya banyak, dalam berbagai bentuk, dan dari berbagai sumber. Data saat ini lebih heterogen dan kurang terstruktur dibandingkan empat dekade lalu. Namun harus mampu berproses dengan cepat dan mendukung proses yang kompleks. Kombinasi kebutuhan dan teknologi yang diciptakan untuk memenuhi kebutuhan tersebut sering disebut sebagai big data. Revolusi ini telah memunculkan cara-cara baru dalam berbisnis, seperti pengembangan produk baru dan model bisnis baru, serta sains (terkadang disebut sains berbasis data atau paradigma keempat). Sayangnya, jumlah data yang dihasilkan dan tersedia (sekarang dalam kisaran zettabyte, atau 21 nol per tahun) tumbuh lebih cepat dibandingkan kemampuan kita untuk memprosesnya. Oleh karena itu, diperlukan arsitektur dan metode baru untuk mengatasi masalah ini. Penggunaannya memerlukan pemahaman mendalam tentang data besar dan kecil. Bidang database berkembang pesat. Untuk lebih mempersiapkan Anda menghadapi perkembangan dalam beberapa dekade mendatang, kuliah berfokus pada paradigma dan ide desain mendasar yang dimungkinkan oleh teknologi saat ini. Setelah mendengarkan ceramah ini, Anda akan mendapatkan gambaran umum dan pemahaman tentang ruang data besar untuk membuat keputusan yang tepat ketika memilih dan mengatur teknologi yang relevan serta menyelesaikan kasus penggunaan bisnis secara efisien dan konsisten. Isi Kursus ini memberikan gambaran umum tentang teknologi basis data dan prinsip-prinsip desain basis data utama di bidang data besar. Hal ini secara khusus ditujukan untuk siswa dengan latar belakang sains atau teknik, tetapi bukan ilmuwan komputer. Kami mengambil tumpukan relasional yang berdiri sendiri dari tahun 1970-an, merobohkannya, dan membangunnya kembali pada sebuah cluster besar: dimulai dengan penyimpanan terdistribusi, merinci sintaksis, model, validasi, pemrosesan, pengindeksan, dan pembuatan kueri. Berbagai aspek dibahas, dengan fokus pada penerapannya pada keseluruhan ekosistem big data. Tidak ada data yang akan dibagikan selama kursus ini. Namun, harap bersiap bahwa data kami mungkin tidak selalu dalam bentuk normal. – Penyimpanan fisik: sistem file terdistribusi di HDFS, penyimpanan objek di S3, penyimpanan nilai kunci – Penyimpanan logis: penyimpanan dokumen di MongoDB, penyimpanan berbasis kolom di HBase – XML, JSON, RDF, CSV, YAML, buffer protokol. Format data dan sintaksis di area, Avro das – Bentuk dan model data dalam tabel, Sistem dan model tipe pohon: Tipe atom, Tipe terstruktur dalam tabel, Pekerjaan, Sistem tipe berbasis himpunan? , *, + it – Ikhtisar bahasa pemrograman fungsional dan deklaratif untuk formulir data di SQL, JSONiq – Pilih, elemen, gabung, kelompokkan, urutkan, contoh kueri teratas di Windows – Contoh DAG pemrosesan dua tahap paralel di MapReduce Spark contoh – Fitur Manajemen Sumber di YARN – Apa itu pusat data dan mengapa penting dalam rak, node…? – Arsitektur mesin dasar dalam HDFS, HBase, Spark – Paradigma fungsional dan deklaratif, teknik pengoptimalan, perencanaan kueri, penulisan ulang, pengindeksan – Aplikasi. Analisis mendalam dan pembelajaran mesin bukanlah fokus kursus ini.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini merupakan bagian dari seri kuliah database yang ditawarkan kepada seluruh departemen ETH dan Teknik Ilmu Komputer. Ini memperkenalkan kemajuan terbaru dalam database: Bagaimana database dapat diskalakan untuk menyimpan dan menanyakan data berukuran petabyte yang berisi miliaran catatan? Bagaimana cara mengelola kumpulan data yang heterogen? Bagaimana kita menangani bentuk data lain, seperti pohon dan grafik? Tujuan Kursus ini melengkapi kursus Insinyur Sistem Informasi dengan mencakup periode sejarah dan praktik basis data yang berbeda – Anda bahkan dapat mengambil kedua kursus tersebut secara bersamaan. Tantangan terbesar dalam masyarakat informasi adalah mengubah data menjadi informasi, informasi menjadi pengetahuan, dan pengetahuan menjadi nilai. Hal ini menjadi semakin kompleks. Jumlah datanya banyak, dalam berbagai bentuk, dan dari berbagai sumber. Data saat ini lebih heterogen dan kurang terstruktur dibandingkan empat dekade lalu. Namun harus mampu berproses dengan cepat dan mendukung proses yang kompleks. Kombinasi kebutuhan dan teknologi yang diciptakan untuk memenuhi kebutuhan tersebut sering disebut sebagai big data. Revolusi ini telah memunculkan cara-cara baru dalam berbisnis, seperti pengembangan produk baru dan model bisnis baru, serta sains (terkadang disebut sains berbasis data atau paradigma keempat). Sayangnya, jumlah data yang dihasilkan dan tersedia (sekarang dalam kisaran zettabyte, atau 21 nol per tahun) tumbuh lebih cepat dibandingkan kemampuan kita untuk memprosesnya. Oleh karena itu, diperlukan arsitektur dan metode baru untuk mengatasi masalah ini. Penggunaannya memerlukan pemahaman mendalam tentang data besar dan kecil. Bidang database berkembang pesat. Untuk lebih mempersiapkan Anda menghadapi perkembangan dalam beberapa dekade mendatang, kuliah berfokus pada paradigma dan ide desain mendasar yang dimungkinkan oleh teknologi saat ini. Setelah mendengarkan ceramah ini, Anda akan mendapatkan gambaran umum dan pemahaman tentang ruang data besar untuk membuat keputusan yang tepat ketika memilih dan mengatur teknologi yang relevan serta menyelesaikan kasus penggunaan bisnis secara efisien dan konsisten. Tanggal: 6 Agustus 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 1872 of 2189 Daftar Isi Kursus ini memberikan gambaran umum tentang teknologi database dan prinsip-prinsip utama desain database di bidang big data. Hal ini secara khusus ditujukan untuk siswa dengan latar belakang sains atau teknik, tetapi bukan ilmuwan komputer. Kami mengambil tumpukan relasional yang berdiri sendiri dari tahun 1970-an, merobohkannya, dan membangunnya kembali pada sebuah cluster besar: dimulai dengan penyimpanan terdistribusi, merinci sintaksis, model, validasi, pemrosesan, pengindeksan, dan pembuatan kueri. Berbagai aspek dibahas, dengan fokus pada penerapannya pada keseluruhan ekosistem big data. Tidak ada data yang akan dibagikan selama kursus ini. Namun, harap bersiap bahwa data kami mungkin tidak selalu dalam bentuk normal. – Penyimpanan fisik: sistem file terdistribusi di HDFS, penyimpanan objek di S3, penyimpanan nilai kunci – Penyimpanan logis: penyimpanan dokumen di MongoDB, penyimpanan berbasis kolom di HBase – XML, JSON, RDF, CSV, YAML, buffer protokol. Format data dan sintaksis di area, Avro das – Bentuk dan model data dalam tabel, Sistem dan model tipe pohon: Tipe atom, Tipe terstruktur dalam tabel, Pekerjaan, Sistem tipe berbasis himpunan? , *, + it – Ikhtisar bahasa pemrograman fungsional dan deklaratif untuk formulir data di SQL, JSONiq – Pilih, elemen, gabung, kelompokkan, urutkan, contoh kueri teratas di Windows – Contoh DAG pemrosesan dua tahap paralel di MapReduce Spark contoh – Fitur Manajemen Sumber di YARN – Apa itu pusat data dan mengapa penting dalam rak, node…? – Arsitektur mesin dasar dalam HDFS, HBase, Spark – Paradigma fungsional dan deklaratif, teknik pengoptimalan, perencanaan kueri, penulisan ulang, pengindeksan – Aplikasi. Analisis mendalam dan pembelajaran mesin bukanlah fokus kursus ini.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini merupakan bagian dari seri kuliah database yang ditawarkan kepada seluruh departemen ETH dan Teknik Ilmu Komputer. Ini memperkenalkan kemajuan terbaru dalam database: Bagaimana database dapat diskalakan untuk menyimpan dan menanyakan data berukuran petabyte yang berisi miliaran catatan? Bagaimana cara mengelola kumpulan data yang heterogen? Bagaimana kita menangani bentuk data lain, seperti pohon dan grafik? Tanggal: 6 Agustus 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 1932 dari 2189 Tujuan Kursus ini melengkapi jurusan Sistem Informasi Teknik karena mencakup periode sejarah dan praktik basis data yang berbeda – Anda bahkan dapat mengambil keduanya Pelajari keduanya. Ikuti dua kursus ini. Tantangan terbesar dalam masyarakat informasi adalah mengubah data menjadi informasi, informasi menjadi pengetahuan, dan pengetahuan menjadi nilai. Hal ini menjadi semakin kompleks. Jumlah datanya banyak, dalam berbagai bentuk, dan dari berbagai sumber. Data saat ini lebih heterogen dan kurang terstruktur dibandingkan empat dekade lalu. Namun harus mampu berproses dengan cepat dan mendukung proses yang kompleks. Kombinasi kebutuhan dan teknologi yang diciptakan untuk memenuhi kebutuhan tersebut sering disebut sebagai big data. Revolusi ini telah memunculkan cara-cara baru dalam berbisnis, seperti pengembangan produk baru dan model bisnis baru, serta sains (terkadang disebut sains berbasis data atau paradigma keempat). Sayangnya, jumlah data yang dihasilkan dan tersedia (sekarang dalam kisaran zettabyte, atau 21 nol per tahun) tumbuh lebih cepat dibandingkan kemampuan kita untuk memprosesnya. Oleh karena itu, diperlukan arsitektur dan metode baru untuk mengatasi masalah ini. Penggunaannya memerlukan pemahaman mendalam tentang data besar dan kecil. Bidang database berkembang pesat. Untuk lebih mempersiapkan Anda menghadapi perkembangan dalam beberapa dekade mendatang, kuliah berfokus pada paradigma dan ide desain mendasar yang dimungkinkan oleh teknologi saat ini. Setelah mendengarkan pembicaraan ini, Anda akan mendapatkan gambaran umum dan pemahaman tentang ruang data besar, memungkinkan Anda membuat keputusan yang tepat saat memilih dan mengatur teknologi yang relevan untuk menyelesaikan kasus penggunaan bisnis secara efisien dan konsisten. Isi Kursus ini memberikan gambaran umum tentang teknologi basis data dan prinsip-prinsip desain basis data utama di bidang data besar. Hal ini secara khusus ditujukan untuk siswa dengan latar belakang sains atau teknik, tetapi bukan ilmuwan komputer. Kami mengambil tumpukan relasional yang berdiri sendiri dari tahun 1970-an, merobohkannya, dan membangunnya kembali pada sebuah cluster besar: dimulai dengan penyimpanan terdistribusi, merinci sintaksis, model, validasi, pemrosesan, pengindeksan, dan pembuatan kueri. Berbagai aspek dibahas, dengan fokus pada penerapannya pada keseluruhan ekosistem big data. Tidak ada data yang akan dibagikan selama kursus ini. Namun, harap bersiap bahwa data kami mungkin tidak selalu dalam bentuk normal. – Penyimpanan fisik: sistem file terdistribusi di HDFS, penyimpanan objek di S3, penyimpanan nilai kunci – Penyimpanan logis: penyimpanan dokumen di MongoDB, penyimpanan berbasis kolom di HBase – XML, JSON, RDF, CSV, YAML, buffer protokol. Format data dan sintaksis di area, Avro das – Bentuk dan model data dalam tabel, Sistem dan model tipe pohon: Tipe atom, Tipe terstruktur dalam tabel, Pekerjaan, Sistem tipe berbasis himpunan? , *, + it – Ikhtisar bahasa pemrograman fungsional dan deklaratif untuk formulir data di SQL, JSONiq – Pilih, elemen, gabung, kelompokkan, urutkan, contoh kueri teratas di Windows – Contoh DAG pemrosesan dua tahap paralel di MapReduce Spark contoh – Fitur Manajemen Sumber di YARN – Apa itu pusat data dan mengapa penting dalam rak, node…? – Arsitektur mesin dasar dalam HDFS, HBase, Spark – Paradigma fungsional dan deklaratif, teknik pengoptimalan, perencanaan kueri, penulisan ulang, pengindeksan – Aplikasi . Analisis mendalam dan pembelajaran mesin bukanlah fokus kursus ini.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini merupakan bagian dari seri kuliah database yang ditawarkan kepada seluruh departemen ETH dan Teknik Ilmu Komputer. Ini memperkenalkan kemajuan terbaru dalam database: Bagaimana database dapat diskalakan untuk menyimpan dan menanyakan data berukuran petabyte yang berisi miliaran catatan? Bagaimana cara mengelola kumpulan data yang heterogen? Bagaimana kita menangani bentuk data lain, seperti pohon dan grafik? Tujuan Kursus ini melengkapi kursus Insinyur Sistem Informasi dengan mencakup periode sejarah dan praktik basis data yang berbeda – Anda bahkan dapat mengambil kedua kursus tersebut secara bersamaan. Tantangan terbesar dalam masyarakat informasi adalah mengubah data menjadi informasi, informasi menjadi pengetahuan, dan pengetahuan menjadi nilai. Hal ini menjadi semakin kompleks. Jumlah datanya banyak, dalam berbagai bentuk, dan dari berbagai sumber. Data saat ini lebih heterogen dan kurang terstruktur dibandingkan empat dekade lalu. Namun harus mampu berproses dengan cepat dan mendukung proses yang kompleks. Kombinasi kebutuhan dan teknologi yang diciptakan untuk memenuhi kebutuhan tersebut sering disebut sebagai big data. Revolusi ini telah memunculkan cara-cara baru dalam berbisnis, seperti pengembangan produk baru dan model bisnis baru, serta sains (terkadang disebut sains berbasis data atau paradigma keempat). Sayangnya, jumlah data yang dihasilkan dan tersedia (sekarang dalam kisaran zettabyte, atau 21 nol per tahun) tumbuh lebih cepat dibandingkan kemampuan kita untuk memprosesnya. Oleh karena itu, diperlukan arsitektur dan metode baru untuk mengatasi masalah ini. Penggunaannya memerlukan pemahaman mendalam tentang data besar dan kecil. Bidang database berkembang pesat. Untuk lebih mempersiapkan Anda menghadapi perkembangan dalam beberapa dekade mendatang, kuliah berfokus pada paradigma dan ide desain mendasar yang dimungkinkan oleh teknologi saat ini. Setelah mendengarkan pembicaraan ini, Anda akan mendapatkan gambaran umum dan pemahaman tentang ruang data besar untuk membuat keputusan yang tepat mengenai pemilihan dan pengorganisasian teknologi yang relevan untuk menyelesaikan setiap kasus penggunaan bisnis secara efisien dan konsisten. Tanggal: 6 Agustus 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 1920 of 2189 Daftar Isi Kursus ini memberikan gambaran umum tentang teknologi database dan prinsip-prinsip utama desain database di bidang big data. Hal ini secara khusus ditujukan untuk siswa dengan latar belakang sains atau teknik, tetapi bukan ilmuwan komputer. Kami mengambil tumpukan relasional yang berdiri sendiri dari tahun 1970-an, merobohkannya, dan membangunnya kembali pada sebuah cluster besar: dimulai dengan penyimpanan terdistribusi, merinci sintaksis, model, validasi, pemrosesan, pengindeksan, dan pembuatan kueri. Berbagai aspek dibahas, dengan fokus pada penerapannya pada keseluruhan ekosistem big data. Tidak ada data yang akan dibagikan selama kursus ini. Namun, harap bersiap bahwa data kami mungkin tidak selalu dalam bentuk normal. – Penyimpanan fisik: sistem file terdistribusi di HDFS, penyimpanan objek di S3, penyimpanan nilai kunci – Penyimpanan logis: penyimpanan dokumen di MongoDB, penyimpanan berbasis kolom di HBase – XML, JSON, RDF, CSV, YAML, buffer protokol. Format data dan sintaksis di area, Avro das – Bentuk dan model data dalam tabel, Sistem dan model tipe pohon: Tipe atom, Tipe terstruktur dalam tabel, Pekerjaan, Sistem tipe berbasis himpunan? , *, + it – Ikhtisar bahasa pemrograman fungsional dan deklaratif untuk formulir data di SQL, JSONiq – Pilih, elemen, gabung, kelompokkan, urutkan, contoh kueri teratas di Windows – Contoh DAG pemrosesan dua tahap paralel di MapReduce Spark contoh – Fitur Manajemen Sumber di YARN – Apa itu pusat data dan mengapa penting dalam rak, node…? – Arsitektur mesin dasar dalam HDFS, HBase, Spark – Paradigma fungsional dan deklaratif, teknik pengoptimalan, perencanaan kueri, penulisan ulang, pengindeksan – Aplikasi. Analisis mendalam dan pembelajaran mesin bukanlah fokus kursus ini.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini merupakan kelanjutan dari Aljabar Linier I, alat matematika penting bagi para insinyur. Mata kuliah ini memperkenalkan teori dan berbagai penerapannya. Dalam unit praktik yang menyertainya, konsep-konsep baru dipraktikkan. Tujuan Setelah menyelesaikan mata kuliah ini, mahasiswa akan mampu mengidentifikasi struktur linier dan memecahkan masalah terkait dalam teori dan praktik. Peta linier, kernel dan grafik, koordinat dan matriks, transformasi koordinat, norma matriks, matriks ortogonal, nilai eigen dan vektor eigen, multiplisitas aljabar dan geometri, basis eigen, matriks diagonalisasi, matriks simetris, basis ortogonal, kondisi Bilangan, persamaan diferensial linier, Jordan dekomposisi, dekomposisi nilai tunggal, MATLAB- contoh, aplikasi.

Bagaimana Mata kuliah ini didasarkan pada mata kuliah Analisis II untuk mahasiswa D-MATL dan membahas permasalahan yang dihadapi dalam aplikasi analisis tertentu. Tujuannya adalah untuk mendemonstrasikan kepraktisan komputasi dan mendorong eksperimen dengan objek komputasi sehingga siswa terlebih dahulu memperoleh pemahaman tentang metode kerja yang fleksibel dan bebas model. Tujuan siswa adalah – untuk mempelajari metode kerja yang tepat dan aman, – untuk memperoleh pemahaman konkrit tentang pentingnya topik “Analisis Ilmu Material II”, – untuk memverifikasi dan meningkatkan pemahaman konkrit tentang analisis. No Judul Jenis Durasi ECTS 327-0206-00L Mekanika O 5 SKS 3V+2U TA Tervoort, R. Stil

Bagaimana cara kerja kursus ini? Mata kuliah ini memberikan dasar untuk mendeskripsikan sifat elektronik dan vibrasi benda padat dalam kaitannya dengan parameter material tertentu. Penggunaan model, metode dan konsep sederhana untuk menggambarkan mekanika kuantum molekul dan padatan disajikan. Mendeskripsikan secara kualitatif dan kuantitatif sifat-sifat elektronik padatan target dan sifat-sifat bahan turunannya, seperti: B. Konduktivitas dan sifat optik. Penurunan dan perhitungan getaran molekul dan getaran kisi pada padatan untuk menggambarkan kapasitas panas dan konduktivitas termal pada padatan dan bahan yang tidak dapat terkondensasi. Memecahkan masalah sederhana di kelas. Tujuannya adalah untuk mendeskripsikan dan menerapkan konsep-konsep penting yang menggambarkan struktur elektronik dan getaran kisi material. Di akhir perkuliahan, mahasiswa diharapkan mampu menjelaskan hubungan antara struktur kristal, orbital atom, ikatan kimia, dan sifat-sifat materi. Pengantar Oktoberfest – Molekul diatomik homonuklir dan heteronuklir, orbital campuran, simetri translasi molekul terkonjugasi dari molekul ke kristal, rantai atom satu dimensi, pita energi elektron multi-orbital, logam, isolator, semikonduktor, dan struktur lain dengan sifat dan energi padatan. Massa efektif elektron bebas, keadaan elektron bebas kuasi, suhu Fermi-Dirac, suhu elektron universal, emisi termionik, prinsip kerja elektron dalam potensial harmonik logam untuk menggambarkan osilasi resonator pada padatan rantai satu dimensi – Akustik Antara keadaan elektronik sub-transisi dan osilasi keadaan – persamaan Schrödinger sementara dan aturan emas Fermi

Bagaimana cara kerja kursus ini? Mata kuliah ini memandu mahasiswa melalui proses memikirkan kembali produk yang sudah ada dalam semangat ekonomi sirkular. Di akhir kursus, siswa akan mengusulkan model ekonomi sirkular baru untuk produk mereka. Kursus ini mencakup ikhtisar prinsip ekonomi sirkular, penelitian, berbagai format lokakarya, dan kerja tim. Tujuan 1 Siswa akan mengenal prinsip-prinsip ekonomi sirkular. 2 Siswa berpikir kritis tentang keterbatasan ekonomi sirkular. Tiga mahasiswa menjalani proses memikirkan kembali produk yang sudah ada berdasarkan prinsip ekonomi sirkular. Isi Kursus ini dirancang bagi mereka yang ingin menggunakan prinsip ekonomi sirkular untuk memahami dan memecahkan masalah sosial dan ekonomi. Anda memiliki minat yang kuat terhadap isu-isu lingkungan. Seminar meliputi ceramah, lokakarya, sesi kerja individu dan kerja kelompok. Refleksi kritis merupakan bagian integral dari proses ini. Kursus ini mencakup topik-topik ekonomi sirkular yang penting bagi industri, politik, dan sains dalam konteks perubahan iklim, kelangkaan sumber daya, dan menurunnya keanekaragaman hayati. Ekonomi sirkular adalah sistem regeneratif yang menggunakan sumber daya sesedikit mungkin dengan cara yang paling efisien. Penerapan ekonomi sirkular menawarkan berbagai pendekatan, seperti desain ulang, penggunaan kembali, dan daur ulang. Selama siklus yang berbeda ini, model ekonomi baru akan bermunculan. Dalam mata kuliah ini, mahasiswa mengevaluasi potensi ekonomi sirkular dari berbagai produk dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti lingkungan teknis, ekonomi, dan hukum produk. Setelah mengkonsolidasikan pemahaman mereka tentang produk dan prinsip-prinsip ekonomi sirkular, mereka bekerja sebagai tim untuk mengembangkan solusi dan model bisnis. Kursus diakhiri dengan acara pitch di mana tim mempresentasikan solusi dan ide bisnis mereka. 363-1065-00L Pemikiran Desain: Solusi yang Benar-Benar Berpusat pada Manusia 5 SKS 5G A. Cabello Llamas, S. Brusoni, L. Cabello Informasi dan aplikasi Tantangan Dunia: http://sparklabs.ch/

Apa? Jalur tersebut menghubungkan danau, daratan di bawahnya dan sekitarnya. Kita akan membahas bagaimana sedimen danau mencatat perubahan lingkungan di masa lalu, seperti iklim, dampak manusia, dan bencana alam, dan bagaimana sedimen danau dapat digunakan untuk merekonstruksi perubahan tersebut. Proses limnologi modern yang diperlukan untuk interpretasi catatan fosil juga ditekankan. Pekerjaan lapangan dan laboratorium harus dilakukan. Tujuan: Mahasiswa mampu menjelaskan dan mendiskusikan peranan sedimen danau sebagai arsip perubahan lingkungan. – Rencanakan aktivitas geologi kelautan Anda sendiri, yaitu menemukan, memulihkan, menganalisis, dan menafsirkan catatan sedimen laut untuk memecahkan pertanyaan ilmiah tertentu. – Mempelajari kompleksitas sistem danau dan seluruh hubungannya dengan lingkungan. – Hubungkan proses udara ke proses bawah air. – Mengidentifikasi proses-proses yang menimbulkan risiko alam di sekitar dan di dalam danau. Isi kursus: Pendahuluan – Limnologi geologi dan sejarah danau kecil dan lautan. Aktivitas geologi kolom air laut: arus, gelombang, getaran dan fenomena fisik lainnya. Sedimen dalam air: metode survei geofisika batimetri multi-balok dari sedimen yang terperangkap, seismologi danau pegunungan terbuka besar di sekitarnya. Struktur berlapis sedimen danau: sedimen klastik dan sedimen biokimia. Hidrologi sistem danau tertutup Kronostratigrafi sedimen danau Sedimen danau sebagai indikator perubahan iklim Sedimen danau sebagai pencatat dampak antropogenik Mata kuliah ini terdiri dari 2 kuliah ekskursi ke Danau Zurich. Pengenalan khusus tentang pariwisata Danau Zurich. Metode dan laboratorium geologi danau: analisis air, pengukuran seismik, pengeboran inti sedimen, berbagai teknik pengambilan sampel dan pengukuran dalam analisis laboratorium. Korelasi dan interpretasi gempa bumi dan inti batuan

Apa? Jalur tersebut menghubungkan danau, daratan di bawahnya dan sekitarnya. Kita akan membahas bagaimana sedimen danau mencatat perubahan lingkungan di masa lalu, seperti iklim, dampak manusia, dan bencana alam, dan bagaimana sedimen danau dapat digunakan untuk merekonstruksi perubahan tersebut. Proses limnologi modern yang diperlukan untuk interpretasi catatan fosil juga ditekankan. Pekerjaan lapangan dan laboratorium harus dilakukan. Tujuan: Mahasiswa mampu menjelaskan dan mendiskusikan peranan sedimen danau sebagai arsip perubahan lingkungan. – Rencanakan aktivitas geologi kelautan Anda sendiri, yaitu menemukan, memulihkan, menganalisis, dan menafsirkan catatan sedimen laut untuk memecahkan pertanyaan ilmiah tertentu. – Mempelajari kompleksitas sistem danau dan seluruh hubungannya dengan lingkungan. – Hubungkan proses udara ke proses bawah air. – Mengidentifikasi proses-proses yang menimbulkan risiko alam di sekitar dan di dalam danau. Tanggal: 6 Agustus 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 899 of 2189 Daftar Isi Isi Mata Kuliah: Pendahuluan – Sejarah Geologi Danau, Limnologi Laut Kecil. Aktivitas geologi kolom air laut: arus, gelombang, getaran dan fenomena fisik lainnya. Sedimen dalam air: batimetri multi-balok, metode geofisika untuk mendeteksi sedimen, seismologi danau pegunungan terbuka besar di dekatnya. Struktur berlapis sedimen danau: sedimen klastik dan sedimen biokimia. Hidrologi sistem danau tertutup Kronostratigrafi sedimen danau Sedimen danau sebagai indikator perubahan iklim Sedimen danau sebagai pencatat dampak antropogenik Mata kuliah ini terdiri dari 2 kuliah ekskursi ke Danau Zurich. Pengenalan khusus tentang pariwisata Danau Zurich. Metode dan laboratorium geologi danau: analisis air, pengukuran seismik, pengeboran inti sedimen, berbagai teknik pengambilan sampel dan pengukuran dalam analisis laboratorium. Korelasi dan interpretasi gempa bumi dan inti batuan

Bagaimana cara kerja kursus ini? Mata kuliah ini memberikan gambaran komprehensif tentang mekanisme molekuler yang mendasari fungsi sistem material nonequilibrium kompleks pada organisme hidup. Selama diskusi, kami akan menyajikan strategi untuk mencapai fungsi molekuler penting dalam sistem biologis dari bahan sintetis. Tujuan Pada akhir kursus ini, siswa akan mampu menghubungkan mekanisme molekuler disipatif dengan fungsi aktif dan interaktif organisme. Anda akan dapat menerapkan dan mengintegrasikan konsep nonequilibrium penting ke dalam perangkat fungsional dan sistem material yang aktif dan adaptif. Abstrak – Sistem Molekuler Dinamis – Sistem Molekul Aktif, Adaptif dan Otonom – Regulasi Temporal pada Sistem Biologi dan Biomimetik – Pengendalian Temporal pada Sistem Hayati – Pengendalian Temporal pada Sistem Biomimetik – Struktur Molekul Otonom – Organisme dan Organisme yang Tidak Seimbang – Sistem Pernapasan – Peluruhan metastabil dan mantap sistem keadaan – Pengorganisasian mandiri sementara dari lingkungan aktif dan sistem struktur aktif – Pembangkitan gerak dan kerja – Mekanisme gerak molekul dalam biologi – Mesin dan alat bantu jalan biomimetik – Aplikasi makroskopis dari kerja molekuler – Pemrosesan Informasi Otonom dalam Sistem Molekuler – Sensor dan Adaptasi Sensor Teknologi Komunikasi dalam Biologi – Difusi Reaksi dalam Sistem Berkelanjutan

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini memberikan jalur yang dipersonalisasi untuk membantu Anda memperdalam pengetahuan dan pemahaman tentang topik lanjutan spesifik dalam ilmu atmosfer dan iklim di salah satu bidang berikut: – Kimia Atmosfer – Dinamika Atmosfer – Fisika Atmosfer – Pemodelan Iklim – Fisika Iklim – Iklim Ilmiah Geodinamik – Sirkulasi Atmosfer – Paleoklimat – Dinamika Biogeokimia Laut Tujuan Tujuan pembelajaran mata kuliah ini ada tiga: 1. Memperoleh pengetahuan baru tentang topik sains tingkat lanjut, 2. Melatih keterampilan belajar mandiri, khususnya membaca buku teks tingkat lanjut dan keterampilan terkait penulisan ringkas. Ini menggabungkan keterampilan belajar mandiri yang relevan dengan tiga pengalaman komunikasi ilmiah dengan para ahli. Bentuk pembelajaran ini melengkapi format pengajaran lainnya dalam bentuk ceramah dan seminar serta memberikan keterampilan yang dibutuhkan untuk berbagai kegiatan profesional, termasuk studi doktoral. Isi kursus mencakup hal-hal berikut: Minggu 1: Pilih topik tertentu dan tugaskan bacaan dari satu bab buku teks dan mungkin 1-2 artikel ulasan. Minggu 2: Diskusi umum teknik belajar mandiri membaca artikel akademik

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini memberikan jalur yang dipersonalisasi untuk membantu Anda memperdalam pengetahuan dan pemahaman tentang topik lanjutan spesifik dalam ilmu atmosfer dan iklim di salah satu bidang berikut: – Kimia Atmosfer – Dinamika Atmosfer – Fisika Atmosfer – Pemodelan Iklim – Fisika Iklim – Iklim Ilmiah Geodinamik – Sirkulasi Atmosfer – Paleoklimat – Dinamika Biogeokimia Laut Tujuan Tujuan pembelajaran mata kuliah ini ada tiga: 1. Memperoleh pengetahuan baru tentang topik sains tingkat lanjut, 2. Melatih keterampilan belajar mandiri, khususnya membaca buku teks tingkat lanjut dan keterampilan terkait penulisan ringkas. Ini menggabungkan keterampilan belajar mandiri yang relevan dengan tiga pengalaman komunikasi ilmiah dengan para ahli. Bentuk pembelajaran ini melengkapi format pengajaran lainnya dalam bentuk ceramah dan seminar serta memberikan keterampilan yang dibutuhkan untuk berbagai kegiatan profesional, termasuk studi doktoral. Tanggal: 6 Agustus 2023 12:55 Semester Musim Semi 2022 Halaman 2030 dari 2189 Daftar Isi Kursus ini berisi konten berikut: Minggu 1: Pilih topik tertentu, pilih untuk membaca bab buku teks dan 1-2 artikel ulasan. Minggu ke-2: Pengenalan keterampilan belajar mandiri membaca teks akademik

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini memberikan pengenalan dan gambaran konstruksi industri, sebuah konsep yang berkembang pesat dalam industri konstruksi. Kursus ini memperkenalkan pendorong, konsep, dan aspek teknis dan komersial konstruksi industri, dengan fokus pada aplikasi industri saat ini dan peluang komersial masa depan di bidang ini. Tujuan Pada akhir kursus, siswa harus dapat: 1. Menjelaskan karakteristik sembilan bidang konstruksi industri terpadu: perencanaan dan pengendalian proses; sistem teknis yang dikembangkan; prefabrikasi; hubungan jangka panjang; logistik; penggunaan ICT; penggunaan kembali hasil pengujian dan pengukuran; Orientasi pelanggan dan pasar; Perbaikan berkelanjutan. 2. Studi kasus implementasi industri yang menilai keberhasilan atau kegagalan industrialisasi di Eropa, Jepang dan Amerika Utara. 3. Mengusulkan kerangka kerja perusahaan konstruksi industri baru, termasuk model bisnis, platform teknologi, dan strategi rantai pasokan, untuk segmen pasar konstruksi industri tertentu seperti bangunan perumahan, komersial, dan pendidikan. Ini berorientasi pada proyek dan berorientasi produk, dan memperkenalkan proses dan platform teknologi dari perusahaan-perusahaan Eropa, Inggris, Jepang dan Amerika Utara. Kursus ini berfokus pada model bisnis masa depan dan peluang kewirausahaan bagi perusahaan konstruksi industri baru. Kursus ini terdiri dari proyek kelompok yang dilakukan dalam kelompok yang terdiri dari 3-4 orang. Setiap kursus profesional mencakup teori industrialisasi dari perspektif strategis dan/atau teknis. Pertemuan eksternal juga dilakukan. Selama jam terakhir kursus, siswa bekerja dalam kelompok proyek untuk mengusulkan kerangka kerja bagi perusahaan konstruksi industri baru. Tim-tim ini harus menentukan penawaran produk, model bisnis, platform teknologi, solusi teknologi, dan strategi rantai pasokan perusahaan baru. Rencanakan tur pabrik setengah hari. Namun tahun 2021 akan ditentukan berdasarkan pembatasan COVID-19. Kegiatan kursus yang direncanakan mencakup tur pabrik setengah hari. Mahasiswa yang berhalangan hadir dalam kunjungan tersebut dapat memberikan kompensasi atas partisipasinya dengan melakukan penelitian mandiri dan menulis makalah pendek.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini memberikan pengenalan dan gambaran konstruksi industri, sebuah konsep yang berkembang pesat dalam industri konstruksi. Kursus ini memperkenalkan pendorong, konsep, dan aspek teknis dan komersial konstruksi industri, dengan fokus pada aplikasi industri saat ini dan peluang komersial masa depan di bidang ini. Tujuan Pada akhir kursus, siswa harus dapat: 1. Menjelaskan karakteristik sembilan bidang konstruksi industri terpadu: perencanaan dan pengendalian proses; sistem teknis yang dikembangkan; prefabrikasi; hubungan jangka panjang; logistik; penggunaan ICT; penggunaan kembali hasil pengujian dan pengukuran; Orientasi pelanggan dan pasar; Perbaikan berkelanjutan. 2. Studi kasus implementasi industri yang menilai keberhasilan atau kegagalan industrialisasi di Eropa, Jepang dan Amerika Utara. 3. Mengusulkan kerangka kerja perusahaan konstruksi industri baru, termasuk model bisnis, platform teknologi, dan strategi rantai pasokan, untuk segmen pasar konstruksi industri tertentu seperti bangunan perumahan, komersial, dan pendidikan. Peluang wirausaha bagi perusahaan konstruksi industri baru. Kursus ini terdiri dari proyek kelompok yang dilakukan dalam kelompok yang terdiri dari 3-4 orang. Setiap kursus profesional mencakup teori industrialisasi dari perspektif strategis dan/atau teknis. Pertemuan eksternal juga dilakukan. Selama jam terakhir kursus, siswa bekerja dalam kelompok proyek untuk mengusulkan kerangka kerja bagi perusahaan konstruksi industri baru. Tim-tim ini harus menentukan penawaran produk, model bisnis, platform teknologi, solusi teknologi, dan strategi rantai pasokan perusahaan baru. Rencanakan tur pabrik setengah hari. Namun tahun 2021 akan ditentukan berdasarkan pembatasan COVID-19. Kegiatan kursus yang direncanakan mencakup tur pabrik setengah hari. Mahasiswa yang berhalangan hadir dalam kunjungan tersebut dapat memberikan kompensasi atas partisipasinya dengan melakukan penelitian mandiri dan menulis makalah pendek.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Kursus ini memberikan pengenalan dan gambaran konstruksi industri, sebuah konsep yang berkembang pesat dalam industri konstruksi. Kursus ini memperkenalkan pendorong, konsep, dan aspek teknis dan komersial konstruksi industri, dengan fokus pada aplikasi industri saat ini dan peluang komersial masa depan di bidang ini. Tujuan Pada akhir kursus, siswa harus dapat: 1. Menjelaskan karakteristik sembilan bidang konstruksi industri terpadu: perencanaan dan pengendalian proses; sistem teknis yang dikembangkan; prefabrikasi; hubungan jangka panjang; logistik; penggunaan ICT; penggunaan kembali pengalaman dan hasil pengukuran; Orientasi pelanggan dan pasar; perbaikan berkelanjutan. 2. Studi kasus implementasi industri yang menilai keberhasilan atau kegagalan industrialisasi di Eropa, Jepang dan Amerika Utara. 3. Mengusulkan kerangka kerja perusahaan konstruksi industri baru, termasuk model bisnis, platform teknologi, dan strategi rantai pasokan, untuk segmen pasar konstruksi industri tertentu seperti bangunan perumahan, komersial, dan pendidikan. Ini berorientasi pada proyek dan berorientasi produk, dan memperkenalkan proses dan platform teknologi dari perusahaan-perusahaan Eropa, Inggris, Jepang dan Amerika Utara. Kursus ini berfokus pada model bisnis masa depan dan peluang kewirausahaan bagi perusahaan konstruksi industri baru. Kursus ini terdiri dari proyek kelompok yang dilakukan dalam kelompok yang terdiri dari 3-4 orang. Setiap kursus profesional mencakup teori industrialisasi dari perspektif strategis dan/atau teknis. Pertemuan eksternal juga dilakukan. Selama jam terakhir kursus, siswa bekerja dalam tim proyek untuk mengusulkan kerangka kerja bagi perusahaan konstruksi industri baru. Tim-tim ini harus menentukan penawaran produk, model bisnis, platform teknologi, solusi teknologi, dan strategi rantai pasokan perusahaan baru. Rencanakan tur pabrik setengah hari. Namun tahun 2021 akan ditentukan berdasarkan pembatasan COVID-19. Kegiatan kursus yang direncanakan mencakup tur pabrik setengah hari. Mahasiswa yang berhalangan hadir dalam kunjungan tersebut dapat memberikan kompensasi atas partisipasinya dengan melakukan penelitian mandiri dan menulis makalah pendek.

Bagaimana cara kerja kursus ini? Memperkenalkan struktur dan fungsi tubuh manusia serta hubungan keduanya. Dengan fokus pada fisiologi, visualisasi anatomi didukung oleh animasi 3D, CT dan pencitraan resonansi magnetik. Tujuan: Memahami prinsip dasar dan struktur tubuh manusia, mempertimbangkan relevansi klinis dan terminologi medis yang digunakan dalam pekerjaan dan penelitian medis. Isi Sistem pencernaan, nutrisi dan pencernaan Keseimbangan panas dan termoregulasi Ginjal dan sistem saluran kemih Sistem endokrin dan hormonal Sistem reproduksi Anatomi dasar leher, wajah dan tengkorak Neurofisiologi dan neuroanatomi Dasar-dasar organ sensorik

Tinggalkan Balasan Batalkan balasan