电子科技大学有哪些教授的课是必须要去蹭的?
第二位是机械与电气工程学院的凌丹副教授，大学时选了两门凌老师的小班教学课程，除了老师讲课讲得非常好之外，各种小比赛和小礼品能让你全身心投入，让你感觉到大学没有白读。 第三位是物理学院的杨宏春教授，我没去上过他的课，但听别人说他讲的课特别好，还会拓展很多课外知识。
电子科技大学经济与管理学院副院长，副教授，四川省知识产权研究会常务理事。我上过肖老师《知识产权管理》这门课，可以说是我最喜欢的一门课了。肖老师上课幽默风趣，举出例子唾手可得，讲课生动具体，给我们拓展了课外的很多知识-专利战，高通与华为，比亚迪专利危机等等，让我们受益颇丰。
本人电子科技大学通信专业本科生一枚。对于其他学院的教授我了解的也不是很多，只有公选课的时候才上过几次，感触也不深，就不推荐了。但是对于我们学院来说，还是有那么几位教授值得你去蹭课的。第一位，毫无疑问，就是网工专业的徐世忠老师了，又名徐sir，以为人潇洒不羁闻名学院，甚至全校。
西电有哪些教授的课是必须要去蹭得呢？在西电两年，遇见过很多老师，其中有一些老师，凭借着他们的独特的风格和人格魅力，给我留下了非常深刻的印象，他们的课也是我非常推荐的。
周川，器械健身，简直不要太帅，健身时穿个稍紧身的衣服简直迷死人，那一身肌肉真的绝了。上器械健身课会给你健身指导，看你动作不规范也会纠正指点一二，对于健身初学爱好者来说真的很不错了。555，也是他带我入了健身的坑。
大学物理——雷雨 这绝对是一位值得去蹭课的老师。他的物理课在电子科大是非常受欢迎的。因为他讲课非常有激情。语速很快，但是你却能听懂他讲的每一句话，每一个知识点。他擅长化繁为简，把复杂的公式定律用很浅显易懂的方式讲给你听。
逆向设计|超密集集成的多维光学系统
为突破这一瓶颈，华中科技大学周海龙教授团队在2022年发表了一项创新研究，他们采用逆向设计方法，实现了超紧凑的超密集集成多维光学系统（MDOH）。
IOMIOM系列的三维光学密集点云测量系统是由智泰公司开发的高效精密设备，它在三维扫描测量领域具有显著优势。相较于传统三坐标测量仪和激光扫描仪，IOMIOM系统具备显著的高速度和高精度特性，操作简便且可移动，适应性强，适用于汽车、飞机、摩托车、家电制造以及雕塑等多样化的行业需求。
逆向工程也称反求工程或反向工程，是根据已存在的产品或零件原型构造产品或零件的工程设计模型，并在此基础上对已有的产品进行剖析、理解和改进，是对已有设计的再设计。
当监视的点数增加时会使系统规模变大，但如果没有其他附加设备及要求，这类监控系统仍可归属于简单的定点系统，以某超市的闭路电视监控系统为例，由于该超市的营业面积较大（上下两层总计约16000㎡），货架较多，总共安装了48台定点黑白摄像机。
单片系统（soc）设计采用可编程模块这种发展趋势，使人们在明确支持嵌入式多处理器设计的处理器和芯核方面有了更多的选择。
统， 如美国UGS 公司的多工位级进模设计向导CAD 系统（ Progressive Die Wizard） 和注塑模设计向导CAD 系统（Mold Wizard） ， 两系统均无缝地集成于该公司的三维机械CADPCAM 系统UG 中， 为用户提供了级进模和注塑模设计环境与工具， 封装了模具设计的专家知识， 提供了丰富的标准化的模架库、零件库和镶件库。
人工智能时代,我们的隐私安全吗?
1、在人工智能时代，隐私安全已经成为了一个非常重要的话题。尽管人工智能技术带来了很多好处，但也给个人数据隐私带来了极大的威胁。现今我们每天都或多或少地接触到一些人工智能系统，例如所有使用搜索引擎、社交网络、云存储、智能家居等技术的用户。
2、随着人工智能的不断渗透，我们面临的最大的风险，实际上是隐私控制问题。随着我们的人工智能的日益强大和智能化，随着我们对该技术的依赖性逐渐提高，这样的矛盾会变得日益尖锐。需要注意的是，隐私泄露是无法避免的，可以说隐私问题就是人工智能的一个“副作用”。
3、隐私和数据安全风险：人工智能需要大量的数据来进行学习和决策，这可能引发隐私和数据安全的风险。个人数据的滥用、泄露和操纵可能带来严重后果，我们需要加强隐私保护和数据安全措施。 伦理和道德考量：人工智能在决策和行为中可能带来伦理和数据道德的挑战。
4、隐私和安全问题：人工智能在提供便捷服务的过程中，需要处理大量个人数据，这可能引发隐私泄露和数据安全的风险。若数据保护措施不足，可能导致数据被不当使用或遭受恶意攻击。 偏见和歧视：人工智能系统往往基于现实世界的数据进行训练，这可能加剧社会中已存的偏见和歧视问题。
5、隐私和信息安全面临潜在威胁。人工智能能够处理大量数据，若涉及个人隐私，泄露风险随之增加。同时，复杂的算法可能带来系统漏洞，使敏感信息面临泄露风险。 人工智能技术的恶意使用不可忽视。例如，黑客可能利用人工智能发起更有效的网络攻击，窃取敏感信息。
6、人工智能应用面临的安全威胁包括以下几种： 数据隐私问题：人工智能的应用需要许多敏感数据来生成预测、建立模型等。黑客可以利用漏洞获取这些数据，进而侵犯用户隐私。 对抗攻击：黑客可以通过注入噪音或欺骗性输入来干扰或欺骗机器学习算法，从而使其产生错误或误导性结果。
新药研发有了AI“参谋”!中关村AI新药研发平台落成
1、月19日，由中关村生命科学园与角井（北京）生物技术有限公司共同发起建设的中关村AI新药研发平台在北京中关村生命科学园举办落成典礼。
2、月19日下午，由中关村生命科学园与角井（北京）生物技术有限公司共同发起建设的中关村AI新药研发平台在北京中关村生命科学园举行落成仪式。
3、AI在新药研发中的应用正使得新药变得更加触手可及。具体表现在以下几个方面：提升研发效率：AI技术，如星药科技的M1AI驱动智能计算平台和Galileo高通量筛选平台，通过结合AI和物理学原理，以及处理大规模细胞图像数据，能够大幅提升药物开发的效率。这种计算与实验的高效结合，缩短了新药从研发到上市的时间。
4、总结：AI深度学习技术在药物研发领域的应用，显著提升了药物筛选和发现的效率，降低了新药研发的成本和时间。通过虚拟筛选、ADMET性质预测、化学合成路线优化以及利用多种神经网络模型，AI深度学习正在为生物医药领域的未来发展注入新的活力。
