ENM531

本课程重新审视古典科学计算，从统计学习角度探索其应用。在新的计算范式中，微分方程、守恒定律和数据作为预测建模管道的补充代理发挥重要作用。课程探索现代机器学习作为统一计算工具的潜力，使人们能够从实验数据中学习模型、推断微分方程的解、融合模型层次结构信息以量化计算中的不确定性，并有效地优化复杂工程系统。涉及主题包括深度神经网络进行非线性回归/分类、高斯过程进行不确定性下的多保真度建模和计算、贝叶斯优化、卷积和递归神经网络、主成分分析进行模型简化、变体自动编码器和概率潜在变量模型。这些工具的有效性通过工程应用实例，如流体动力学、传热、设计优化和心血管流动建模得到证明。先修条件为基本微积分和线性代数（MATH 240或MATH 513或ENM 240）、基本统计和概率（MATH 430或ENM 321或ENM 503）。课堂上使用的软件包括MATLAB和Python，为科学计算提供支持。

功能：M500PcdReset输入：-输出：-返回值：MI_OK，MI_RESETERR，MI_INTERFACEERR评论：该函数启动读卡器IC的复位。请注意，读卡器的复位引脚必须连接到微控制器的预期端口引脚。char M500PcdReset(void);_功能：M500PcdConfig输入：-输出：-返回值：MI_OK，MI_RESETERR，MI_INTERFACEERR评论：对读卡器IC进行配置。在向读卡器写入第一批数据之前必须调用此函数。将启动复位并设置多个寄存器。char M500PcdConfig(void);___功能：M500PcdInOutSlaveConfig输入：-输出：-返回值：MI_OK，MI_UNKNOWN_COMMAND，MI_ACCESSTIMEOUT评论：读卡器IC能够通过数字“Mifare In”和“Mifare Out”接口与另一个读卡器IC进行通信。因此，一个读卡器充当主设备，并通过“Mifare Out”发送命令。另一个读卡器IC