Дипломная работа: Викладання дисципліни Конструювання обчислювальної техніки
Р,
Вт
L1 *L2 *H,
м*м*м
λзони
Вт/(м*К)
Таблиця 1. Значення коефіцієнтів А1 , А2 , А3 та А5 для повітря
Коеф. | Tm ,0 С | ||||||||||
5 | 10 | 20 | 30 | 40 | 60 | 80 | 100 | 120 | 140 | 150 | |
А1 | 0,29 | - | 0,295 | - | 0,3 | 0,31 | 0,31 | 0,3 | 0,3 | - | - |
а2 ≡А2 | - | 1,4 | 1,38 | 1,36 | 1,34 | 1,31 | 1,29 | 1,3 | 1,3 | 1,3 | 1,2 |
а3 ≡А3 | 1,69 | - | 1,61 | - | 1,53 | 1,45 | 1,39 | 1,3 | - | - | 1,2 |
А5 | 0,63 | - | - | - | 0,59 | - | - | 0,6 | - | - | - |
4. Запис домашнього завдання
В якості домашнього завдання студентам записано в електронній формі завдання до лабораторної роботи №1, а також електронну версію навчального посібника (Основи конструювання обчислювальної техніки: Навчальний посібник. - Ч.1./ Укл.: Федоренко А.П., Баловсяк С.В. – Чернівці: Рута, 2005. – 76 с.)
Висновки
За час проходження асистентської практики я краще засвоїла знання та навички з дисципліни «Основи конструювання ОТ», ознайомилася з методикою складання тестових завдань, вдосконалила свої навики опрацювання літератури.
Мною було складено тести з дисципліни “Штучний інтелект” та доповнено лабораторну роботу з дисципліни “Основи конструювання обчислювальної техніки”. Важливим результатом проходження асистентської практики я вважаю набуття практичного досвіду проведення лабораторних занять.
Література
1. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. Пер. с англ. – М.: Мир, 1992. – 240 с.
2. Галушкин А.И., Иванов В.В. Некоторые концептуальные вопросы развития нейрокомпютеров // Зарубежная радиоэлектроника. – 1997. – № 2. – С. 3 – 10.
3. Стариков А. Практическое применение нейронных сетей для задач классификации (кластеризации) // BaseGroup. – 2000 (http://www.basegroup.ru /neural/prectice.htm).
4. Красовский А.А. Универсальные алгоритмы оптимального управления непрерывными процессами. –М.: Наука, 1977. – 272 с.
5. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. – М.: Наука, 1984. – 225 с.
6. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткие множества, генетические алгоритмы, нейронные сети. – Винница: «УНІВЕРСУМ-Вінниця», 1999. – 320 с.
7. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. – М.: Наука, 1968. – 400 с.
8. Неймарк Ю.И. Многомерная геометрия и распознавание образов // Математика. – 1996. – №7. – С. 119 – 123.
9. Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6 / Под. общ. редакцией В.Г. Потемкина. – ДИАЛОГ-МИФИ, 2002 . – 496 с.
10.ПономаревС. Нейронныесети // INFUSED BYTES OnLine (http://www.enlight.ru/ib/tech/ neural/index.html).