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教師資料查詢 | 教師:丘建青

# 學年期 類別 標題
181 109-2 教學計畫表 電機系電通二:工程數學 TETEB2E0034 2A
182 109-2 教學計畫表 電機系電通三:電機專題實驗 TETEB3E3665 1B
183 109-2 教學計畫表 電機一博士班:智慧型天線通訊系統 TETXD1E2384 0A
184 109-1 教學研習 109學年度「學教精進研習社」第2次活動(2020-11-24 12:00:00 ~ 13:00:00)
185 109-1 論文指導 電機一碩專班 蔡 喜
186 109-1 論文指導 電機一智聯組 陳國証
187 109-1 教學研習 工學院「多元與創新」教學研習活動,主題:數位學習於人工智慧之教學經驗分享(2020-10-22 12:00:00 ~ 14:00:00)
188 109-1 非教學研習 109學年度「學教精進研習社」第1次活動(2020-10-06 12:00:00 ~ 13:00:00)
189 109-1 非教學研習 跨領域演講:人工智慧的未來生活(2020-09-23 12:00:00 ~ 13:00:00)
190 109-1 教學計畫表 電機系電機二:工程數學 TETCB2E0034 1A
191 109-1 教學計畫表 電機系電通四:電子實驗 TETEB4E1568 0A
192 109-1 教學計畫表 電機一智聯組:演化式演算 TETIM1E3987 0A
193 109-1 教學計畫表 電機系電通二:工程數學 TETEB2E0034 1A
194 109-1 教學計畫表 電機系電通四:電機專題實驗 TETEB4E3665 2C
195 109-1 教學計畫表 電機系電通一:大學學習 TETEB1T0863 0A
196 109-1 研發處: 研究計畫 (國科會) 類神經網路及深度學習法應用於各向異性物體之電磁成像
197 108-2 期刊論文 Inverse Scattering of a Periodic Inhomogeneous Dielectric Scatterer
198 108-2 期刊論文 Multi-Objective Function for SWIPT System by SADDE
199 108-2 教學研習 108學年度第2學期教師專業成長社群「電機永續發展社」 第2次活動(2020-05-05 12:00:00 ~ 13:00:00)
200 108-2 教學研習 108學年度第2學期教師專業成長社群「學教精進研習社」 第1次活動(2020-04-09 12:00:00 ~ 13:00:00)
201 108-2 論文指導 電機一智聯組 陳柏翔
202 108-1 研究獎勵 Self-Adaptive Dynamic Differential Evolution Applied to BER Reduction with Beamforming Techniques for Ultra Wideband MU-MIMO Systems
203 108-1 研究獎勵 Optimal Location of the Access Points for MIMO-UWB Systems
204 108-1 研究獎勵 Comparison of SIRM and SOM on Microwave Imaging of the Rough Surface
205 108-1 研究獎勵 BER Reduction for Ultra Wideband Multicasting System by Beamforming Techniques
206 108-1 研究獎勵 Beamforming Techniques at Both Transmitter and Receiver for Indoor Wireless Communication
207 108-1 研究獎勵 Capacity Optimization of Multi-Input Multi-Output Relay Channel by SADDE Algorithm
208 108-1 研究獎勵 Comparison of self‐adaptive dynamic differential evolution and particle swarm optimization for smart antennas in wireless communication
209 108-2 期刊論文 Research on Anti-Radiation Noise Interference of High Definition Multimedia Interface Circuit Layout of a Laptop
210 108-2 期刊論文 Application of Support Vector Machine (SVM) in the Sentiment Analysis of Twitter DataSet