Using ICT and Energy Technologies for Improving Global Engineering Education

Information, communication, and energy technologies have the potential to improve engineering education worldwide. With the availability of low cost, open-source microcontrollers/microcomputers, such as the Arduino and Raspberry Pi platforms, and a wide variety of sensors and communication tools, a range of engineering applications and innovations may be developed at a low price. Furthermore, the cost of solar panels and LED lamps have also dropped dramatically in recent years and these also allow for improved energy support in regions that lack energy access or require autonomous monitoring/processing. Also, low-cost 3D printers are now widely available for making simple prototypes of hardware. Finally, low-cost educational software tools have also become available. Combining these technologies enables engineering education to be brought into traditionally inaccessible communities in the world. In this book chapter, examples of how ICT and energy technologies are being used to teach students engineering technologies in underserved communities will be described. Application areas to be described will include environmental monitoring, clean water systems, and remote learning

Insights Into Global Engineering Education After the Birth of Industry 5.0

Insights Into Global Engineering Education After the Birth of Industry 5.0 presents a comprehensive overview of recent developments in the fields of engineering and technology. The book comprises single chapters authored by various researchers and edited by an expert active in the engineering education research area. It provides a thorough overview of the latest research efforts by international authors on engineering education and opens potential new research paths for further novel developments

Détection des écarts de tendance et analyse prédictive pour le traitement des flux d’événements en temps réel

Les systèmes d’information produisent différents types de journaux d’événements. Les données historiques contenues dans les journaux d’événements peuvent révéler des informations importantes sur l’exécution d’un processus métier. Le volume croissant de ces données collectées, pour être utile, doit être traité afin d’extraire des informations pertinentes. Dans de nombreuses situations, il peut être souhaitable de rechercher des tendances dans ces journaux. En particulier, les tendances calculées par le traitement et l’analyse de la séquence d’événements générés par plusieurs instances du même processus servent de base pour produire des prévisions sur les exécutions actuelles du processus. L’objectif de cette thèse est de proposer un cadre générique pour l’analyse des tendances sur ces flux d’événement, en temps réel. En premier lieu, nous montrons comment des tendances de différents types peuvent être calculées sur des journaux d’événements en temps réel, à l’aide d’un cadre générique appelé workflow de distance de tendance. De multiples calculs courants sur les flux d’événements s’avèrent être des cas particuliers de ce flux de travail, selon la façon dont différents paramètres de flux de travail sont définis. La suite naturelle de l’analyse statique des tendances est l’usage des algorithmes d’apprentissage. Nous joignons alors les concepts de traitement de flux d’événements et d’apprentissage automatique pour créer un cadre qui permet le calcul de différents types de prédictions sur les journaux d’événements. Le cadre proposé est générique : en fournissant différentes définitions à une poignée de fonctions d’événement, plusieurs types de prédictions différents peuvent être calculés à l’aide du même flux de travail de base. Les deux approches ont été mises en oeuvre et évaluées expérimentalement en étendant un moteur de traitement de flux d’événements existant, appelé BeepBeep. Les résultats expérimentaux montrent que les écarts par rapport à une tendance de référence peuvent être détectés en temps réel pour des flux produisant jusqu’à des milliers d’événements par seconde