读者问题：电气工程中最困难的专业是什么？

电气工程是一个真正不同的领域。来自同一个教育背景的两位专业EES可以在非常不同的工作中降落，也许是用于高密度存储器的测raybet电子竞技竞猜试和测量，或者是用于军事应用的设计算法。

美国劳工统计局估计有330,300个电气工程工作在2018年美国。在这300k +工程师中，有许多专业。

但是......这是最困难的领域？

使用的图像礼貌米格尔·á。padriñán.

以下是可能是竞争者的电气工程中的五个学科。

RF（射频）

“rf”一词和术语“黑魔法”似乎在行业中携手共进。

在预期连接许多设备的世界中，RF是一个Lynchpin技术。然后，它可能会令人轻而令人不安，然后实现有多少EES找到RF设计的学科，完全不透明。

今天在行业中可以看到的最常见趋势之一是RF模块的增长。通过将复合RF电路封装成模块，电路设计人员可以在不需要学习其复杂性的情况下获得连接的好处。

对于那些寻找掌握基础知识的方法，请查看Robert Keim的方法RF分析和设计的免费课本。

神经网络设计

神经网络似乎无所不在（如果研究新闻是任何可行的）。ANNS（人工神经网络）是系统意味着在数据处理方面模仿人类脑的功能。他们的应用是膨胀的，证明有用解释跨越天文学，生物学和气象等领域的数据。

虽然理论上可以使用Python将非常基本的Anns组合在一起，但开发高级别Anns的挑战可以说是适当培训网络。未来的深度学习算法可能会抵消我们对神经内科的理解的极限，因为它们在超越它们方面将是有用的。

EMC设计

EMC（电磁兼容性）设计涉及考虑到同一硬币的两侧：将产品的漏洞降低到EMI（电磁干扰），并确保产品不会发出可能威胁其他设备的EMI。

EMC设计的过程涉及减少对EMI的干扰和屏蔽。这些是使用在开发过程中实现的方法完成的，从初始设计到PCB设计到电缆设计到外壳设计和超越I / O过滤器的使用。还必须审议符合关于EMI的严格规定，以获得可靠性和公差。

机器视觉

你如何教一台机器看？机器愿景被定义为允许基于图像的环境数据分析的技术和方法的创建。

机器愿景在发展IIOR（工业互联网）空间中至关重要。智能工厂现在正在利用机器愿景，了解错误识别/质量保证，产品跟踪和机器人系统的指导。机器视觉的更多耸人听闻的应用包括自动车辆，其中算法数据处理可以帮助汽车的传感器系统识别对象。

许多熟悉公司提供了在工厂自动化中使用机器视觉的解决方案。图片来自AMS.

更令人印象深刻的是，机器视觉可以通过传感器融合与其他传感器数据相结合，以创建一个人为人所知的一些最广泛的环境传感系统。

空间系统开发

辐射，冷，尺寸和功率约束，以及设计用于恒星的电子产品的粗糙化使得这项专业真正要求。雷竞技最新app所说，在所有宇宙中的所有恶劣环境中，也许空间的真空不是至少友好到电子产品。雷竞技最新app

越来越多地，设计空间系统意味着更多的是可以承受甚至延长的深空旅行设计师的电路正在开发探针和群体，这些探针和流浪者在我们遇到的一些最恶劣的环境中起作用，包括肆虐的风暴和掠过表面星星。

如果您想证明航空航天系统设计可以忍受时间考验，请阅读AAC的文章我们系列中旅行者航天器的工程奇迹由Mark Hughes设计。

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这些是我们最困难的EE领域的被提名者。现在我们想收到你的来信。

电气工程中最困难的纪律是什么？

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