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コンピューターエンジニアリングのキャリアワークで使用する10のオリジナルアイデアのリストを作成してください。リストの次の形式に従います。
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もちろん！ここでは、コンピューターエンジニアリングのキャリア作業で使用する10のオリジナルアイデアを提示します。

1.増加した現実のテクニックを使用して、国内や自動車の修理などの実践的なスキルを教えるモバイルアプリケーションの開発。
2.教室での支援を監視するための顔認識システムの設計と実装。
3.深い学習を使用して、ユーザーのライフスタイルに応じて慢性疾患のリスクを予測する人工知能システムの開発。
4.生存と作物受粉を改善するための、データ分析プラットフォームの実装とミツバチの健康監視。
5.店舗やレストランでの顧客サービスのためのプログラム可能なヒューマノイドロボットの設計と構築。
6.外傷シナリオや深刻な疾患を含む医療緊急訓練のためのシミュレーションシステムの開発。
7.自動学習とデータマイニング技術を使用して、オンラインショップ用のカスタム製品推奨システムの実装。
8.リーダーシップスキルとチームワークのトレーニングのための仮想現実プラットフォームの設計と実装。
9.自然言語処理技術と感情分析を使用した誤ったニュース検出システムの開発。
10.ブロックチェーンテクノロジーを使用して透明性と情報の安全性を保証するために、中小企業向けの在庫管理システムの実装。

これらのアイデアがあなたに役立つことを願っています、そして、あなたはあなたの終わりのエンジンの終わり - エンジン - エンジニアリングの仕事のためのインスピレーションを見つけることができることを願っています。大成功！
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開発と実装の難しさに応じてそれらを整理する
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もちろん！ここでは、難易度のレベルによって組織されたコンピューターエンジニアリングの仕事で使用する10のオリジナルアイデアのリストがあります。

1.シミュレーションシステムの開発。プログラミングシミュレーションは、プログラミングやコンピューターサイエンスに長い間行ってきた数人の人々にとって、実用的かつシンプルであると考えることができます。それはそれほど多くのスキルを必要とせず、すべてをコンピューターから実行できます。
2.推奨システムの実装：このシステムは、Tiktok、Instagram、YouTubeなどに存在する可能性のある単純なアルゴリズムのベースから始まります。ここでは、システムエンジニアに関するもう少し知識が必要ですが、それはあまり要求の厳しい仕事でもありません。
3.拡張現実技術を使用するモバイルアプリケーションの開発。このアイデアは、アプリの開発などのシンプルで基本的な概念から始まります。ただし、拡張現実のテクニックを実装するには、非常に高価な機器と非常に詳細な仕事を備えた、困難で広範なプロセスが必要です。この作業で最も難しいことは、捧げる時です。
4.顔認識システムの設計。このアイデアには、より広範で詳細なプロセスが必要であり、顔のジオメトリも大幅に実装されているため、システムエンジニアリングが重要です。このプロセスには、進歩したいくつかの手法が必要ですが、それはまだ正当な研究と実践のプロセスであなたの家の快適さから実行することができます。
5.データ分析プラットフォームの実装とミツバチの健康監視。データに基づいてデータを分析、比較、提供するプラットフォームは、興味深いアイデアです。複雑さは、これらのデータがミツバチから来て、必要なデータを収集するシステムを実現して、このような種に基づいて分析できるようにします。
6.ブロックチェーン管理システムの実装。ブロックチェーンは非常に複雑で広範な数学的プロセスです。ただし、このツールは2008年に作成され、テクノロジーとインターネットの進歩により、このテクノロジーとそのすべてのアルゴリズムを実装および理解する方がはるかに簡単です。それはまだいくつかの分野で知識を必要とする広範なプロセスであり、完全に機能する必要があります。
7.仮想現実プラットフォームの設計と実装。アプリケーションとは異なり、プラットフォームはサーバーで動作します。サーバーでは、異なる人が同時に対話し、同じリアルタイムツールを使用します。この作成プロセスははるかに複雑であり、いくつかの場合、結果が予想されるように、より多くの協力者として必要になります。
8.ヒューマノイドロボットの設計と構造。このプラクティスは、プロジェクトの背後にあるエンジニアリングとアーキテクチャのために複雑です。特定の方法で対話するロボットをプログラミングすることは、数年間行われてきた仕事です。ただし、このプロセスには、企業だけが資金を提供できるかなり高価なアイデアであることに加えて、他の人のより多くのツールと知識が必要です。
9.誤ったニュース検出システムの開発。このアイデアは、虚偽の記事やニュースを検出することに関して、その複雑さを目立たせます。心理学、執筆と執筆を理解するシステムが作成されなければならないため、画像とテキストの真実性を分析することができ、不実表示と虚偽と混同しないことはできません。 。これは、真のニュースを知るために絶えず更新されているシステムを意味し、そこから誤っているかどうかに合格または除外するフィルターを作成します。
10.病気を説く人工知能システムの開発。何かを予測できる人工知能システムは、実行するのが非常に困難で複雑であり、これまでの記録はありません。人工知能が何かを説くことができるようにするために、その瞬間までイベントのすべての行動とパターンを分析し、すべての可能性を理解し、どの可能性が最も正確であるかを計算できる数学モデルを作成する必要があります。医学の文脈では、人工知能は患者の体にアクセスできないため、はるかに複雑です。そのため、人工知能がすべての患者のリアルタイムデータを持つことができる方法も実装する必要があります。