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Balkan应用数学杂志和...
保加利亚科学学院，保加利亚·里斯特·Škrekovski，Farnit，Primorska大学，Koper，Koper，Slovenia Stela Zhelezova，数学和信息学研究所，保加利亚科学学院，保加利亚科学院Gutenberg-Universitätmainz（JGU），德国Mainz，德国。DraganaGlušac，Tehnical教师“ Mihajlo Pupin”，Zrenjanin，塞尔维亚CVETA MARTINOVSKA-BANDE，计算机科学学院，UGD，北马其顿共和国Blagoj Delipetrov，UGD，北麦卡迪尼亚Zorania Zorania Zoraveia Zorave Zorave forkedonia Zorave forkedonia Zorave forkedonia Aleksandra Mileva，UGD计算机科学学院，北马其顿共和国Igor Stojanovik，计算机科学学院，UGD，北马其顿共和国Saso Saso Koceski，计算机科学学院，UGD，UGD，UGD，UGD，North Macedonia natasa Koceska Republic of Computer Science of Computer Science of Computer Science，UGD计算机科学学院，UGD，北马其顿共和国Biljana Zlatanovska，计算机科学学院，UGD，北马其顿共和国Natasa Stojkovik，计算机科学学院，UGD，UGD，MACEDONIA共和国UGD，MACEDONIA共和国，MACEDONIA，MACEDONIA，MACEDONIA STOJANOV，MACEDOR of North Macediaia of Coblector of Cotture Science of Stojanov计算机科学，UGD，北马其顿共和国Tatjana Atanasova Pacemska，电气工程学院，UGD，北马其顿共和国
M.Tech。嵌入式和机器学习系统课程和教学大纲-M.Sc.应用数学电子与ICT学院，NIT WARANGAL https://forms.gle/ ...
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过实践活动和实例实例，与会者将获得实用技能，可以在教学和研究中有效地使用不同的AI使用AI。在计划结束时，参与者将准备将AI工具集成到他们的工作中，提高他们通过现代技术教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。使用Python/Matlab的动手会话。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别识别张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
应用数学重点 2022-23
额外学位要求：要获得南犹他大学学士学位，学生必须总共修满 40 个高年级学分。应用数学专业的学生可能需要在其专业要求之外修满最多 14 个额外的高年级选修课。他们可能还需要多达 35 个选修学分才能满足 120 个学分的学位要求。数学系强烈建议那些寻求应用数学学位的学生修读化学、计算机科学或物理学的辅修课程。每个辅修课程的信息都包含在下页的表格中。
M.Sc.加尔各答物理大学2018 Subhasis Roy博士，当前地位教育资格 dipankar -chattopadhyay.pdf-加尔各答 Swapan Chakrabarti 教育技术团队教学： - CBCS教学大纲 应用数学系 ccf-microbiology.pdf 本科教学大纲---电子（荣誉与一般） ccf-microbiology-revised.pdf debasri saha Abhijit Biswas
推荐读数1。J.D.ryder：网络，线和字段2。J. Millman和C. Halkias：综合电子3。J.D.Ryder：电子基本和应用4。J.肯尼迪：电子通信系统5。J. Millman和A. Grabel：微电子6。B.G. Streetman，S。Banerjee：固态电子设备7。 G.F.诺尔：辐射，检测和测量8。 sedra和Smith：微电子设备9。 taub and Schilling：数字集成电子10。 S.Y. LIAO：微波设备和电路11。 H.J. 帝国：微波原则12。 P. bhattacharyya：半导体光电设备13。 S.M. sze：半导体设备的物理学14。 Boylestad和Nashelski：电子设备和电路理论15。 A. D. Helfrick和W. D. Cooper：现代电子仪器和测量技术（印度Prentice Hall）B.G.Streetman，S。Banerjee：固态电子设备7。G.F.诺尔：辐射，检测和测量8。 sedra和Smith：微电子设备9。 taub and Schilling：数字集成电子10。 S.Y. LIAO：微波设备和电路11。 H.J. 帝国：微波原则12。 P. bhattacharyya：半导体光电设备13。 S.M. sze：半导体设备的物理学14。 Boylestad和Nashelski：电子设备和电路理论15。 A. D. Helfrick和W. D. Cooper：现代电子仪器和测量技术（印度Prentice Hall）G.F.诺尔：辐射，检测和测量8。sedra和Smith：微电子设备9。taub and Schilling：数字集成电子10。S.Y. LIAO：微波设备和电路11。 H.J. 帝国：微波原则12。 P. bhattacharyya：半导体光电设备13。 S.M. sze：半导体设备的物理学14。 Boylestad和Nashelski：电子设备和电路理论15。 A. D. Helfrick和W. D. Cooper：现代电子仪器和测量技术（印度Prentice Hall）S.Y.LIAO：微波设备和电路11。H.J.帝国：微波原则12。P. bhattacharyya：半导体光电设备13。S.M. sze：半导体设备的物理学14。 Boylestad和Nashelski：电子设备和电路理论15。 A. D. Helfrick和W. D. Cooper：现代电子仪器和测量技术（印度Prentice Hall）S.M.sze：半导体设备的物理学14。Boylestad和Nashelski：电子设备和电路理论15。A. D. Helfrick和W. D. Cooper：现代电子仪器和测量技术（印度Prentice Hall）
应用数学和非线性科学
基于评估指数构建的原则以及区域经济可持续发展的当前状况，确定了区域经济可持续发展水平的评估指数体系。距离空间重量矩阵用于定义评估指标的重量系数，然后将其重量系数取代为计算MORAN指数的公式，以衡量区域经济可持续发展水平的MORAN指数。在对区域经济可持续发展的空间自相关分析后，具有固定效果的空间面板模型由Hausman测试确定，并将模型应用于经验分析区域经济可持续发展。数据表明，行业增加的价值会显着影响5％水平的积极方向的区域经济的可持续发展。此外，所有指标的值都通过鲁棒性测试。最后，我们提出了相应的优化建议，以改善区域经济的可持续发展路径。
应用数学和非线性科学
随着社交互联网技术的持续发展，机器学习在不同行业中起着重要作用，当前的教育领域也正在体验从传统教学模式到数据驱动的智能教学模式的转变。在本文中，我们概述了机器学习和教育大数据分析在教育中应用的现状，讨论通用的机器学习算法和教育数据分析的关键技术，同时，分析了课程改革的问题和挑战，并阐明了机器学习和教育大量数据的潜力。此外，本文使用机器学习模型来分析学生的学习行为，还使用模型来进行个性化学习路径建议，智能的教学资源建议和其他方面。模型在实际教学活动中的应用效果通过实验研究部分证明了模型，并且通过数据分析验证了模型的有效性。最后，本文总结了研究结果，并强调了基于机器学习的大数据分析在促进教育个性化和提高教学质量方面的关键作用。本文的研究不仅为教育者提供了有关课程改革的新观点，而且还为教育决策者提供了有关数据驱动决策的参考，这有望促进更智能和个性化教育的方向发展教育的发展。
应用数学和非线性科学
一位在唐朝的女士的照片对于以其精致的绘画技巧和丰富的文化价值研究古老的服装艺术已经至关重要。但是，由于时间的流逝，绘画中的服装细节受到严重损害，这给研究带来了挑战。本研究使用计算机辅助的数字恢复技术来重现女士服装的原始外观，并带有粉丝的女士。这项研究通过高精度扫描和图像处理，结合了历史文档和物理材料，通过高精度扫描和图像处理来实现唐朝女士服装的数字重建。在研究过程中，我们首先使用40百万像素的高分辨率扫描了“女士”，以确保图像细节的清晰度。之后，采用了基于深度学习的图像修复算法来处理绘画的损坏部分，并恢复了95％的服装区域。通过对唐纳（Tang Dynasty）的服装颜色进行统计分析，我们构建了一个包含120种典型颜色的数据库，该数据库中有120种典型的颜色，并基于此，我们对服装进行了颜色匹配和渲染。实验结果表明，修复的衣服的颜色饱和度增加了30％，模式清晰度达到98％。与唐朝的现有服装相比，恢复服装的样式准确率达到了90％。此外，我们还使用了三维建模技术在三个维度上恢复服装，其结构为85％，类似于文献中记录的Tang Dynasty服装。
应用数学和非线性科学
随着人工智能技术，经济和人工智能的快速发展，已经实现了深入的整合。大数据，云技术和数据图形等信息技术的发展为金融领域的消费变化奠定了基础。商业金融资产分配的智能结构提供了基于人工智能算法的金融服务，该算法降低了传统金融投资服务的门槛，并且是全面和方便的。目前，中国商业资产分配的用户采用率和利用率相对较低。本文使用结构方程模型来分析商业金融资产分配结构中人工智能的影响因素。首先，描述了受访者的基本信息，然后检查了可靠性和共线性。潜在变量CA大于0.7，Cr值高于临界值0.5，并且高于0.8，VIF值小于临界值5。也就是说，潜在变量具有良好的一致性，所有通过可靠性测试，模型具有很高的可靠性，并且没有严重的截线问题，并且结构模型的路径估计不会受到不利影响；最后，测试了该模型，发现该模型具有很强的解释力，创新和隐私对使用意图的重大影响，而年龄，性别和风险偏好对使用意图没有重大影响。了解AI在分配由大数据驱动的商业金融资产中的影响因素可以更相关地促进AI技术的技术服务。
应用数学和非线性科学
本研究解决了当前的体育培训方法在实时监控，数据传输和智能分析方面面临的挑战。我们引入了一种数值模拟和优化方法，用于体育培训，利用嵌入式无线通信网络。通过结合现实的空间金字塔池（ASPP）和长期记忆（LSTM）网络，我们的方法有效地处理并分析了运动员的多规模空间特征和时间序列数据。在PAMAP2和MHealth数据集上进行的实验表明，我们的方法超过了关键指标中的其他主流方法，例如最大F量，平均绝对误差（MAE），加权F-量度和结构相似性度量，并且具有显着的优势在增强的比对度量方面具有显着优势。消融研究进一步验证了ASPP和LSTM模块的贡献。此方法增强了培训成果的准确性和实时预测，为智能体育培训系统的发展提供了宝贵的见解。