XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数学模型
使用人工智能技术组织教育过程的模型 Oleh Karyy、Ihor Novakivskyi、Yaroslav Kis、Ihor Kulyniak 和 Alex
摘要 概述了常见的人工智能 (AI) 技术及其在教育领域应用的主要趋势。分析了终身学习个性化的观点。揭示了现代 LMS 大学在全球化教育知识生态系统中的实施前景。分析了对高等教育机构教师的调查结果，该调查涉及由于实施 AI 元素而预期 LMS 使用效率将提高。分析了对高等教育机构教育环境建模的可能性。建议使用“学生-教育主体-教育过程”模型三元组来分析 AI 技术在教育中的应用。基于组织教育过程的模型，提出了一种计算 AI 使用效果综合指标的方案。提出了一种基于可用机会选择最佳知识评估系统的方法。给出了广义知识评估算法的数学模型。在学生模型层面，在知识相空间中开发了一个学生培训优化模型，同时考虑到应用 AI 技术的可能性。关键词1 教育、学习管理系统（LMS）、人工智能（AI）、效率、数学模型、个性化学习（PL）、学生模型、教育过程模型、教育主体模型、最佳学习轨迹。
四轴飞行器经典控制器设计与分析
摘要：本文旨在介绍四轴飞行器的设计、仿真和控制，以无人机 (UAV) 为例。为了实现这一目标，我们开发了四轴飞行器的数学模型。在 MATLAB/Simulink 环境中开发了模型仿真和控制器设计。尽管它仍然是一个完整的非线性系统，但本文采用了四轴飞行器的数学表示和目标系统的建模。对所获得的数学模型进行了线性化。为了设计姿态控制器，使用系统识别技术获得了负责四轴飞行器运动的无刷直流电机 (BLDCM) 的传递函数。本文描述了一个完整的测试实验以实现这一目标。对设计的控制器进行了评估，并讨论了仿真结果。关键词：无刷直流电机 (BLDCM)、无人机 (UAV)、电子速度控制 (ESC)。1. 简介四轴飞行器无人机已被证明可用于许多军事和民用应用。最重要的特点是垂直起降 (VTOL) 和悬停能力，因此它适合于执行诸如监视、道路交通监控、自然灾害后的受害者定位等任务。此类飞行器也引起了学术研究机构越来越多的兴趣，因为它们可以用作机器人研究的低成本试验台 [1] , [2], [3]。为了让 au
物流（主要）W.E.F. AY 2023-24课程结构
4。了解各种高级应用中数学，物理和化学之间的相互作用和连接。认识到如何使用数学模型以及物理和化学原理来解释和预测不同情况下的现象。5理解并在不同的数字系统（例如二进制，八分，十进制和十六进制）之间进行转换。区分模拟和数字信号并了解其特征。对不同类型的传输介质的了解，例如有线（例如，铜线电缆，光纤）和无线（例如，无线电波，微波炉，卫星）..
syllabus.pdf
本课程旨在开发学生所需的定量技能来实施财务理论。随着越来越多的金融服务公司在其交易，定价，风险和资产管理职能中运用复杂的数学模型，因此出现了对更专业和高级课程的需求，学生和工作专业人员可以获取他们需要能力和负责任地执行这些功能所需的知识。本课程可以视为该流中的第一门课程。
卫星姿态确定与控制实验室
ADCS 仿真台 该台模拟卫星的动态和在轨位置。它还模拟所有环境干扰。它包括 ADCS 传感器（星跟踪器、磁力计、陀螺仪、太阳传感器）和 ADCS 执行器（反作用轮、磁力矩器、推进器）的数学模型、姿态确定算法（卡尔曼、扩展卡尔曼滤波器、三叉戟等）。它还包含用于卫星脱轨、卫星成像、惯性物体跟踪和地面站跟踪的所有常见控制算法。
机器人与人工智能考试题目
1. 控制系统设计。控制系统的基本组件和系统配置。2. 系统的标准数学模型：输入输出模型、状态空间模型。3. 动态系统线性化与雅可比矩阵评估。4. 框图变换：串联、并联和反馈连接。5. 系统的结构特性：可控性和可观测性。6. 一阶和二阶系统：传递函数、阶跃响应、脉冲响应。7. 连续时间系统的稳定性：定义、s 平面根位置、Routh-Hurwitz
物流中的数字孪生 - DHL
多年来，科学家和工程师们创建了现实世界物体的数学模型，随着时间的推移，这些模型变得越来越复杂。如今，传感器和网络技术的发展使我们能够将以前离线的物理资产链接到数字模型。这样，物理对象所经历的变化就会反映在数字模型中，而从模型中获得的见解可以对物理对象做出决策，并可以以前所未有的精度对其进行控制。
航天器推进用气压调节器的开发模型
在定义了描述调节器性能的最新数学模型以及对各种非金属部件的辐射进行分析之后，提出了一个模型，该模型可以包含对调节机制的必要修改。由于时间限制和制造商的可用性，本论文未包含拟议项目的测试阶段。随后，对提出的模型进行了结构分析。此外，还进行了几项实验来评估弹性体对气体的渗透性，目的是改善调节器的气体泄漏。
系统辨识和基于模型的飞行控制系统...
在本文中，我们为敏捷机动四旋翼微型飞行器 (MAV) 技术演示平台提供了一种系统辨识、模型拼接和基于模型的飞行控制系统设计方法。所提出的 MAV 设计用于在悬停/低速和快速前飞条件下进行敏捷机动，在这些条件下可以观察到系统动力学的显著变化。因此，这些显著的变化会导致使用基于传统悬停或前飞模型的控制器设计时性能和精度大幅下降。为了捕捉变化的动态，我们考虑了一种源自全尺寸载人飞机和旋翼机领域的方法。具体而言，使用频域系统辨识方法获得悬停和前飞中的 MAV 的线性数学模型，并在时域中对其进行验证。这些点模型与配平数据拼接，并生成准非线性数学模型以用于仿真目的。在基于多目标优化的飞行控制系统设计方法中使用已识别的线性模型，其中使用多个处理质量规范来优化控制器参数。使用运动学缩放缩小了 ADS-33E-PRF 的横向重新定位和纵向出发/中止任务任务元素，以评估所提出的飞行控制系统。执行位置保持、轨迹跟踪和攻击性分析，蒙特卡罗模拟和实际
将温室细胞用于若丹明B（RHB）去除
这项研究研究了通过在温室细胞中太阳能加热（GHC）激活的（PS）降解Rhodamine B（RHB）的降解。首先确定GHC的最佳配置，并进行评估以确定大气温度，风速和湿度对温度的影响。在本研究中开发的数学模型用于模拟GHC在不同初始PS浓度下降解过程中RHB浓度的演变（[[RHB] T = [RHB] exp（ - A×exp（ - a×exp（ - e a /rt）×t），a是e extental a的温度，a是e a的peffect a reption a a reption a的温度，r的温度是e rabion a in cotive a活性。在人工加热下激活的PS降解RHB允许研究初始PS浓度（0.1、0.5、1和2 G L -1）和温度（25、40、50、60、60和70°C）的影响。确定并纳入数学模型中的最佳工作条件和热力学参数（E A = 85.3 kJ mol -1）。的确，该模型准确地重现了GHC中的RHB浓度。GHC在高环境温度，高初始PS浓度，低湿度，很少或没有风以及最大阳光下暴露在高度的初始PS浓度，低湿度，较低或没有阳光下表现最佳。