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商业模式画布（BMC）
配有牛奶龙头、冰箱/冰柜和奶酪机的房子 • 迷你图书馆，提供免费书籍作为对客户的额外服务 • 靠近住宅区，交通便利，停车位充足 • 出售额外（自有）产品，并提供休息设施、自行车休息等服务。
R22 B.Tech. CSE（网络安全）课程大纲
写出一组线性方程的矩阵表示并分析方程组的解 查找特征值和特征向量 使用正交变换将二次形式简化为标准形式。 解决均值定理的应用。 使用 Beta 和 Gamma 函数评估不当积分 找到有/无约束的两个变量函数的极值。 评估多重积分并应用概念来寻找面积和体积 UNIT - I：矩阵 10 L 通过梯形和标准形式对矩阵进行秩，通过高斯-乔丹方法对非奇异矩阵进行逆运算，线性方程组：用高斯消元法、高斯赛德尔迭代法求解齐次和非齐次方程组。第二单元：特征值和特征向量 10 L 线性变换和正交变换：特征值、特征向量及其性质、矩阵对角化、凯莱-汉密尔顿定理（无证明）、用凯莱-汉密尔顿定理求矩阵的逆和幂、二次型和二次型的性质、用正交变换将二次型简化为标准形式。 第三单元：微积分 10 L 均值定理：罗尔定理、拉格朗日均值定理及其几何解释和应用、柯西均值定理、泰勒级数。应用定积分求曲线旋转的表面积和体积（仅限于笛卡尔坐标系）、不当积分的定义：Beta 函数和 Gamma 函数及其应用。第四单元：多元微积分（偏微分和应用）10 L 极限和连续性的定义。偏微分：欧拉定理、全导数、雅可比矩阵、函数依赖性和独立性。应用：使用拉格朗日乘数法求二元和三元函数的最大值和最小值。
I.MX机器学习用户指南I.MX机器学习用户指南
•RUY矩阵乘法库已启用（tflite_enable_ruy = on）。ruy矩阵乘法库与eigen和gemlowp的内核相比提供了更好的性能。• XNNPACK Delegate support ( TFLITE_ENABLE_XNNPACK=On ) • External Delegate support ( TFLITE_ENABLE_EXTERNAL_DELEGATE=On ) • (i.MX 95) GPU Delegate support ( TFLITE_ENABLE_GPU=On ) • The runtime library is built and provided as a shared library ( TFLITE_BUILD_SHARED_LIB=On ).如果优选将Tensorflow Lite库与应用程序的静态链接到应用程序（默认设置）。如第2.5.1节中所述，使用CMAKE构建应用程序，这可能很方便。•包含默认-O2优化级别的软件包。已知某些CPU内核（例如Resize_biarinear）在-O3优化级别上表现更好。但是，有些在-O2中表现更好，例如arg_max。我们建议根据应用程序需求调整优化级别。
太阳能职业学士
第 2 单元：代数和超越方程的解：迭代法 - 二分法、假位置法（Regula Falsi 方法）、不动点迭代法、牛顿拉夫森法、广义牛顿法、拉马努金法、穆勒法；加速收敛 - Aitken 方法、Graeffe 根平方法、复根。第 3 单元：矩阵：矩阵运算：加法、减法和乘法。矩阵、矩阵的转置、矩阵的逆、矩阵的秩、向量和矩阵范数、特征值问题：对称三对角矩阵的特征值、Householder 方法、QR 方法。第 4 单元：线性方程组的解：高斯消元法、高斯-乔丹法；非线性方程组的解：不动点迭代法、牛顿-拉夫森法，书籍：1. 数值分析入门方法，SS Sastry，Prentice Hall India，第 3 版。2. 计算机在物理学中的应用，Suresh Chandra，Narosa 3. 计算机导向数值方法，V. Rajaraman，第 3 版。1GP4-电子实验室。（实用）
R22 B.Tech. CSE（AI 和 ML）课程大纲 JNTU 海得拉巴
写出一组线性方程的矩阵表示并分析方程组的解 查找特征值和特征向量 使用正交变换将二次形式简化为标准形式。 解决均值定理的应用。 使用 Beta 和 Gamma 函数评估不当积分 找到有/无约束的两个变量函数的极值。 评估多重积分并应用概念来寻找面积和体积 UNIT - I：矩阵 10 L 通过梯形和标准形式对矩阵进行秩，通过高斯-乔丹方法对非奇异矩阵进行逆运算，线性方程组：用高斯消元法、高斯赛德尔迭代法求解齐次和非齐次方程组。第二单元：特征值和特征向量 10 L 线性变换和正交变换：特征值、特征向量及其性质、矩阵对角化、凯莱-汉密尔顿定理（无证明）、用凯莱-汉密尔顿定理求矩阵的逆和幂、二次型和二次型的性质、用正交变换将二次型简化为标准形式。 第三单元：微积分 10 L 均值定理：罗尔定理、拉格朗日均值定理及其几何解释和应用、柯西均值定理、泰勒级数。应用定积分求曲线旋转的表面积和体积（仅限于笛卡尔坐标系）、不当积分的定义：Beta 函数和 Gamma 函数及其应用。第四单元：多元微积分（偏微分和应用）10 L 极限和连续性的定义。偏微分：欧拉定理、全导数、雅可比矩阵、函数依赖性和独立性。应用：使用拉格朗日乘数法求二元和三元函数的最大值和最小值。
课程大纲第三年 CSE(AI) V & VI 学期..pdf
课程目标：1. 介绍各种数学概念和模型，并提供实施这些模型所需的技能。2. 对各种数值和数据进行批判性评估。3. 培养对非确定性问题建模的设计技能。预期课程成果：1. 展示对数据科学中与线性代数、概率和微积分相关的基本数学概念的理解并运用它们。 2. 应用线性模型进行回归，使用线性模型进行分类 3. 采用核模型、SVM 和 RVM 4. 将问题概念化为图模型、混合模型，并使用估计最大化算法进行分析 5. 用说明性例子进行演示 PCA 单元：1 线性代数 3 小时 矩阵、求解线性方程、向量空间、线性独立性、基和秩、线性映射、仿射空间、范数、内积、正交性、正交基、函数内积、正交投影 单元：2 矩阵分解 4 小时 行列式和迹、特征值和特征向量、Cholesky 分解、特征分解、奇异值分解、矩阵近似 单元：3 向量微积分 4 小时 单变量函数的微分、偏微分和梯度、向量值函数的梯度、矩阵的梯度、计算梯度的有用恒等式、反向传播和自动微分、高阶导数、线性化和多元泰勒级数。单元：4 概率、分布和优化 4 小时 概率空间的构建、离散和连续概率、求和规则、乘积规则和贝叶斯定理、汇总统计和独立性、高斯分布、共轭和指数族、变量变换/逆变换、连续优化、使用梯度下降的优化、约束优化和拉格朗日乘数、凸优化单元：5 数据模型 4 小时 数据、模型和学习、经验风险最小化、参数估计、概率建模和推理、有向图模型、模型选择
R22 B.Tech. CSD 教学大纲 JNTU 海得拉巴 1 ...
写出一组线性方程的矩阵表示并分析方程组的解 查找特征值和特征向量 使用正交变换将二次形式简化为标准形式。 解决均值定理的应用。 使用 Beta 和 Gamma 函数评估不当积分 找到有/无约束的两个变量函数的极值。 评估多重积分并应用概念来寻找面积和体积 UNIT - I：矩阵 10 L 通过梯形和标准形式对矩阵进行秩，通过高斯-乔丹方法对非奇异矩阵进行逆运算，线性方程组：用高斯消元法、高斯赛德尔迭代法求解齐次和非齐次方程组。第二单元：特征值和特征向量 10 L 线性变换和正交变换：特征值、特征向量及其性质、矩阵对角化、凯莱-汉密尔顿定理（无证明）、用凯莱-汉密尔顿定理求矩阵的逆和幂、二次型和二次型的性质、用正交变换将二次型简化为标准形式。 第三单元：微积分 10 L 均值定理：罗尔定理、拉格朗日均值定理及其几何解释和应用、柯西均值定理、泰勒级数。应用定积分求曲线旋转的表面积和体积（仅限于笛卡尔坐标系）、不当积分的定义：Beta 函数和 Gamma 函数及其应用。第四单元：多元微积分（偏微分和应用）10 L 极限和连续性的定义。偏微分：欧拉定理、全导数、雅可比矩阵、函数依赖性和独立性。应用：使用拉格朗日乘数法求二元和三元函数的最大值和最小值。
对物联网应用和微电器设备的压电能量收割机的设计
几年前电子设备的功率要求很高。但是，随着基于Internet的系统的技术发展，低功率的微电子设备的设计，WSN和IoT设备的设计变得必要。在这些系统中，大小和功率要求很低，在大多数情况下，电池的替代是具有挑战性的。对于这些微电子和物联网设备，丰富的能量收割机非常有用。在不同的丰富能源资源中，用压电悬臂束能量收割机收集振动能量。这项研究工作介绍了能量收割机（EH）的设计和分析，该功能收割机（EH）中包含一个单个压电悬臂梁，该悬挂式横梁捕获了悬架桥的振动能量。这种方法通过将压电能量收获构建为解决低功率设备面临的力量挑战的解决方案，将两件事联系在一起，从而使过渡变得更加自然和连接。设计中的主要挑战是将桥梁的共振频率与压电EH相匹配，该压电EH约为2.5Hz，以提取最大功率。为了克服Comsol多物理学中的特征频率分析。单光束压电EH的3D几何形状是在Comsol多物理固体作品中设计和分析的。在这项研究工作中，基于COMSOL多物理学中的第一个六种特征频率分析，单光束压电频率的几何参数与特征频率之间建立了关系。选择（0.98 m/s²）的力是因为它避免了与关键系统组件共鸣。对于有限元分析（FEA），通过在悬架桥中施加等于振动力（0.98m/ s2）的力来振动压电单光束收割机。收割机的输出的共振频率为2.5Hz。压电的输出为2.5Hz的800毫米伏特非常低。还将压电EH的输出结果与具有单分支结构的悬臂梁进行了比较。
i.MX 机器学习用户指南
• 启用 RUY 矩阵乘法库（TFLITE_ENABLE_RUY=On）。与使用 Eigen 和 GEMLOWP 构建的内核相比，RUY 矩阵乘法库提供了更好的性能。 • XNNPACK 委托支持（TFLITE_ENABLE_XNNPACK=On） • 外部委托支持（TFLITE_ENABLE_EXTERNAL_DELEGATE=On） • （i.MX 95）GPU 委托支持（TFLITE_ENABLE_GPU=On） • 运行时库以共享库的形式构建和提供（TFLITE_BUILD_SHARED_LIB=On）。如果希望将 TensorFlow Lite 库静态链接到应用程序，请将此开关保持关闭状态（默认设置）。如果应用程序是使用 CMake 构建的，可能会很方便，如第 2.5.1 节所述。 • 该包使用默认的 -O2 优化级别进行编译。某些 CPU 内核（例如 RESIZE_BILINEAR）在 -O3 优化级别下性能更佳。但是，某些内核（例如 ARG_MAX）在 -O2 优化级别下性能更佳。我们建议根据应用程序需求调整优化级别。
飞机控制理论 (r15a2113) - mrcet.ac.in
经典控制系统建模的局限性、多输入多输出系统。动态系统的状态空间建模、状态变量定义 - 状态方程。输出变量 - 输出方程。用向量矩阵一阶微分方程表示。矩阵传递函数、状态转换矩阵 - 矩阵指数、属性、状态方程的数值解、示例。状态方程的正则变换，特征值，实数不同，重复。可控性和可观测性-定义-意义。数字控制系统：概述-优点，缺点。