● 实用性:了解哪些问题(或被认为)难以解决是很好的,这样你就会尝试解决它们的变体。● 智力性:证明某些问题无法解决或难以解决是智力上的对比(同样是很好的课程),在课程中你展示哪些问题可以解决
S TOCK M., SOLVE S., D EL CAMPO D., C HIMENTI V., MÉNDEZ - L ANGO E., L IEDBER H., S TEUR PPM, M ARCARINO P., D EMATTEIS R., FILIPE E., L OBO I., KANG KH, KAM-GER, K. R. Y. R. Y. NIER G., V ALIN M., W HITE R., D RANSFIELD TD, D UAN Y., X IAOKE Y., S TROUSE G., B ALLICO M., S UCKAR D., A RAI M., M ANS A., DEG ROOT M., KERKHOF O., R. R. R., H. R. R., H. R. R. R., H. R. R. R. AND R. Y. ER E., N OATSCH U., D URIS S., K HO HY, U GUR S., P OKHODUN A. and G ERASIMOV SF, “Final report on CCT-K7: Key comparison of water triple point cells”, Metrologia , 43 , Tech.补充03001,2006。
Project 1: Machine Learning and Artificial Intelligence methods applied to robotics for key alpine applications Financed by: Eurac Research Supervisor: Prof. Karl Dietrich von Ellenrieder, Dr. Abraham Mejia Project Description: The idea is to implement intelligence in robotic platforms using sensor data approaches to solve two key alpine applications: Diseases in Mountain agriculture and Search and Rescue operations in avalanches.机器人将在复杂的情况下自动执行任务,直到今天,这些任务需要人类来识别和监测农业应用中的作物状况,或者在搜索和救援应用中的受害者中的作物条件。该方法包括使用一个预定的区域,在该区域中,空中和地面的机器人都将确定一种特定模式(基于真实数据的机器学习方法),我们将其称为主题。机器人将导航到该主题,避免该区域的障碍(例如,通过做出有效的决定,与树木的碰撞或由于雪崩而导致的地形变化。基于传感器数据的集成对于决定对主题的识别,如何处理主题以及机器人在任务期间应执行的任务至关重要。将探索使用空中和地面机器人的协作群策略,以克服时间,空间和感应数据的局限性。
1。Course Outcomes (COs): At the end of the course, the students will be able to: CO1 able to apply various techniques like mesh and nodal analysis and network theorems for circuit problems CO2 explain the principles of magnetic circuits and solve the series and parallel ac circuits CO3 analyze poly-phase circuits CO4 calculate various parameters of two port network and inter relationship between them.CO5开发了给定电路的数学模型(微分方程)并解决它2。Syllabus ELECTRICAL NETWORKS ANALYSIS (10 Hours) Kirchhoff's Voltage Law, Kirchhoff's Current Law, independent and dependent sources, Mesh current and Nodal Voltage analysis, Super position theorem, Thevenin's theorem, Norton's theorem, Reciprocity theorem, Maximum power transfer theorem MAGNETISM AND ANALYSIS OF AC CIRCUITS (12 Hours) Faradays law, Lenz定律,自节感,相互电感,相互感应的系数,耦合系数,串联电感,平行,平行,耦合线圈的分析,点规则,有效耦合等效电路。复合代数及其在电路分析中的应用,R-L,R-C,R-C系列和并行电路,系列和并联共振。多相电路(08小时)平衡的三个相系统,星形和网格连接,平衡和不平衡的三相网络的计算,多相矢量图以及三个相路中功率的测量。两个端口网络(07小时)
方程。5。了解相关,回归,力矩,偏度以及峰度和曲线拟合的概念。模块1:拉普拉斯变换:(8小时)拉普拉斯变换的定义,存在定理,衍生物和积分的拉普拉斯变换,初始和最终值定理,单位步长函数,diracdelta函数,dirac-delta函数,laplace的周期性函数,周期性拉普拉斯转换,互惠变换,卷积变换,互惠定理,solude for solve lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal areviations lineal lineal areviations lineal lineal areviations。模块2:傅立叶变换:(8小时)傅立叶积分,正弦和余弦积分,傅立叶积分,傅立叶变换,逆傅里叶式扭转,卷积定理,傅立叶定理,傅立叶正弦和余弦变换,傅立叶变换的应用到简单的一维热传输方程。模块3:代数和超验方程和插值的解决方案:(8小时)数量及其准确性,代数和先验方程的解决方案:分配方法,迭代方法,Newton-Raphson方法和Regula-Falsi方法。这些方法的收敛速率(没有证据),插值:有限差异,操作员之间的关系,使用牛顿的前向和后差公式进行插值,与不平等间隔的插值:牛顿的分裂差异和Lagrange的公式。
摘要 - 由于LiDar,Camera和IMU之间的固有互补性,最近对激光 - 视觉惯性大满贯付出了越来越多的努力。但是,现有方法在两个方面受到限制。首先,在前端,它们通常采用离散的时间表示,需要高精度硬件/软件同步,并基于几何激光功能,从而导致稳健性和可扩展性低。第二,在后端,视觉循环限制遭受了规模的歧义和点云的稀疏性,扫描到扫描环的检测恶化。To solve these problems, for the front-end, we propose a continuous-time laser-visual-inertial odometry which formulates the carrier trajectory in continuous time, organizes point clouds in probabilistic submaps, and jointly optimizes the loss terms of laser anchors, visual reprojections, and IMU readings, achieving accurate pose estimation even with fast motion or in unstructured scenes where it is difficult to extract meaningful几何特征。在后端,我们通过通过激光辅助视觉重新定位匹配预计的2D子包和6-DOF视觉约束来建立5-DOF激光限制,从而确保在大型场景中映射一致性。结果表明,我们的框架实现了高精度的估计,并且比载体在大型场景或快速移动时工作时更健壮。相关的代码和数据在https://cslinzhang.github.io/ct-lvi/ct-lvi/ct-lvi.html上进行开源。
第二个衍生物 - 使用衍生物来绘制函数图 - 陈述平均值定理并将其应用于计算 - 应用L'Hospital的规则来计算功能限制 - 使用衍生物解决优化问题 - 使用衍生物来解决涉及直线运动的实际问题。