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第一年 B TECH 课程结构 2024- ...
用数值方法求解方程。• CO5：应用插值概念求解数值微分和积分问题。教学大纲：矩阵代数：基本列变换和行变换、通过基本行运算求逆矩阵、矩阵的梯形和秩、线性方程组：一致性、高斯消元法、高斯-乔丹法、雅可比法和高斯-赛德尔法求解、特征值和特征向量：基本性质、谱矩阵分解、对角化、矩阵的幂。向量空间：向量概念向高维的推广、广义向量运算、向量空间和子空间、线性独立性和跨度、基。内积空间和 Gram-Schmidt 正交化过程。线性变换。微分方程及应用：一阶和高阶线性微分方程。用逆微分算子、参数变分法和待定系数法求解齐次和非齐次线性方程。代数和超越方程的解：参数曲线的追踪：摆线和相关曲线。二分法、试位法、牛顿-拉夫森法。用牛顿-拉夫森法求解非线性方程组。插值：有限差分和除差分。牛顿-格雷戈里和拉格朗日插值公式。牛顿除差插值公式。离散数值微分、数值积分：梯形法则、辛普森 1/3 法则和辛普森 3/8 法则。常微分方程的数值解：泰勒级数法、修正欧拉法、龙格-库塔法。参考书：
2021 年行为准则
尊重我们的员工：我们的员工是我们最宝贵的资产。我们将始终尊重和尊严地对待我们的员工。基于员工多样性的歧视绝不能成为与就业相关的决定的因素。我们绝不会容忍任何形式的工作场所骚扰（包括性骚扰）或欺凌行为。所有员工个人信息均在需要知道的基础上获取，并保密处理，并妥善安全地保存。只有在法律要求或出于真正的业务需要时才会披露此类信息。虽然我们尊重员工持有外部财务、商业或其他个人利益的权利，但此类活动不得与他们为韦能能源的主要利益服务的责任相冲突。必须披露所有潜在冲突以供评估。
课程结构 - 理学学士、可再生能源...
1. 口试和笔试（定期和突击考试） 2. 闭卷和开卷考试 3. 问题解决练习 4. 实践作业和实验报告 5. 实践技能观察 6. 个人和小组项目报告 7. 使用研讨会演示进行有效交付 8. 口头面试 9. 计算机化自适应测试、文献调查和评估 10. 个人和协作工作的同行和自我评估输出
课程结构和详细的教学大纲 - （R23 ...
开发工程师为实用应用所需的矩阵代数技术。查找本征值和本征媒介并使用线性转换解决问题在更高维度中学习微积分的重要工具。熟悉几个变量的功能，这些函数可用于优化。熟悉两个和三个维度的几个变量功能的双重和三个积分。单位-I：矩阵矩阵的矩阵等级，由echelon形式，正常形式。cauchy –binet公式（无证明）。线性方程式的高斯 - jordan方法系统的非奇异矩阵倒数：通过高斯消除方法的均质和非均匀方程的求解系统，高斯·塞德尔迭代方法。单位-II：线性变换和正交转换：特征值，特征媒介及其特性（无证据证明），基质的对角线化，Cayley-汉密尔顿定理（没有证明），cayley-hamilton Theorem，quadratic of quadrations of quadrations of quadrations of quadration fore the quadrations fore the quadrations的逆和力量的逆和力正交转换单元-III：微积分平均值定理：Rolle的定理，Lagrange的平均值定理，其几何解释，Cauchy的平均值定理，Taylor's和Maclaurin定理以及剩余（无证据），问题和上述定理的剩余（无证据）。单位-IV：部分分化和应用（多变量微积分）
逆转理论动机的定量研究
是概率度量的法律和弱收敛性的特征。对于更先进的应用程序分布和特征值的分布，Stieltjes Tranform不够强大，并且需要控制整个分解矩阵G K（z）。这是在I.I.D的[ALE+14]中进行了研究的。情况下，确定G k（z）接近涉及尺寸和频谱参数z的定量界限的g k（z）i p。此分析后来被携带到[KY17]中的线性依赖情况，表明G K（Z）接近确定性矩阵G（z），这通常不是身份矩阵的倍数。遵循[HLN07]的术语，我们将矩阵G（z）称为G K（z）的确定性等效词。在处理独立列的最一般情况下，[LC21]发现了类似的确定性等效物。值得注意的是，他们考虑了具有不同分布的列，这在先前的文献中未经研究。最后一篇文章不允许光谱参数z随维度而变化，尤其是用定量界限靠近真实轴。我们通过量化基础随机矩阵具有i.i.d的收敛来完成它来完成它。列。我们的结果包括两个不同的设置：当z是具有积极虚构零件的复数时，不会消失得太快，
基于AI的路线优化，减少碳足迹以及环保供应的未来
摘要全球供应链的快速扩张导致碳排放和环境问题增加，因此需要采用可持续物流解决方案。本研究探讨了人工智能（AI）在优化运输路线，最大程度地减少燃油消耗和减少供应链的碳足迹方面的作用。AI驱动的路线优化整合了实时交通数据，天气状况和车辆效率，以增强最后一英里的交付和货运管理。机器学习算法进一步有助于预测性维护，机队电气化策略和需求预测，从而确保运营可持续性。这项研究还研究了绿色物流实践，包括使用电力和氢能车辆，多模式运输网络以及循环经济模型，以最大程度地减少环境影响。支持区块链的碳跟踪和AI驱动的可持续性指标可提高碳足迹报告的透明度。此外，该研究强调了监管框架和行业倡议，促进了低排放运输和智能物流中心。的发现表明，AI驱动的物流解决方案可以在实现可持续性目标的同时显着提高效率。但是，必须解决诸如高实施成本，数据隐私问题和基础设施限制之类的挑战。未来的研究应着重于将AI与物联网和区块链整合在一起，以增强可持续供应链中的可追溯性和决策。AI驱动系统提供变革功能该研究得出结论，AI驱动的绿色物流可以彻底改变运输，从而为碳中性和成本效益的全球供应链提供可行的道路。关键字：绿色物流，AI路线优化，可持续运输，减少碳足迹，供应链可持续性和环保物流。引言近几十年来，全球供应链的前所未有的增长彻底改变了贸易，商业和工业。但是，这种快速扩张的环境成本很高，碳排放量增加，资源过多和生态退化的提高。货运运输仅负责全球温室气体（GHG）排放的很大比例[1]，并且随着电子商务，城市化和国际贸易的持续增长，这些数字预计将攀升。这种日益增长的环境影响刺激了对可持续物流解决方案的需求，全世界的企业和政府都在寻求创新的方法，以减少碳足迹，同时保持运营效率。推动这一转变的最有希望的进步是将人工智能（AI）整合到物流和供应链管理中。
明尼苏达州 - 账单的引入
Schwartz引入了：H。F. No.2037，与直接护理和治疗有关的法案；建立专员和直接护理和治疗部；废除直接护理和治疗执行委员会；修改明尼苏达州法规，2024年，第10.65节，第2条； 15.01; 15.06，分区1; 15a.0815，第2段； 15a.082，第1、3、7段； 43a.08，第1款，1A； 245.021; 245.073; 246.13，第1段； 246b.01，通过添加一个细分； 246C.01; 246c.015，细分3，通过添加一个细分； 246C.02，第1段； 246C.04，第2款，第3款； 246C.07，第1、2、8段； 246c.09，第3段； 246c.091，第2、3、4段； 252.021，通过添加一个细分； 252.50，细分5； 253.195，通过添加一个细分； 253b.02，第3款，4C，通过添加一个细分； 253b.03，第7段； 253b.041，第4段； 253b.09，第3A段； 253b.18，第6段； 253b.19，第2段； 253b.20，第2段； 253d.02，分区3，通过添加一个细分； 254b.05，第4段； 256.045，第6、7区，通过添加一个细分； 256G.09，第3段； 352.91，第2A，3C，3D，4A； 524.3-801; 611.57，分区2；法律2024，第125章，第5条，第40节；废除明尼苏达州法规2024年，第246b.01节，第2条； 246C.015，第2款，5A，6； 246c.06，第1、2、3、4、5、6、7、8、9、10； 246c.07，第4款第5款； 246c.08; 252.021，分区2； 253.195，第2段； 253b.02，分区7b； 253d.02，第7段； 254b.01，第15段； 256.045，第1A区； 256G.02，第5A段；法律2024，第79章，第1条第20条；法律2024，第125章，第5条，第41条；法律2024，第127章，第50条，第41条。
AI在加强云基础架构安全方面的作用
在云基础架构安全性中，人工智能的集成代表了在越来越复杂的数字环境中保护组织资产和数据方面的变革性进步。本文探讨了AI技术如何通过增强的威胁检测，行为分析和实时响应能力来彻底改变云安全性。本文探讨了通过AI增强的零信任体系结构的实现，分析了它们在动态访问控制和微分析中的有效性。此外，本文研究了FIDO2标准与AI功能的整合，显示出生物识别认证和凭证保护的显着改善。本文显示，AI-wound安全解决方案大大减少了违规事件，减少响应时间并改善了整体安全姿势，同时强调实施挑战，包括数据隐私问题，集成复杂性和资源需求。本文为云安全性AI的当前状态和未来方向提供了宝贵的见解，为追求高级安全实施的组织提供了一个框架。
