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管理数学：Bope的大胆
使用多阶段，离散时间，随机生产库存模型。我立即意识到，对于提供有用的输出的任何模型，生产能力（Tayur，1993a）都需要受到限制，显然违反了著名的Clark -Scarf模型。通过通过无穷小的扰动分析获得的样品路径衍生物（IPA）（Glasserman＆Tayur，1995）获得的，几乎没有假设（尤其是平稳性或具有特定的需求或具有特定的分布形式，分布形式，甚至仅限于纯连续或纯粹的组装或纯粹分配网络的拓扑），这是自来就可以提供的第一个新颖的方法，即在现代的范围内，即在现代的范围内，供应。可以大规模实施的复杂解决方案（Tayur，2013年），其业务指标（服务水平，营运资本投资）的绩效非常出色，对损益表和资产负债表的影响（从而提高了股东的价值和股票价格（从而在公共贸易公司中提高股东价值和股票）（Troyer等人，除了满意的学术需求（Classerman＆1994年）外，收敛）。
: 数学 : Dr.MJJeyanthi : 助理教授
III 博士论文题目：对 Λ 𝑟 − 闭集、Λ 𝑟 − 分离公理和 Λ 𝑟 − 连续性的贡献 IV 获得博士学位的院系/学科/主题：数学
应用数学和非线性科学
在本文中，颜色图像在图像识别预处理阶段中转换为灰度图像，以加速图像识别处理，然后通过灰度伸展来增强图像对比度，以计算灰度层层协方差矩阵和图像纹理特征。多步马尔可夫聚类方法来优化GCN，并添加实例归一化层和批归归式层，以增强GCN的源域表示能力，形成基于成对概括网络的跨域图像识别算法。通过人工智能图像识别和图像处理技术详细说明图像信息的视觉设计路径，将图像识别技术引入视觉设计领域，建立视觉设计分区模型，并完全提取计算机图像图形的本地特征信息。使用数据集评估成对概括网络的性能，并进行仿真实验以分析视觉设计的视觉表达效果。PGN-RM方法，加上最大平均距离，实例归一化和批归其归一化，能够达到91.843的性能平均值。产品包装视觉设计的实际效果图像的峰值信噪比保持在[95.0312，97.0032]的范围内，这是一种极好的视觉设计效果。使用人工智能图形识别技术的视觉设计可以更深入地表达设计思想，并增强视觉设计的吸引力。
机器人技术在数学教育中的整合
摘要在数学教育中机器人技术的整合至关重要，这是由于需要创新的教学方法吸引学生并增强其数学学习经验的需求。这篇系统的文献综述使用Prisma方法论精心研究了经验研究，从而确定了Scopus和Web of Science（WOS）数据库中的57篇相关论文。在严格的选择标准之后，选择了13项研究进行全面分析。的发现突出了机器人技术对学生数学水平和态度的变革性影响。值得注意的是，机器人的集成导致了理解，解决问题的技能和对数学的整体兴趣的提高。但是，诸如概念理解困难和资源约束之类的挑战仍然存在。本评论强调了为解决这些挑战并利用机器人技术在数学教育中的潜力而进行协同努力的必要性。拥抱创新的教学方法和利用技术进步可以创造沉浸式学习环境。需要进一步的研究来探索特定的数学子域和多种教育环境。总而言之，这种综合强调了机器人技术在数学教育中的重要性，并为教育者和政策制定者提供了实用的见解。通过克服挑战并深入研究有针对性的研究领域，Robotics集成有望丰富数学教育并为学生做好数字时代的准备。关键字：机器人技术，数学教育，经验，STEM教育
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。
农业中的机器人技术和数学教学
在数学中，系统评价很常见，这是由; García, 1 Jou, 2 Castro, 3 Zabala-Vargas, 4 Plaza, 5 Ojeda, 6 Salazar, 7 Méndez, 8 Kanobel, 9 however, in this work, a semi-systematic review of the literature was carried out, that is, a mixture of narrative review and systematic review whose definitions are exemplified by Reyna, 10 and Moreno, 11 since some steps of the系统的审查和其他审查之所以被省略，是因为主要目的是强调机电一算师在数学教学中的重要性，从系统评价中遵循的步骤是：定义研究问题，审查搜索证据，提取数据并提供结果，省略的步骤是：指定结果的包含和排除标准，并评估研究质量。搜索是在学术的Google中进行的，这些问题是数学教学中的机器人技术和农业机器人技术。