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物理学的数学方法
o 获得持续学习和知识更新的基本知识工具 o 学生将培养不断更新物理研究中的数学技术和技能的态度。 教学大纲 内容知识 度量空间。定义。例子。开集、闭集、邻域。拓扑空间。连续映射。稠密集、可分空间。收敛和柯西序列。完备性。例子。度量空间的完备性。巴拿赫空间。向量空间。范数空间。完备性和巴拿赫空间。例子：有限维空间、序列空间、函数空间。有界线性算子。连续性和有界性。BLT 定理。连续线性泛函和对偶空间。有界线性算子的巴拿赫空间。例子。测度论简介。勒贝格积分。Sigma 代数和 Borel 测度。可测函数。支配和单调收敛。富比尼定理。例子：绝对连续测度、狄拉克测度、康托测度。勒贝格分解定理。希尔伯特空间。内积。欧几里得空间和希尔伯特空间。正交性、勾股定理。贝塞尔不等式和柯西-施瓦茨不等式。三角不等式。平行四边形定律和极化恒等式。例子。直和。投影定理。Riesz-Fréchet 引理。正交系统和傅里叶系数。正交基和 Parseval 关系。Gram-Schmidt 正交化程序。与 l^2 同构。张量积和积基。希尔伯特空间上的线性算子。有界算子的 C ∗ -代数。正规、自伴、酉和投影算子。Baire 范畴定理。一致有界性原理。一致、强和弱收敛。一些量子力学。无界算子。伴生。对称和自伴算子。例子：乘法和导数算子。本质自伴算子。自伴性和本质自伴性的基本标准。图、闭包
科学与数学
简介数学对科学至关重要，但可选。数学提供了一种简洁而精确的语言和科学研究的强大工具，但它可以给人以误导性的印象，即科学从根本上基于数学。实际上，科学的基础在于观察，而不是数学。科学知识可以用自然语言表达，尽管这往往不那么简洁。虽然数学是可靠的，但科学本质上是经验和可伪造的。从观察或从现有知识中得出的任何科学理论最终都基于经验观察的验证，因此可以验证。数学可以通过基于现有知识进行严格的转换来丰富科学理解。但是，必须通过经验观察来验证进行数学上进行的科学预测或扩展。所有基本的科学理论，原则和法律源于观察，不能仅来自数学。因此，尽管数学对科学至关重要，但它本身并不是科学学科。这些见解有助于我们确定同等知识，从而通过数学推断和推论扩展了我们的理解。他们还揭示了知识的分层结构，阐明了系统中每一层的可靠性，并提出了最终可以得出其他知识的基础原理的概念。本文旨在阐明这些概念。
环境管理的数学建模
环境与生物物种相关，无论大小如何。不管知道环境变化会对所有物种的生活方式产生不利影响，人类都会通过从人工来源中散发出有害的气体来污染环境。人类正在迅速发明并发现出于各种目的的新技术。但是，大多数技术会散发有害和有毒的温室气体（GHG），这些气体（GHG）限制了地球温度并引起全球变暖。因此，由于温室气体的快速排放和环境中的浓度，全球变暖持续了，其影响会改变气候系统并损害沿海和海洋生态系统。此外，快速的全球变暖和温室气体排放量通过工业区域周围的酸雨引起海水和森林生态系统的酸化，损害了海洋生态系统。结果，沿海和海洋生态系统中对温度敏感的物种通常日常消失。另一方面，尽管知道森林地区的重要性，但我们不加选择地砍伐树木并破坏了森林地区的各种目的。因此，环境中纯氧的缺乏正在显着增加，我们周围的大气变得更加温暖和污染。根据环境科学家的说法，如果情况继续进行，则数千种对温度敏感的物种可能灭绝，导致到当前世纪末的生态失衡。本书由十个章节组成，如下所示：本书的主要目的是通过减轻潜在的影响来研究沿海和海洋生态系统的快速全球变暖和温室气体排放对沿海和海洋生态系统的潜在影响。
白喉传输动力学的数学建模，以进行有效的预防和控制策略，重点
I.引言白喉是由核核细菌二甲菌引起的严重感染，可导致毒素导致严重疾病。细菌主要是通过咳嗽或打喷嚏的呼吸液滴传播的，但也可以通过与感染的疮或溃疡接触而传播。那些处于较高风险的人包括生活在同一家庭中的人或经常与受感染者密切接触的人（CDC，2022）。症状通常在感染后2-5天出现，并且严重程度有所不同，包括喉咙痛，嘶哑，厚厚的灰色膜覆盖喉咙和扁桃体，发烧，发冷和疲劳。如果未经治疗，白喉可能会引起并发症，例如呼吸道问题，心脏损伤和神经损伤（Mayo，2023年）。自2022年12月以来，NCDC报告了各个州的多次白喉爆发。到2023年6月30日，有798个确认的案件已从八个州的33个地方政府地区（LGA）报告，其中卡诺（Kano）为多数（782例）。这些病例主要影响2-14岁的儿童，导致确认病例80例死亡（NCDC，2023年）。从2023年6月至2023年8月，尼日利亚的白喉病例显着增加，有5898例可疑病例报告了11个州的59个LGA。仅第34周就看到了五个州的20个LGA的234例可疑病例，其中一个实验室确认的病例（WHO，2023年）。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
生成ai
■某些字母比其他字母更频繁地发生，例如英文中的订单是Etaoinshrd…因此，弗雷德里克·布朗（Fredric Brown）的1942年短篇小说名为“ Etaoin Shrdlu”，讲述了一台临床上的Linotype机器，■对生命■称为Bi-grams，三倍被称为tri-gram，n组被称为n-grams，被称为n-grams■某些某些字母co-co-co-occur co-cocur co-cocur co-cocur co-cocur co-cocur co-cocur co-e.g in E.G in E.G in E.G in E.G in E.G. Gere E.G.G;如果您有字母q，始终是字母U.英语中的前五名是“ th”，“ He”，“ in”，“ er”和“ An”（您可以在这里看到它们）■您也可以使用它来识别语言，因为n-gram统计信息在每种语言中都是唯一的，您可以使用单词n-grams进行类似的练习，并使用它并使用它来生成句子。n-gram中的n越大，发出生成的文本的声音越多，但句子通常没有意义，即分布统计数据可以正确，但语义不是○您甚至可以将其应用于音乐，例如musikalischeswürfelspiel（这归因于莫扎特），它以随机顺序串起了预先组合的音乐条，但听起来仍然很好●将事物表示为vectors
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
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数学常数的统一共振模型
数学常数（例如π，E和φ）长期以来一直被认为是天然系统中几何，生长和自组织的基础。然而，常规数学将这些数字视为独立领域的新兴特性（几何，微积分和数字理论），而不是统一框架内的内在共振状态。动态新兴系统（代码）的手性提出，这些常数不是任意的，而是在主要驱动的共振字段中作为必要的相锁定结构出现。
K. Sethuraman博士
S.Course Number of Credits per Semester Total I II III IV V VI VII VIII AECC 1 Language (Tamil/Hindi) 3 3 3 3 12 2 English 3 3 3 3 12 Core Course 3 Childhood and Growing Up 4 4 4 Learning & Teaching 4 4 5 Gender, School and Society 2 2 6 Knowledge and Curriculum 4 4 7 Contemporary India & Education 4 4 8 Creating an Inclusive School 2 2 11 Mathematics 5 5 5 5 15 15 0 15 65 12物理5 5 5 5 20 13化学5 5 5 5 5 20通用选修（任何两个）2+2 4 14软技能15教育管理16数字领域的教育17指导和咨询18教育沟通19教育领导
数学的AI -Andrew.cmu.ed
“可能有协作项目我们不知道如何证明整个事情。，但是人们对如何证明小块有想法，他们将其正式化并试图将它们放在一起。将来，我可以通过20个人的组合和一堆AIS的组合来形象，每个AIS都证明了很小的事物。随着时间的流逝，它们将建立联系，您可以创建一些奇妙的东西。那将很棒。”