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拉吉夫·甘地知识技术大学 - AP
多元函数：多元函数的极限、连续性和可微性，偏导数及其几何解释，微分，复合函数和隐函数的导数，链式法则，雅可比矩阵，高阶导数，齐次函数，欧拉定理，调和函数，多元函数的泰勒展开式，多元函数的最大值和最小值 - 拉格朗日乘数法。单元 - V（5 个接触小时）
zero - payload 用户指南 | 版本 2.0
Interstellar 的火箭之所以选择液态甲烷作为燃料，是因为其性能高、成本效益高。与煤油等有毒且难以处理的传统火箭燃料不同，液态甲烷更容易管理。这使其成为火箭生产和运营的绝佳选择。此外，使用从牛粪中提取的液态生物甲烷可显著促进碳中和。这一举措不仅解决了北海道奶牛养殖区的气味问题，还支持当地能源自给自足，促进环保发展。
第 1 章 交互系统 - 开普敦大学
背景 ................................................................................................................................ 1 目标 ................................................................................................................................ 2 交互系统 .............................................................................................................................. 2 过去 .............................................................................................................................. 2 现在 .............................................................................................................................. 2 未来 .............................................................................................................................. 3 实用性和可用性 ............................................................................................................. 4 实用性 ............................................................................................................................. 4 可用性 ............................................................................................................................. 4 为什么 HCI 很重要？ ............................................................................................................. 5 生产力 ............................................................................................................................. 5 生活质量 ............................................................................................................................. 5 安全关键系统
优化反向供应链中的组织策略
摘要这项研究的目的是探索各种方法如何影响反向供应链，同时考虑到收集和拆卸寿命终止产品所涉及的运营复杂性。主要问题是需要有效的卡车路由以及当不可用的优化模型时出现的昂贵，耗时的手动拆卸程序。部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）是用于研究供应链关系，供应链敏捷性和反向供应链策略之间相互作用的研究技术。这项研究的样本包括351位受访者。结果表明，可持续性与运营绩效以及敏捷性与可持续性之间存在牢固和积极的关系。结果表明，组织策略，反向供应关系，反向供应敏捷性和反向供应链密切相关。在伊拉克的制造业中，这项研究可以为供应链管理策略提供有用的建议，因为它是研究联系，组织战略，供应链敏捷性和反向供应链及其敏捷性以及供应链链接对关系的中介作用的研究。
面向未来 CPU、GPU、FPGA 应用的 48V 至 0.7V/2,000A 电源转换的现状和未来研究方向 PDF
摘要 本教程将讨论数据中心/服务器以及 AI 和机器学习系统中使用的 48V 至 0.7V (2,000A) 电源转换器所面临的挑战和解决方案。将讨论和比较两种电源架构。第一种架构是两级架构，其中 48V 转换为 12V（或另一个中间电平），然后将 12V 转换为 0.7V。第二种架构是“单级”，其中 48V“直接”转换为 0.7V。使用“直接”转换架构，无法访问（可见）中间电压总线。在简要介绍广泛应用于数据中心、服务器等的 OAM（OCP 加速器模块）的背景信息和功率要求之后，本教程将提供对降低功率损耗和提高功率密度的技术的新认识。本教程将首先回顾两级架构的最新技术并评估其优点和局限性。然后，本教程将回顾“单级”架构的最新技术并评估其优缺点。基于上述分析和回顾，本教程将提出并讨论 48V 至 0.7V（低至 0.3V）、2,000A（或更高）的应用研究方向，以实现极高的效率、极小的尺寸和电流共享、可扩展、快速动态响应等。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Åkerblom，N。，Chen，Y.，Haghir Chehreghani，M。（2023）。能源消费的在线学习
由于电池容量有限，能源效率有效的导航构成了电动汽车的重要挑战。我们采用贝叶斯的方法来对路段的能源消耗进行建模，以进行有效的导航。为了学习模型参数，我们开发了一个在线学习框架，并研究了几种探索策略，例如汤普森采样和上限限制。然后，我们将我们的在线学习框架扩展到多代理设置，在该设置中，多个车辆可适应和学习能量模型的参数。通过分析批处理反馈下的算法，我们分析了汤普森采样，并在单位代理和多代理设置中建立了严格的遗憾界限。最后，我们通过在几个现实世界的城市路网络上进行实验来演示方法的性能。
阅读清单 - 德保罗大学资源
depaul.edu › 文档 › nd_... PDF 时间战争。S. Jeremy Rifkin。我们时代的标志是追求节省时间和休闲时间。Rifkin 分析了我们对待时间的方式是如何弄巧成拙的...
关于民族对哈基斯的承认的法律
西索讷（Sissonne）：军营边缘的营房，形成“村庄”（埃纳省）；马诺斯克（Manosque）：四季之城（上普罗旺斯阿尔卑斯省）；戛纳-La Bocca： 米莫萨斯城（滨海阿尔卑斯省）；超级昂蒂布： 桉树市 (滨海阿尔卑斯省)；马赛：奥利夫市，第 13 区 (罗讷河口省)；马赛：蒂勒尔市，第 15 区（罗讷河口省）；热夫雷尚贝坦 (Gevrey-Chambertin)：SONACOTRA-SNCF 住房 (Côte-d'Or)； Sireuil：克罗兹地区（多尔多涅省）；索恩 (Saône)：中转城市（杜省）；贝桑松 (Besançon)： 四风之城、蒙塔莫特 (Montarmots) 路径 (杜省)；德勒：SONACOTRA 建筑工地的营房（厄尔-卢瓦尔省）；德勒：Murger-Bardin 街市（厄尔-卢瓦尔省）；蒙彼利埃：前军营的训练场（埃罗省）；蒙彼利埃： 马萨维奥尔市 (埃罗省)；蒙彼利埃： 波塔利市 (埃罗省)；蒙彼利埃： Pont-Juvénal（埃罗省）； Chapareillan：住宿中心（伊泽尔省）；格勒诺布尔 (Grenoble): 位于烈士街 (rue des Martyrs) 的 SONACOTRA-SNCF 营房和住房 (Isère)； Roybon 3：一个与 Roybon 1 和 2（伊泽尔省）相似的森林村庄；圣热内-圣保利安附近市 (上卢瓦尔省)；塞莫伊（Semoy）： 埃尔夫利恩 (卢瓦雷省) 的城市；马恩河畔沙隆 (Châlons-sur-Marne): 比德 (Bidée) 市 (马恩省)；兰斯 (Reims)：维特里路 (马恩省) 上的城市； Vadenay：军营（马恩省）； Saint-Avé：预制建筑（莫尔比昂省）Cattenom：军营（摩泽尔省）；敦刻尔克：SONACOTRA-SNCF 住房（北）；豪蒙特（Haumont）： USINOR 军营（北部）；卢夫鲁瓦 (Louvroil)： 施魏策尔医生街 (北) 市；鲁贝：甘贝塔大道（北）的住宿中心；弗莱尔德莱奥恩省，SONACOTRA 市 (奥恩省)；梅里库尔 (Méricourt)： HBNPC 军营 (加来海峡省)；布尔加拉斯蒂克 (Bourg-Lastic)：吉马尔 (Gimard) 分区 (Puy-de-Dôme)； Grand-Couronne：巴斯德街和埃萨尔街（滨海塞纳省）等城市； Authieux-sur-le-Port-Saint-Ouen：马尔尼埃尔城堡（滨海塞纳省）；鲁昂：位于 Pavée 街（滨海塞纳省）的中转中心；鲁昂：位于圣吉尔街 (滨海塞纳省) 的中转中心； Saint-Aubin-lès-Elbeuf：拉皮埃尔圣乔治市（滨海塞纳省）Saint-Wandrille-Rançon：军营（滨海塞纳省）；皮卡第地区普瓦 (Poix-en-Picardy)：Vert Bois 地区 (索姆省)；亚眠：斯特拉斯堡大道（索姆省）上的紧急城市；亚眠 (Amiens)：砖厂之城 (索姆省) 隆格奥 (Longueau)：阿夫尔 (Avre) 之城 (索姆省)；阿维尼翁 (Avignon)：蒙克拉 (Monclar) 区（沃克吕兹省）的太阳之城；舒瓦西勒鲁瓦 (马恩省)。
用于指导建筑设计课程构思的语义 AI 模型 Emmanouil Vermisso 建筑学院 佛罗里达大西洋大学 111 East Las Olas Boulevard 劳德代尔堡，佛罗里达州 33301，美国 evermiss@fau.edu
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合，即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释，以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考，以补充修订的语义描述，以指导 VQGAN+CLIP 模型，利用对结果的控制，然后使用降维对结果进行排序，并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性，以实现创造性的视觉结果，而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外，它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题，这可能会限制设计机构。