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B-技术自动化和机器人技术 - ...
引言 ；一些基本函数的逆变换 ；求逆变换的一般方法 ；求逆拉普拉斯变换的偏分式和卷积定理 ；用于求常系数线性微分方程和联立线性微分方程的解的应用 第 3 单元：傅里叶变换 [09 小时] 定义 - 积分变换 ；傅里叶积分定理（无证明） ；傅里叶正弦和余弦积分 ；傅里叶积分的复数形式 ；傅里叶正弦和余弦变换 ；傅里叶变换的性质 ；傅里叶变换的帕塞瓦尔恒等式。 第 4 单元：偏微分方程及其应用 [09 小时] 通过消去任意常数和函数形成偏微分方程；可通过直接积分解的方程；一阶线性方程（拉格朗日线性方程）；变量分离法 - 用于求一维解的应用
人工智能框架设计研究...
摘要 —本研究旨在研究人工智能 (AI) 思维的定义和属性，以支持 AI 教育，从而帮助教育工作者确定应如何在 K-12 年级开展此类教育。采用文本挖掘方法，使用文本爬取和共词分析，使用 Python 编程语言设计和定义 AI 思维。使用余弦相似度和 word2vec 技术进行共词分析。余弦相似度通过根据出现频率分配权重来提取配对词。word2Vec 的 skip-gram 检查周围的单词并预测配对词。根据共词分析结果，AI 思维正在使用综合思维过程通过讨论、提供、演示和证明过程来解决决策问题。此外，未来的 AI 教育研究必须考虑 AI 思维。本研究旨在作为推动 AI 教育发展的基础研究。
确定 COVID- 的最重要风险因素...
推荐引用 推荐引用 Majumder, Priyanka；Suman Das；Rakhal Das；和 Binod Chandra Tripathy。“在 SVPNS 环境下使用余弦相似度度量识别经济中 COVID-19 的最重要风险因素。”中智集合与系统 46，1 ()。https://digitalrepository.unm.edu/nss_journal/vol46/iss1/9
4 年制 B.Tech（电气和计算机）课程大纲...
详细课程大纲 第一单元：变换微积分拉普拉斯变换：拉普拉斯变换、性质、逆、卷积、用拉普拉斯变换求某些特殊积分、初值问题的解。傅里叶级数：周期函数、函数的傅里叶级数表示、半程级数、正弦和余弦级数、傅里叶积分公式、帕塞瓦尔恒等式。傅里叶变换：傅里叶变换、傅里叶正弦和余弦变换。线性、缩放、频移和时移性质。傅里叶变换的自互易性、卷积定理。应用于边界值问题。第二单元：数值方法近似和舍入误差、截断误差和泰勒级数。插值 - 牛顿前向、后向、拉格朗日除差。数值积分 - 梯形、辛普森 1/3。通过二分法、迭代法、牛顿-拉夫森法、雷古拉-法尔西法确定多项式和超越方程的根。通过高斯消元法和高斯-西德尔迭代法求解线性联立线性代数方程。曲线拟合-线性和非线性回归分析。通过欧拉法、修正欧拉法、龙格-库塔法和预测-校正法求解初值问题。
概率原始测试和RSA算法
本研究解决了雇主在筛选大量工作职位简历方面面临的困难。我们旨在通过自动化恢复筛选过程来确保对候选人的公平评估，降低偏见并提高候选评估过程的效率。拟议的系统使用NLP技术从简历中提取相关能力，重点关注特定职位所需的关键技能。使用了为职位所采用的能力集。进行了123个工作职位的案例研究。jaccard的相似性和余弦相似性度量。由于余弦相似性着重于单词频率，Jaccard相似性度量的结果与研究目的更加一致。提取的能力与使用JACCARD相似性相关的各种职位相关的预定义技能匹配。此方法通过分析与所需能力有关的简历中的存在或不存在特定单词来分配候选人的相似性分数。这个基于NLP的系统提供了巨大的好处，例如节省时间和其他资源，增加候选人选择方面的能力以及仅通过专注于能力来减少偏见。系统与LinkedIn的集成通过促进无缝进口和简历分析来增强方法的有效性。总体而言，这项研究通过为大型组织提供可扩展，高效和无偏见的解决方案来证明NLP在优化简历筛选过程中的潜力。
B.Tech教学大纲 - 计算机科学与工程
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。
M.Tech课程
总数of Lectures –28 Lecture wise breakup Number of Lectures 1 FOURIER TRANSFORMS Fourier Integral as the limit of a Fourier series, Dirichlet conditions, Fourier Integral Theorem, Fourier sine and cosine integrals, Fourier transform and its inverse, Basic properties, Convolution Theorem, Parseval's relation, Dirac Delta Function and its Fourier transform, Fourier transform of partial derivatives, Fourier cosine and sine傅立叶余弦和正弦变换的变换及其逆，基本特性，对工程问题的应用。
BTech-机电一体化_-第二年_22-23.pdf
课程内容： 单元 1：拉普拉斯变换 [09 小时] 定义 – 存在条件；基本函数的变换；拉普拉斯变换的性质 – 线性性质、一阶移位性质、二阶移位性质、函数乘以 tn 的变换、尺度变化性质、函数除以 t 的变换、函数积分的变换、导数的变换；利用拉普拉斯变换求积分；一些特殊函数的变换 – 周期函数、海维赛德单位阶跃函数、狄拉克函数。 单元 2：逆拉普拉斯变换 [09 小时] 简介；一些基本函数的逆变换；求逆变换的一般方法；求逆拉普拉斯变换的部分分式法和卷积定理；用于求常系数线性微分方程和联立线性微分方程的解的应用 单元 3：傅里叶变换 [09 小时] 定义 – 积分变换；傅里叶积分定理（无证明）；傅里叶正弦和余弦积分；傅里叶积分的复数形式；傅里叶正弦和余弦变换；傅里叶变换的性质；傅里叶变换的帕塞瓦尔恒等式。 第四单元：偏微分方程及其应用 [09 小时] 通过消除任意常数和函数形成偏微分方程；可通过直接积分解的方程；一阶线性方程（拉格朗日线性方程）；变量分离法 - 用于寻找一维热流方程的解
使用 DCTEFRQI 方法的高级量子图像表示和压缩
近年来，量子图像处理在图像处理领域引起了广泛关注，因为它有机会将海量图像数据放入量子希尔伯特空间。希尔伯特空间或欧几里得空间具有无限维度，可以更快地定位和处理图像数据。此外，多种类型的研究表明，量子过程的计算时间比传统计算机更快。在量子域中编码和压缩图像仍然是一个具有挑战性的问题。从文献调查中，我们提出了一种 DCT-EFRQI（直接余弦变换量子图像的高效灵活表示）算法来有效地表示和压缩灰度图像，从而节省计算时间并最大限度地降低准备的复杂性。这项工作旨在使用 DCT（离散余弦变换）和 EFRQI（量子图像的高效灵活表示）方法在量子计算机中表示和压缩各种灰度图像大小。使用 Quirk 模拟工具设计相应的量子图像电路。由于量子比特数的限制，总共使用 16 个量子比特来表示灰度图像的系数及其位置。其中，8 个量子比特用于映射系数值，其余量子比特用于生成相应系数的 XY 坐标位置。理论分析和实验结果表明，与 DCT-GQIR、DWT-GQIR 和 DWT-EFRQI 相比，所提出的 DCT-EFRQI 方案在 PSNR（峰值信噪比）和比特率方面提供了更好的表示和压缩。