XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System向心力
运动定律课
例子：一名在平路上以 18 公里/小时的速度行驶的自行车手，在不减速的情况下，急转弯半径为 3 米。轮胎和道路之间的静摩擦系数为 0.1。自行车手在转弯时会滑倒吗？• 回答：在没有斜坡的道路上，单凭摩擦力就能提供所需的向心力，使自行车手在转弯时保持移动而不滑倒。如果速度太大，或者转弯太急（即半径太小），或者两者兼而有之，摩擦力不足以提供必要的向心力，自行车手就会滑倒。自行车手不滑倒的条件为：v 2 ≤ µ s R g 现在，R = 3 m，g = 9.8 ms -2 ，µ s = 0.1。也就是说，v 2 = µ s R g = 2.94 m 2 s -2 。 v = 18 km/h = 5 ms -1 ；即 v 2 = 25 m 2 s -2 。不满足条件。骑车者在骑行时会滑倒
从牛顿动力学证明开普勒定律
右边的第一项肯定等于零，因为它是矢量与自身的叉积，但第二项对于一般运动不为零。然而，̈𝒓 只是行星的加速度，根据牛顿第二定律，它的方向与施加的（重力）力的方向一致，因此方向也沿着 𝒓 。因此，在这种情况下第二项也必须为零。因此，我们可以说 ̈𝑨= 0，所以 ̇𝑨 是一个常数。很明显，对于任何“向心力”，这都是正确的，力的方向沿着连接质心的线。
B. Tech. CSE（人机交互与游戏...
课程内容： 模块 1：基本概念 游戏物理 – 游戏引擎（简介）- 物理真实感 – 在游戏中的重要性、物理概念和游戏性能、基础知识 – 坐标系和参考系、标量和矢量、计算矢量大小、矢量叉积、矩阵 – 乘法和旋转、导数。 模块 2：基本牛顿力学和运动学 牛顿三运动定律 – 惯性 – 力 – 质量 – 加速度相等和相反的力、力矢量、力的类型 – 引力 – 摩擦力 – 向心力 – 力平衡和图表、功、能量 – 动能 – 势能 – 守恒 – 功率、平移运动 – 运动方程、旋转运动 - 扭矩 – 角加速度、2D 粒子运动学、3D 粒子运动学、刚体动力学。模块 3：抛射物抛射物属性、简单轨迹和重力、阻力、马格努斯效应 - 抛射物的旋转效应、游戏中的特定抛射物类型 - 炮弹 - 子弹 - 箭、可变质量。模块 4：碰撞：冲量和动量原理 - 线性和角冲量、弹性和非弹性碰撞冲击、恢复系数、碰撞方向和检测、与可移动和不可移动物体的碰撞、与摩擦的碰撞、2D 和 3D 碰撞、游戏应用。模块 5：物理建模：游戏车辆的物理学（飞机、轮船和小船、汽车和气垫船、枪支和爆炸、运动）教科书：1. 游戏程序员的物理学，
视觉锚定：利用视觉通过 UAS 绕目标运行...
符号 d tgt 到目标的欧几里德距离（斜距） DC 飞机与图像中心之间的地面半径 DX Y 轴截距与目标之间的地面距离 DY 飞机与 Y 轴截距之间的地面半径 DT 飞机与目标之间的地面半径 F b 机身框架连接到飞机 F c 相机框架连接到相机 F 中心 向心力 F n 北/东/下框架（惯性） g 地球重力加速度 h AGL 目标上方高度（地面以上） h des 所需轨道高度 KD φ 滚转内环微分增益 KD θ 俯仰内环微分增益 KD 外环微分增益 KI h 高度保持积分增益 KP h 高度保持比例增益 KP 外环外环控制器比例增益 KP ˙ ψ 转弯协调器比例增益 KP φ 滚转内环比例增益 KP θ 俯仰内环比例增益 LC 飞机与图像中心之间的斜距 LY 飞机与 Y 轴截距之间的斜距 LT飞机与目标之间的斜距 m 飞机质量 PE 位置向东 PN 位置向北 p 飞机倾斜率 q 飞机俯仰率 r 飞机航向（偏航）率 R 实际轨道半径 ˙ R 实际半径率 R des 所需轨道半径 S x 相机水平分辨率 S y 相机垂直分辨率 t 时间 VA 飞机空速 V CM / e 飞机相对于惯性系的速度 VW / e 风相对于惯性系的速度 V tgt / e 目标相对于惯性系的速度 W 飞机重量 X tgt 目标的 X 坐标 Y tgt 目标的 Y 坐标
Ratten, V.、Hasan, R.、Kumar, D.、Bustard, J.、Ojala, A. 和 Salamzadeh, Y. (2024)。向人工智能研究人员学习有关国际商业影响的知识。《Thunderbird 国际商业评论》，66(2)，211-219。https://doi.org/10.1002/tie.22374
Aminov, KI、Krikukhin, IY 和 Zakharova, AV (2023)。人工智能在国际业务中应用的主要障碍和方向。经济与管理，29 (3)，280 – 287。https://doi.org/10.35854/1998-1627-2023-3-280-287 Autio, E.、Mudambi, R. 和 Yoo, Y. (2021)。动荡世界中的数字化与全球化：离心力和向心力。全球战略杂志，11 (1)，3 – 16。https://doi.org/10.1002/gsj.1396 Bahoo, S.、Cucculelli, M. 和 Qamar, D. (2023)。人工智能与企业创新：回顾与研究议程。技术预测与社会变革，188，122264。Bhatti, WA、Vahlne, J.-E.、Glowik, M. 和 Larimo, JA (2022)。工业 4.0 对 2017 年版乌普萨拉模型的影响。国际商业评论，31 (4)，1 – 14。https://doi.org/10.1016/j.ibusrev.2022。101996 Borges, AFS、Laurindo, FJB、Spínola, MM、Gonçalves, RF 和 Mattos, CA (2021)。数字时代人工智能的战略性使用：系统文献综述和未来研究方向。国际信息管理杂志，57，102225。https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102225 Choudhury, P.、Starr, E. 和 Agarwal, R. (2020)。机器学习与人力资本互补性：偏见缓解的实验证据。战略管理杂志，41 (8)，1381 – 1411。https://doi.org/10.1002/smj.3152 Coviello, N.、Kano, L. 和 Liesch, PW (2017)。将乌普萨拉模型应用于现代世界：宏观背景和微观基础。国际商业研究杂志，48 (9)，1151 – 1164。https://doi.org/10。 1057/s41267-017-0120-x Cuypers, IRP、Hennart, J.-F.、Silverman, BS 和 Ertug, G. (2021)。交易成本理论：过去的进展、当前的挑战和对未来的建议。管理学院年鉴，15 (1)，111 – 150。https://doi.org/10.5465/annals.2019.0051 Davenport, T.、Guha, A.、Grewal, D. 和 Bressgott, T. (2020)。人工智能将如何改变营销的未来。 《市场营销科学院杂志》, 48 , 24 – 42。Dell'Acqua, F.、McFowland, E.、Mollick, ER、Lifshitz-Assaf, H.、Kellogg, K.、Rajendran, S.、Krayer, L.、Candelon, F. 和 Lakhani, KR (2023)。驾驭崎岖的技术前沿：人工智能对知识工作者生产力和质量影响的现场实验证据。哈佛商学院技术与运营管理部门工作论文 (24-013)。Eloundou, T.、Manning, S.、Mishkin, P. 和 Rock, D. (2023)。Gpts 就是 Gpts：大型语言模型对劳动力市场影响潜力的初步研究。arXiv。arXiv:2303.10130。 Eriksson, T.、Bigi, A. 和 Bonera, M. (2020)。和我一起思考，还是替我思考？人工智能在营销战略制定中的未来作用。《全面质量管理杂志》，32 (4)，795 – 814。Fish, KE 和 Ruby, P. (2009)。一种针对小型企业的人工智能国外市场筛选方法。国际创业杂志，13，65 – 81。Fornes, G., & Altamira, M. (2023)。人工智能与国际商务。在数字化、技术和全球商业方面。Palgrave Pivot。https://doi.org/10.1007/978-3-031-33111-4_5 Gellweiler, C., & Krishnamurthi, L. (2020)。数字创新者如何实现客户价值。理论与应用电子商务研究杂志，15 (1)，1 – 8。Glikson, E., & Woolley, AW (2020)。人类对人工智能的信任：实证研究回顾。 Academy of Management Annals，14 (2)，627 – 660。https://doi.org/10.5465/annals.2018.0057 Grant, R., & Phene, A. (2022)。基于知识的观点和全球战略：过去的影响和未来的潜力。全球战略杂志，12 (1)，3 – 30。https://doi.org/10.1002/gsj.1399