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瓦朗加尔国立科技学院
PO1 PO2 PO3 PO4 PO5 PO6 CO1 3 3 2 2 2 3 CO2 3 2 2 3 3 2 CO3 3 2 3 3 2 3 CO4 3 3 3 3 2 3 教学大纲： 基础拓扑：简介 黎曼斯蒂尔杰积分：积分的定义和存在性，积分的性质，具有可变极限的积分的积分和微分。 不正确积分：定义及其收敛性，收敛测试， 和 函数。 一致收敛：一致收敛的测试，和函数的极限和连续性定理，函数级数的逐项微分和积分。 幂级数：收敛及其性质。 傅里叶级数：狄利克雷条件、存在性、问题、半程正弦和余弦级数。学习资源：教科书：1. 数学分析原理，Walter Rudin，McGraw Hill，2017，第三版。2. 实分析，Brian S.Thomson，Andrew M.Bruckner，Judith B.Bruner，Prentice Hall
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一元函数微积分：线性和二次近似、误差估计、泰勒定理、无穷级数、收敛测试、绝对和条件收敛、泰勒和麦克劳林级数。多元函数微积分：偏导数、链式法则、隐式微分、梯度、方向导数、全微分、切平面和法线、最大值、最小值和鞍点、约束最大值和最小值、曲线绘制、积分的几何应用、双重积分、面积和体积的应用、变量变换。常微分方程：一阶及高阶微分方程、线性微分方程。具有高阶常数系数、柯西微分方程、参数变异法、联立微分方程。图论：简介、术语、表示、同构、连通性、Wars Hall 算法、欧拉和汉密尔顿路径以及最短路径树。参考文献：
使用...的线路跟踪机器人的设计和开发
学生，Neerja Modi 世界学校 摘要 本文探讨了使用比例-积分-微分 (PID) 反馈控制系统的巡线机器人的设计和开发。巡线机器人是一种广泛采用的自主系统，可以根据传感器数据和实时调整使机器人遵循预定义的路径。本文详细介绍了制造机器人所需的组件、构造和编程，重点介绍了 PID 系统的实施和调整。彻底分析了调整 PID 参数（比例（Kp）、积分（Ki）和微分（Kd））对机器人效率、稳定性和路径精度的影响。这项工作有助于理解如何优化 PID 系统以用于机器人应用，从而实现精确和自适应控制。 关键词：控制系统、巡线机器人、PID、PID 调整、比例积分微分、机器人设计、机器人开发、机器人技术、机电一体化 1. 简介 自主机器人系统的发展彻底改变了现代技术，从工业自动化到消费电子产品。巡线机器人是了解机器人技术和控制系统原理的绝佳示例和学习项目。它还具有实际用途，例如自动化工业任务，例如物料搬运、产品装配和质量控制。它使用传感器检测线路并根据反馈机制实时调整其运动以保持其轨迹。比例、积分、微分 (PID) 控制系统是提高此类机器人准确性和效率的有效方法。通过调整 PID 参数，工程师可以优化机器人对路径偏差的响应并增强其稳定性。本文讨论了采用 PID 控制系统的巡线机器人的设计、开发和实施，包括调整过程和实现最佳性能的挑战。 2. 所需组件 制造巡线机器人所需的组件如下： A) 物理组件 i) 底盘 - 机器人的底盘是 3D 设计的，如图 (2.1) 和图 (2.2) 所示。它已针对最大性能进行了优化。较长的底盘比较短的底盘更好，因为红外传感器阵列的偏差会更大，从而使机器人运行速度更快。
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- ICS DMZ的量表数量到IT/OT流量的复杂性 - 使用微分割来最大程度地减少DMZ中的横向移动 - 由于它们盲目地传递利用 - 在此处不要放置补丁管理和其他安全服务，因此将它们放在Purdue级别3•最安全的交流•
含有旋转微生物的磁流体力学卡罗液体传热传质的数值处理
摘要。在本研究中，研究了磁流体力学 Carreau 纳米流体在加热旋转板上旋转微生物的精确近似。板以恒定均匀的倾斜速度移动。通过使用某些物理假设作为具有极限条件的不完全微分条件来获得控制条件。利用束相似性变换将这些非线性条件转换为耦合的标准微分条件。使用最佳同伦研究方法最佳同伦渐近法 (OHAM) 来获取流场因素的图形结果和均匀性质。研究并阐明了旋转微生物的速度、温度、固定和密度的图形表示。发现无量纲微生物的固定随着微生物的生物对流 Lewis 数和浓度差异变量而增加。还发现，由于吸引力和 Carreau 流体边界，无量纲速度会降低。给出了邻近运动边界（如皮肤摩擦系数、努塞尔特数、舍伍德数和运动微生物的厚度数）的轮廓图和数学结果。
NPBDREG：使用基于非参数贝叶斯深度学习的方法进行微分同胚脑 MRI 配准中的不确定性评估
基于深度神经网络 (DNN) 的图像配准算法中的不确定性量化在图像配准算法用于临床应用（例如手术规划、术中指导、病情进展或治疗效果的纵向监测）以及面向研究的处理流程中起着至关重要的作用。当前用于基于 DNN 的图像配准算法中不确定性估计的方法可能会导致次优临床决策，因为对于假设的配准潜在空间参数分布的配准词干的不确定性估计可能不准确。我们引入了 NPBDREG，这是一种完全非参数贝叶斯框架，用于基于 DNN 的可变形图像配准中的不确定性估计，它结合了 Adam 优化器和随机梯度朗之万动力学 (SGLD)，通过后验采样来表征底层后验分布。因此，它有可能提供与分布外数据的存在高度相关的不确定性估计。我们使用来自四个公开数据库（MGH10、CMUC12、ISBR18 和 LPBA40）的 390 个图像对，证明了 NPB-DREG 与基线概率 VoxelMorph 模型 (PrVXM) 相比在脑部 MRI 图像配准方面的附加值。NPBDREG 显示预测不确定性与分布外数据的相关性更好（r > 0.95 vs. r < 0.5），并且配准准确度提高了 ∼ 7.3%（Dice 分数，0.74 vs. 0.69，p ≪ 0.01），配准平滑度提高了 ∼ 18%（变形场中的褶皱百分比，0.014 vs. 0.017，p ≪ 0.01）。最后，与基线 PrVXM 方法相比，NPBDREG 对受混合结构噪声破坏的数据表现出更好的泛化能力（Dice 得分为 0.73 对 0.69，p≪0.01）。
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）
基于最优人工智能的调节控制器在一类嵌入式非线性电力系统中的应用
本文研究了蝙蝠启发算法 (BIA) 的实施，作为一种优化技术，以找到两类控制器的最佳参数。第一种是经典的比例-积分-微分 (PID)。第二种是混合分数阶和大脑情感智能控制器。这两个控制器分别用于具有三个物理嵌入非线性的单区域电力系统的负载频率控制。第一个非线性代表发电速率约束 (GRC)。第二个是由于调速器死区 (GDB)。最后一个是由于调速器-涡轮机链路、热力学过程和通信通道施加的时间延迟。这些非线性已嵌入到所研究系统的仿真模型中。已应用 Matlab/Simulink 软件来获得应用两类控制器的结果，这些控制器已使用 BIA 进行了最佳调整。已选择平方误差积分 (ISE) 标准作为目标函数的元素，以及百分比超调量和稳定时间，以实现两个控制器的最佳调节技术。仿真结果表明，当使用混合分数阶和大脑情感智能控制器时，它比传统的比例积分微分 (PID) 控制器提供更好的响应和性能指标。