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谈判国际计算与方法论统计会议，英国伦敦，2024年12月。2024年10月，华盛顿西雅图的年度会议。数字实验会议，麻省理工学院，2024年10月。莱文讲座系列座谈会，哥伦比亚大学生物统计学系，2024年9月。统计和数据科学研讨会，圣路易斯华盛顿大学，2024年。David Simchi-Levi小组，麻省理工学院，2024年5月。明尼苏达州明尼阿波利斯的年度生产和运营管理协会会议，2024年4月。机器学习研讨会，微软研究新英格兰实验室，2024年4月。2024年3月的哈佛大学应用统计研讨会。IMS年轻的数学科学家论坛，新加坡，2023年11月。数字实验会议，麻省理工学院，2023年10月。向2023年10月的亚利桑那州凤凰城举行年度会议。[在线]因果推理研讨会，LinkedIn，2023年10月。哈佛大学统计研讨会研究，2023年9月。定量方法研讨会，普渡大学丹尼尔斯商学院，9月2023年。联合统计会议，加拿大多伦多，2023年8月。向法国南希的应用概率协会会议，2023年6月。2023年6月，加拿大蒙特利尔的制造和服务运营管理会议。北欧数学统计会议，瑞典哥德堡，2023年6月。ICSA应用统计研讨会，密歇根州安阿伯，2023年6月。新英格兰统计研讨会，波士顿大学，2023年6月。美国因果推理会议，德克萨斯州奥斯汀，2023年5月。[在线]莱比锡大学统计学习系研讨会，2023年5月。哈佛大学统计研讨会研究，2023年4月。因果市场集团，斯坦福大学，2023年3月。[在线]国际选择性推论的讨论者，2023年3月。[在线] ERCIM WG国际计算和方法论统计会议，英国伦敦，2022年12月。
M.Tech（PT）电源电子学教学大纲2021.pdf
CO1: Develop mathematical model and analyse engineering problems CO2: Apply linear programming concepts to solve real life problems CO3 : Formulate and solve complex engineering problems using non programming techniques CO4 : Analyse and solve stochastic engineering problems Module 1: Vector spaces, subspaces, Linear dependence, Basis and Dimension, Linear transformations, Kernels and Images , Matrix representation of linear transformation, Change of basis, Eigen线性运算符模块的值和特征向量2线性编程问题的数学公式，单纯形方法，线性编程中的双重性，双单纯形方法。模块3非线性编程初步，不受约束的问题，搜索方法，斐波那契搜索，金段搜索，搜索，约束问题，拉格朗日方法，库恩 - 塔克条件4随机变量，分布和密度和密度功能，矩和矩和瞬间的功能，自动变量和状态分布，条件分布，条件分布，条件分布，条件分布，条件分布，构图，构成，构造，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了序列，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图过程。教科书和参考文献1。J.C. PANT：优化概论，Ja那教兄弟，新德里，2014年2。S.S. Rao：优化理论与应用，新时代，新德里，2012年3月3日肯尼斯·霍夫曼（Kenneth Hoffman）和雷·库兹（Ray Kunze），线性代数，第2版，皮尔逊，2015年2。Erwin Kreyszig，使用应用的入门功能分析，John Wiley＆Sons，2004。3。Irwin Miller和Marylees Miller，John E. Freund的数学统计，第6 Edn，Phi，2002年。4。约翰·B·托马斯（John B Thomas），《应用概率和随机过程简介》，约翰·威利（John Wiley），2000Roy D Yates，David J Goodman，“概率和随机过程”，第2版，Wiley India，2011年5。爸爸，概率，随机变量和随机过程，第三版，麦格劳山，2002 6。
研究的目的：了解农田生态系统的碳预算和气象因素的影响有助于对汽车的科学评估
研究的目的：了解农田生态系统的碳预算和气象因素的影响有助于对碳预算和低碳农业生产实践的科学评估。研究领域：2019年中国新南北的Songnen Plain。材料和方法：根据数学统计和碳平衡方程方法，基于典型的玉米农田生态系统的涡流和土壤异养的呼吸观测。主要结果：土壤呼吸速率（R S）和组成受到表面土壤温度（T S）和水含量（W CS）的协同作用的影响和控制。t扮演着领导角色，而W CS发挥了重要作用。t s和w cs对异养呼吸率（R H）的影响最大，其次是R S和自养呼吸率（R A）。净生态系统生产率的每日变化与每日平均空气温度，潜热通量和明智的热通量相关。年度碳收入为1139.67 g C M -2，年度碳支出为456.14 g C M -2，2019年的年碳预算为-683.53 g C M -2。考虑到玉米谷物的产量（-353.44 g C M -2）在收获时移出现场，但净生态系统碳平衡为-330.09 g C M -2；然后是2019年的碳汇。通过充分利用气候资源并改善农业管理，农田生态系统中的碳汇增加了。其他关键词：玉米农田生态系统；土壤呼吸。引用：gao，·yg;王，·m;江，·lq; Zhao，·F;高，f;赵（2023）。研究亮点：土壤呼吸速率和成分受土壤温度和水含量的协同作用的影响和控制；玉米农田生态系统是碳汇。使用的缩写：温室气体（温室气体）； NECB（净生态系统碳平衡）； nee（净生态系统交换）； NPP（净生态系统生产率）； PFC（perfluorocarbons）; SOC（土壤有机C）。参数：r a（土壤自养呼吸）； R H（土壤异营养呼吸）； R R（土壤根呼吸）； R S（土壤呼吸）； T S（土壤温度）； W CS（土壤水含量）。中国桑宁平原典型玉米生态系统的碳预算和气象因素的动态。西班牙农业研究杂志，第21卷，第4期，E0301。https://doi.org/10.5424/sjar/2023214-20226
基于人工智能的定量交易调查
定量交易从1960年代到1980年代出现，并且在国际市场上已经开发了至少50年。它的发展与现代财务理论的企业和计算机技术的进步是密不可分的。在1952年，Markowitz博士创造性地提出了资产组合理论。结合了数学统计和财务理论，他使用了均值优化的方法选择投资组合，这为随后的定量投资提供了理论基础[1]。1964年，Sharp等人。 拟议的CAPM资本资产定价模型，该模型定义了资产风险与资本市场平衡下预期收益率之间的关系，从而可以估算风险资产的投资组合价格。 1971年，巴克莱投资管理公司（Barclays Investment Management）启动了世界上第一个定量基金，标志着定量投资的开始[2]。 Simons于1988年创立了奖章基金，并在未来30年内产生了高达35％的年度回报，引发了定量交易的繁荣。 当2008年全球性危机爆发时，传统基金公司遭受了严重影响，但一些定量投资基金却脱颖而出。 之后，定量交易迅速发展，定量资金的策略逐渐进入了修复和高频的时代，并且在定量策略中应用人工智能的应用变得越来越广泛[3]。1964年，Sharp等人。拟议的CAPM资本资产定价模型，该模型定义了资产风险与资本市场平衡下预期收益率之间的关系，从而可以估算风险资产的投资组合价格。1971年，巴克莱投资管理公司（Barclays Investment Management）启动了世界上第一个定量基金，标志着定量投资的开始[2]。Simons于1988年创立了奖章基金，并在未来30年内产生了高达35％的年度回报，引发了定量交易的繁荣。当2008年全球性危机爆发时，传统基金公司遭受了严重影响，但一些定量投资基金却脱颖而出。之后，定量交易迅速发展，定量资金的策略逐渐进入了修复和高频的时代，并且在定量策略中应用人工智能的应用变得越来越广泛[3]。
区域 A-- 核准课程清单
课程名称 课程编号 最后开课 有限元方法高级理论 CSE 393H、EM 394H 2023 年春季 估算理论高级主题 ASE 381P.7 2023 年秋季 代数几何 M 392C* 2024 年秋季 代数拓扑 M 382C 2024 年秋季 分析方法 I ASE 380P.1、EM 386K 2024 年秋季 分析方法 II ASE 380P.2、EM 386L 2025 年春季 应用概率 ORI 390R.1 2024 年秋季 贝叶斯深度学习 STA 380† 2019 年秋季 贝叶斯统计方法 SDS 384.7† 2025 年春季 组合学与图论 CS 388C 2024 年秋季 复杂分析 CSE 385S、M 381D 春季2025 逆问题的计算与变分方法 CSE 393P、ME 397*、GEO 391*、ORI 397* 2025 年春季 凸优化 ECE 381K.18 2024 年秋季 深度学习 IM 393C* 2022 年秋季 深度学习 II M 393C* 2023 年春季 实验设计与分析 CSE 384U、M 384E、SDS 384.6 2025 年春季 微分几何 M 392C* 2021 年秋季 微分拓扑 M 382D 2025 年春季 快速算法：理论与实践 CSE 393*、M 397C* 2022 年春季 基础技术 机器学习/数据科学 CSE 382M、M 393C*、CS 395T* 2025 年春季理论力学 CSE 386M、EM 386M 2024 年秋季 数据科学的几何基础 CSE 392* 2025 年春季 数据科学中的几何方法 CSE 392*、M 392C* 2021 年秋季 理论与计算概论 Mth Mach Learn CSE 392* 2020 年秋季 大规模优化 II ECE 381V* 2025 年春季 线性模型 SDS 387 2024 年秋季 马尔可夫链与混合时间 M 393C* 2020 年春季 应用数学统计 STA 380.10* 2025 年春季 统计分析的数学方法 SDS 381† 2020 年春季 科学与工程中的数学方法 CSE 386L、EM 386L、ASE 380P.2 2025 年春季 数理统计 I CSE 384R、M 384C、SDS 384.2 秋季 2024 数理统计 II CSE 384S、M 384D、SDS 384.3 春季 2025 深度学习中的数学 M 393C* 秋季 2024 应用数学方法 I CSE 386C、M 383C 秋季 2024 应用数学方法 II CSE 386D、M 383D 春季 2025 数学物理方法 M 393C* 秋季 2024 数学物理方法 I CSE 385M、PHY 381M 秋季 2024 统计学中的蒙特卡罗方法 SDS 386D† 春季 2024 非线性优化 ORI 397* 秋季 非线性规划 ORI 391Q.1 春季 2025