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有关“应用数学和智能...
关于“现代行业的应用数学和智能算法”（Amiami）的会议旨在建立一个动态论坛，以传播最新的应用数学和智能算法，尤其是在工业环境中。它试图鼓励跨学科的合作，将研究人员，行业专家和学者联系起来，探索和讨论在应用复杂的数学和算法解决现实世界工业问题的挑战和新兴机会。该会议不仅致力于强调创新研究，还致力于促进对这些高级方法如何推动各个工业领域进步的更深入了解。
应用数学和非线性科学
传统的媒体广告业务模型是通过信息内容吸引消费者的注意力，并将这种关注出售给广告商，以换取广告收入。这种单一的经济来源确定广告业务的风险不能有效地分散[1-2]。在传统的商业模式下，广告客户将寻求传统媒体的广泛客户资源，并利用媒体的平台向目标消费者传播广告信息。媒体运营商仅依靠地理优势和流通，评级，点击率和用户规模，而他们对广告商销售业绩的承诺越来越缺乏[3-4]。至于消费者，广告只能扮演单向信息传播角色，而消费者在获取广告信息后无法表达并最终意识到他们的进一步需求或购买意图。除了获得广告内容外，消费者很难获得其他价值服务，而且广告媒体公司还发现很难从信息服务以外的消费者那里获得利润[5-7]。
应用数学和力学（英语版）
Abstract In this paper, a reduced globus pallidus internal (GPI)-corticothalamic (GCT) model is developed, and a tri-phase delay stimulation (TPDS) with sequentially applying three pulses on the GPI representing the inputs from the striatal D 1 neurons, subthalamic nucleus (STN), and globus pallidus external (GPE), respectively, is pro-摆姿势。GPI可以控制以2 Hz -4 Hz尖峰和波浪放电（SWD）为特征的缺勤性癫痫发作。因此，基于基础神经节 - 丘脑皮质（BGCT）模型，我们首先探索D 1-GPI，GPE-GPI和STN-GPI途径的三重效应对癫痫发作模式。然后，使用GCT模型，我们将TPD应用于GPI上，如果阻止了这些通往GPI的途径，则可能研究替代方法和改进的方法。结果表明，纹状体D 1，GPE和STN确实可以共同且显着影响癫痫发作模式。特别是，如果D 1-GPI，GPE-GPI和STN-GPI途径被切割，则TPD可以有效地再现癫痫发作模式。另外，可以通过对TPDS刺激参数进行很好的调整来获得癫痫发作。这意味着TPD可以扮演类似于基底神经节的调节的替代作用，希望这可以有助于在癫痫的临床应用中开发脑部计算机界面。
应用数学和非线性科学
在本文中，颜色图像在图像识别预处理阶段中转换为灰度图像，以加速图像识别处理，然后通过灰度伸展来增强图像对比度，以计算灰度层层协方差矩阵和图像纹理特征。多步马尔可夫聚类方法来优化GCN，并添加实例归一化层和批归归式层，以增强GCN的源域表示能力，形成基于成对概括网络的跨域图像识别算法。通过人工智能图像识别和图像处理技术详细说明图像信息的视觉设计路径，将图像识别技术引入视觉设计领域，建立视觉设计分区模型，并完全提取计算机图像图形的本地特征信息。使用数据集评估成对概括网络的性能，并进行仿真实验以分析视觉设计的视觉表达效果。PGN-RM方法，加上最大平均距离，实例归一化和批归其归一化，能够达到91.843的性能平均值。产品包装视觉设计的实际效果图像的峰值信噪比保持在[95.0312，97.0032]的范围内，这是一种极好的视觉设计效果。使用人工智能图形识别技术的视觉设计可以更深入地表达设计思想，并增强视觉设计的吸引力。
应用数学和非线性科学
随着人工智能技术，经济和人工智能的快速发展，已经实现了深入的整合。大数据，云技术和数据图形等信息技术的发展为金融领域的消费变化奠定了基础。商业金融资产分配的智能结构提供了基于人工智能算法的金融服务，该算法降低了传统金融投资服务的门槛，并且是全面和方便的。目前，中国商业资产分配的用户采用率和利用率相对较低。本文使用结构方程模型来分析商业金融资产分配结构中人工智能的影响因素。首先，描述了受访者的基本信息，然后检查了可靠性和共线性。潜在变量CA大于0.7，Cr值高于临界值0.5，并且高于0.8，VIF值小于临界值5。也就是说，潜在变量具有良好的一致性，所有通过可靠性测试，模型具有很高的可靠性，并且没有严重的截线问题，并且结构模型的路径估计不会受到不利影响；最后，测试了该模型，发现该模型具有很强的解释力，创新和隐私对使用意图的重大影响，而年龄，性别和风险偏好对使用意图没有重大影响。了解AI在分配由大数据驱动的商业金融资产中的影响因素可以更相关地促进AI技术的技术服务。
应用数学和非线性科学
基于评估指数构建的原则以及区域经济可持续发展的当前状况，确定了区域经济可持续发展水平的评估指数体系。距离空间重量矩阵用于定义评估指标的重量系数，然后将其重量系数取代为计算MORAN指数的公式，以衡量区域经济可持续发展水平的MORAN指数。在对区域经济可持续发展的空间自相关分析后，具有固定效果的空间面板模型由Hausman测试确定，并将模型应用于经验分析区域经济可持续发展。数据表明，行业增加的价值会显着影响5％水平的积极方向的区域经济的可持续发展。此外，所有指标的值都通过鲁棒性测试。最后，我们提出了相应的优化建议，以改善区域经济的可持续发展路径。
应用数学和非线性科学
随着社交互联网技术的持续发展，机器学习在不同行业中起着重要作用，当前的教育领域也正在体验从传统教学模式到数据驱动的智能教学模式的转变。在本文中，我们概述了机器学习和教育大数据分析在教育中应用的现状，讨论通用的机器学习算法和教育数据分析的关键技术，同时，分析了课程改革的问题和挑战，并阐明了机器学习和教育大量数据的潜力。此外，本文使用机器学习模型来分析学生的学习行为，还使用模型来进行个性化学习路径建议，智能的教学资源建议和其他方面。模型在实际教学活动中的应用效果通过实验研究部分证明了模型，并且通过数据分析验证了模型的有效性。最后，本文总结了研究结果，并强调了基于机器学习的大数据分析在促进教育个性化和提高教学质量方面的关键作用。本文的研究不仅为教育者提供了有关课程改革的新观点，而且还为教育决策者提供了有关数据驱动决策的参考，这有望促进更智能和个性化教育的方向发展教育的发展。
应用数学和非线性科学
本研究解决了当前的体育培训方法在实时监控，数据传输和智能分析方面面临的挑战。我们引入了一种数值模拟和优化方法，用于体育培训，利用嵌入式无线通信网络。通过结合现实的空间金字塔池（ASPP）和长期记忆（LSTM）网络，我们的方法有效地处理并分析了运动员的多规模空间特征和时间序列数据。在PAMAP2和MHealth数据集上进行的实验表明，我们的方法超过了关键指标中的其他主流方法，例如最大F量，平均绝对误差（MAE），加权F-量度和结构相似性度量，并且具有显着的优势在增强的比对度量方面具有显着优势。消融研究进一步验证了ASPP和LSTM模块的贡献。此方法增强了培训成果的准确性和实时预测，为智能体育培训系统的发展提供了宝贵的见解。