机器学习是人工智能的一部分,涉及开发算法,使计算机可以根据数据学习和进行预测。与传统的编程不同,在为每个任务编码特定的说明时,ML算法确定数据中的模式并随着时间的推移提高其性能。此功能对于从自然语言处理和图像识别到自动驾驶汽车和预测分析的应用至关重要。应用数学在此过程中起着至关重要的作用,提供了开发,分析和优化ML算法所需的工具和框架。从线性代数和微积分到概率和优化,数学概念是理解和推进机器学习技术不可或缺的[1]。
摘要:由于天然底物是这种情况,人造设备的人工表面是无数微生物物种的家园。人工产物不一定以人相关的微生物体为特征。取而代之的是,它们可以呈现由特定环境形成的原始微生物种群(通常是极端)选择压力。本评论提供了对一系列人工设备,机器和设备的微生物生态学的详细见解,我们认为这是特定的微生物壁ni,不一定在“构建环境”微生物组定义中插入。相反,我们在这里提出了类似于物联网(IoT)的事物(MOT)概念的微生物组(MOT),因为我们认为这对于阐明人类制造的,但不一定是与人类有关的,未经探索的微生物壁ches可能有用的。
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