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美国数学学会
作为通知的读者已有30多年的历史，很荣幸能担任主编。我的前任埃里卡·弗拉潘（Erica Flapan）有助于使过渡尽可能容易，并且是一个典范的同事。我希望保持她和她的同事编辑所设定的高标准，并保持稳定的持续改进。我的目标是增加参与度，尤其是在我们社区中更多的初级成员中。我还旨在帮助改善AMS勤奋的人与他们所服务的社区之间的沟通。Having参加了我2024年5月的第一次AMS理事会会议，我对当选的办公室持有人和员工的奉献精神和技能深表感谢。通知的结构将随着这个问题而变化。关键更改是：添加简短的社论，包括每个问题的概述；将早期职业生涯的职业生涯重命名为职业，并反应了重点的范围；通过对话代替通信部分，其中包括访谈和多发的主题系列文章，从而为给定主题提供了各种观点。已退休了“一个单词”和“意见”列。编辑委员会约有一半是从Erica的任期开始的，大约一半的成员是新的。在要求（self）词语的呼吁之后，通过面试过程选择了该小组。我相信这是通知的第一个，并且与我增加与社区的参与的目的是一致的。有些人已经担任了六年的角色。我们有ex-There is no way to produce a good-quality product without the hard work of the asso- ciate editors, and I thank them deeply.The AMS production staff and editorial assistant Karen Wargo are, of course, indis- pensable.We have revamped the submission process and now use the same editorial software as AMS journals.
学习配置数学...
我们讨论了为给定问题的特定实例找到良好的数学编程求解器配置的问题，我们提出了一种解决该问题的两相方法。在第一阶段，我们了解了实例上的实例，配置和性能之间的关系。学习一个好的求解器配置的特定困难是参数设置可能并非全部是独立的。这需要执行（硬）约束，这是许多广泛使用的监督学习方法无法本地实现的。我们在方法的第二阶段中解决了此问题，在该问题中，我们使用学习的信息来构建和解决一个优化问题，具有对配置参数设置的依赖关系/一致性约束的明确表示。我们讨论了这种方法的两种不同实例化的计算结果，这些单位承诺问题是在水力谷的短期计划中引起的。我们将逻辑回归用作监督的学习方法，并将CPLEX视为感兴趣的求解者。
人工智能，数学建模和
提交：11/26/2024出版日期：12/26/2024 Julius Kahoru Yassaki Filho 1和ValéririaDeFátimaMaciel Cardoso Brum 2。摘要本文的主要目的是验证小学七年级使用人工智能，数学建模和解决问题的潜力。人工智能是当前的主题，因此，在学校环境中验证该工具的可能性非常重要，在本文中，在学习数学方面非常重要。为此，详细阐述了一个教学序列，该序列始于向技术工具的学生展示，一些问题要解决的问题，一些可以建模的气候情况以及它们对结果的建模和表现。这项活动是由五个学生组成的五名学生，来自雅利哥港大都会地区一所公立学校的七年级。在此学校级别的学生的选择是，在此阶段引入了代数的内容，概念范式和数学抽象的突破时刻，这是一个巨大的挑战，对于当前一代人所知，这是一个巨大的挑战，它是由敏捷性，好奇心，独立性，难以集中，由技术和连接更多的理论经验而驱动的，这是一个众所周知的alpha代表。另一方面，AI可以使学生不努力解决拟议的练习，从而损害他们的学习。关键字：人工智能。数学建模。一级的方程式。这项研究导致了一些有关使用该工具的相关发现，鼓励学生参与数学课程，有助于教学的个性化，支持从具体的手术阶段到正式手术阶段的过渡，根据PIAGET的遗传认识论，必须对数学的使用进行验证，并在智力上进行验证，因为人为的依赖，并且可以使其成为依赖的依赖，并且最终可以使其成为错误的依赖，并最终可以犯错，并最终会遇到错误，最终是错误的。没有教师监视。
业务数学和定量...
业务决策者。（6分）（b）在决策理论中陈述决策树的两个优势。（2个标记）（c）为了满足对产品的需求，卡曼兹先生正在考虑开发产品的三个行动方案。他正在考虑将其中一家建造一个新工厂，安排分包和开始加班生产。选择将基于将来的需求，即可能是高，中或低的概率分别为0.20、0.30和0.50。最近进行的一项市场调查揭示了下表中所示的预期利润和损失（在卢旺达法郎中）；表5：显示了各种需求条件的估计利润/损失
强化学习的数学
区域： / modulnr。：部门数学 / CIT413036课程结构：讲座：2H练习：2H内容：课程概述了增强学习的数学基础，包括对马克夫决策过程的介绍和表图形的增强性增强学习方法（Monte Carlo，Monte Carlo，时间差异，SARSA，SARSA，SARSA，Q-LEAL，Q-LEARNINGNING，...）。这些主题是通过对随机近似理论的影响来补充的，以对算法进行收敛分析。Prerequisite: MA0001 Analysis 1, MA0002 Analysis 2, MA0004 Linear Algebra 1, MA0009 Introduction to Probability Theory and Statistics, MA2409 Probability Theory Literature : Sutton, Barto (2018): Reinforcement Learning: An Introduction, MIT Press Puterman (1994): Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming, Wiley Kushner, Yin (2010): Stochastic近似和递归算法和应用，施普林格证书：请参阅Tumonline位置/讲座/练习：请参阅Tumonline
数学加速器程序
MATLAB and Simulink Suite for Startups MATLAB Simulink Parallel Computing Toolbox System Composer Math and Optimization Curve Fitting Toolbox Optimization Toolbox Global Optimization Toolbox Mapping Toolbox Partial Differential Equation Toolbox Symbolic Math Toolbox AI, Data Science, and Statistics Statistics and Machine Learning Tlbx Deep Learning Toolbox Reinforcement Learning Toolbox Predictive Maintenance Toolbox Text Analytics Toolbox Code Generation MATLAB Coder Simulink Coder Embedded Coder GPU Coder Fixed-Point Designer Simulink PLC Coder Simulink Code Inspector DDS Blockset Application Deployment MATLAB Compiler MATLAB Compiler SDK Simulink Compiler Database Access and Reporting Database Toolbox MATLAB Report Generator Simulink Report Generator Event-Based Modeling Stateflow SimEvents Test & Measurement Data Acquisition Toolbox Instrument Control Toolbox Image Acquisition Toolbox工业通信工具箱计算生物学生物信息学工具箱simbiology
科学和数学国际...
氮固定的第一种工业方法Birkland-Eyde使用电弧排放产生约1％的一氧化氮，并具有3.4-4.1 MJ/mol能量消耗（Birkeland，1906年）。另一方面，弗里茨·哈伯（Fritz Haber）和卡尔·博世（Carl Bosch）商业实施的HA-BER-BOSCH（HB）过程被认为是20世纪最大，最重要的发展之一。HB工艺中的能耗为每摩尔0.5 MJ。氮肥主要是使用HB工艺生产的（Smil，2004）。在此过程中，空气中的n 2与H 2在高温下和在存在催化剂存在下产生NH 3的高压结合（Wu等，2021）。HB过程的缺点是，每年生产的天然气量的约3-5％每年引起天然气输入和3亿吨以上的CO 3排放（Hoeven等，2013）。从这个意义上讲，考虑到增加生产成本，气候危机和人口增加，农业和粮食生产需要新的步骤。