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les trois de l'Histoire定量
历史学家谈论他们的资料，数据的经济学家。这不是纪律词汇的简单问题。资料来源是为研究人员提供的文档，档案或其他痕迹，他将其解释为撰写历史。为了进行这种解释，对来源的分析使用了理论概念。来源包括一个定量维度（许多相同的文档，提及许多个人或可比事实的文件）时，概念类别的定义使得有可能系统地接近此维度。数据是此分类的结果。尽管“数据”一词表明相反，但数据是第一次科学发展的结果。他们仅适用于研究人员 - 社会科学领域的许多人 - 他们在第一次操作中依靠他人。科学劳动部导致它委托给统计机构，尤其是在这种建筑成本很高的情况下，无论是在工作时间还是财务手段方面。那些未建造数据的人相关使用数据的条件是微妙的，因为他们必须了解从中解决某些问题的限制。将源转化为数据也是一个微妙的练习。自19世纪以来，官方的统计机构已经逐渐实施了精致和国际同质的方法论。有些人倾向于忘记他们，因为“数据”似乎很熟悉，因此对他们来说很自然，缺乏统计类别的“重新化”（以真实的事实为例），这是人们永远不会保护自己的能力，并且特别震惊的历史学家更有能力观察某些类别对某些eras的不合人类本质。历史学家已将其脱离或启发，并学会了开发适合其问题和对象的严格数据库1。在这里，我们想强调将资源转化为数据的重要一点，这些数据在每个时代都会影响经济学家，也影响了历史学家：他们共享的理论框架。在大规模上，关于经济数据的一般概念框架，可以在20世纪进行三个主要时刻，这是我们称为价格时代，数量时代和个人时代的时刻。在第一个中，经济活动主要是通过价格观察到的，这是由价格理论的优势证明的。在第二个中，有组织的数量测量是由国民叙述在SO所谓的凯恩斯主义宏观经济理论的框架内产生的，然后是生长理论。当今对这些先前框架的批评导致了大量措施的实验，这些措施以分析的信息质量，源和数据之间的含糊不清以及多种概念框架。这三个阶段，如果他们想与以前的阶段打破每个阶段，那么仍然保持了很大一部分成就。
人工智能的随机矩阵理论：从理论到实践
摘要：当今，人工智能在很大程度上依赖于使用大型数据集和改进的机器学习方法，这些方法涉及利用基于大型数据集的分类和推理算法。这些大维度会引起许多违反直觉的现象，通常导致对许多通常以小数据维度的直觉设计的机器学习算法的行为理解不佳。通过利用多维框架（而不是受其影响），随机矩阵理论 (RMT) 能够预测许多非线性算法（如某些神经网络）的性能。随机，以及许多核方法，如如SVM、半监督分类、主成分分析或谱聚类。为了从理论上表征这些算法的性能，底层数据模型通常是高斯混合模型（GMM），考虑到真实数据（例如图像）的复杂结构，这似乎是一个强有力的假设。此外，机器学习算法的性能取决于它们所应用的数据表示（或特征）的选择。再次，将数据表示视为高斯向量似乎是一个相当严格的假设。本论文以随机矩阵理论为基础，旨在超越简单的 MMG 假设，通过研究具有普遍性的集中随机向量假设下的经典机器学习工具
加拿大遗产信息网络 - Canada.ca
大多数加拿大博物馆使用 CHIN 人文数据字典（或完全兼容版本）作为其元数据标准（定义有关其藏品记录的信息单位）。在 20 世纪 70 和 80 年代，加拿大各地的许多博物馆使用了一种通用的收藏管理系统，该系统基于 CHIN 数据字典并由 CHIN 的中央主机进行维护。因此，尽管现在收藏管理已经分散，但加拿大各地的元数据仍有很多相似之处。由于 RCIP 数据字典是博物馆最早的元数据标准之一，因此在制定其他标准时参考了它（并且可以轻松映射到其他标准），包括 CIDOC 信息类别。
2025 年商业土地税
保密性——保护您的个人数据为确定和计算营业财产税 (CFE) 和网络公司统一税率税 (IFER) 的税基而收集的信息将受到公共财政总局 (120 rue de Bercy 75772 Paris) 实施的个人数据处理的约束。通过这种处理可以确定与 CFE 和 IFER 相关的税收角色和/或减免。有关您的 CFE 和/或您的额外税款和/或您的 IFER 的信息可能会传达给当地政府。根据 1978 年 1 月 6 日第 78-17 号法律（经修订）和 2016 年 4 月 27 日第 2016/679 号欧洲法规，您有权访问和更正与您有关的数据，以及有权限制公共财务中心的处理。此外，如果您认为您的数据处理不符合法律和监管规定，您可以向国家信息技术和公民自由委员会提出投诉的权利。
黎曼切线空间中的联合对齐群体学习
摘要——在脑机接口（BCI）领域，学习模型通常针对每个受试者和每个会话分别进行训练，因为不同会话和不同受试者之间的数据并不一致。这里我们提出了一种小组学习的方法，即在联合调整多个主题和/或课程之后，使用它们同时进行学习。我们的方法受到盲源分离文献的启发。作为演示，我们在 22 个受试者的数据集上训练单一学习模型，并应用该组模型对所有受试者进行类似地预测测试数据。与传统的单独训练测试设置相比，我们观察到平均精度显著提高了 6.8 个点。我们的方法是通用的，可以用于任何应用程序。它还可用于训练需要大量数据的学习模型，例如深度神经网络。
数字问题 - 第 16 期 - 2021 年 12 月
在空中客车公司内部，Zero AOG 平台的数据专家创建了算法，可以扫描客户飞机的数据以检测技术问题的警告信号。我们正在谈论预测性维护（Skywise Predictive Maintenance）。它通过计算飞机传感器的数据来分析异常行为，从而预测部件故障。 SPM 是一组算法，涵盖了所有航空运输协会 (ATA) 分会的各种故障模式。该解决方案可帮助航空公司减少运营中断（延误、改道、返回航班等）的次数并预测维护任务，从大修转变为小修，同时优化备件库存管理。
年度报告23-24
明尼苏达州的低芥酸菜籽耕地显示，USDA的国家农业统计局（NASS）作物生产报告增加了37％，该报告追踪了农作物的产量，面积和生产，估计明尼苏达州在2024年收获的Canola Araceage收获的Canola Araceage增加了37％。英亩从2023年的79,000增加到2024年的108,000，是自2000年以来最高的，有记录的第三高。每英亩的收益率也从2023年的2,470磅/ac增加到2024年的2,500 lbs/ac，增长了1.2％。在全国范围内，收益率上升了超过1％，从2023年的1,763磅/AC到2024年的1,811磅/ac。在美国收获的低芥酸菜籽面积增长了17％； 2023年2,319,200英亩，2024年2,720,500。 联合研究委员会MCC和NCGA成立了一个研究咨询委员会，以确定可用研究资金的生产力最高的分配，包括北部中部地区NCRP和Sclerotinia倡议基金。 2024低油菜籽生产中心（CPC）2024 CANOLA生产中心（CPC）位于明尼苏达州Roseau的Northern Resources合作社对面。 由Nancy Ehlke，Donn Vellekson和明尼苏达大学的Dave Grafstrom率领试验，其中包括七项不同的试验，所有试验均在5月29日下进行（请参阅CPC Field Day的背面文章）。在美国收获的低芥酸菜籽面积增长了17％； 2023年2,319,200英亩，2024年2,720,500。联合研究委员会MCC和NCGA成立了一个研究咨询委员会，以确定可用研究资金的生产力最高的分配，包括北部中部地区NCRP和Sclerotinia倡议基金。2024低油菜籽生产中心（CPC）2024 CANOLA生产中心（CPC）位于明尼苏达州Roseau的Northern Resources合作社对面。由Nancy Ehlke，Donn Vellekson和明尼苏达大学的Dave Grafstrom率领试验，其中包括七项不同的试验，所有试验均在5月29日下进行（请参阅CPC Field Day的背面文章）。
新闻稿_卫星首次测试成功……
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