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关于在地球科学中使用监督机器学习使用的定量分析
地球科学中标记的培训数据的可用性反映在监督分析中使用的训练数据数量中。除了上述10年的分析外，我们还从2018 - 2019年的AGU论文中手动提取了其他相关信息，包括应用的ML算法，标记的培训数据的数量和数据类型（模型输出，卫星，原位，原位，重新分析等）。在我们调查的论文中，大多数ML算法是使用数百个标记样品培训的。但是，对于使用模型输出或大型，已建立的数据集的某些应用程序，培训数据的数量范围更大。缺乏训练数据在生物学科学和陆地水圈（水文）研究中尤其急切。
机器学习在生物学...
在生物科学中，机器学习（ML）已成为一项基本技术，它正在彻底改变研究方法并加快各种领域的发现。在本文中讨论了ML在生物科学中的各种用途的详细概述，包括药物开发，蛋白质科学，疫苗，生物系统和计算生物学。ML模型促进了副作用降低和疗效提高的创新药物候选物的快速发现，因此通过使用大规模的生物学数据来加快药物开发管道。mL技术正在改善蛋白质科学领域蛋白质相互作用，结构和功能的预测。ML技术极大地帮助了疫苗，表位预测和抗原选择的设计。ML模型基于个体免疫反应评估遗传和蛋白质组学数据，促进了对免疫原性和疫苗功效最佳的个性化免疫发电的产生。此外，通过复制细胞过程，建模复杂的生物网络和预测基因调节机制，ML技术正在彻底改变生物系统的研究。在计算生物学中，ML用于表型预测，基因表达分析和序列分析。ML模型促进了精确医学技术的发展，药物反应模式的表征以及通过组合多摩学数据来鉴定疾病生物标志物。充分探索ML在解决医疗保健，计算机科学家，生物学家和生物信息学家中的重大问题的潜力
在高中使用Chatgpt时，批判性思维的理想净优势
在2022年推出后，使用Chatgpt爆炸了，三个月后仅五天又十亿个用户（Valova，Mladenova和Kanev 2024）。AI技术的使用是一场激烈的辩论，最近在学校环境中创建了大头条新闻（Silva，Ramos，de Moraes和Santos 2024）。它可能会对学生的教育产生积极和负面的潜在影响，在这种教育中，学习能力，批判性思维和作弊风险受到影响（同上）。chatgpt对教师来说是一个挑战，因为它仍然是新的，有些学生使用AI技术来欺骗和完成任务，而无需对收集的信息进行批判性思考。Chatgpt提供的信息并不总是准确的，用户必须始终考虑如何提出他们的问题。有时您甚至不得不提出多个问题才能达到所需的答案。
机器学习（R22A6602）.pdf
课程目标： 1. 认识机器学习的基本术语和基本概念。 2. 理解监督学习模型的概念，重点关注最新进展。 3. 关联监督学习的神经网络模型概念 4. 发现机器学习的无监督学习范式 5. 理解强化学习和集成方法的概念。 UNIT-I 简介：机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习简介。深度学习。 特征选择：过滤器、包装器、嵌入式方法。 特征规范化：最小-最大规范化、z 分数规范化和常数因子规范化 降维简介：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA） UNIT-II 监督学习 - I（回归/分类） 回归模型：简单线性回归、多元线性回归。成本函数、梯度下降、性能指标：平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）R 平方误差、调整 R 平方。分类模型：决策树 - ID3、CART、朴素贝叶斯、K 最近邻（KNN）、逻辑回归、多项逻辑回归支持向量机 (SVM) - 非线性和核方法 UNIT – III 监督学习 – II（神经网络）神经网络表示 – 问题 – 感知器、激活函数、人工神经网络 (ANN)、反向传播算法。分类指标：混淆矩阵、精度、召回率、准确度、F 分数、ROC 曲线。UNIT – IV 分类中的模型验证：交叉验证 - 保留方法、K 折、分层 K 折、留一交叉验证。偏差-方差权衡、正则化、过拟合、欠拟合。集成方法：Boosting、Bagging、随机森林。UNIT – V 无监督学习：聚类-K-均值、K-模式、K-原型、高斯混合模型、期望最大化。强化学习：探索和利用权衡、非关联学习、马尔可夫决策过程、Q 学习
中国能源月度更新 | 中国将提前六年实现气候目标，市场前景强劲
面对海外的抱怨和担忧，晶科能源预计今年全球太阳能电池板需求将增长 20%，并在 2024 年第一季度扩建了其佛罗里达工厂，并准备再次扩建。BNEF 更为乐观地预测全球太阳能安装量同比增长超过 30%。在晶科能源 2024 年第一季度的财报电话会议上，晶科预计到今年年底将拥有 12GW 的海外综合产能。即使太阳能电池板价格同比下降一半，该公司的季度收入仍保持在 30 亿美元，同比仅下降 1.2%，毛利率仍保持在 12%。这表明晶科等中国太阳能制造商的实力，而且该公司的财务状况良好。
教授关键的人工智能素养
2010 年代，人工智能研究重新回到公众讨论中，当时“深度学习”领域的许多创新成为可能——这主要是因为人类生成的数据在互联网和联网设备上以前所未有的规模可用。大约在同一时间，这些技术开始为语音助手、推荐系统和自动驾驶辅助等广泛应用提供支持。当技术人员谈到“深度学习”（DL）时，它是一种“机器学习”（ML），所讨论的学习表示计算机模型能够“优化”有用的预测，同时通过更新一组复杂的统计计算中的权重来“训练”数据。由于 DL 涉及的非常大的模型中有多个计算层，因此学习是深度的。
建立机器人战争专家NAVADMIN 036/24 | 评级建立 - 事实说明书 | 评级转换 - 事实说明书
制服政策和计划更新 - 2024 年 2 月 NAVADMIN 031/24 | 情况说明书 本 NAVADMIN 宣布了海军制服政策的更新。这些更新是根据水手的反馈、指挥部赞助的请求和海军领导层的指示得出的。政策更新包括授权将手放在制服口袋和体能训练服的紧身裤中，以及恢复女性可选的晚礼服头饰和女性可选的组合罩（桶形）。正在进行的举措包括继续为怀孕水手提供免费制服的产妇试点计划、尺寸现代化计划和制服调查。阅读 NAVADMIN 031/24 以获取完整的更新列表。战士的坚韧，锻炼你的思想、身体和精神
在渔船上安装太阳能制冷机
纳米材料具有独特的性质，例如高表面积、增强的反应性以及可调的物理和化学特性，并且在重金属检测方面显示出巨大的潜力。特定功能化的量子点可与特定分析物结合。特定的结合能力会引起电子特性的变化，从而引起传感器基质的化学电阻响应。从这个角度来看，开发了一种与汞离子结合的传感器基质。然后将该传感器基质印刷在条带上，以便能够测量条带暴露于分析物（甲基汞）时电阻率的变化。可以使用掌上设备测量电阻率的变化，该设备显示水样中的汞污染水平。在掺有甲基汞的真实水样以及鱼血样本中测试了污染水平。
杰西卡·罗森沃塞尔主席在 2024 年 3 月 18 日于华盛顿特区举行的卫星行业协会第 25 届年度领导力晚宴上的致辞
25 年前，当你们刚刚起步时，并不是所有科技界人士都在关注太空。事实上，我们中的许多人都在低头研究计算机代码，修复遗留程序，以便能够避免迫在眉睫的千年虫问题。还记得吗？但 25 年前，你们看到了不断发展的太空经济的一些东西，并决定是时候组织起来了。这一年，卡纳维拉尔角 41 号发射台，许多军用卫星的发射场，摇摇欲坠。但新的商用火箭升空，当宇航员在哈勃太空望远镜上安装陀螺仪时，太空维修取得了飞跃。25 年前，我们还创造了一个重大的第一次，宇航员艾琳·柯林斯成为第一位领导地球轨道飞行器的女性。25 年前，我接受了第一份联邦通信委员会办公桌上的工作，这虽然没有那么重要。但现在，25 年过去了，我是该机构历史上第一位被确认领导的女性。