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利用数据作为战略资产
用例——关于如何使用数据来改善结果的公开征集的假设证明点——关于新兴数据方法的案例研究剧本——帮助机构实现数据相关功能的操作清单和问题集存储库——与联邦数据管理和使用相关的资源的一站式商店，可在 resources.data.gov 上找到
3-1 人工智能的历史和应用
[Buchanan 68] B. Buchanan、EA Feigenbaum 和 J. Lederberg，启发式 DENDRAL：一种用于生成有机化学解释假设的程序，1968 年 [Shortliffle 76] EH Shortliffe，基于计算机的医疗咨询：MYCIN，1976 年 [Buchanan 84] B. Buchanan 和 E. Shortliffe，基于规则的专家系统，1984 年
人工智能和数据科学-IIT孟买
在本课程中，您将通过图和摘要措施来学习基本的统计概念，在数据分析和解释方面发展技能，理解概率，概率分布，估计，假设的测试，基础矩阵理论和回归分析。您还将获得将这些概念应用于实际应用和统计发现的经验。
狗为什么摇摆尾巴？
尾巴摇摆是家犬（Canis familyis）中的一种明显的行为。尽管人类对此显示有多少意义，但很少研究其定量描述和进化历史。我们总结了这种行为的机制，个体发育，功能和演变的了解。我们建议两个假设，以解释与其他犬科动物相比，狗的出现和频率增加。在驯化过程中，增强的有节奏的尾巴摇摆行为可能会（i）作为其他特征的选择副产品（例如，能力和驯服性），或者（ii）是由人类直接选择的，这是由于我们的节律刺激的倾向。我们通过神经生物学和伦理学实验邀请对这些假设进行测试，这将揭示出最容易观察到但研究研究的动物行为之一。有针对性的尾巴摇摆研究可能是犬类伦理学和特征性人类特征的进化历史的窗口，例如我们感知和产生节奏行为的能力。
论税收改革的政治经济决定因素
摘要 本文分析了2000年至2015年期间政治变量在45个新兴市场和低收入经济体实施结构性税收改革中的作用。现有文献确定了几种推动改革的假设，但缺乏支持这些假设的实证研究。依靠一个新的结构性税收改革数据库和二元模型，我们的结果表明，左翼政府不太倾向于实施税收改革，而距离选举还有政治实力或凝聚力都与税收改革呈正相关。左翼政府在低收入经济体的影响力比在新兴市场经济体更大，这类政府最抵制税收管理改革。距离选举似乎会引发个人所得税（PIT）改革，但对贸易税改革则相反。政治凝聚力是改革大多数税种和税收管理的必要因素。JEL：C33，C36，D63，E32，E62，H20 关键词：财政政策；二元选择模型；税收改革；选举 政治分裂 意识形态
狗为什么摇摆尾巴？
尾巴摇摆是家犬（Canis familyis）中的一种明显的行为。尽管人类对此显示有多少意义，但很少研究其定量描述和进化历史。我们总结了这种行为的机制，个体发育，功能和演变的了解。我们建议两个假设，以解释与其他犬科动物相比，狗的出现和频率增加。在驯化过程中，增强的有节奏的尾巴摇摆行为可能会（i）作为其他特征的选择副产品（例如，能力和驯服性），或者（ii）是由人类直接选择的，这是由于我们的节律刺激的倾向。我们通过神经生物学和伦理学实验邀请对这些假设进行测试，这将揭示出最容易观察到但研究研究的动物行为之一。有针对性的尾巴摇摆研究可能是犬类伦理学和特征性人类特征的进化历史的窗口，例如我们感知和产生节奏行为的能力。
神圣站点的共鸣意识
在为期两周的时期，埃及的各种“神圣地点”受到了一个对古老寺庙，金字塔和坟墓的精神品质的兴趣。在包括诵经和冥想在内的非正式仪式中，该团体尊重古埃及人的神圣遗址。便携式随机事件发生器和掌上计算机用于生成和记录正在进行的随机序列，并附有时间戳记的计算机索引和相关观察和激活的现场音符。预先计划的假设预测了访问神圣地点的序列的异常偏差，包括每个寺庙中的内部圣所或圣洁或圣洁的圣洁以及金字塔的所有内部房间。进一步的预测是，在这些特殊位置的诵经和冥想在内，该小组的重新建立活动或相干构建活动也将与异常的偏差相关。两种形式的假设均以2.7x10^-6的综合概率确认。其他类别的数据提供了上下文，并有助于区分异常效应的来源。
地理中的定量方法和技术
统计方法在地理学中用于使用经验数据来生成和检验假设，而数学技术和定理用于从一组初始的抽象假设中得出模型。换句话说，统计方法用于估计和测试与给定数学模型相关的各种参数的重要性，例如距离衰减和重力模型。
可持续混凝土结构的智能材料和技术收入不平等和经济增长
3。数据和方法............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. ................................................................................................................................................................................... 17 3.4描述性统计................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 18 3.5经验模型.......................................................................