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生物多样性遥感监测方法研究进展*
摘要：快速，定期监测和评估区域生物多样性是生物多样性研究和保护的重要意义。近年来，遥感技术已广泛应用于生物多样性研究中，并可以提供区域，大陆和全球生物多样性信息。这种方法是低成本和高数据一致性，并且很大程度上更新了。This paper introduced the principles and advantages of remote sensing in biodiversity re鄄 search, and summarized the main application aspects of biodiversity remote sensing in practice, including landscape indices, NDVI, spectral variation hypothesis (SVH), and hyperspectral re鄄 mote sensing, with the focus on the analysis of the advantages and disadvantages of these applica鄄 tion aspects and the recent research SVH研究和最佳频段选择的进步。指出了遥感生物多样性研究中的缺陷，并且研究了该研究领域的发展趋势，例如模型，遥感者和规模效应。
课程大纲，用于SL上提到的主题知识的测试。 ...
数据分析基本概念：统计和应用中的关键概念；分类和制表的概念；数据的示意图和图形表示。中心趋势的度量：算术平均值，中值，模式，几何平均值，谐波平均值。色散度量：范围，四分位数偏差和标准偏差的概念。相关分析：相关性的基本概念和重要性；相关类型。研究设计和研究过程数据收集：数据的性质（主要数据和二级数据），主要数据收集方法和辅助数据收集 - 各种数据源的知识 - 数据收集工具 - 测量和扩展。概率：概率理论简介；计数方法；有条件的概率和独立性；贝叶斯公式；随机变量，期望和时刻；分布功能，特征功能和力矩生成功能。统计推论：估计介绍 - 点估计和间隔估计的概念大样本测试：有关人口平均值的假设检验，关于两个种群平均值之间差异的假设检验，关于人口比例的假设检验以及有关两个人口比例之间差异的假设检验。小样本测试：关于人口平均值的假设检验，关于
小学 §112.A. 2024 年 8 月更新第 1 页，共 26 页
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零下限和定量放松
↑𝑧 ′ → ↑𝑀𝑃 𝐾 ′ → ↑𝐼 𝑑 ↑𝑧 ′ → ↑𝑓𝑢𝑡𝑢𝑟𝑒 𝑖𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒→↑𝑙𝑖𝑓𝑒−𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑤𝑒𝑎𝑙𝑡ℎ→↑𝐶 𝑑 →↑𝒀 𝒅 Increase in future income because your wage depends on how productive you are Increase in life time wealth because of permanent income hypothesis Consumption smoothing increases consumption demand 𝑌 𝑠 shifts more than 𝑌 𝑑 because假设（当前收入>未来收入，消费平滑节省的节省，↓r）↓𝑟→↓𝑵→劳动的跨暂时性代替劳动↑𝑌，↓𝑟→↑𝑴𝑴𝒅键较少，对金钱的需求降低了，需求增加，因为金钱的需求增加了，因为♦↓R，↑𝑧 𝑧'
导航NSF的生物科学局（BIO）
•列出要测试的特定假设。解释您引人注目的观察以及开发假设所需的工作（“试点”类型的研究）•解释为什么以前的研究不足以解决这一研究问题以及您的研究方法的不同。
模拟、虚拟现实和全球怀疑论
摘要 ：笛卡尔、普特南、博斯特罗姆和查尔默斯支持模拟世界的论据是为了实现不同的目标。笛卡尔拒绝全球怀疑论，普特南拒绝形而上学现实主义，博斯特罗姆提出世界存在数学和信息基础的论据，查尔默斯提出模拟现实主义的观点。从方法论的角度来看，笛卡尔和普特南提出的论据富有成效。从形而上学的角度来看，博斯特罗姆和查尔默斯提出的论据并没有解决任何现存的形而上学问题。本文的目的有两个：首先，说明模拟现实主义的不一致性；其次，提出模拟假设和模拟现实主义仅仅是互联网、虚拟现实和人工智能等新技术广泛采用的结果。由于使用了技术隐喻，模拟假设和模拟现实主义的优点在于，它使一系列经典的哲学问题为 21 世纪受过教育的人所接受。其中包括现实基础问题、造物主存在的可能性、知识的可能性、人性问题、意识的本质等。关键词：泛计算主义、数学宇宙假设、邪恶天才假设、缸中之脑论证、模拟假设、模拟现实主义、人工智能、虚拟现实、意识。
通用人工智能与知识产权
摘要：本文探讨了通用人工智能（AGI）发展的瓶颈问题，提出了通用人工智能的数据瓶颈假说和社会瓶颈假说。本文以秘密拉面问题（SRP）为例，阐述了数据瓶颈假说。为了解决通用人工智能的数据瓶颈问题，本文提出了数据收入（DI）的概念，并结合之前提出的知识产权通用监督数据库（GSDIP）。此外，本文还提出了合作收入（CI）的概念来解决通用人工智能的社会瓶颈问题。本文考虑了基本收入（BI）、合作收入（CI）和数据收入（DI）来缓解通用人工智能发展的瓶颈问题。
金融市场中机器学习的有效性...
a。假设和研究问题：任何研究项目都始于研究主题的制定和使用机器学习方法的可检验的假设。研究问题必须与金融业有关，并解决目前存在的问题或困难。b。数据收集：收集训练和评估机器学习模型所需的相关数据是下一阶段。这些信息可从许多来源获得，例如新闻报道，股票价格，财务报表和社交媒体。c。准备数据：收集数据后，必须对其进行预处理，以消除任何冗余或不必要的信息，并通过机器学习算法进行准备以用途。必须在此阶段清洁，转换和归一化数据。d。功能工程：在此阶段，密钥变量和指标是根据与问题的相关性确定的。功能工程可能涉及创建新变量或降低维度以提高模型效率和准确性。e。模型开发：根据问题类型（分类，回归等）选择合适的机器学习模型。根据其处理财务数据的能力，考虑了决策树，支持向量机或神经网络等技术。f。模型评估：该模型在数据集的一部分上进行了训练，并在看不见的数据上进行了测试，以评估其预测性能，例如精确，召回或均值误差等指标。g。结果分析：分析结果，将发现与初始假设进行比较，并验证模型提供可行的财务见解的能力。任何矛盾之处都会以未来的改进，结果与现有的财务理论相关。2.2假设：本研究论文构建在以下假设上：假设1：机器学习模型提高了与传统方法相比的金融市场预测的准确性。假设2：由于其适应性的增强学习技术，特别适合在挥发性市场环境中的算法交易和动态决策。