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Jiawei Yang
27. Yang, J.，2022. 一种用于定量预测干湿状态下最大高度变化的聚合物刷理论，预印本，https://arxiv.org/abs/2208.06892 26. Yang, X.、Steck, J.、Yang, J.、Wang, Y. 和 Suo, Z.，2021. 可降解塑料易开裂。工程，7(5)，第 624-629 页。 25. Chu, CK、Joseph, AJ、Limjoco, MD、Yang, J.、Bose, S.、Thapa, LS、Langer, R. 和 Anderson, DG，2020. 可扩展透明质酸网络纤维的化学调谐。美国化学会志，142(46)，第 19715-19721 页。 24. Yang, J. 、Illeperuma, W. 和 Suo, Z.，2020 年。非弹性增加了水凝胶出现褶皱的临界应变。Extreme Mechanics Letters，第 100966 页。 23. Yang, J. 、Steck, J. 和 Suo, Z.，2020 年。海藻酸盐链通过共价键的凝胶化动力学。Extreme Mechanics Letters，第 100898 页。 22. Yang, J. 、Steck, J.、Bai, R. 和 Suo, Z.，2020 年。拓扑粘附 II。可拉伸粘附。Extreme Mechanics Letters，第 100891 页。 21. Steck, J.、Kim, J.、Yang, J. 、Hassan, S. 和 Suo, Z.，2020 年。拓扑粘附。I。快速且强大的拓扑粘合剂。 Extreme Mechanics Letters，第 100803 页。20. Mu, R.、Yang, J.、Wang, Y.、Wang, Z.、Chen, P.、Sheng, H. 和 Suo, Z.，2020 年。聚合物填充大孔水凝胶可降低摩擦力。Extreme Mechanics Letters，第 100742 页。19. Yang, J.、Bai, R.、Li, J.、Yang, C.、Yao, X.、Liu, Q.、Vlassak, JJ、Mooney, DJ 和 Suo, Z.，2019 年。设计用于干湿粘附的分子拓扑结构。ACS Applied Materials & Interfaces，11(27)，第 24802-24811 页。 18. Yang, J. 、Bai, R.、Chen, B. 和 Suo, Z.，2019 年。水凝胶粘附：化学、拓扑和力学的超分子协同作用。Advanced Functional Materials，第 1901693 页。17. Yang, J. 、Jin, L.、Hutchinson, JW 和 Suo, Z.，2019 年。塑性延缓了折痕的形成。固体力学和物理学杂志，123，第 305-314 页。16. Yang, X.#、Yang, J.#、Chen, L. 和 Suo, Z.，2019 年。橡胶网络中的水解裂纹。Extreme Mechanics Letters，第 100531 页。
成功合成的碳磁铁：双面“ Janus形”石墨烯纳米替烯
着：Shaotang歌曲，Yu Teng，Weichen Tang，Zhen Xu，Yuanyuan He，Jiawei Ruan，Takahiro Kojima，
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CO1 能够理解数据挖掘过程中涉及的步骤（例如预处理、分类、回归、聚类和可视化）并将其应用于医疗数据的分析。 CO2 能够描述不同的预测分析方法及其在医疗领域的应用。 CO3 能够评估来自不同来源的数据以创建有意义的演示文稿。 课程内容 使用 Python 进行数据分析：了解数据 - （a）属性、数据的统计描述、数据可视化、相似性 - 不相似性、（b）预处理 - 缺失值、噪声数据、数据缩减、数据转换 - 规范化、标准化、分箱、聚类。 使用 Python 进行应用数学：数学基础 - 线性代数 - 向量、矩阵、特征值、特征向量、奇异值分解、降维、主成分分析、线性变换。概率与统计：随机变量、概率分布、分布函数和属性、离散和连续、统计推断 - 估计和假设检验。机器学习（第 1 部分）：机器学习基础、线性回归和逻辑回归（分类）。（第 2 部分将在下学期的应用机器学习课程中继续）教材 1. Jiawei Han 和 Micheline Kamber 编写的《数据挖掘概念和技术》 2. Rohatgi 和 Saleh 编写的《概率与统计简介》。 3. Christian Albright 和 Wayne Winston 编写的商业分析：数据分析与决策
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Cargo Matters – 第 2/2017 版 – 2017 年 8 月出版商 Ashwin Bhat，瑞士国际航空货运主管；主编 Alexandra Dahl，营销和传播主管；总编辑 Silvia Cappelli，公关和在线传播；发行经理 Maria Campanella，营销传播；本版编辑助理 Bernd Maresch，MARESCH GmbH，Herbert Aichinger，MARESCH GmbH；改编 Steve Elliott；本版特邀编辑 Joachim Ehrenthal (JOE.Systems)；特别感谢货运业务发展和客户体验 Andrés L. Perez、产品、服务和技术管理主管 Alain Guerin；垂直行业制药和医疗保健高级经理 Susanne Wellauer、瑞士货运主管 Gérard Gobat、高级经理、货运枢纽管理主管 Jennifer Bittl、货运北京制作和广告 MARESCH GmbH 经理 Lisa Du Jiawei，anna.irniger@maresch.ch；设计概念/排版 Peter Hoffmann，MARESCH GmbH，peter.hoffmann@maresch.ch；印刷 Schätzl Druck & Medien GmbH & Co. KG，info@schaetzl.com；如果您想订阅或取消订阅“Cargo Matters”，请发送电子邮件至：cargo.communications@swiss.com；法律免责声明 本杂志表达的观点不一定代表 Swiss WorldCargo 的观点；发行量 18'000；年度订阅费：20.00 英镑/40.00 美元
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Yang Shen, Yan-Qing Li,* Kai Zhang, Liu-Jiang Zhang, Feng-Ming Xie, Li Chen, Xiao-Yi Cai, Yu Lu, Hao Ren, Xingyu Gao, Haijiao Xie, Hongying Mao, Satoshi Kera, Jian-Xin Tang,* Multifunctional Crystal Regulation Enables Efficient and Stable Sky-Blue Perovskite Light-Emitting Diodes, Advanced Functional Materials 2022 , 32, 2206574. Hao Ren, Yunlong Ma, Hui-Min Liu, Jing-De Chen,* Ye-Fan Zhang, Hong-Yi Hou, Yan-Qing Li, Qingdong Zheng,* Jian-Xin Tang,* Absorption Spectrum-Compensating Configuration Reduces the Energy Loss of Nonfullerene Organic Solar Cells, Advanced Functional Materials 2022 , 32, 2109735. Ruiman Ma, Jiawei Zheng, Yu Tian, Can Li, Benzheng Lyu, Linyang Lu, Zhenhuang Su, Li Chen, Xingyu Gao, Jian-Xin Tang,* Wallace C. H. Choy,* Self-Polymerization of Monomer and Induced Interactions with Perovskite for Highly Performed and Stable Perovskite Solar Cells, Advanced Functional Materials 2022 , 32, 2105290. Xiaoyan Qian, Yang Shen, Liu-Jiang Zhang, Minglei Guo, Xiao-Yi Cai, Yu Lu, Huimin Liu, Ye-Fan Zhang, Yanqing Tang, Li Chen, Yingyi Tang, Jingkun Wang, Wei Zhou, Xingyu Gao, HongYing Mao, Yanqing Li,* Jian-Xin Tang,* Shuit-Tong Lee,* Bio-Inspired Pangolin Design for Self- Healable Flexible Perovskite Light-Emitting Diodes, ACS Nano 2022 , 16 (11), 17973-17981. Kai Zhang, Long-Xue Cao, Yingyi Tang, Yi Yu, Yang Shen, Bingfeng Wang, Wen-Jun Wang,* Yan- Qing Li,* Jian-Xin Tang,* Blue Halide Perovskite Materials: Preparation, Progress, and Challenges, Laser Photonics Reviews 2022 , 2200689
MST报告
MST / Czarske Lab主席的亲爱的朋友和合作伙伴，测量和传感器系统（MST） / Czarske Lab的主席正在庆祝其成立19周年。我们回顾了一年。对我今年的活动报告是一种极大的荣幸和荣幸。获得了几个新项目。也正在进行一个国际项目。特别是LarsBüttner等人开发的激光轮廓传感器对速度和温度测量的商业成功。转移是与尤利希（Jülich）ILA R＆D GMBH公司合作进行的。这项在市场上取得成功的创新获得了贝尔瑟德·莱宾创新奖。CZARSKE实验室的学生和员工今年获得了10多个奖项。总共获得了110多个荣誉，奖品和奖项，其中包括最近获得Katrin Philip 10,000欧元的Berta Benz奖。令人高兴的是，从校友（不来梅的安德烈亚斯·费舍尔）收到了ERC。2017年，日本皇帝在东京开设了国会大会ICO-24，德累斯顿被选为下届世界大会。经过3年的重密集式准备，在Optica，Spie，IEEE，EOS，DGAO，Zeiss，Tu Dresden，ICO，Owls和其他合作伙伴的支持下，由于不幸的是，国会无法举行国会。它被推迟了一年，然后在ICO大会关于数字格式的大会进行了深入的讨论后再次推迟。我们感谢所有支持者和工作人员，尤其是Nektarios Koukourakis和Lars Buettner。2022年，面对面的世界大会ICO-25-owls-16在国际意外的领域和质量中取得了巨大的成功。来自55个国家（非洲，美国，亚洲，澳大利亚，惊人的欧洲）的55个国家的与会者以及具有3个诺贝尔奖获得者的非凡质量密度使我们激动。此外，应分别感谢迈克尔·普菲弗（Michael Pfeffer）和沃尔夫冈·奥斯滕（Wolfgang Osten）对现场组织和科学计划的承诺。有关世界大会ICO-25-OWLS-16-DRESDEN-GERMANY-5-9- 9月2022年的信息，可以在https://wwwww.ico25.org的网站上找到以“光线为前进的社会”的主题。首先，我们只从光遗传学开始，然后与CRTD的遗传实验室进行非常成功的项目合作。今年发表了高质量论文，例如在生命科学联盟中，标题为“通过全息光遗传学跟踪人类干细胞衍生的神经元网络中的连通图”。用于多模纤维传输的新方法用于物理层安全性。使用现代波前塑形技术对纤维或组织中的散射过程的控制为应用的新方向开辟了新的方向。Nektarios Koukourakis博士和Jiawei Sun博士开创了细胞断层扫描，最近获得了大自然家族的出版物。 也以第二代量子技术获得了项目。Nektarios Koukourakis博士和Jiawei Sun博士开创了细胞断层扫描，最近获得了大自然家族的出版物。也以第二代量子技术获得了项目。人工智能，机器学习和深度学习正在扮演越来越重要的角色。深度神经网络可以通过无透镜纤维内窥镜来学习光传播，以分类人脑肿瘤。使用超薄内窥镜的恶性肿瘤和良性肿瘤的这种新分化方法有望实时进行晚期医学诊断。来自BMBF的重要资金是由Enowa I，Enowa II，Korona，Quiet，6glife，Gobio等项目实现的。我们喜欢强调国际网络，包括：中国廷华大学Liangcai Cao；奥地利Tu Graz的JakobWoisetschläger； WACLAW URBANCZYK，KINGA×OVENACZ，WROCLAW UNIV。科学技术；中国技术大学的Jinping Qu；亚当·皮尔斯（Adam Pierce），加州大学伯克利分校； Zeyu Gao，Ping Yang，中国科学院，成都； Danfeng Lu，中国西安技术大学，“自适应光学”，访问研究员（2023-2024）。 此外，合作社与美国耶鲁大学一起运行；美国斯坦福大学；科学技术；中国技术大学的Jinping Qu；亚当·皮尔斯（Adam Pierce），加州大学伯克利分校； Zeyu Gao，Ping Yang，中国科学院，成都； Danfeng Lu，中国西安技术大学，“自适应光学”，访问研究员（2023-2024）。此外，合作社与美国耶鲁大学一起运行；美国斯坦福大学；
B.Tech III年–II SEM 人工智能和机器学习... 机器人和自动化的数字笔记（... 人工智能与机器学习 工程化学.pdf b'' 机器学习实验室手册
3 - / - /3（R20A0518）机器学习单元 - I简介：机器学习简介，监督学习，无监督学习，增强学习。深度学习。特征选择：过滤器，包装器，嵌入式方法。特征归一化： - 最小最大归一化，z得分归一化和恒定因子归一化降低降低：主成分分析（PCA），线性判别分析（LDA）单元 - II监督学习 - I（回归/分类）回归模型：简单线性回归，多线性回归。成本函数，梯度下降，性能指标：平均绝对误差（MAE），均方根误差（MSE）R平方错误，调整后的R平方。Classification models: Decision Trees-ID3, CART, Naive Bayes, K-Nearest-Neighbours (KNN), Logistic Regression, Multinomial Logistic Regression Support Vector Machines (SVM) - Nonlinearity and Kernel Methods UNIT – III Supervised Learning – II (Neural Networks) Neural Network Representation – Problems – Perceptrons, Activation Functions, Artificial Neural Networks (ANN) , Back Propagation 算法。卷积神经网络 - 卷积和合并层，复发性神经网络（RNN）。分类指标：混淆矩阵，精度，召回，准确性，F-SCORE，ROC曲线单元 - IV模型验证：交叉验证 - 保留方法，k折，分层k fold，剩余的交叉验证。偏见变化权衡，正规化，过度拟合，不足。合奏方法：提升，包装，随机森林。教科书：1。2。3。3。4。单元 - V无监督的学习：聚类-K均值，K模型，K-蛋白型，高斯混合模型，期望最大化。强化学习：探索和剥削权衡取舍，非社交学习，马尔可夫决策过程，Q学习。机器学习 - Saikat Dutt，Subramanian Chandramouli，Amit Kumar Das，Pearson。机器学习的基础，Mehryar Mohri，Afshin Rostamizadeh，Ameet Talwalkar，麻省理工学院出版社。凯文·墨菲（Kevin Murphy），机器学习：概率的观点，麻省理工学院出版社，2012年参考书：1。Trevor Hastie，Robert Tibshirani，Jerome Friedman，《统计学习要素》，Springer2009 2。克里斯托弗·毕晓普（Christopher Bishop），《模式识别与机器学习》，施普林格，2007年。机器学习向往，Andrew Ng。数据挖掘 - 概念和技术-Jiawei Han和Micheline Kamber，Morgan Kaufmann