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数据科学的数学和计算基础
该课程涵盖了数据科学的几个主题，重点介绍了该领域许多发展以及算法及其计算方面的关键数学和统计概念和技术思想。重点是基本数学思想（包括基本功能分析和近似理论，概率和几何学观点的集中不平等，对图的分析和图），核心统计技术（例如线性回归，参数和非参数方法），无监督的机器学习技术（例如，聚类，多种学习），监督（分类，回归）和半监督学习。上述算法和计算方面及其基础，包括数值线性代数的基础，以及线性和非线性优化的基础，以以计算有效的方式实现上述问题的解决方案。应用程序将包括统计信号处理，成像，反问题，图形处理以及统计/机器学习与物理/动态系统的交集的问题（例如学习基于代理模型的学习相互作用内核，随机动力学系统的模型降低）。
人工智能，数学建模和
提交：11/26/2024出版日期：12/26/2024 Julius Kahoru Yassaki Filho 1和ValéririaDeFátimaMaciel Cardoso Brum 2。摘要本文的主要目的是验证小学七年级使用人工智能，数学建模和解决问题的潜力。人工智能是当前的主题，因此，在学校环境中验证该工具的可能性非常重要，在本文中，在学习数学方面非常重要。为此，详细阐述了一个教学序列，该序列始于向技术工具的学生展示，一些问题要解决的问题，一些可以建模的气候情况以及它们对结果的建模和表现。这项活动是由五个学生组成的五名学生，来自雅利哥港大都会地区一所公立学校的七年级。在此学校级别的学生的选择是，在此阶段引入了代数的内容，概念范式和数学抽象的突破时刻，这是一个巨大的挑战，对于当前一代人所知，这是一个巨大的挑战，它是由敏捷性，好奇心，独立性，难以集中，由技术和连接更多的理论经验而驱动的，这是一个众所周知的alpha代表。另一方面，AI可以使学生不努力解决拟议的练习，从而损害他们的学习。关键字：人工智能。数学建模。一级的方程式。这项研究导致了一些有关使用该工具的相关发现，鼓励学生参与数学课程，有助于教学的个性化，支持从具体的手术阶段到正式手术阶段的过渡，根据PIAGET的遗传认识论，必须对数学的使用进行验证，并在智力上进行验证，因为人为的依赖，并且可以使其成为依赖的依赖，并且最终可以使其成为错误的依赖，并最终可以犯错，并最终会遇到错误，最终是错误的。没有教师监视。
带电池支撑的驱动水抽水系统
摘要：人类社会和研究人员随之而来的是，在经历了经济发展的时期以及由于这种发展的优势和劣势所致之后，以经济利益为基础的一维发展的延续会危害人类的生存和宁静。对环境和社会挑战的关注和损害导致了基于经济，环境和社会被称为可持续发展的三维发展概念的演变。由于可持续性每个维度的不同指标，找到有效的指标是很大的。供应链是最重要，最全面的领域之一，可持续性可以更好地整合层并改善总绩效。另一方面，目前的文献在代表全面和综合指南方面表现出严重的差距，以优化环境和社会指标在供应链管理中的影响。在本文中，收集了所有可能的可持续性指标，映射到供应链层中，并插入提出的数学模型。对于所有供应链的供应链的可持续性三个维度的有效指标是最大化整个供应链的可持续性。所提出的方法是在渔业供应链中实施的。
数学优化中数据驱动的解释性的框架
数学编程的进步使得有效地解决了几十年前被认为是棘手的大规模现实问题。但是，由于将优化软件视为黑匣子，因此可能无法接受最佳解决方案。al-尽管科学家对此充分理解，但对于从业者来说，这很容易获得。因此，我们主张将解决方案作为另一个评估标准的解释性，即其目标价值旁边，这使我们能够找到这两个标准之间的交易解决方案。可以通过与过去在类似情况下实施的（不一定是最佳的）解决方案进行比较。因此，首选具有相似特征的溶液。al-尽管我们证明在简单的情况下，解释模型是np-hard，但我们表征了相关的多项式解决案例，例如可解释的最短路径问题。我们在人工和世界道路网络上进行的数字实验都显示了由此产生的帕累托前沿。事实证明，可执行性的成本可能很小。
具有非本地初始条件的数学模型
摘要：非本地模型在科学和工程的所有分支中都是无处不在的，由于这种模型捕获传统模型无法捕获效果和现象的能力，具有快速扩展的数学和计算应用范围。虽然空间非定位在研究界受到了很大的关注，但对于时间上的非局部性，尤其是在存在非局部初始条件时，不能说同样的话。本文旨在填补这一差距，概述非本地模型的当前状态，并在非局部初始条件是问题的核心时专注于此类模型的数学处理。特别是，为抽象的schrödinger方程提供了我们的代表性示例。通过利用非局部条件的线性性质，我们在假设哈密顿的光谱中包含在复杂平面的水平条中的假设下得出了解决方案算子的精确表示。派生的表示使我们能够为问题的良好性和在不同规律性下的解决方案建立必要和舒适的条件。此外，我们为存在解决方案的存在提供了新的Sufitient条件，该条件将本字段中的现有结果扩展到某些非局部参数没有结合的情况。另外两个示例证明了开发的方法，并强调了其计算机代数组件在降低过程中的重要性和非局部模型的参数估计中的重要性。最后，在其他还原技术的背景下讨论了考虑的模型和开发的分析的联系，从数据驱动的建模环境的角度着眼于最有希望的，并为进一步的概括提供了方向。
数学加密课程课程提纲
请不要害羞寻求帮助，或者只是检查您是否正确理解一些东西。残疾学生有记录的残疾或其他需要住宿的特殊需求的学生必须在学术建议办公室注册。之后，提醒讲师至少在每次考试前一周；必须向讲师提供官方信件，指出学术建议办公室的所有需求。（https://studentaffairs.jhu.edu/disabilities/）
小胶质细胞和神经免疫系统的数学建模
实验和理论研究旨在了解人脑通常关注神经元，而对神经胶质细胞的关注相对较少。然而，一旦被认为仅仅是支持细胞，小胶质细胞现在被广泛认为是神经变性和神经炎症的重要贡献者。小胶质细胞在与神经元，星形胶质细胞和少突胶质细胞相互作用时执行许多任务。小胶质细胞的生物学现实计算模型将有助于了解其药物开发的生理学。小胶质细胞涉及无数的膜偶联受体，这使它们能够感知环境的浓度变化，以开始过程扩展或全细胞趋化性。以前，我们建立了小胶质细胞的基本数学模型，用于研究与定向运动有关的一些细胞方面[1-3]。
凝血的数学模型 - 我们还在吗？
f i g u r e 1凝血级联和凝血酶生成曲线。（a）通过组织因子（TF）途径激活下凝结级联反应网络。在此处的模拟中不包含蛋白C（PC）的反应，因为它们需要细胞表面结合的血小板调节蛋白（TM）和内皮PC受体以显着量激活。（b）凝血因子浓度的森林图，证明了健康个体的典型范围。因子（F）XI的水平取自Mohammed等。[1]，所有其他健康的范围和浓度均来自Danforth等。[2]。（c）凝血酶生成曲线的一个示例，说明了可以得出的摘要统计信息。峰值和峰值的时间是最大凝血酶浓度，分别是达到它的时间。滞后时间是达到峰高的5％的时间。内源性凝血酶电位（ETP）是凝血酶生成曲线的积分。最大增加速率（最大INC率）和最小降低率（最低DEC率）分别是凝血酶生成曲线梯度的最大正值和负值。apc，活化的蛋白C；在，抗凝血酶； TFPI，组织因子途径抑制剂。
人工智能中的物理和数学约束...
灾难，包括洪水和干旱，是许多国家（尤其是巴西）的紧迫问题，因为它们造成了生命损失和经济损失。预计气候变化的影响会通过增加极端天气事件的频率和强度来加剧这一问题。因此，开发准确可靠的灾难预测模型对于减少这些事件的影响至关重要。基于机器学习（ML）的方法，例如神经网络，已广泛用于开发洪水和干旱预测预测模型。但是，这些模型通常缺乏透明度和解释性，从而使他们的预测背后的推理挑战。缺乏解释性限制了这些模型在实际情况下，利益相关者需要清晰可理解的信息以做出决定[1，2]。将物理和数学约束纳入ML模型可以提高准确性和解释性。物理定律，例如群众保护或节能，可以限制ML模型的输出，以确保它们遵守已知的物理原理。数学约束，例如将特定于领域的知识纳入模型，也可以提高其准确性和解释性。这项多学科工作概述了有关洪水和干旱预测中ML应用的物理和数学约束的文献。涵盖的方法范围从简单的群众保护策略到更复杂的方法，例如Lagrangean
17 Ali Bicer，Aysenur Bicer，Mary Capraro和Yujin Lee，数学联系是数学创造力的核心
尽管许多研究人员都提倡许多教师的教学数学，但由于两个原因，许多教师并没有广泛采用它：1）重点搜索和调查了数学创造力，通过产品维度来查看学生在问题结束时所拥有的东西和培养的活动的努力，但他们在创造性的过程中使用了摘要，而他们却忽略了iS Ampract inters inter Isisty Isists for Isists fore and Mathers，并忽略了数学的效果，并忽略教师在没有进一步的指导的情况下解释学生在数学方面的创造力意味着什么。可以通过使用Mathe Matical连接技术作为工具来消除这些方法，因为使用Mathemati Cal Connections可以帮助教师了解如何促进数学中学生的创作过程。因为建立数学联系是将数学中的想法与其他思想联系起来的过程，这是一种创造性的行为，使学生采取一种创造性的行为来实现数学的创意，因此使用建立数学联系的策略，有可能使教师了解学生在数学方面具有创造力及其在数学上具有创造力的意义。本文有两个目标：1）说明建立数学连接的策略