XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMinitab
问答：Minitab 与 AI
问：Minitab 在其产品中使用 AI（人工智能）吗？答：Minitab 在我们的解决方案中使用可靠且经过验证的技术，如反应机器（即基于规则的 AI）、专家系统和机器学习。我们的所有方法都经过严格测试，因此不受“AI 幻觉”的影响。与其他利用第三方 AI 库的公司不同，Minitab 开发并支持自己的 AI。问：Minitab 如何使用基于规则的 AI（即反应机器 AI）？答：反应机器（或基于规则的 AI）是基于预定义规则运行的基本规则系统。反应机器的一个例子是 Minitab 的专有图形生成器，它使用户能够通过拖放界面自动可视化数据。此外，我们的自动能力分析会自动选择适当的数据分布以执行适当的能力分析。重要的是，所有这些规则都是由 Minitab 的受过统计学培训的专家设置的，以确保可靠的结果。问：Minitab 如何使用专家系统？答：专家系统是模仿特定领域人类专家决策能力的计算机系统。专家系统的一个例子是 Minitab 统计软件的助手菜单。助手菜单不仅指导用户完成不同的分析，还提供对结果的解释和后续步骤的建议。助手菜单的所有步骤和反馈均由 Minitab 的专家设计，以确保流程和建议值得信赖。问：Minitab 如何使用机器学习？答：机器学习使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而无需明确编程。许多 Minitab 用户今天都在不知不觉中使用机器学习！例如，回归是一种用于预测连续值的监督机器学习技术。Minitab 还提供使用基于树的机器学习技术的更高级的预测分析。问：Minitab 是否使用不同 AI 技术的组合？答：组合 AI 技术的两个例子是自动选择最佳预测模型的命令，例如我们的预测分析模块中的自动机器学习和我们时间序列库中的预测最佳 Arima 模型。它们都使用基于规则的人工智能和机器学习人工智能的组合。
用Minitab解决供应链问题
解决方案：Minitab的预测分析允许供应链经理分析历史数据和模式，从而准确预测需求波动。这种洞察力有助于主动库存管理，确保最佳库存水平并减轻供求需求的失衡。
机器学习与人工智能（在线）
7. 在线课程将在合适的在线课堂平台（Google Meet、Microsoft Teams 等）上提供。8. 每位参与者都需要通过适当的计算系统（如台式机/笔记本电脑）加入，以便他们能够同时使用 R/Python/Minitab 处理数据集。9. 出版书籍、开源在线书籍/文献/数据集、讲义/演示材料等将作为该计划的参考资料。不会有任何独家（特定于计划）的讲座材料或课程材料可供分发。10. 不会提供讲座/会议的音频/视频录制，也不会允许录制讲座。11. 除作为计划的一部分安排的课程外，不会提供任何特定的额外在线课程（用于澄清疑问、指导、手把手等）。12. 该计划并非旨在教授 Python、R、Minitab 等，而是将它们用作分析工具。参与者需要在课程之前/期间自行培养这些工具的技能。谁可以申请：专业人士/个人，最好在数据科学、分析、质量等领域工作，具有最低学位/文凭水平，对数学/统计学有足够的知识/兴趣。
Aishwarya Singh博士
通过开发微生物或纳米生物催化剂，从农业养成物中合成稀有糖（D-催化糖，D-talose，L-核糖和L-核糖）的5年研究经验。在筛选，鉴定和保存细菌培养物，分子克隆，蛋白质表达，蛋白质纯化，纳米材料的功能化以及酶在纳米育量和基于金属的构建体上的固定化方面的专业知识。有关HPLC，UPLC，HPAEC，SEM，FTIR，TGA，BET，亲和色谱，凝胶elletrophoresis，Kjeldhal蛋白分析仪和紫外分光光表的技术知识。kowledege，例如GraphPad Prism，Minitab统计和其他蛋白质建模工具，例如Gromacs数据分析。寻求在组织中的入门级职位，以学习新技能，并利用我以前的研究经验来为组织的增长和尊重做出贡献。
JASP 用户指南
欢迎使用 JASP 用户指南 本用户指南简短但全面地介绍了现代统计分析程序 JASP。与 SPSS（社会科学统计软件包）、SAS（统计分析软件）和 Minitab 等旧程序不同，JASP 使用直观的点击界面，简单易学且使用极为方便。本指南的目标读者有两种。第一类是第一次学习统计方法课程的本科生。理想情况下，本指南包含统计学初学者在统计课程以及以后更高级的研究课程中有效使用 JASP 所需的全部指导。对于这些学生，我建议通读一次整个指南以“感受”JASP 的工作原理。然后，下载 JASP 并逐页浏览指南，在 JASP 中真正执行您在指南中学到的内容。两个小时的学习应该可以让您熟练使用 JASP——就是这么简单！本指南的第二个读者对象是已经熟悉 SPSS 或 SAS 的教职员工或学生。JASP 比这两个较旧的版本更容易使用
电动汽车电池热管理系统的数值分析
本研究正在对电动汽车中使用的电池的直接液体冷却系统进行建模。该研究的目的是在不同的参数输入下研究锂离子电池模型的性能，并评估电池热管理系统模型的最佳参数，以保持其峰值性能。SolidWorks和ANSYS用于模拟和模拟电池，而Minitab软件则选择进行统计分析。热通量，入口处的质量流速和电池模型的厚度已选择为模拟的输入。获得的结果表明，随着较高的热通量和质量流量量，传热系数正在增加，但随电池模型的厚度而减小。当热通量变化时，压力下降保持恒定，但随着质量流速而增加，并且与电池厚度成反比。为了进行统计分析，提出了参数的最佳值，以保持电池以最高的传热系数运行，但压力差最低。总体而言，该研究已成功进行并实现了所陈述的目标。
课程教学大纲：定量业务分析MGT 826*98在线春季2023
模块4（第4周）4决策分析模块5（第5周）4决策分析模块6（第6周）6预测模块7（第7周）6预测模块8（8th Week）6预测模块9（9th Week）（9th Week）7＆8 LP（线性编程）7＆8 LP（线性编程）模型10（10 The Week）模型（10 The Tew Week）（10 The Angrom officition new＆8 lp linp linp linp linp linp Teprication and linp linp）模块12（第12周）9和10分配系统模型模块13（13周）11整数编程模型模块14（14周）11整数编程模型模型模块15（15周）13项目管理上述时间表只是指南。教练保留随着学期的进行进行任何必要更改的权利。教学方法除了教科书外，每周都会为每周的讲座纸条（称为每周的模块）提供一组PowerPoint幻灯片，以帮助每个学生了解分配的主题。学生必须阅读教科书的相关章节，以及分配的补充讲座，并单独和独立地尝试自己的作业。本课程需要在PC上访问Lindo和Minitab软件包。Lindo和Minitab都在Kelce Computing Lab中提供。此外，由于可以从其网站www.lindo.com上访问的Lindo软件包的免费版本，因此学生可以从网站上下载PC版本的“经典Lindo”（无MAC版本）。鼓励学生计划其活动，以确保可以及时完成计算机练习/作业。课程沟通政策课程参与的学生被强烈敦促尽力而为地积极参与学习。在线课程需要您的自愿奉献：这是一个学习模式。如果您不积极参加在线课程，则不会学到任何东西。通常，课堂参与与考试表现之间存在直接相关性。当您甚至在网上都没有勤奋地参与所有活动时，您和您独自一人负责整个课程期间给出的任何公告和讲座。班级参与您的自愿奉献至关重要，尤其是在确定每个学生的最终字母等级时，学生处于两个年级之间的边界。
QPRC 2017 第34届质量与生产力研究...
我非常高兴地欢迎大家参加 QPRC：第 34 届质量和生产力研究会议。我谨代表康涅狄格大学统计系祝愿所有代表在斯托尔斯校区和斯托尔斯中心的访问愉快。今年我们非常高兴有三位杰出的全体会议发言人：宾汉姆顿大学的 Shelemyahu Zacks 教授、爱荷华州立大学的 William Q. Meeker 教授和富国银行的 Vijay Nair 博士。我还要感谢谷歌的 Steven L. Scott 博士于 2017 年 6 月 12 日星期一开设了“大数据问题的计算贝叶斯方法”短期课程。我衷心感谢 Nalini Ravishanker 教授（主席）和 Haim Bar 教授（联合主席）组织这次会议。我要祝贺程序委员会制定了精彩的会议计划。我还要感谢 Tracy Burke 女士、Henry Linder 和学生志愿者在本次会议筹备的每个阶段提供的帮助。最后，我想借此机会感谢我们慷慨的赞助商：文理学院院长办公室、Minitab、NSF、SAS / JMP、Stat-Ease、TriloByte 和康涅狄格大学统计系。
使用田口方法优化 CNTFET 设计参数，实现高性能、低功耗应用
碳纳米管 (CNT) 具有独特的结构和电气性能，其特性非常值得研究。场效应晶体管技术中 CNT 的小结构可以生产出性能更佳的小型器件。这项工作采用了田口方法来优化碳纳米管场效应晶体管 (CNTFET)。使用 Minitab 19 软件进行田口方法分析。选择了三个尺寸的三个设计参数（CNT 的直径、间距和 CNT 的数量）来提高 CNTFET 的性能。使用 L27 正交阵列和信噪比 (SNR) 来收集和分析数据。使用方差分析验证了田口方法的结果。分析结果显示了三个设计参数的最佳组合，在高功率和低功率应用方面产生了最佳性能。影响 CNTFET 电流特性的最主要设计参数是 CNT 直径，其对导通电流 (Ion)、关断电流 (Ioff) 和电流比 (Ion/Ioff) 的影响分别为 59.93%、96.15% 和 99.14%。通过确定 CNTFET 中最主要的结构，可以进一步优化器件。最终，CNTFET 器件可以在高功率和低功率应用方面得到增强。