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机器学习（R22A6602）.pdf
课程目标： 1. 认识机器学习的基本术语和基本概念。 2. 理解监督学习模型的概念，重点关注最新进展。 3. 关联监督学习的神经网络模型概念 4. 发现机器学习的无监督学习范式 5. 理解强化学习和集成方法的概念。 UNIT-I 简介：机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习简介。深度学习。 特征选择：过滤器、包装器、嵌入式方法。 特征规范化：最小-最大规范化、z 分数规范化和常数因子规范化 降维简介：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA） UNIT-II 监督学习 - I（回归/分类） 回归模型：简单线性回归、多元线性回归。成本函数、梯度下降、性能指标：平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）R 平方误差、调整 R 平方。分类模型：决策树 - ID3、CART、朴素贝叶斯、K 最近邻（KNN）、逻辑回归、多项逻辑回归支持向量机 (SVM) - 非线性和核方法 UNIT – III 监督学习 – II（神经网络）神经网络表示 – 问题 – 感知器、激活函数、人工神经网络 (ANN)、反向传播算法。分类指标：混淆矩阵、精度、召回率、准确度、F 分数、ROC 曲线。UNIT – IV 分类中的模型验证：交叉验证 - 保留方法、K 折、分层 K 折、留一交叉验证。偏差-方差权衡、正则化、过拟合、欠拟合。集成方法：Boosting、Bagging、随机森林。UNIT – V 无监督学习：聚类-K-均值、K-模式、K-原型、高斯混合模型、期望最大化。强化学习：探索和利用权衡、非关联学习、马尔可夫决策过程、Q 学习
12h00 截止日期：2025 年 3 月 14 日 TDR22/2024/...
现邀请 CIDB 评级为 6 EP 或更高的承包商参与各市政建筑中带电池存储的太阳能光伏电站的采购和建设。承包商将工程的挖掘部分分包给当地 EME、QSE 或 1 级 B-BBEE 注册承包商，该承包商在分包工程相关专业中的 CIDB 评级为 1 EP 或 2 EP，并在市政当局的承包商发展计划数据库中注册。这是一个多年期项目，截止日期为 2027 年 12 月 31 日。必须在原始文件上提交一套完整的招标文件，并且在投标截止日期后一百二十 (120) 天内有效。有关招标的咨询可致电 Neil Lyners and Associates (Pty) Ltd 的 Jacques van Zyl，电话 (044) 887 0223 或发送电子邮件至 jacques@lyners.co.za。有关完成文件的咨询可致电 Juanita Schutte，电话 (044) 606-5198 或发送电子邮件至 jschutte@mosselbay.gov.za。强制性现场和信息会议将于 2025 年 2 月 18 日星期二 11 点在 Mossel Bay 市政厅（101 Marsh Street, Mossel Bay）举行。所有投标人（包括合资企业的所有合作伙伴）都必须在 CIDB 注册并参加此次强制性会议。未参加强制性现场和信息会议并提交投标的投标人（包括合资企业的所有合作伙伴）将被视为提交无响应投标。请注意：市政当局希望高级公司职员或合同经理参加强制性现场会议，因为将详细讨论工作范围、设计和招标规范以及执行阶段的期望和可能的修订。投标人仍有责任熟悉并充分理解招标规范，以便能够提交响应投标。在会议开始时间后 15 分钟或更长时间到达的潜在投标人将不允许参加会议或签署出勤登记册。如果潜在投标人迟到，他/她必须在会议开始前通知联系人，并且只有在会议主席以及与会的所有其他投标人允许的情况下，他/她才被允许参加会议。 可以以不可退还的费用 R662.00（含增值税）获得一套招标文件。 可以从 esnyders@mosselbay.gov.za 获取 EFT 银行详细信息和参考编号。 招标文件必须在 2025 年 2 月 14 日星期五 12 点之前通过电话 (044) 887 0223 或电子邮件 jacques@lyners.co.za 从 Neil Lyners and Associates (Pty) Ltd 的 Jacques van Zyl 保留，并将仅在现场和信息会议上提供。文件将只交给预订文件并出示投标文件付款收据的投标人。完整的投标文件必须放在密封的信封中，并于 2025 年 3 月 14 日星期五 12 点之前放入位于 Mossel Bay 市政厅入口处的投标箱中，地址为 Mossel Bay Marsh Street 101 号，或在指定的截止日期和时间之前邮寄到 Mossel Bay 市政厅的投标箱，地址为邮政信箱 25，Mossel Bay，6500。信封上必须清楚地注明上述投标编号、标题和截止日期。投标须符合功能标准。
CRISPR/Cas9 介导的同源定向修复以实现组成型启动子的精确插入：在 TBR225 水稻中过表达 OsNRAMP7
[3] 基因编辑技术的出现提供了一种更精确的方法，可以在特定的基因组位置有针对性地插入或修改调控元件。成簇的规律间隔的短回文重复序列/CRISPR 相关蛋白 9（CRISPR/Cas9）彻底改变了基因编辑领域，为研究人员提供了精确基因改造的有力工具。关键的突破出现在 2012 年，当时 Emmanuelle Charpentier 和 Jennifer Doudna 证明 CRISPR/Cas9 系统可以被编程来切割特定的 DNA 序列，为其作为基因组编辑工具的应用奠定了基础 [4] ，这一发现后来获得了 2020 年的诺贝尔化学奖。事实证明，这项技术对于研究基因功能和改良作物性状非常有价值。虽然 CRISPR/Cas9 已广泛用于基因敲除，但它在通过同源定向修复（HDR）进行基因上调方面的应用仍在发展，尤其是在水稻中 [5] 。基于 HDR 的基因编辑需要同时将 CRISPR/Cas9 表达系统和 DNA 修复模板递送到细胞中。该过程可以通过
通过编辑 OsSWEET14 启动子提高越南主要优良水稻品种 TBR225 的白叶枯病抗性
TBR225 是越南北部最受欢迎的商业水稻品种之一。然而，该品种极易感染细菌性叶枯病 (BLB)，这是一种由水稻白叶枯病 (Xoo) 引起的疾病，会导致严重的产量损失。OsSWEET14 属于编码糖转运蛋白的 SWEET 基因家族。与其他 Clade III 成员一起，它表现为易感性 (S) 基因，该基因由亚洲 Xoo 转录激活因子样效应物 (TALE) 诱导对于疾病是绝对必要的。在本研究中，我们试图在 TBR225 优良品种中引入 BLB 抗性。首先，两种越南 Xoo 菌株被证明在 TBR225 感染后会上调 OsSWEET14。为了研究这种诱导是否与疾病易感性有关，利用 CRISPR/Cas9 编辑系统获得了九个 TBR225 突变体系，这些突变发生在 OsS-WEET14 启动子的 AvrXa7、PthXo3 或 TalF TALEs DNA 靶序列中。T 0 和 T 1 个体的基因分型分析表明，突变是稳定遗传的。三个无转基因 T2 编辑系的所检查农艺性状与野生型 TBR225 的性状均无显著差异。重要的是，其中一个 T 2 系含有最大的纯合 6 bp 缺失，显示 OsSWEET14 表达降低，对越南 Xoo 菌株的易感性显著降低，对另一个菌株完全抗性。我们的研究结果表明，CRISPR/Cas9 编辑赋予了越南商业精英水稻品种更高的 BLB 抗性。
AWR2243 单芯片 76 至 81 GHz FMCW 收发器
• FMCW 收发器 – 集成 PLL、发射器、接收器、基带和 ADC – 76GHz 至 81GHz 覆盖范围，可用带宽为 5GHz – 四个接收通道 – 三个发射通道 – 基于小数 N 分频 PLL 的超精确线性调频引擎 – TX 功率：13dBm – RX 噪声系数：13dB – 1MHz 时的相位噪声：• –96dBc/Hz（76GHz 至 77GHz）• –94dBc/Hz（77GHz 至 81GHz）• 内置校准和自检 – 内置固件 (ROM) – 跨工艺和温度的自校准系统• 主机接口 – 通过 SPI 或 I2C 接口与外部处理器进行控制接口 – 通过 MIPI D-PHY 和 CSI2 v1.1 与外部处理器进行数据接口 – 用于故障报告的中断• 符合功能安全标准 – 专为功能安全应用而开发 – 提供文档以帮助 ISO 26262 功能安全系统设计达到 ASIL-D – 硬件完整性达到 ASIL-B – 安全相关认证 • 经 TUV SUD 认证，达到 ISO 26262 ASIL B 级
![机器学习的数字笔记 [R22A6602]](/simg/4/4ac19c3a1bf04ba74a44507dd8c7709cf5f8c9a0.webp)
机器学习的数字笔记 [R22A6602]
索引 序号 标题 页码 UNIT-I 1 机器学习简介 1 2 特征选择 7 3 特征规范化 13 4 降维 15 5 UNIT-II 6 回归模型 21 7 梯度下降 23 8 性能指标 25 9 决策树 26
计算机科学与工程系B. AI＆ML（R22）
通过搜索-II和命题逻辑对手搜索解决问题：游戏，游戏中的最佳决策，alpha – beta修剪，实时决策不完善。约束满意度问题：定义约束满意度问题，约束传播，回溯搜索CSP，本地搜索CSP，问题的结构。命题逻辑：基于知识的代理，王子世界，逻辑，命题逻辑，命题定理证明：推论和证明，通过解决方案，霍恩条款和确定的条款证明，前向和向后链条，有效的命题模型，基于命题逻辑。单位-III
BR2207
良好的学术工作取决于诚实和道德行为。您作为学生的工作质量依赖于遵守学术诚信原则和NTU荣誉法规，这是整个大学社区共有的一系列价值观。真理，信任和正义是NTU共同价值观的核心。作为一名学生，重要的是，您必须认识到自己在NTU所做的所有工作中理解和运用学术完整性原则时的责任。不知道维持学术诚信的涉及什么并不是学术不诚实的理由。您需要积极配备自己的策略，以避免各种形式的学术不诚实，包括窃，学术欺诈，勾结和作弊。如果您不确定任何这些条款的定义，则应访问学术完整性网站以获取更多信息。关于使用技术工具（例如生成AI工具），不同的课程 /作业具有不同的预期学习成果。学生应参考有关其使用和要求的具体任务说明，并/或咨询您的教师，以了解如何使用这些工具来帮助您的学习。如果您需要对课程中的学术完整性要求进行任何澄清，请咨询您的讲师。
计算机科学与工程部（网络安全）机器学习R22-MID问题银行。 ...
详细说明强化学习的概念。讨论政策学习的过程，探索 - 探索折衷的权衡以及在指导代理商决策时的价值功能的使用。提供了如何在机器人或游戏玩耍等实际场景中应用强化学习的示例。
ACR22GNSF456
可听见的警报声音如果内部温度升高或掉落在固定范围温度计探头中，则将其包裹在充满玻璃珠的瓶中，并将其存储在中心架子上的固定盒中。这是产生最接近存储内容的温度读数的理想方式，