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我们的实验数据集包括对玻璃（图 S2）和硅（图 S3）基板上支撑的薄膜的测量。对于玻璃和硅基板上支撑的薄膜的线加热器，𝑃 rms 通常分别设置为 2 mW 和 15 mW。由于基板的选择及其热导率不同，每种情况下的实验不确定性也不同。在表征低热导率薄膜（例如共轭聚合物）时，热导率较高的基板可提供更好的热对比度。因此，我们分别考虑了玻璃和硅基板上支撑的薄膜温升的实验误差 ±100 mK 和 ±25 mK；以及通过椭圆偏振法确定玻璃和硅基板上支撑的薄膜厚度（𝑑）的误差分别为 ±5% 和 ±2.5%。然后根据 SciPy 中实现的正交距离回归 (ODR) 拟合实验数据，该回归考虑了两个变量的不确定性 (Δ𝑇 AC
量子信息理论和量子计算中的面向对象 Python 手册
1 Python 和面向对象编程简介 1 1.1 变量....................................................................................................................................................................................................................................... 2 1.2 数据类型.................................................................................................................................................................................................................................................................... 3 1.2.1 整数.................................................................................................................................................................................................................................................... 3 1.2.1 整数.................................................................................................................................................................................................................................................... 3 1.2.1 整数.................................................................................................................................................................................................................................................... 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2.5 逻辑 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2.8 NumPy 数组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.4.2 if else 语句 . . . . . . . . . . . . . . 10 1.4.3 if elif else 语句 . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5 循环 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5.1 while 循环 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 20 1.9.2 制作 Human 类的对象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... .... .... .... .... .... .... 27
![机器学习[2：0：2 = 3]课程内容](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3c3c5fbc077e812f9f79c8e1f3d650d5b5baa120.webp)
机器学习[2：0：2 = 3]课程内容
机器学习简介。必需图书馆和工具（Scipy，Numpy，Pandas，Graphviz，Seaborn，Matplotlib软件包）。学习类型 - 受监督和无监督的学习。问题类型 - 回归，分类和聚类；机器学习的应用。讨论关键概念，例如成本函数，优化 - 梯度下降算法。采样，决策界限，模型不合适和过度拟合以及偏见变化权衡，成本敏感模型，电感偏见。贝叶斯学习：概率的基础，贝叶斯规则，生成与判别模型，贝叶斯规则 - 参数估计，最大似然。监督学习：解决回归问题 - 线性回归，正则化 - 脊和拉索。解决分类问题 - 逻辑回归，SVM，决策树。合奏 - 决策森林，包装和增强。无监督的学习：聚类-DBSCAN和桦木。异常检测 - 密度估计。加强学习简介。通过主成分分析缩小维度，内核主成分分析。人工神经网络简介。模型验证和选择：准确性，置信区间，混淆矩阵，精度，召回和其他指标，超参数调整，交叉验证，引导程序和ROC曲线，R平方等等。模型部署 - 在基于云的服务器中部署机器学习模型。
数据科学与人工智能硕士 (MSc)。
深入了解数据结构和数据操作。了解监督和无监督学习模型，包括线性回归、逻辑回归、聚类、降维、K-NN 和管道。使用 SciPy 包及其子包（包括 Integrate、Optimize、Statistics、IO 和 Weave）执行科学和技术计算。使用 NumPy 和 Scikit-Learn 获得数学计算方面的专业知识。掌握推荐引擎和时间序列建模的概念。理解机器学习的原理、算法和应用。了解人工智能在不同领域的各种用例中的应用，如客户服务、金融服务、医疗保健等。实现经典的人工智能技术，如搜索算法、神经网络和跟踪。学习如何应用人工智能技术解决问题，并解释当前人工智能技术的局限性。设计和构建自己的智能代理，并应用它们创建实际的人工智能项目，包括游戏、机器学习模型、逻辑约束满足问题、基于知识的系统、概率模型、代理决策功能等。了解 TensorFlow 的概念、主要功能、操作和执行管道。掌握卷积神经网络、循环神经网络、训练深度网络和高级接口等高级主题。使用 Tableau 分析数据并熟练构建交互式仪表板 了解 Hadoop 生态系统的不同组件，并学习使用 HBase、其架构和数据存储，了解 HBase 和 RDBMS 之间的区别，并使用 Hive 和 Impala 进行分区。了解 MapReduce 及其特性，并学习如何使用 Sqoop 和 Flume 提取数据。使用最流行的库 Python 的自然语言工具包 (NLTK) 了解自然语言处理的基础知识。
使用 Python 进行人工智能工业培训
S. No.主题 1 人工智能 (AI) 简介：人工智能的简介、发展和历史、各种应用领域（医疗保健、监控、分析和网络安全等。）、科学应用、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 简介、AI、ML 和 DL 之间的区别、基于规则的系统、智能代理、优化问题。2 人工智能的 Python 编程：简介、数据类型、变量、运算符、输入和输出操作；环境设置、控制流 - 决策控制、循环语句等。；数据结构 - 列表、元组、字符串、字典、集合；函数式编程 - 函数类型、递归函数、Lambda 函数、模块和包； OOPs 概念、异常处理、Python 库 - numPy、matplotlib、pandas、scipy、seaborn 等。3 人工智能数学：线性代数 - 向量、标量、矩阵和矩阵运算；概率 - 基础、抽样、条件概率、相关和独立事件；统计学基础 - 集中趋势和方差的测量、概率分布（正态、二项式、泊松）、抽样理论、相关性、回归、异常值 4 数据准备和可视化：数据准备、数据预处理、特征工程 - 特征选择技术、特征优化、降维（主成分分析）、数据清理和转换、数据验证和建模；数据可视化 – 使用 Python 库的各种数据图（箱线图、散点图、2D 和 3D 图、时间序列图、直方图等）5 机器学习：机器学习基础、类型 – 监督、无监督和强化学习、机器学习的应用；分类算法 – 线性和逻辑回归（梯度下降、损失函数、交叉熵）、支持向量机、朴素贝叶斯分类器、决策树、随机森林；聚类算法 – k 均值、模型评估 – 欠拟合与过拟合、混淆矩阵、ROC、精度、召回率、F1、F2、偏差和方差。6 深度学习：简介、历史、生物神经元基础知识、多层感知器 (MLP)、反向传播、人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、RNN、LSTM、使用 Tensorflow 的 Keras 神经网络模型、迁移学习。6 人工智能的应用：文本分析 - 概述、文本处理（语法、解析和词干提取）、语义和句法分析、信息检索、图像/视频处理 - 人脸识别、对象分类。聊天机器人的实现。7 项目工作
论文和期刊 2021 - 洛克希德·马丁
锗-高锡含量锡合金的能带结构临界点能量 作者：Dominic Imbrenda 应用物理快报 (APL) | 2021 年 10 月 快速大规模地跨空中、太空和网络领域对动态目标的指挥与控制 作者：Jinhong K Guo、Jennifer Lautenschlager、David Van Brackle、Val Champagne 第 26 届国际指挥与控制研究与技术研讨会 | 10 月 25-29 日 常见视频游戏平视显示器与现实世界设计在目标定位和识别方面的比较 作者：Gina Notaro、Raquel Galvan-Garza、Jim Allen、Matthias Ziegler 等人 2021 年 IEEE 混合和增强现实附加国际研讨会（ISMAR-Adjunct）|十月 嘈杂电流前庭刺激对功能性移动和手动控制学习的影响，使感觉运动任务无效 作者：Raquel Galvan-Garza 前沿神经科学杂志 基于去中心化强化学习的多四旋翼飞行器群集的实现 作者：Donald J Bucci、Christian Speck 等 IEEE Access | 十一月 具有亚线性动态遗憾和拟合的分布式在线凸优化 作者：Donald J Bucci 阿西洛马信号、系统和计算机会议 | 十一月 第十部分：具有概率保证的基于搜索的测试生成的随机算法系列 作者：Mauricio Castillo-Effen 计算研究存储库 (CoRR) | 十月 20 日 迈向值得信赖的人工智能和自主的道路 作者：Mauri
计算机系统问题和答案类11
计算机的内存单元对于存储中央处理单元（CPU）需要运行程序的数据和说明至关重要。在程序运行之前，将其从某些存储介质加载到内存中，从而允许CPU直接访问。记忆的测量单元包括字节，千数，兆字节，千兆字节和trabytes。此外，由于其暂时性，计算机存储器被归类为挥发性；关闭计算机时，存储在RAM（随机访问存储器）中的数据消失。应用程序软件是指旨在执行特定任务的程序，例如文字处理或数据处理。需要将计算机的功能用于各种目的，例如绘画，录制和打字。计算机的基本体系结构围绕其逻辑结构旋转，描述了组件如何相互作用，影响其功能并促进整体性能。计算机遵循输入程序输出（IPO）原理，其中处理输入以生成特定的输出。一个输入单元包含各种设备，例如键盘，鼠标，扫描仪和麦克风，负责将输入并将其转换为计算机可靠的格式。一些常见的输入设备包括触摸屏，轨迹球和生物识别传感器。口译员翻译指令逐行，而编译器一口气翻译整个程序，从而使编译程序更快地执行。控制单元控制数据解释，流量和操作。它控制指令的解释并指导数据的处理。3。4。CPU（中央处理单元）解释操作计算机的基本说明，而Alu（算术逻辑单元）执行算术，比较和逻辑操作。主要区别在于其功能：CPU处理指令，而Alu执行数学和逻辑任务。输出单元的功能是通过视觉响应（显示器），声音（扬声器）或媒体设备（CD/DVD驱动器）将计算机的响应转化为用户的可用形式。系统软件的主要功能是管理系统中的所有资源。一个例子是一个操作系统。但是，关于CPU的角色及其亚基的问题。中央处理单元（CPU）通过执行程序中的说明充当计算机的大脑。它执行基本的算术，逻辑和输入/输出操作。CPU可以称为中央处理器单元，也可以简单地称为处理器。其关键组件包括： - 控制单元 - 算术和逻辑单元（ALU） - 内存单元相比之下，RAM（随机访问存储器）是一种挥发性存储介质，需要恒定的功率保留数据，而ROM（仅读取存储器）是非挥发性的。两者都被视为主要内存，因为它们直接与CPU相互作用。ROM类型包括： - 仅读取内存（ROM） - 可编程仅读取内存（PROM） - 可擦除的可编程仅读取内存（EPROM） - 可擦除的可编程可编程仅读取内存（EEPROM）内部内存通常由附属于主板附加的芯片或模块，而外部内存包括USB闪光灯驱动器和光盘盘和光盘。5。移动系统的主要功能组件包括：1。**移动处理：** - 通信处理单元 - 应用程序处理单元 - GPU（图形处理单元）2。**芯片上的系统（SOC）：**将多个组件组合到一个芯片中。**显示子系统：**由显示屏幕，触摸敏感接口和触摸敏感键盘组成。**相机子系统：**捕获图像和视频。**移动系统存储器：** - RAM -ROM 6。**存储：**长期保存数据。7。**电源管理子系统：**调节功耗。通信处理器通过与RF收发器和音频子系统合作利用数字信号处理器在移动设备上管理电话。软件库是可以在软件开发中重复使用的预编写代码的集合。Python库包括：1。numpy（数值python）2。scipy（科学python）3。pandas图书馆公用事业软件通过提供诸如备份，恢复和性能增强之类的服务来提高系统效率和用户体验，从而发挥关键作用。操作系统管理资源，为用户提供接口，并在应用程序之前安装。它处理内存，处理，存储等。没有软件，硬件将无法运行。诸如防病毒软件之类的实用程序可以帮助您完成备份数据和扫描病毒的任务。他们协助计算机执行基本的管家功能。它提供了两个主要服务：内存管理和设备管理。图形处理单元（GPU）通过处理视觉效果和图形丰富的应用程序来帮助CPU，使其对需要有效图形处理的移动设备有用。电源管理单元在移动系统中至关重要，通过连接的电池单元为设备提供电源，同时还管理电池充电，监视和提供不同组件所需的各种电压。它具有软件控制的转机和关闭功能，可优化功耗并延长电池寿命。磁盘片段（例如磁盘片段）的软件实用程序通过将大文件分成较小的零件以更快地访问来帮助管理存储在计算机硬盘驱动器上的文件。备份软件有助于创建重复的数据副本，从而使用户在损坏或数据丢失的情况下恢复丢失的信息。计算机系统由四个物理组件组成：CPU，主内存，输入设备和输出设备。这些组件被称为硬件，它与软件一起工作以产生所需的输出。主内存分为挥发性（RAM）和非挥发性（ROM）类型，系统总线将数据，地址和控制信号传输到计算机组件之间。微处理器在计算机内执行基本算术操作，而微控制器在单个芯片上集成了CPU，RAM，ROM和其他外围设备，从而使紧凑的计算设备能够。软件分为系统软件，编程工具和应用程序软件，这些软件共同促进了任务并为计算机硬件提供功能。CPU由算术逻辑单元（ALU）和控制单元（CU）组成。操作系统充当用户和计算机之间的接口，通过监视和控制硬件和软件来监督计算机系统的功能。计算机功能所需的软件是操作系统（OS），该软件促进了机器可以在语言翻译器（编译器或口译员）的帮助下理解的高级语言编程。用汇编或高级语言编写的源代码转换为可理解的机器形式称为机器（对象）代码，从而减少了执行时间。RAM用于在处理过程中临时存储数据，而辅助存储器将数据，说明和结果永久存储以供将来使用。计算机组件通过总线进行通信，该总线有三种类型：数据总线，地址总线和控制总线。计算机系统主要包括中央处理单元（CPU），内存，输入/输出设备和存储设备。ALU执行算术和逻辑操作，而控制单元控制指令执行序列。输入设备将数据/信号发送到计算机，输出设备接收和显示数据，而存储设备存储数据进行处理。系统总线或总线提供了计算机系统组件之间的通信路径，从而使数据总线上的双向数据传输和地址总线上的单向地址信息传输。访问特定的内存点，无论是检索信息还是存储新数据。（注意：我随机选择“添加拼写错误（SE）”方法并将其应用于文本。）