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Hien Nguyen Thi和Dieu Trinh Tran Thi(河内科学技术大学,越南); Tong Duc Nang(河内大学土木工程,越南); Bach Nhu Nguyen和VanHien Nguyen Thi和Dieu Trinh Tran Thi(河内科学技术大学,越南); Tong Duc Nang(河内大学土木工程,越南); Bach Nhu Nguyen和Van
约翰内斯·M·M·马森(Johannes M. M. M. M.温德冬季6,Lena Alessandra Riva 7.8,Stefanie Trinh 9,Laura Mitchell 10,10 Jonathan Hartman 11,David Berry 10,5.6.13,Michael Pester 3.14,ABT 3.5,Lorenz 12 C. 12 C.
“一旦 (AI) 获得正确的数据,它就能完成任务,”马里兰州软件开发极客 Paul Trinh 解释道。“许多机器学习模型的意义在于,”Trinh 继续说道,“能够概括预测特定任务。准确性和灵活性之间存在权衡……总会有误差,这就是为什么我们看到 ChatGPT 会‘产生幻觉’答案,这既是由于旧数据,也是为了能够响应各种各样的提示而产生的误差。”安妮阿伦德尔 (MD) 社区学院的教授 Angelo Thalassinidis 博士补充道,“AI 不会思考,但它越来越易于训练以支持我们的日常任务。也许在未来的某个时候,它会负责我们的银行业务和投资。然而,AI 不知道思考什么和如何思考。它不是真实的。它是一种工具。” 1
Trinh Thanh Thuy(2005),《基于社区的旅游业对可持续发展的研究》。 以SA PA的榜样-Lao Cai,河内公开大学教育和培训部河内开放大学学院 越南农村工业发展与研究所和亚洲基金会(2012年),《基于社区的旅游发展指南》,河内。 7。 老挝人民委员会(2015年),2015 - 2020年期间老挝省旅游业发展计划,愿景至2030年。Trinh Thanh Thuy(2005),《基于社区的旅游业对可持续发展的研究》。以SA PA的榜样-Lao Cai,河内公开大学教育和培训部河内开放大学学院越南农村工业发展与研究所和亚洲基金会(2012年),《基于社区的旅游发展指南》,河内。7。老挝人民委员会(2015年),2015 - 2020年期间老挝省旅游业发展计划,愿景至2030年。
课程概述课程代码:DBA4811课程标题:咨询课程分析日期:从12/8/2024到15/11/2024学期:学年1,学年AY2024/2025学院:TAM Trinh部门:TAM Trinh系:分析和运营:Tamtrinh@@@@@@@@@@@@@@nus.edu.sg url: https://discovery.nus.edu.sg/22592-tam-trinh电话:单击此处输入及时数据分析支持的文本概述决策,这是这个“大数据”时代的常态。在包括财务,供应链管理,零售和医疗保健,数据和分析在内的多个行业中,已使用多种方式创造前所未有的价值。现代组织定期使用分析来提高效率,盈利能力,客户满意度和整体运营绩效。本课程将结合讲座,基于问题的学习,分配主题的来宾讲座以及基于案例的课堂讨论。强烈鼓励学生的个人参与。课程目标本课程采用了从业人员的观点,将分析中的学术主题与这些各个业务领域的应用程序相结合。本课程中使用的主要镜头是管理顾问。本课程旨在为学生准备现实世界中面临的各种挑战。具体来说,它旨在使学生了解分析和技能,使他们能够成功地担任管理顾问和分析师等潜在角色,以便他们可以帮助客户和利益相关者做出独特,持久和实质性的改进。参加本课程后,学生应该:
希瑟·L·马丁(Heather L. Martin),1,2,3艾米·特纳(Amy L. Jacquelyn Bond,1,2 Chi H. Trinh,3,4 Carolyn D. Hurst,2 Margaret A. Knowles,2 Richard W. Bayliss,3,4和Darren C. Tomlinson和Darren C. Tomlinson 1,3,4,5 1,3,4,5, * 1 Bioscreening Technology Group利兹大学圣詹姆斯大学医院的研究,英国利兹LS9 7TF 3分子和蜂窝生物学学院,利兹大学,利兹大学LS2 9JT,英国4阿斯特伯里结构和分子生物学中心,利兹大学,利兹大学,利兹大学,利兹,ls2 9jt,ls2 9jt,uk ls2 9jt,uk 5 seadence contactence:d.c cosecence:d.c.c.c.c.tomc. tomlins。 https://doi.org/10.1016/j.celrep.2023.113184
威廉·卡林顿 (William Carrington) 和布鲁克斯·皮尔斯 (Brooks Pierce) 在伊丽莎白·阿什 (Elizabeth Ash) 的协助下以及牛晓彤 (Xiaotong Niu) 和朱莉·托波列斯基 (Julie Topoleski) 的指导下编写了该文件。评论由 Damir Cosic、Molly Dahl、Elizabeth Cove Delisle、Sebastien Gay、Theresa Gullo、John McClelland、Noah Meyerson、Jaeger Nelson、Sam Papenfuss、Emily Stern、Jordan Trinh 和 Jeffrey Werling(均来自 CBO)以及 Martha Bailey(加州大学洛杉矶分校)、Maya Rossin-Slater(斯坦福大学)、Christopher Ruhm(弗吉尼亚大学)和 CBO 经济顾问小组 2021 年 11 月会议的参与者提供。外部审阅者的协助不意味着对最终产品负有任何责任;该责任完全由 CBO 承担。
对此限制的潜在补救措施正在扩大算法利用的反馈。一种这样的方法是事后观察经验重播(她)(Andrychowicz等,2017)。她建立在Bellman方程式上以学习通用价值功能(Sutton等,2011; Schaul等,2015)。假设目标是达到某种目标状态,标准值函数仅根据其达到此目标的能力来估计状态的价值。相比之下,通用价值函数可预测任何其他状态的任何状态。她利用学习过程中遇到的状态来学习这种普遍的价值功能,利用富裕的反馈,而不是达到目标是否达到目标。考虑到这一点,文献中的几项作品应用于ATP(Aygéun等,2022; Trinh等,2024; Poesia等,2024)。