认识论又称为科学哲学。它是哲学的一部分,我们研究知识、知识的基础、性质、范围和局限性。方法论是认识论的一个分支,我们研究特定于科学或学科的研究和分析方法。我们经常看到这个术语与方法(用于建立或证明真理,根据确定的原则和按特定顺序应用的步骤引导我们的思想)混淆使用。有时使用“logy”后缀来为我们不应该使用的术语提供科学解释……卡尔波普尔是 20 世纪的主要科学哲学家,他的工作主要集中在科学发现的逻辑上 [1]。他将可重复性提升为研究科学性的主要标准。十年来,我们在许多领域都观察到了可重复性危机,计算机科学就是其中之一。ACM 术语最近在 2020 年进行了更改,以反映计算机科学家的这种认识以及朝着产生可靠结果的正确方向的发展。经典计算机是确定性机器,即使我们运行随机模拟也是如此。当正确使用伪随机数时,我们可以用适当的方法精确地获得按位相同的结果,从而调试正在构建的科学软件,这是至关重要的 [2]。量子机器本质上是随机的,每次运行都可能产生不同的结果,但可重复性(而非可重复性)仍然是检查量子机器质量的主要标准:我们是否获得相同的统计数据和相同的科学结论?在简要回顾量子计算的起源之后,我们将在真实量子处理器上模拟和测试 Grover 算法时回顾正在进行的工作。
向量微积分:梯度、散度和旋度,它们的物理意义和恒等式。线、表面和体积积分。格林定理、散度陈述和斯托克斯定理、应用。傅里叶级数:周期函数的傅里叶级数、欧拉公式。奇函数、偶函数和任意周期函数的傅里叶级数。半程展开。傅里叶积分。正弦和余弦积分、傅里叶变换、正弦和余弦变换。谐波分析。偏微分方程:基本概念、仅涉及一个变量的导数的方程解。通过指示变换和变量分离求解。用分离变量法推导一维波动方程(振动弦)并求其解。达朗贝尔波动方程解。用高斯散度定理推导一维热方程并求一维热方程解。用分离变量法求解。数值方法:一阶和二阶导数(常导数和偏导数)的有限差分表达式。边界值问题的解,二阶偏微分方程的分类。用标准五点公式求拉普拉斯和泊松方程的数值解,用显式方法求热和波动方程的数值解。参考文献: 1.Kreyszig, Erwin,《高级工程数学》,John Wiley & Sons,(第 5 版),2010 年。2.3.S. S. Sastry,《数值分析入门方法》(第 2 版),1990 年,Prentice Hall。B. S. Grewal,《高等工程数学》,1989 年,Khanna Publishers 4。Murray R. Spiegel,《矢量分析》,1959 年,Schaum Publishing Co.
(1)卫星遥感系统中国高分辨率对地观测系统天基部分已基本建成,能够进行高空间分辨率、高时间分辨率和高光谱分辨率的对地观测。中国陆上观测服务能力不断增强,先后发射资源三号03号地球资源卫星、环境灾害监测二号A/2B卫星、高分辨率多模成像卫星、高光谱观测卫星和一批商业遥感卫星。在海洋观测方面,中国已经能够利用海洋一号C/1D卫星和海洋二号B/2C/2D卫星的高分辨率影像,对全球相邻海域进行多种指标、多种尺度的观测。
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明智地阅读 年轻人如饥似渴地阅读,尽管不加选择,但并不一定比在阅读选择上更有选择性的青少年更聪明。一个年轻人读过二十世纪每一位杰出运动员的生平故事,或者一个女大学生沉浸在她能读到的每一本社会抗议小说中,很可能在一个非常有限的领域里学到了所有的知识。但是书中充满了如此多的奇迹,以至于看到聪明的年轻人限制自己的经验常常令人沮丧。
1 Universit`a di Bologna&CMCC,意大利博洛尼亚2科学PO,法国巴黎3三一学院,都柏林三一学院,爱尔兰都柏林3 Sant'anna高级研究学院,意大利比萨
在数百个自由文本的回应中,受访者始终指的是实践,用例,风险和机会,这表明,当中小型企业的领导人考虑AI时,他们几乎完全考虑了生成性AI,并且在大多数情况下,特别是关于大型语言模型的思考。当被问及在业务中如何使用AI时,三分之二的领导者指出了与内容开发有关的活动,而有些人则提到了与优化和生产力有关的机会,但没有明确讨论通常引用的AI用例,例如预测分析,销售预测,供应链,供应链优化,推荐系统和机器人。当被要求描述AI的特定用途时,36个领导者中有34个讨论了与生成AI有关的示例。简而言之,对于我们的队列而言,当AI发生时,正在发生的生成性AI。