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机器学习中的生成模型：原理和效率
（3）深层生成模型求解随机过程：研究求解随机模型（例如扩散模型）（例如扩散模型）（例如，扩散模型）中随机过程的随机微分方程（SDE）或部分微分方程（PDE）（PDE）（PDES）。模型）在培训期间（5）生成模型中的隐式偏见和正则化：探索生成模型中存在的隐式偏见及其对概括的影响。研究显式和隐式正则化技术的有效性（6）生成模型的鲁棒性和泛化边界：分析生成模型的鲁棒性界限及其在分布分布的场景下（7）潜在的空间几何形状（7）潜在的空间几何学和流形学习：分析与生成模型的潜在空间和与生成数据分配的分析及其关系分配的相关性。探索如何平衡潜在空间中的多样性和发电质量，并研究复杂数据情景中不同流形学习技术的有效性和局限性
采用机器学习技术来分析交叉销售的客户记录
这项研究深入研究了健康保险交叉销售，其中将其他保险产品促进了现有保单持有人，建议对拥有基本健康保险的人进行补充保险，例如牙科或人寿保险。这项研究的重点是应用机器学习来预测南非客户之间的交叉销售机会。目的是开发一种预测模型，以帮助健康保险公司确定潜在的交叉销售客户。利用定量研究方法，使用各种机器学习算法（包括随机森林，k-nearest邻居，Xgboost分类器和python中的逻辑回归）分析了健康保险消费者信息的全面数据集。结果表明，逻辑回归是表现最佳的模型，当在1,000,000个健康保险客户的数据集中接受17个功能，包括健康保险客户信息，因此获得了0.83的准确得分，F1得分为0.91。发现的分析表明，以前的保险和更长的服务历史的客户更有可能购买其他健康保险产品。这些见解使健康保险公司通过改善客户的目标和保留策略来增强收入，从而为行业对有效的交叉销售方法的理解提供了宝贵的信息。该方法包括定量数据提取和机器学习应用，因此有助于交叉销售策略理解的进步。
植物化学研究及其跨学科应用的当前发展
MMK和SDM Mahila Mahavidyalaya是SDM教育协会下56个机构中唯一的妇女学院，在体现了赋予妇女权能的主要目标时，拥有一个特殊的位置。I am happy to observe that the institution is working hard and smart to fulfill the vision statement “Empowerment of Women to Face the Global Challenges” through building networks with high profile and premier institutions of our country.的确，我感到满意的是，MMK和SDM MMV和IBAB，班加罗尔的谅解备忘录已成功交换，并且该谅解备忘录通过全国会议而活跃起来是其活动之一。我祝贺组织团队和IBAB联合在一起，通过关注一个与自然心脏（即植物科学）接近的主题，以丰富我们的学生和学者。我敢肯定，在暴露于植物化学的证据驱动结果的情况下，观众将以更广泛的视角欣赏这个主题。
数据驱动的机器学习科学家...
挪威气象研究所（MET NORWAY）在天气预报开发中心的机器学习（ML）科学家开设了永久性地位。成功的候选人将在建立，部署和应用世界领先的，基于ML的天气预报系统中发挥重要作用。这项工作是与欧洲中等天气预报（ECMWF）以及欧洲其他组织合作进行的。这项工作将涉及解决地球系统建模的机器学习中令人兴奋的研究问题，重点是北欧天气条件。优化大型ML模型和探索合奏方法将是开发和实施最佳模型配置以进行准确可靠的天气预测的关键。另一个主题是构建和扩展可用于培训的ML就绪数据集。结果将支持ML在天气科学和先锋数据驱动的预测模型中的快速发展及其在改善天气服务（例如YR）的天气预测价值链中的作用。
B. e人工智能和机器学习
in science and engineeri Module 1: Laplace Tran Laplace Transforms: Def of Laplace Transform–Lin function, Dirac Delta functio Inverse Laplace Transfo to find the inverse Laplac Transforms Module 2: Fourier Series Introduction to Infinite ser condition, Fourier series of Practical Harmonic Analysis Module 3: Fourier Tran Fourier Transforms: De Transforms, Inverse Fourier Solution of first and second Module 4:数值m有限差，牛顿'lagrange的和逆滞后模块5：多项式方法的数值m解决方案，数值差异集成：辛普森（1/3
课程提纲已有四年的动物学本科课程
1。本课程包括生物的概念，这些概念被分为六个王国以及这种分组背后的想法。知道动物王国其他五个非动物的差异使得对动物特征有清晰的观念。2。要以系统模式研究动物，需要使用分类学原理对动物群体进行分类。因此，分类法已纳入课程。3。以对称形式考虑所有动物的常见结构模式。4。原生动物是动物生物的生物，因此这些人在研究动物学中发现了包容性，并且本课程包括原生动物对假纤维素。伪层是没有真正腔的三重动物，因此还包括了开发的主题。因此，非女与他人的基础知识及其有组织的研究方法教授。5。非配合物包括动物中的Metamerism的主题，并特别提及了Annelids，以了解所有高等组中的Metamerism，而这些Metamerism均不存在，而这些较高群中并未存在于非矛盾I中研究的早期组中。6。该课程还包括从Annelids到Echinoderms的非系列组的分类方案，结构和功能方面。
与计算机视觉的深度学习
深度学习和神经网络：多层感知器：多层感知器体系结构，什么是隐藏的层？每一层中有多少层和多少个节点？激活函数：线性传输函数，重型阶跃功能（二进制分类器），sigmoid/logistic函数，软马克斯函数，双曲线切线函数（TANH），整流的线性单元，泄漏的relu。前馈过程：前馈计算，特征学习。错误函数：错误函数是什么？，为什么我们需要一个错误函数？错误总是正面的，均为正方形错误。跨凝性，关于错误和权重优化算法的最终说明：什么是优化？，批处理梯度下降，随机梯度下降，微型批次梯度下降，梯度下降点击。反向传播：什么是反向传播？，反向传播外卖。