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多酶的理论和实用方面...
4 5 6 1 D e partme n t o f C he mic a l and Bi o lo g ic a l E ng i nee ri ng , N o rt h w e st e r n U n iv e rsity, 21 4 5 7 Sh e ri da n Road , T e c hno l og ic a l I n stit u t e E 136 , Ev an st on , I L , 60208 , USA 8 9 2 Interdiscipli na ry Bi o l og ic a l Sci ence s Gr adua t e Pr og r a m, N o rt h w e st e r n U n iv e rsity, 2205 10 Tech Drive, 2 - 100 H ogan H a ll, Eva n st on , I L , 60208 , USA 11 12 3 C e nter for Sy n t he tic Bi o l og y, N o rt h w e st e r n U n iv e rsity, 2145 S he ri dan R oad , 13 Technologic a l I n stit u t e B 486 , Ev an st on , I L , 60208 , USA 14 15 4 These aut ho rs c on tri bu t ed equa ll y t o t he w o rk 16 17 Autho r Em a il Add resses : 18 19 C h arl o tt e H A b r aha ms on : c ab r aha ms on@u .no rt h w e st e r n。edu 20 21 brett j pal me r o：b r e tt pa lm e r o2025 @ u。no rt h w e st e r n。edu 22 23 n o l an w k enned y：no l an k enned y2 019@u。no rt h w e st e r n。edu 24
软件工程中的机器学习：实用...
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VI环境生物技术 - 实用
程序：BSC Max。 小时：30课程代码：U24/BIT/DSE/601/P小时每周：2课程类型：DSE-IIB最大。 标记：50号 学分：1程序：BSC Max。小时：30课程代码：U24/BIT/DSE/601/P小时每周：2课程类型：DSE-IIB最大。标记：50号学分：1
机器学习和人造的实用指南...
使用该方法，AI的广泛潜力意味着它可以在许多不同类型的手术教育研究中使用，从测试分数，定性数据（例如写作反馈）或视觉数据（例如手术视频）等定量数据的分析。2广泛的AI应用程序需要与统计学家以及计算机或数据科学家的多学科合作，以确保严格的调查并适当解释结果。与任何研究领域一样，首先要在考虑哪种方法适合于解决方面之前首先概述一个明确的调查问题，包括是否使用AI技术。人工智能在具有综合关系的大型数据集或与传统统计分析（即，图像，视频和自然语言）中自然而然的数据相关的大型数据集可能是有利的。目前对AI的手术教育的关注一直在ML上，我们将指南重点放在ML方法上。虽然ML方法包含了被认为是传统统计数据的技术，例如线性回归，但他们还提供了分析数据中复杂关系的方法。集合学习方法利用多个模型的输出来证明性能，而深度学习为非表格数据（例如图像和文本）提供了方法。其他常见方法基于基于核心的操作，k-nearestneighbors，logisticandpe-nalized回归和K-均值聚类。改进HardwareAndAccessTolargedAtasetAtasetShaveBeguntOnlockThepo-
国际科学与实用会议“ ...
组织委员会成员：V。Shebanin - 技术科学博士，教授，乌克兰国家农业科学学院院士，乌克兰国家科学学院院士，乌克兰国家科学院院士，Mykolaiv国家农业大学校长，组织委员会校长M. Gill -Gill -dean Instruction and Strescation of Standard of Forkech of Fordech of Foreech and Fordech and Fordech and Forech and Livest，Livest，Livesty，Livesty，Livesty，Livest，Livest，Livest，，兼农业科学，教授，乌克兰国家农业科学院教授，乌克兰国家科学学院院士 - 科学委员会主任O. Karatieiva O. Karatieieva-生物技术与生物工程学系主任，Mykolaiv National Agrian Agrian Agrian Informent of Mriverririric of Mriverriric of Mriverriric of Mriverririric of Mriverririric of Mriverriric of Mriverririric of Mriverririric of Mriverririric of Mriverriric of Mriverririric of Mriverriv科学委员会
摘录 - 飞机复合材料的实用分析
第 1 部分（第 1-23 章）涵盖了各种分析主题。解决方案很简单，没有复杂的数学表达式。这与典型的工程分析一致。此外，复杂的数学表达式不一定能提高准确性，可能会错误地暗示纯分析解决方案适用于复合材料。实用的复合材料分析方法（尤其是与强度预测相关的方法）通常是半经验性的，需要特定的测试数据来开发经过验证的分析方法；复合材料必须考虑缺口敏感性、冲击损伤、可修复性等。付出了相当大的努力来解释为什么实际方法有时不同于学术解决方案的原因；还讨论了纯分析方法的缺点。相比之下，金属的学术解决方案往往能很好地延续到实际方法中。机械性能（其中许多是复合材料所独有的）也在第 1 部分中进行了讨论：了解这些性能对于用于飞机结构的复合层压板的分析至关重要。还包括复合层压板及其使用结构的设计考虑因素。对于典型结构，尽可能使用标准设计实践非常重要，因为复合材料具有多种故障模式，当设计超出典型设计空间时，其中一些故障模式比金属更难预测（也更难容忍）。
对话式人工智能实用指南
系统和 AI 代理可以使用合成语音进行响应。文本是 AI 代理响应查询并生成文本回复时的内容。聊天类似于文本，但它通常代表用户和计算机之间近乎实时的大量短消息交换。当今使用的对话式 AI 系统的一些最著名的例子是数字助理，例如 Amazon Alexa、Apple Siri、Google Assistant 和 IBM Watson。
基于可解释人工智能的实用嫁接模型
摘要：机器学习和深度学习都是人工智能的一部分，对全球的市场营销和消费者产生了巨大的影响。然而，从神经网络发展而来的深度学习算法通常被视为黑箱，因为它们的网络结构和权重无法被人类用户解释。一般来说，银行业的客户有权知道他们的申请为何被黑箱算法的决策拒绝。本文提出了一种实用的嫁接方法，将全局模型和局部模型结合成可解释人工智能的混合模型。两个基于决策树的模型被用作全局模型，因为它们具有高度的可解释性，可以作为混合模型的骨架或蓝图。另外两个模型，包括深度神经网络和 k-最近邻模型，被用作局部模型，分别提高准确性和可解释性。实施了一个财务困境预测系统，以评估混合模型的性能和所提出的嫁接方法的有效性。实验结果表明，基于终端节点嫁接的混合模型可能会提高准确性和可解释性，具体取决于所选择的局部模型。
人工智能与教练相结合的实用指南
应用程序类型是实现 AI 的不同方式，既可以为人类教练提供支持功能（教练辅助应用程序），也可以为直接教练服务（面向客户的教练互动教练服务应用程序）。教练服务应用程序旨在与传统教练能力紧密结合，例如建立信任、积极倾听和促进成长。由于这些应用程序可以独立于人类教练接触客户，因此必须经过广泛的测试和验证，以确保可靠、高质量的结果。