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World File Search System教程
关于最佳动态治疗方案的教程
动态治疗方案是一系列根据个人随着时间的流逝而不断发展的状态量身定制的治疗决策规则。在精确医学中，已经非常重点放在寻找最佳的动态治疗方案上，如果人口中的每个人都跟随，平均将产生最佳结果。从方法论和应用的角度进行了广泛的研究。本教程的目的是为那些对最佳动态治疗方案感兴趣的读者，具有系统的，详细但易于访问的介绍，包括在因果推理的框架内对该主题的正式定义和表述，确定假设，将兴趣的因果量链接到现有数据和估算方法的现有统计模型和实际方法以及数据和数据的现有方法和数据以及这些方法和数据的现有方法和数据以及这些方法和数据的实际方法以及这些方法以及这些方法和数据的实际方法。
大气科学的机器学习解释性教程
摘要：随着解释机器学习（ML）模型的兴趣越来越多，本文综合了许多与ML解释性相关的主题。我们将解释性与解释性，本地解释性以及功能重要性与功能相关性区分开。我们演示和可视化不同的解释方法，如何解释它们，并提供完整的Python软件包（Scikit-templain），以允许未来的研究人员和模型开发人员探索这些解释能力方法。解释性方法包括Shapley添加性解释（SHAP），Shapley添加剂全球解释（SAGE）和累积的局部效应（ALE）。我们的重点主要放在基于沙普利的技术上，这些技术是增强模型解释性的各种现有方法的统一框架。例如，制造一致的方法，例如可解释的模型 - 不合Snostic解释（lime）和树解释器，用于局部解释性，而鼠尾草则统一了对全球解释性的置换重要性的不同变化。我们提供了一个简短的教程，用于使用三个不同数据集解释ML模型：用于对流的模型数据集用于恶劣天气预测，一个用于子冷冻道路表面预测的幕后数据集，以及用于雷电预测的基于卫星的数据。此外，我们还展示了相关特征对模型的解释性的不利影响。最后，我们演示了评估特征组的模型图案而不是单个特征的概念。评估特征组可减轻特征相关性的影响，并可以对模型提供更全面的理解。本研究中使用的所有代码，模型和数据都可以自由使用，以加速大气和其他环境科学中的机器学习解释性。
denoising的广义特征组成的教程...
本文的目的是对广义特征组成（GED）提出理论和实用的介绍，这是用于降低尺寸和源源分离多通道信号处理中的强大而灵活的框架。在认知电生理学中，GED用于创建空间过滤器，以最大程度地提高研究人员规定的对比。例如，人们可能希望利用一个不同的来源具有不同的频率含量，或者来源在实验条件下的大小变化。GED快速易于计算，在模拟和真实数据中表现良好，并且易于适应各种特定的研究目标。本文以一种将GED联系在一起的方式介绍了GED，该方式将GED在电生理学中的众多个人出版物和应用联系在一起，并提供了可以测试和调整的样品MATLAB和PYTHON代码。在应用中经常出现的实际考虑和问题。
关于物种分布映射和生态学的教程...
在过去的十年中，获得全球数据的访问越来越重要，对于研究，可以以宏观的范围深入了解各种生物学，环境和社会问题。数字化大大增强了标本室数据在分析物种分布数据和生态生态位模型中的使用。然而，对于初学者而言，使用开源软件的建模和映射方法的来源非常缺乏。我们创建了一个可复制且彻底的教程，以可视化物种发生数据和探索性分析，该分析是由具有广泛背景和水平的本科生开发的。本教程集成了开源程序QGIS，Maxent和R来开发使用苔藓植物作为案例研究的分发图，以促进开源软件和远程访问学习的可访问性。本教程已经为稀有伊利诺伊州苔藓植物的分布建模提供了进一步研究的基础，以更好地了解气候变化的潜在影响。
SC18离散优化的教程量子方法
抗铁磁性海森堡模型：大致相邻的量子颗粒的目的是朝相反的方向排列。例如，这种哈密顿量是作为所谓的莫特绝缘子的有效哈密顿人。[图像：Sachdev，Arxiv：1203.4565]
机器学习-Nastran Sol 200教程
培训数据 - 机器学习过程利用目标和约束的回归模型来确定可能的最佳位置。在机器学习过程开始之前，首先使用培训数据构建回归模型。培训数据包括整个设计空间的各个点或样本的目标和约束响应。此示例使用50个样本的拉丁超立方体设计来生成必要的初始训练数据。
生成式人工智能基础考试教程
• 选择已回答、未回答、复查或留下反馈类别标题或图标可返回该类别的问题集。您可以复查和修改答案、清除复查标记并标记需要反馈的问题。考试计时器会一直运行，直到您选择完成考试。提交答案后，您将有机会留下反馈。
OpenShift AI 教程 - 欺诈检测示例
请注意，可以通过单击启动独立笔记本服务器链接、选择笔记本图像并单击启动服务器来启动 Jupyter 笔记本。但是，这将是一次性的 Jupyter 笔记本，单独运行。要实施数据科学工作流程，您必须创建一个数据科学项目（如以下过程所述）。项目允许您和您的团队在分离的命名空间内组织和协作资源。您可以从项目中创建多个工作台，每个工作台都有自己的 IDE 环境（例如，JupyterLab），每个工作台都有自己的连接和集群存储。此外，工作台可以与管道和模型服务器共享模型和数据。
电光/红外 (EO/IR) 理论教程及...
除了上述因素外，EO/IR 传感器的性能还取决于光学元件、探测器和显示器。因此，仅从规格（即不使用详细的工程模型）来评估 EO/IR 传感器的潜在效用是不明智的。尽管如此，在其他所有条件相同的情况下，可以说，对于设计用于识别或确定目标的成像传感器，最好使用具有较小探测器元件的焦平面阵列，假设光学调制传递函数 (MTF) 不限制整个系统的 MTF。这是因为，如果地面采样距离是限制因素，这种设计的分辨率提高将增强范围性能。按照类似的“经验法则”，具有较大焦距的光学元件可以提供更好的分辨率，假设探测器的 MTF 不限制整个系统的 MTF。这是以减少传感器的整体视野为代价的。然而，我们强调，很难预先预测影响图像质量的所有因素如何相互作用；因此我们建议使用建模和详细的系统分析来解释潜在的传感器性能。