XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数学家
美国数学学会通告
很难想象如果没有联邦拨款，我们的专业会如何运作。这些拨款支持了数学研究、研究生和本科生培训、跨学科活动、K-12 教育、课程开发和与工业界的合作等各种领域的广泛活动。多亏了联邦政府对数学的支持，我们显然取得了比没有联邦政府支持时更多的成就。首次参加评审的小组成员不可避免地会沮丧地发现，好的提案比资助它们的资金还多。我曾被警告过这一点，但当我加入我的第一个评审小组时，我仍然对大量非常好的想法以及未获支持的有趣和有价值的项目感到震惊。由于预算限制而无法资助的大量竞争性拨款申请表明，如果增加联邦政府对数学的支持，我们可以取得更大的成就。当然，数学家作为一个群体会压倒性地支持这样的主张。但是，数学家并不是最终决定联邦政府是否支持数学的人。决策过程涉及许多人，包括国家科学基金会 (NSF) 等联邦机构的人员、他们的咨询委员会、数学界的成员、相关领域的数学支持者以及国会议员。虽然每年对话的结构都受到当前政治气氛的严重影响，但该过程本身每年都会重复，从而提供了可预测性。缺点是预算每年都要从头开始重新制定，因此确保数学资金是一个持续的过程，绝不能想当然。事实上，2006 年 NSF 数学预算低于 2004 年，而这发生在数学科学被指定为 NSF 优先领域的时期。
编码理论中的开放问题
编码理论始于1950年左右，以实现电子通信中错误的检测和纠正。有关该领域的基础工作，请参见香农开创性工作[68]和Hamming的论文[36]。此后不久，数学家开始将编码理论的基本问题视为数学问题，而不必关心工程应用。到1970年代的重要研究已经进入了编码理论的实际和理论方面。在这个时候，建立了与有限的几何形状，组合和晶格理论的联系。在其出生的40年内，编码理论已成为代数的重要分支，这些分支与数学的其他分支以及信息理论和密码学中的应用有许多联系。在1990年代初期，Z 4上的线性代码与地标纸中的非线性二元代码之间建立了联系[37]。本文激发了戒指上代码的兴趣。不久之后，对多种代数字母的编码理论进行了研究，纪律范围广泛地扩大了。随着对非锤击指标的认真研究开始，此时的距离概念也得到了扩展。目前，编码理论涉及多种字母和指标，在这种情况下，我们将提出一系列开放问题。其中一些问题是对编码理论的研究至关重要的，其中一些问题与编码理论与其他对象之间的联系有关。我们将问题分为希尔伯特问题和费马特问题。一个问题是希尔伯特的问题，如果它是一个很大的结构性问题，例如1900年国际数学家大会的希尔伯特著名问题。一个问题是一个问题，如果它就像Fermat的最后一个定理，那是一个非常困难的问题
塞缪尔·卡克拉巴（Samuel Kakraba），博士学位
专业的总结和客观陈述我是一位非常热情的数据科学家，生物统计学家，统计学家，应用数学家，生物信息学家，发明家，发明家和杰出的大学统计学和数据科学助理教授，具有卓越的智力能力，学术表现，出色的分析，沟通，组织，组织，组织，组织和激励性的学生，以及以多样性的学生的教学，研究和培训的研究生和培训，研究和培养的学生的研究生和培训。我的研究主要集中于有效的计算驱动管道的开发和实施。推论到计算科学中复杂的高维关系。通过我的
国际教育与读写研究杂志
随着科技的进步，人工智能概念的定义和范围也在发生变化。英国逻辑学家和数学家艾伦·图灵在 1950 年提出的基本问题“机器能思考吗？”奠定了人工智能的基础（Zafari 等，2022 年）。麦卡锡于 1956 年首次使用人工智能的概念（Russel & Norvig，2010 年）。“人工智能是制造智能机器的科学和工程，尤其是智能计算机程序”（McCarthy，2007 年）。人工智能是数字计算机或计算机控制的机器人执行通常与智能生物相关的任务的能力。该术语通常用于指开发配备人类典型智力过程的系统，例如推理、发现
学期1年7-代数思维
学生本来会在小学上看到一些代数，但是该单元试图赋予他们在中学中取得成功所需的基本知识。该单元中的某些单位将在5年级和6年级中得到涵盖，但我们以此为基础，并确保学生熟悉所需的符号以及KS3理性学生在7年级的混合能力课程中所需的任何细微差别，我们决定从代数主题开始。这是学生以前会看到的，但不是我们在7年级会做的深度。这构成了中学中许多代数工作的基础，并允许学生开始发现模式并抽象地思考。这是成功的数学家词汇所需的两个关键技能：
分析Ramanujan系列和
指南兼导师系Rashtreeya Vidyalaya（RV）PU学院摘要： - 本文介绍了一项有关人工智能（AI）在数学中应用（AI）的全面案例研究，重点介绍了Ramanujan系列以及数学常数之间的复杂关系。该研究探讨了如何利用AI，尤其是机器学习和模式识别技术来发现新的数学系列和模式，从而扩展了传奇的数学家Srinivasa Ramanujan的开创性工作。本文以Ramanujan系列的概述开头，说明了它们在数学计算中的重要性和应用。然后，它深入研究了为𝑒和𝜋发掘新系列的AI方法的细节，突出了所使用的算法和模型。
基于 fNIRS 和 ML 的消费者神经科学研究
自柏拉图及其学生亚里士多德以来，人类就被描述为理性动物（Keil and Kreft，2019）。这一假设对于人类自我认知方式至关重要，甚至成为整个法律和经济体系的基础（Blasi and Jost，2006）。18 世纪数学家丹尼尔·伯努利提出的圣彼得堡悖论等决策规范理论规定了决策的最佳方法（Bernoulli，1954）。伯努利的解释主要基于潜在货币收益的客观价值（即预期效用）和主观价值（即预期收益）之间的区别。由于缺乏与人类相关的材料，因此需要进行上述区分，以便充分合理地解释这种悖论。 20 世纪中叶，数学家约翰·冯·诺依曼和经济学家奥斯卡·摩根斯坦建立了预期效用理论（Von Neumann and Morgenstern，1944 年）的基本假设，并断言如果满足某些条件，个人的财务决策可以通过效用函数建模（Peasgood 等，2014 年）。然而，虽然这些理论框架很有价值，但它们在解释人类在假设和现实生活中如何做出决策方面却存在局限性。近两千年后，随着行为科学和认知科学的出现，人类理性的问题开始成为学者们争论的主题。随着前景理论（Kahneman and Tversky，1979 年）的普及，对完全理性行为的前提提出了挑战，通过列举框架、主观参照点、损失规避和孤立效应等人类偏见的例子，对阻碍人类理性行事的机制进行了研究。关于启发式、认知偏差和可能引发非理性行为的情况的实证研究也迅速增加（De Martino 等人，2006 年），科学界对金融决策过程的神经基础的兴趣也随之增加。
gxexm iii
在昆士兰州大学（2022年11月，澳大利亚布里斯班）和佛罗里达大学（2023年11月，美国盖恩斯维尔，美国）的早期成功版。 你们大多数人可能意识到GXEXM相互作用的建模提出了一个多方面的问题，在这种问题中，我们需要统计学家，数学家，定量遗传学家，植物育种者，植物生理学家，如今也需要AI专家之间的合作。 在公开讨论中很难将所有这些建模观点融合在一起。 然而，这正是我们与GXEXM研讨会的目标，我们为此感到自豪，因为在这个第三版中，我们能够吸引权威演讲者的多种贡献。 我们将介绍GXEXM中的最新发展，并讨论不同方法的优势和劣势。 此外，来自著名国际和国家项目的代表将分享他们的发现，为公开对话创造一个引人入胜的环境。在昆士兰州大学（2022年11月，澳大利亚布里斯班）和佛罗里达大学（2023年11月，美国盖恩斯维尔，美国）的早期成功版。你们大多数人可能意识到GXEXM相互作用的建模提出了一个多方面的问题，在这种问题中，我们需要统计学家，数学家，定量遗传学家，植物育种者，植物生理学家，如今也需要AI专家之间的合作。在公开讨论中很难将所有这些建模观点融合在一起。然而，这正是我们与GXEXM研讨会的目标，我们为此感到自豪，因为在这个第三版中，我们能够吸引权威演讲者的多种贡献。我们将介绍GXEXM中的最新发展，并讨论不同方法的优势和劣势。此外，来自著名国际和国家项目的代表将分享他们的发现，为公开对话创造一个引人入胜的环境。
