XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据分析
MN2196管理决策的数据分析
1。审查数学和统计数据：人口均值和差异，样本平均值和方差，均值和方差的特性，推理的基本要素，对数形式的方程式解释。2。线性回归模型：因果关系问题，人口模型，采样过程，估计器和估计值，普通最小二乘模型（OLS）模型，OLS模型3的假设和特性。多重回归：省略的可变偏差问题，多元回归模型，假设和多元回归模型的属性。4。推论：作为随机变量，假设检验（假设和方法，T-检验和F检验），p值，置信区间的估计器。5。功能形式：虚拟变量，将离散变量转换为虚拟变量集，二次模型，具有交互的模型，使用虚拟变量来探索功能形式。6。线性回归的局限性：省略的可变偏差，非随机抽样，测量误差，外围观察结果，异性恋性。7。实验：实验室，现场和自然实验，内部和外部有效性。8。开发时间变化：样本类型（横截面，时间序列，重复的横截面和面板数据），第一差异模型，单个固定效果模型，时间固定效果模型，差异差异差异模型。9。仪器变量：仪器变量是减轻省略的变量偏差，减少形式估计值，两阶段最小二乘估计的方法。
人工智能中的数据分析方法
神经网络是一组算法，旨在模仿人脑。它也被称为“人工神经元网络”。神经网络在数据挖掘中的应用非常广泛。它们对噪声数据的接受能力强，结果准确率高。根据需要，目前正在使用多种类型的神经网络，其中很少是循环神经网络和卷积神经网络。卷积神经网络主要用于图像处理、自然语言处理和推荐系统。循环神经网络主要用于手写和语音识别。
沉积物数据分析工具研讨会
这将启动测量仪搜索功能。要搜索测量仪，请选择州并输入标识文本字符串（例如测量仪编号或河流名称）。对于此练习，选择阿肯色州作为州，并在文本字符串中输入“阿肯色州”。下载所有数据大约需要一分钟，但下载后，单击“加载/浓度”标题进行排序（注意：您可以通过搜索“Ark”或“AR”找到更多阿肯色河数据，我们稍后会这样做）。单击数据最多的小石城测量仪。
思科 AI 数据分析概要
部署思科 AI 网络分析需要运行 Cisco DNA Center 实例（在设备外形中运行）以及与思科 AI 网络分析云的 HTTPS 连接。还通过代理服务器支持 HTTPS 连接。如果您使用代理服务器进行 HTTPS 连接，这些设置将从 Cisco DNA Center 全局设置继承。网络事件数据在发送到云端之前会被去标识化。结果和见解由思科 AI 网络分析云服务返回、解密并直接显示在保证用户界面中。有关更多信息，请参阅思科 AI 网络分析隐私数据表：https://www.cisco.com/c/en/us/about/trust-center/data-privacy.html。
DP4-AI 自动 NMR 数据分析
我们开发了一种用于自动处理和分配原始 13C 和 1H NMR 数据的强大系统 DP4-AI，并将其集成到我们的计算有机分子结构解析工作流程中。从具有未定义立体化学或其他结构不确定性的分子结构开始，该系统可实现完全自动化的结构解析。开发了使用客观模型选择进行 NMR 峰值拾取的方法以及用于将计算出的 13C 和 1H NMR 位移与嘈杂实验 NMR 数据中的峰值进行匹配的算法。当使用一组具有挑战性的分子测试进行严格评估时，DP4-AI 的处理速度提高了 60 倍，并且几乎不需要科学家的时间。DP4-AI 代表了 NMR 结构解析的一次飞跃，也是 DP4 功能的一次重大变化。它可以对数据库和大量分子进行高通量分析，这在以前是不可能的，并为通过机器学习发现新的结构信息铺平了道路。此新功能与直观的 GUI 相结合，可作为开源软件在 https://github.com/KristapsE/DP4-AI 上使用。
FDASRVF：弹性功能数据分析
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get_curve_centroid。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 get_distance_matrix。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 get_hilbert_sphere_distance。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 get_identity_warping。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 get_l2_distance。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 GET_L2_INNER_PRODUCT。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 48 get_l2_norm。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 49 get_shape_distance。 。 。 。48 GET_L2_INNER_PRODUCT。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 get_l2_norm。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 get_shape_distance。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49
生物信息学和基因组数据分析简介
II。 菜单此学科提供了生物信息学和基因组数据分析的基本概念和工具的介绍。 该课程解决了生物信息学的历史和重要性，生物数据库的使用，序列比对技术和相似性搜索，新一代测序方法（NGS）以及遗传变异性分析。 学生将通过为分子和基因组生物学的实际应用做好准备来学习如何解释和分析基本基因组数据。II。菜单此学科提供了生物信息学和基因组数据分析的基本概念和工具的介绍。该课程解决了生物信息学的历史和重要性，生物数据库的使用，序列比对技术和相似性搜索，新一代测序方法（NGS）以及遗传变异性分析。学生将通过为分子和基因组生物学的实际应用做好准备来学习如何解释和分析基本基因组数据。
社区和景观生态学中的数据分析
本书是为使用计算机分析动植物群落及其环境的实地数据的研究人员编写的。本书源自 1983 年、1984 年和 1985 年在瓦赫宁根农业大学举办的一门研究生课程，面向从事自然管理、水管理、环境影响评估和景观规划的生物学家、地理学家、农学家和景观设计师。我们纳入了在广泛的生态实地研究中有用的主题：回归，用于模拟特定物种与环境变量之间的关系，并检测物种是否可以作为特定环境变量的指标；校准，从（指标）物种推断环境；排序和聚类分析，总结物种群落的数据；空间分析，用于模拟和显示环境和所研究群落的空间变化。
变电站远程数据监控与数据分析...
当今的智能电子设备 (IED) 和强大的通信处理器包含大量有价值的变电站数据，这些数据多年来一直可用，但在很大程度上被忽视了。大多数供应商最初的集成工作仅侧重于提供来自 IED 的监控和数据采集 (SCADA) 类型数据的数据访问和控制，以取代单独的 SCADA 硬件，例如 RTU。遵循 RTU 替换方法导致许多供应商使用 SCADA 协议来检索这些数据以用于监控操作。选择使用 SCADA 协议（例如 Modbus ®、DNP 和 UCA）会导致以下问题：这些协议不支持的数据被困在 IED 中并且不可用。滞留数据包括历史性能信息、设备监控数据、设备诊断数据、自动化数据以及设置和配置信息。一些创新的公用事业公司一直通过远程监控来管理这些数据，并让公司的所有部门都可以使用这些数据。当今的数据工具和通信方法使每个公用事业公司都能利用这些数据来真正管理他们的电力系统。本文是远程数据监控和数据分析设计和技术的案例研究。这种远程监控技术大大降低了电力系统运行和维护 (O&M) 成本，同时为系统规划和运营部门提供了有价值的信息。