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人工智能/机器学习方法......
提示：这组信函包含将用于填充 NEPA 范围概述报告的引述。该报告将按资源领域（例如，环境正义、NEPA 政策、空气质量）组织。考虑到这一点，我需要将这些信函分解为按 NEPA 相关资源领域划分的离散引述。如果引述不适合任何类别，请在开头的“不适用”标题下列出该引述。内容应格式化为表格，其中第 1 列具有相关部分标题，第 2 列包含适合该部分的信函引述。
关系神经机器
摘要：深度学习在拥有大量训练数据的情况下，已在多项任务中取得了令人印象深刻的成果。然而，深度学习只关注预测的准确性，而忽略了导致决策的推理过程，而这是生命攸关应用中的主要问题。概率逻辑推理允许利用统计规律和特定领域的专业知识在不确定的情况下进行推理，但其可扩展性和与处理传感数据的层的脆弱集成极大地限制了其应用。出于这些原因，将深度架构和概率逻辑推理相结合是开发在复杂环境中运行的智能代理的基本目标。本文介绍了关系神经机，这是一种新颖的框架，允许联合训练学习者和基于一阶逻辑的推理器的参数。关系神经机器既可以在纯亚符号学习的情况下从监督数据中恢复经典学习，又可以在纯符号推理的情况下恢复马尔可夫逻辑网络，同时允许在混合学习任务中进行联合训练和推理。设计了适当的算法解决方案，使大规模问题中的学习和推理变得易于处理。实验在不同的关系任务中显示出令人鼓舞的结果。
CS3491-人工智能与机器...
教科书： 1. Stuart Russell 和 Peter Norvig，“人工智能——一种现代方法”，第四版，Pearson Education，2021 年。 2. Ethem Alpaydin，“机器学习简介”，麻省理工学院出版社，第四版，2020 年。 参考文献： 1. Dan W. Patterson，“人工智能和专家系统简介”，Pearson Education，2007 年 2. Kevin Night、Elaine Rich 和 Nair B.，“人工智能”，McGraw Hill，2008 年 3. Patrick H. Winston，“人工智能”，第三版，Pearson Education，2006 年 4. Deepak Khemani，“人工智能”，Tata McGraw Hill Education，2013 年（http://nptel.ac.in/） 5. Christopher M. Bishop，“模式识别和机器学习”，Springer，2006 年。 6. Tom Mitchell，“机器学习”，McGraw Hill，第 3 版，1997 年。 7. Charu C. Aggarwal，“数据分类算法和应用”，CRC Press，2014 年 8. Mehryar Mohri、Afshin Rostamizadeh、Ameet Talwalkar，“机器学习基础”，MIT Press，2012 年。 9. Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville，“深度学习”，MIT Press，2016 年
论机器制造业的经济
这部著名的著作于 1832 年首次出版，书中，数学家、哲学家、工程师和发明家查尔斯·巴贝奇 (Charles Babbage，1791-1871) 提出了可编程计算机的概念，他调查了制造实践并讨论了影响这些实践的政治、道德和经济因素。由于巴贝奇对书籍制造和销售的分析，该书遭到了出版业的反对。巴贝奇描述了当时许多不同的印刷工艺，分析了书籍生产成本并解释了出版过程，然后讨论了书商的“过大”利润率。巴贝奇成功地实现了“避免使用所有技术术语，用简洁的语言进行描述”的目标，使这本书成为一部极具可读性的历史记载。他对机械化和高效“分工”（仍称为“巴贝奇原则”）的分析和推广继续对现代工业工程产生强烈影响。
机器的补充信息...
材料。Fmoc-β-amino acids, including Fmoc- L -β-homoalanine, Fmoc- L -β-homoisoleucine, Fmoc- L -β-homoleucine, Fmoc- L -β-homophenylalanine, Fmoc-(1S,2S)-2-aminocyclopentane carboxylic acid, Nβ-Fmoc-Nω-Boc- L -β-homolysine, Fmoc-O-tert-butyl- L -β-homoserine, and Fmoc-α-amino acids, including Fmoc-glycine, Fmoc- L -alanine, Fmoc- L -isoleucine, Fmoc- L - leucine, Fmoc- L -phenylalanine, Fmoc-O-tert-butyl- L -serine, FMOC-L-β-双晶，FMOC-L-主要酸β-TERT-丁基酯，FMOC-L-谷氨酸γ-tert-叔丁基酯，Nα-FMOC-Nε-boc-l-赖氨酸是从Chem-impex International，Inc.（Wood Dale，Inc.，IL，USA，USA，USA）购买的。fmoc-l-脱毛氨酸是从热科学化学品购买的。FMOC-L-Norvaline购自Santa Cruz Biotechnology。hatu是从奥克伍德化学品获得的。Tentagel S RAM FMOC购自Advanced Chemtech（肯塔基州路易斯维尔）。Menadione，N，N-二异丙甲胺，Mueller Hinton肉汤和磷酸二氮的磷酸钠，是从Sigma-Aldrich（密苏里州圣路易斯）获得的。3-（n-甲磷脂）丙烷磺酸（MOPS）获自Fisher Scientific（宾夕法尼亚州匹兹堡）。2,3-双（2-甲氧基-4-硝基-5-磺苯基）-2H-四唑-5-羧基（XTT）购自从Invitrogen购买。Gibco Brand RPMI 1640粉末（含有苯酚红和L-谷氨酰胺，没有碳酸氢钠或HEPES）和Dulbecco的磷酸盐缓冲盐水（DPB，无钙或镁）是从Thermo Fisher Scientific（MA）获得的。使用Millipore过滤系统纯化水（18.2MΩ）。细胞滴度GLO 2.0分析套件来自Promega（WI）。
线性代数的机器学习方法
机器学习是一门编程科学，让机器像人类一样思考和行动，而无需专门编程。我们在日常生活中已经不知不觉地使用了机器学习。垃圾邮件识别、拼写检查，甚至带你到这里的 YouTube 视频推荐都是使用机器学习实现的。机器学习使用算法来学习任务，这些算法以数据为输入，它们学习执行这些任务。这意味着随着时间的推移，当数据发生变化时，我们不需要重新编程我们的应用程序，只需让它找到模式并从新数据中学习。机器学习是人工智能的一个子集，人工智能是一门科学，旨在将类似人类的智能赋予机器，并创造一种能够感知、推理、行动、适应的机器。深度学习是机器学习的一个分支，其灵感来自人类大脑的工作方式。机器学习正引领我们走向一个机器可以学习和思考的未来。机器学习中的模型选择是针对特定问题选择最适合模型的过程。选择模型取决于各种因素，例如数据集、任务、模型的性质等。