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代数研讨会-Bilkent数学部
摘要：此演讲探讨了DeepSeek R1的数学基础，DeepSeek R1是一种专为复杂推理而设计的模型。与传统的监督精细调整不同，DeepSeek R1相对政策优化（GRPO）是一种新的方法，可以稳定近端政策优化（PPO），而没有批评家。GRPO通过将问题解决为顺序的步骤来增强思想链推理。我将分析其理论属性和对推理驱动的强化学习的影响。
基于树的模型需要数据预处理吗？
数据预处理是机器学习管道的重要组成部分（García等，2015; Alasadi和Bhaya，2017;çetinandYıldız，2022），因为它极大地影响了数据质量（Famili等，1997），并发现可以优化机器学习模型的关系，并将其发现。尽管是一个耗时的过程（Anaconda，2022），但这是基本的，尤其是对于大型数据集，降低维度可以在随后的过程中节省时间（García等，2016）。数据预处理不仅包括质量检查，还包括关键元素，例如转换，填充丢失的数据，离群值检测以及模型的变量选择。尽管普遍认为，基于树的模型不需要预处理，因为它们可以在没有任何更改的情况下处理它，但实验表明我们可以通过适当的预处理获得更好的结果（Caruana等，2008； Grinsztajn等，20222）。这种理解可能对自动化机器学习（AUTOML）管道有益，使我们能够优化和实施一个自动化的机器学习过程，该过程可以适当地预处理数据集以获得所选模型以产生更好的结果。本文提出了一个广泛的实验，涉及38个数据预处理策略，用于二进制和多类分类以及回归任务。我们使用五个基于树的模型：决策树，随机森林，XGBOOST，LIGHTGBM和CATBOOST。我们扩展了Forester 1软件，包括更多干扰自动模型学习的预处理。有关该工具的更多信息可在附录A中获得。
UCB，蒙特卡洛树搜索，alphazero
可以证明，UCB的遗憾在渐近上是最佳的，请参见Lai和Robbins（1985），渐近的适应性分配规则；或2018年Bandit算法书籍的第8章在线可在线提供，网址为https://banditalgs.com/。
树 - 养育育种 - 居民 - temperate-Forests- ...
地方发展中心（CEDEL）和文化和土著研究中心（CIRIR），Villarrica Campus，Pontifical catulica cat的Villarrica校园农业与森林科学学院生态系统与环境系野生动植物实验室，宗教大学cat cat g olima de Chile，Avda。vicu〜na Mackenna 4860，Macul，Macul，大都会地区，智利C角国际全球变化研究与生物文化保护和生物文化保护中心（CHIC），De Magallanes大学和应用生态与可持续性中心（CAPES）智利D国家奥杜邦学会，奥杜邦美洲，伯纳多或希金斯501，维拉里卡，阿劳卡尼亚地区，智利
算法在合适图的生成树上释放
摘要。在本文中，为某些图开发了代数和组合特性以及跨越树数的计算。为此，讨论了一种与图形相关的拉普拉斯矩阵光谱的原始方法。它代表了一个替代过程，用于计算任何图的生成树的数量和哪些，并且基本上是在其内部周期之间的共同边数的基础上连接到生成树的数量。显示算法及其源代码，用于确定Jahangir图类别的所有边缘树的收集。给出了涉及此类图的应用程序，以便在传输声明信息中获得令人满意的安全性，并突出显示它们的最终对称属性。
计算系统发育树之间的距离
描述实现了树木相似性的度量，包括基于信息的广义鲁滨逊距离距离（系统发育信息距离，聚类信息距离，匹配的拆分信息距离；史密斯2020）; Jaccard-Robinson-fivt距离（Bocker等人2013），包括Nye等。（2006）公制;匹配的分裂距离（Bogdanowicz＆Giaro 2012）;最大协议子树距离； Kendall-Colijn（2016）距离，以及最近的邻居交换（NNI）距离，近似于Per li等人。（1996）。包括用于可视化树空间映射的工具（史密斯2022），用于识别树木的岛屿（Silva and Wilkinson 2021），用于计算树木和树木的中间体，以计算树木和跨越树木的中间体。
环境资产树风险管理策略
树木调查将由市议会的树木检查员进行。树木检查员将首先检查已确定的调查区域，以确定调查区域内是否有可能造成伤害或损坏的树木。将进行 1 级树木检查，如果这些树木出现任何可见的缺陷、健康状况不佳的迹象或其他系统，以确定是否可以合理预见故障，则将进行 2 级树木检查，其中包括 QTRA 评估。这将告知树木的风险是不可接受的、一般可容忍的还是广泛可接受的，以及检查员将制定的降低风险等级所需的任何补救措施。
角树的潜在地理分布（Ceratonia ...
引言正在进行的全球变暖已经在改变植物物种的生长和地理分布（Doblas-Miranda等，2017； Vellend等，2017）。鉴于当前的快速变暖速率，预计全球温度将在2030年至2050年之间升高 +1.5°C（IPCC，2018年）。气候变化对自然生态系统的影响会导致植物物种地理分布范围的扩张，减少或变化（Lenoir等，2008）。因此，这些影响可能会对陆生能，水通量以及CO 2排放产生重大影响（Forzieri等，2020）。此外，这种变暖正在影响各个层面的生物多样性，从个人和社区到整个生态系统（Franklin等，2017）。在地中海地区观察到的，自然生态系统特别受到全球变暖和极端气候事件的影响（Doblas-Miranda等，2017； Lionello and Scarascia，2018）。因此，在预计的气候变化情景下对植物物种的地理分布的理解非常感兴趣（Franklin等，2017），特别是对于制定适应性良好的保护和管理计划的发展（Kozak等，2008）。评估植物物种对气候变化的脆弱性，物种分布模型（SDM）通常被越来越多地使用。这些模型通过基于环境因素插值和推断其分布来预测物种的地理范围（Guisan等，2017； Pecchi等，2019）。此外，物种分布模型为自然资源的保护和管理提供了全面的基础（Sinclair等，2010； Qin等，2017）。当前，有许多可用的SDM方法，例如Bioclim（Bioclimatic建模），域（域环境包膜），GAM（广义加性模型），MARS（多变量自适应回归光谱）和Maxent（Maxtainter（Maximak）（最大值）（Pecchi等人，2019年）。中，Maxent算法（Phillips等，2006）在提供仅存在的数据时提供了可靠的适合性结果，并且在处理广泛分布和稀有物种的出现方面具有很高的灵活性（Elith等，2006; Moukrim等，2019; Kassout等，2019; Kassout等，20222a）。例如，最大的熵模型已用于预测宏观生态模式（Harte，2011年），物种丰度分布（White等，2012），基于特质的社区组装（Shipley等，2011）和物种生态位模型在多个尺度上（Elith等，2010; Guisan等，2017，2017年）。Ceratonia Siliqua L.（豆科植物）是一种常绿，嗜热和二元的地中海果树（Batlle和Tous，1997; Baumel et al。，2018; Kassout等，2023），有一些稀有的Hermaphrodite和单调的案例（Batle and Batle和Toble和Tous）（1997）。Cacob（C。C. silliqua）是一棵缓慢生长的长树，对干旱具有很高的抵抗力，但对极度寒冷的抵抗力有限（Batlle和Tous，1997），这有助于其重要的遗传多样性（Viruel等，2019）和
ICFRE森林遗传学和树育种...
ICFRE森林遗传学和树木育种，符合了一本关于“适合泰米尔纳德邦农林业系统的树种”的书。This book contains the complete information on particular tree species, weather and climatic condition for better growth, seed processing and germination techniques, quality seedling production, planting technique including spacing, weeding, irrigation pattern, fertilizer application, pest and disease control, growth and yield for economically important tree species viz., Casuarina, Sandal, Teak, Red Sanders, Mahogany, Ailanthus, Gmelina, etc.ICFRE-IFGTB的高级科学家分享了树种的详细信息，以汇编本书。此外，还包括有关主要害虫和疾病症状的一个特殊章节，以及托儿所和种植园中的控制措施。根据泰米尔纳德邦生物多样性和绿化计划的特别要求，TNFD提出了该出版物，这本书对于参与农民领域的农业库存系统的TNFD的树木种植者和TNFD的员工将非常有用。