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World File Search System理论方法
人工智能和行为融资
摘要：本文通过建议使用人工智能（AI）来减轻财务决策过程中的行为偏见，从而提供了一种创新的方法。基于一项理论研究，强调了投资者中这些偏见，该文章探讨了AI如何帮助克服这些偏见并提供更多最佳的投资解决方案。本文研究了AI的增长有效性，尤其是通过监督而不是监督的学习来治疗诸如确认和回顾之类的偏见。所采用的方法是理论上的，建立了一个概念框架，开发假设的情景并以概念的方式分析行为金融与AI之间的相互作用。尽管由于缺乏经验数据，这种理论方法具有限制，但它是通过在适用于金融的AI的新兴领域中进行概念探索来证明的。摘要：通过建议使用人工智能（AI）来减轻财务决策过程中的行为偏见，以创新方法提出的文章。基于理论研究强调了投资者的这些偏见，该文章探讨了AI如何帮助克服这些偏见并提供更最佳的投资解决方案。本文在应对确认和事后的偏见时，考察了人工智能日益增长的有效性，尤其是通过受监督和不受欢迎的学习。所采用的方法是理论上的，建立了一个概念框架，开发假设的情景并分析行为金融与AI概念上的相互作用。尽管由于缺乏经验数据，这种理论方法存在局限性，但它是通过在适用于金融的AI的新兴领域中进行概念探索来证明的。
微生物组建模：初学者指南
由不同的微生物物种和病毒组成的微生物组中，在人类健康，环境过程和生物技术应用中起关键作用，并通过生态相互作用相互互动，环境和宿主相互作用。我们对微生物组的理解仍然受到其复杂性的限制和阻碍。一个改善这种理解的概念是系统生物学，它的重点是利用实验和计算方法的生物系统的整体描述。一组重要的实验方法是分析分子特征的微生物组和输出列表的元理论方法。这些数据列表已集成，解释和编译到计算微生物组模型中，以预测，优化和控制微生物组行为。由于缺乏跨学科知识，微生物学家与模特儿/生物信息学家之间的理解存在差距。此知识差距阻碍了微生物组分析中的计算模型。本评论旨在弥合这一差距，并为微生物学家，新手微生物组建模和生物信息学家量身定制。为了实现这一目标，它提供了微生物组建模的跨学科概述，从微生物组，元理论方法，常见的形式主义以及模型如何促进微生物组控制的基本知识开始。它以建模的指南和存储库结束。每个部分提供入门级信息，示例应用程序和重要参考文献，是理解和导航微生物组研究和建模的复杂景观的宝贵资源。
开放选修课II/ AY 2024-25 div>
建议阅读1。Robert J Schilling，《机器人分析与控制佩森教育公司的基础》，2007年。 2。 S. B. Niku，《机器人技术简介》 - 分析，控制，应用，第三版，Johnwiley＆Sons Ltd.，2020 3。 R. K. Mittal，I。J。Nagrath，机器人和控制，塔塔·麦格劳·希尔出版公司有限公司，新德里，2003年。 4。 R. D. Klafter，Thomas A. Chmielewski和Mechael Negin，机器人工程 - Anepectation方法，EEE，EEE，Prentice Hall India，Pearson Education Inc.，2009年。 5。 J. Angeles，《机器人机械系统理论方法Andalgorithms》，Springer，1997年。 6。 S. 7。 Ashitava Ghosal，机器人技术基本概念与分析，牛津大学出版社，2006年。 8。 T. C. Manjunath，《机器人技术的基础》，Nandu打印机和出版商，2010年。 9。 DILIP KUMAR PRATIHAR，机器人基础知识，Narosa Publishing House，（2019）Robert J Schilling，《机器人分析与控制佩森教育公司的基础》，2007年。2。S. B. Niku，《机器人技术简介》 - 分析，控制，应用，第三版，Johnwiley＆Sons Ltd.，2020 3。R. K. Mittal，I。J。Nagrath，机器人和控制，塔塔·麦格劳·希尔出版公司有限公司，新德里，2003年。4。R. D. Klafter，Thomas A. Chmielewski和Mechael Negin，机器人工程 - Anepectation方法，EEE，EEE，Prentice Hall India，Pearson Education Inc.，2009年。 5。 J. Angeles，《机器人机械系统理论方法Andalgorithms》，Springer，1997年。 6。 S. 7。 Ashitava Ghosal，机器人技术基本概念与分析，牛津大学出版社，2006年。 8。 T. C. Manjunath，《机器人技术的基础》，Nandu打印机和出版商，2010年。 9。 DILIP KUMAR PRATIHAR，机器人基础知识，Narosa Publishing House，（2019）R. D. Klafter，Thomas A. Chmielewski和Mechael Negin，机器人工程 - Anepectation方法，EEE，EEE，Prentice Hall India，Pearson Education Inc.，2009年。5。J. Angeles，《机器人机械系统理论方法Andalgorithms》，Springer，1997年。6。S.7。Ashitava Ghosal，机器人技术基本概念与分析，牛津大学出版社，2006年。8。T. C. Manjunath，《机器人技术的基础》，Nandu打印机和出版商，2010年。9。DILIP KUMAR PRATIHAR，机器人基础知识，Narosa Publishing House，（2019）
访问 10 (183) 2024
Oderov A.、Romanchuk S.、Liudovyk T.、lavrynenko O.、Leshchinskyi O.、Matveiko O.、Pankevych Y. 残疾军人融入社会问题的理论方法。当今，在战争背景下，安全部队军人的健康障碍和残疾问题对于任何社会环境、人民和整个国家都具有重要意义，这需要国家领导层和科学家的关注，研究、开发和实施适合残疾人需求的最新技术，并考虑到他们的需求。值得注意的是，近年来，对这类军人的态度发生了重大变化，健康障碍被视为一种社会现象。
《大气科学与技术公报》简介
过去几十年来，技术的飞速发展为我们提供了前所未有的大量关于我们自己和地球的数据。太空平台成本的降低、微电子革命和计算机能力的近乎指数级的增长，为我们探索和了解周围的世界创造了新的机会。工具和理论方法仍在开发中，这些工具和理论方法能够将我们从所有这些新数据流中获得的所有见解整合到一个多学科框架中。因此，我们面临着一个独特的挑战，同时也是一个在许多科学领域取得重大进展的机会，首先是大气和气候科学。我们很高兴在此宣布推出《大气科学与技术公报》（BAST），这是一本新的同行评审期刊，旨在弥补大气科学领域这一空白。该期刊鼓励采用跨学科方法，重点关注新的传感器技术和系统、综合观测和建模技术、创新的数值方法、数据分析和检索技术。 BAST 提供了一个分享新想法和新发展的平台，以促进针对城市、沿海、海洋、农村和山区环境的研究活动。将特别关注跨学科研究，特别是那些涉及公民收集众包数据的研究，以及那些致力于表征不确定性和方法同质化的研究。BAST 旨在使用观察和建模方法连接天气和气候社区，创建一个举办讨论和头脑风暴活动的论坛。该期刊还希望吸引报告其他科学领域的方法或技术的投稿，这些方法或技术可以应用于大气科学，以及讨论技术发展及其科学和社会影响的投稿。从这个意义上说，BAST 将提供一个新平台来支持技术革命，以实现
PCCP -RSC Publishing
分子的激发态在各种研究领域高度相关，例如光化学，太阳能转化到化学能转化和光催化。1在这里，分子不仅表现出电子与基态不同的原子结构，从而实现了在基态下不可能的反应。2通常，激发态的化学相互作用对于转化效率或选择性是决定性的。3用电力结构分析方法量化这些相互作用将非常有益，并能够得出趋势并预测实验的新途径。这种键合分析方法将使对反应性的反应性有更全面的了解，包括光化学反应的基础机制。有几种理论方法4用于描述激发态，包括多引用方法5
国际政治经济学 - PSC 461 - 1d
本课程旨在向您介绍国际政治经济学研究（IPE），该研究研究了政治行为者与全球经济市场之间的相互作用。您将学习如何使用多种不同的理论理解和批判性地评估全球经济过程。我们将使用学术文章和时事作为镜头来分析IPE的各个方面，包括对纪律的不断发展的理论方法以及全球政治和经济力量（例如金融危机，全球化和发展）所造成的问题和机会。最终，该课程旨在帮助您开发所需的工具，以了解国家，国内行为者，国际组织和跨国公司如何试图塑造政治和经济学以自己的利益。
2025年2月22日，星期六，该算法的域...
爱因斯坦的一般相对性彻底改变了我们对重力的理解，将其描述为时空的曲率。但是，当探索黑洞和大爆炸的极端条件时，相对论与量子力学发生冲突，这表明需要更深的理论：量子严重性。在本次会议上，黑洞的作用将被分析为自然研讨会，以测试相对论的局限性并研究新的理论方法。将讨论黑洞的熵，全息原理和信息悖论的概念，这些原理质疑现代物理的基础。的目标是探索寻找统一的量子引力理论的最新进展及其对我们对宇宙的理解的影响，从大爆炸之后的第一时刻到时空本身的结构。
计算神经科学国际硕士项目
学习成果 完成本模块后，学生将了解： - 计算神经科学的基本概念、理论基础和最常用的模型 - 相关的基本神经生物学知识和相关的理论方法以及这些方法迄今为止得出的结论 - 不同模型的优势和局限性 - 如何适当地选择用于建模神经系统的理论方法 - 如何在考虑神经生物学发现的同时应用这些方法 - 如何批判性地评估获得的结果。 - 如何使模型适应新问题以及开发新的神经系统模型。 内容 本模块提供有关神经系统组成部分及其建模的基本知识，包括有关神经元和神经回路内信息处理的基本神经生物学概念和模型。具体主题包括： - 神经元的电特性（能斯特方程、戈德曼方程、戈德曼-霍奇金-卡兹电流方程、膜方程） - 霍奇金-赫胥黎模型（电压依赖性电导、门控变量、瞬态和持续电导、动作电位产生） - 通道模型（状态图、随机动力学） - 突触模型（化学和电突触） - 单室神经元模型（整合-激发、基于电导） - 树突和轴突模型（电缆理论、拉尔模型、多室模型、动作电位传播） - 突触可塑性和学习模型（释放概率、短期抑制和促进、长期可塑性、赫布规则、基于时间的可塑性规则、监督/无监督和强化学习） - 网络模型（前馈和循环、兴奋-抑制、发放率和随机、联想记忆） -神经元和网络模型的相空间分析（线性稳定性分析、相图、分岔理论模块组件
通过实施科学加速人工智能在精神保健领域的影响
结果 实施科学研究已经确定了从一开始就考虑和规划实施、实施在不同阶段的进展以及在多个层面上理解决定因素的重要性。已经开发了决定因素框架和实施理论来理解和解释不同决定因素如何影响实施。人工智能研究应该探索这些决定因素与人工智能实施的相关性。支持人工智能实施的实施策略必须解决特定于心理健康领域人工智能实施的决定因素。可能还需要开发新的理论方法或增强和重新语境化现有的方法。实施结果可能必须进行调整以与人工智能实施环境相关。