机器学习是人工智能的一部分,涉及开发算法,使计算机可以根据数据学习和进行预测。与传统的编程不同,在为每个任务编码特定的说明时,ML算法确定数据中的模式并随着时间的推移提高其性能。此功能对于从自然语言处理和图像识别到自动驾驶汽车和预测分析的应用至关重要。应用数学在此过程中起着至关重要的作用,提供了开发,分析和优化ML算法所需的工具和框架。从线性代数和微积分到概率和优化,数学概念是理解和推进机器学习技术不可或缺的[1]。
出版商:哥本哈根全球生物多样性信息机构 http://www.gbif.org 版权所有 © 2006 加州大学董事会。保留所有权利。本书中的信息代表作者的专业意见,并不一定代表出版商或加州大学董事会的观点。尽管作者和出版商已尝试使本书尽可能准确和全面,但此处包含的信息是“按原样”提供的,并且不对其准确性或完整性提供任何保证。作者、出版商和加州大学董事会对任何个人或实体因使用本书中提供的信息而造成的任何损失或损害不承担任何责任。地理参考最佳实践指南包括索引 ISBN:87-92020-00-3 推荐引用:Chapman,AD 和 J. Wieczorek(编辑)。2006 年。地理参考最佳实践指南。哥本哈根:全球生物多样性信息机构。编辑:Arthur D. Chapman 和 John Wieczorek 撰稿人:J.Wieczorek、R.Guralnick、A.Chapman、C.Frazier、N.Rios、R.Beaman、Q.Guo。
I.引言聚合物来自希腊语单词poly,意思是“许多”,而单纯的意思是“部分”。这些材料属于一个宽阔的类别,由许多称为单体的小分子组成,这些分子被连接起来形成长长的链,称为大分子。它们在药物递送系统中被显着用作药物剂型[1]。展示了不同类型的聚合物赋形剂,突出了它们在不同药物输送系统中的独特功能。各种聚合物具有增强溶解度,生物降解性,粘度,依赖性pH值,晚期涂层,抑制结晶和粘液粘附的潜力。可以通过在口服药物剂型上应用聚合物涂层有效地实现药物释放率的修饰[2]。
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至关重要的是,我们帮助教育工作者(包括K-12系统及以后的教育者)所掌握的一切,以确保美国所有学生拥有所有学科中学校成功所需的阅读和扫盲技能。这些技能也是正规教育后的悠久生活的门户,因为它们有助于学生的公民推理和话语,经济生产力和个人成就。在当今以技术为中心的世界中,不需要强大的阅读能力的职业越来越少。使学生成为终身读者和独立学习者的准备始于促进其成长年代(Pre-K-3)的识字,并需要在整个正规教育中支持他们的进步,以便学生能够在整个生命周期内作为公民,工人,邻居,父母和社区成员作为公民,工人,邻居,父母和社区成员的日常生活。