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应用数学和非线性科学
随着社交互联网技术的持续发展，机器学习在不同行业中起着重要作用，当前的教育领域也正在体验从传统教学模式到数据驱动的智能教学模式的转变。在本文中，我们概述了机器学习和教育大数据分析在教育中应用的现状，讨论通用的机器学习算法和教育数据分析的关键技术，同时，分析了课程改革的问题和挑战，并阐明了机器学习和教育大量数据的潜力。此外，本文使用机器学习模型来分析学生的学习行为，还使用模型来进行个性化学习路径建议，智能的教学资源建议和其他方面。模型在实际教学活动中的应用效果通过实验研究部分证明了模型，并且通过数据分析验证了模型的有效性。最后，本文总结了研究结果，并强调了基于机器学习的大数据分析在促进教育个性化和提高教学质量方面的关键作用。本文的研究不仅为教育者提供了有关课程改革的新观点，而且还为教育决策者提供了有关数据驱动决策的参考，这有望促进更智能和个性化教育的方向发展教育的发展。
非线性光学手册
1。电子和离子显微镜和微分析：原理和术语，Lawrence E. Murr 2。声音信号处理：理论和实施，由Norman J. Berg和John N. Lee 3。电孔和声学扫描和偏转，米尔顿·戈特利布，克莱夫·L·爱尔兰和约翰·马丁·莱伊4。单态光纤：原理和应用，Luc B. Jeun – Homme 5。光纤数据通信的脉冲代码格式：基本原理和应用，David J. Morris 6。光学材料：选择和应用简介，Sol-Omon Musikant 7。气态测量的红外方法：理论与实践，由Joda Wormhoudt编辑8。激光束扫描：光学 - 机械设备，系统和数据存储光学器件，由Gerald F. Marshall编辑9.光学 - 机械系统设计，Paul R. Yoder，Jr。10。光纤拼接和连接器：理论与方法，加尔文·M·米勒（Calvin M. Miller白色11。激光光谱及其应用，由Leon J. Rad – Ziemski，Richard W. Solan和Jeffrey A. Paisner编辑，12。红外光电学：设备和应用，William Nunley和J. Scott Bechtel 13。集成的光电电路和组件：设计和应用，由Lynn D. Hutcheson编辑14。分子激光器手册，由彼得·K·C·乔（Peter K. Cheo）编辑15。光纤和电缆的手册，Hiroshi Murata 16。Acousto – Optics，Adrian Korpel 17。应用光学的程序，John Strong 18。固体激光器手册，由Peter K. Cheo 19.光学计算：数字和象征性，由Raymond Arra -Thoon20。D. K. Evans 21。激光诱导的等离子体和应用，由Leon J. Rad – Ziemski和David A. Cremers编辑22。红外技术基础知识，Irving J. Spiro和Monroe Schlessinger 23。单码光纤光学器件：第二版原理和应用程序，修订和扩展，Luc B. Jeunhomme 24。图像分析应用，由Rangachar Kasturi和Mohan M. Trivedi编辑25。光电导率：艺术，科学和技术，N。V。Joshi 26。光电工程的原理，马克·A·梅特泽（Mark A. Mentzer）27。镜头设计，米尔顿·莱金（Milton Laikin）28。光学组件，系统和测量技术，Rajpal S. Sirohi和M. P. Kothiyal 29。电子和离子显微镜和微分析：原理和副本，第二版，修订和扩展，劳伦斯E. Murr
应用数学和非线性科学
本研究解决了当前的体育培训方法在实时监控，数据传输和智能分析方面面临的挑战。我们引入了一种数值模拟和优化方法，用于体育培训，利用嵌入式无线通信网络。通过结合现实的空间金字塔池（ASPP）和长期记忆（LSTM）网络，我们的方法有效地处理并分析了运动员的多规模空间特征和时间序列数据。在PAMAP2和MHealth数据集上进行的实验表明，我们的方法超过了关键指标中的其他主流方法，例如最大F量，平均绝对误差（MAE），加权F-量度和结构相似性度量，并且具有显着的优势在增强的比对度量方面具有显着优势。消融研究进一步验证了ASPP和LSTM模块的贡献。此方法增强了培训成果的准确性和实时预测，为智能体育培训系统的发展提供了宝贵的见解。
应用数学和非线性科学
本文旨在解决UHV转换器设备中故障样本不足的问题，这阻碍了他们的智能操作和检查。用于对UHV转换器设备的操作和检查，本文提出了多模式的学习样品时空相关生成方法。此方法从缺陷失误开发时间序列过程中获取典型的故障样本，并通过融合时间序列演变定律和相邻样品的相似性，使用最近的邻居生成段技术创建样品。基于转换器和转换器阀的物理模型，我们分析了部分放电，高温过热和微动磨损的断层发育定律。通过整合时间序列故障演化机制和多模式状态数量之间的空间相关性，建立了具有嵌入式断层机制的多模式故障样品生成模型。模拟表明，类似大脑的学习会产生嵌入在539列中的转换器部分放电和转换器阀IGBT微动磨损的样品中，包括376个转换器和163个转换器阀案例。生成的样品和实际样品之间的一致性超过90％，从而促进了脑部样模型的培训，以对高压转换器设备的健康评估，故障诊断和趋势预测进行培训。
关于非线性所得税的政治经济学
在这里吸引了有关投票，最佳所得税，实施和纯公共物品的文献，以解决对所得税进行投票的问题，以确定公共利益。与以前的文章有关，一般的非线性所得税会影响允许工作和投票的消费者的劳动力决策。不确定性起着重要的作用，因为政府不知道从已知分布中吸引的消费者能力的真实实现，但必须符合依赖于实现的预算；税制必须坚固。即使替代方案的空间是有限的维度，也发现原始条件可以确保大多数规则均衡。JEL数字：D72，D82，H21，H41关键字：投票；所得税；公共利益；鲁棒性
非线性模型降阶的机器学习...
首先，我要感谢我的论文指导 David Ryckelynck 以及我的导师 Fabien Casenave 和 Nissrine Akkari 为我提供了与他们一起研究本论文主题的机会，并感谢我的出色指导。这三年来，受益匪浅。您将您对研究课题的热情传递给了我，并能够指导我，同时给予我工作的自主权和自由度。我将为我们无数次的科学讨论留下美好的回忆，我非常感谢你们的支持以及你们对我的善意。本论文中提出的结果是真正团队合作的成果，我很自豪能够参与其中。如果没有你，这种经历就不一样了。还要感谢 Fabien 开发的众多编程工具，这些工具对我实现我们的想法非常有用，特别是用于非侵入式模型简化的 Python Mordicus 库。我还要感谢 Ali Ketata，我有幸在赛峰科技实习期间指导他探索新想法并探索与我的论文相关的不同途径。
关于非线性所得税的政治经济学
在这里吸引了有关投票，最佳所得税，实施和纯公共物品的文献，以解决对所得税进行投票的问题，以确定公共利益。与以前的文章有关，一般的非线性所得税会影响允许工作和投票的消费者的劳动力决策。不确定性起着重要的作用，因为政府不知道从已知分布中吸引的消费者能力的真实实现，但必须符合依赖于实现的预算；税制必须坚固。即使替代方案的空间是有限的维度，也发现原始条件可以确保大多数规则均衡。JEL数字：D72，D82，H21，H41关键字：投票；所得税；公共利益；鲁棒性
非线性纳米孔子
纳米孔子是由具有二阶非线性的低损失介电介质制造的，已成为纳米级非线性频率转换的广泛平台。然而，这项研究中的持续挑战是上流光的复杂远端极化状态，这是许多应用中的限制因素。将非常需要在所有传播方向上产生均匀的远场极化状态，以控制沿光轴真正的极化，并同时通过纯粹修改激发极化来沿Poincaré球体的整个周长调整极化。在这里，理论上提出并实验证明了将所有这些特性结合的非线性纳米烯象。首先，将带有所需远端极化的纳米孔子的诱导多极含量的分析模型得出。基于此，非线性介电纳米架旨在实现具有高纯且可调的远距离极化状态的总和频率生成（SFG）。在实验中，（110） - 取向的IIII-V半导体炮制造的纳米孔子在具有单独控制的激发梁的SFG方案中激发了（110） - 方向。通过将背部 - 焦距测量结果与Stokes极化法相结合，可以证明高度均匀且可调的远端极化状态。
基于非线性动力学的机器学习
机器学习的核心元素是灵活的通用函数逼近器，可以对其进行训练并适应数据。现代机器学习的主要挑战之一是理解非线性和复杂性在这些通用函数逼近器中的作用。在本研究中，我们专注于非线性复杂系统，并展示它们在表示和学习不同函数方面的能力。复杂的非线性动力学和混沌自然会产生几乎无限多样的动态行为和功能。物理、生物和工程系统可以利用这种多样性来实现自适应、鲁棒的行为和操作。非线性动态系统可以被视为不同可能行为或功能的集合的体现，从中可以选择不同的行为或功能来响应不同的条件或问题。这个选择过程可以是手动的，即可以通过直接设置参数手动挑选正确的功能。或者，我们可以自动化这个过程，让系统本身学习如何去做。这创建了一种机器学习方法，其中非线性动力学表示并体现不同的可能功能，并且它通过训练学习如何从这个功能空间中选择正确的功能。我们报告了如何利用非线性动力学和混沌来设计和制造基于非线性动力学的可变形硅硬件，作为不同可能功能的物理体现。我们展示了这种灵活的可变形硬件如何通过学习和搜索算法（例如遗传算法）来学习以实现不同的所需功能。在这种方法中，我们将两种强大的自然和生物现象——达尔文进化论和非线性动力学与混沌结合起来，作为一种面向动力学的方法来设计具有应用的智能自适应系统。非线性动力学在硬件层面体现不同的功能，同时利用进化方法来找到实现正确功能的参数。