建立模型论文权威发布_展示设计作品案例ppt(2024年11月精准访谈)
如何选择博士论文选题:两种方法全解析 在大学里,我经常在国际友人中练习口语,这不仅让我有机会与他们交流,还省去了口语陪练的费用,真是意外之喜! 不过,今天我们要聊聊的是博士论文选题这件事。我发现,大家选题的方式主要有两种:导师指定和自选。 导师指定:幸运的选择 如果你的导师是个“神仙导师”,那么恭喜你!他们可能会给你一个非常棒的题目,让你在他们的指导下尽情发挥。这种情况下,你只需要按照导师的指示,全力以赴地完成研究,毕业指日可待!所以,如果你遇到这种情况,千万别抱怨,因为这是最好的选题方式。 自选题目:自主探索 大部分人都是通过自选题目来进行研究的。根据我采访的一些快毕业和已经通过答辩的国际友人的经验,给大家分享一个定量研究的选题思路: 找到你导师引用量最高的文章:看看这篇文章中涉及到的变量。选择一个你感兴趣的变量作为你的因变量(dependent variable)。 用Web of Science进行检索:用这个因变量在Web of Science中进行检索,看看别人都在用这个变量做什么样的模型,使用了什么理论。 总结别人的模型,建立自己的模型:综合别人的研究成果,建立一个新的模型。这一步需要你具备一定的统计学和模型构建知识。 希望这些建议能帮到你,祝大家都能顺利完成博士论文!
图深度学习与贝叶斯结合:探索无限可能 探索图深度学习与贝叶斯理论的结合点,我们走在了时代的前沿。这篇论文回顾了该领域中大多数方法建立的原则,深入研究了图分类再现性问题。通过以增量的方式构建我们的深度架构,我们成功地将深度学习的基本思想与贝叶斯世界联系起来。 这个框架的独特之处在于,它能够处理具有离散和连续边缘特征的图,生成丰富无监督嵌入,从而在多个分类任务上达到先进水平。此外,该模型还支持贝叶斯非参数扩展,能够自动选择几乎所有模型的超参数。젤𘤤𘪧实世界的应用案例证明了深度学习对图形的有效性。首先,我们利用有监督的神经模型预测分子模拟的信息理论量。接着,我们运用贝叶斯模型来解决恶意软件分类任务,同时对过程内代码混淆技术具有鲁棒性。𛊊 最后,我们试图将神经和贝叶斯世界的精华融合在一起。由此产生的混合模型能够预测以输入图为条件的多模态分布,因此能够比大多数工作更好地模拟随机性和不确定性。 总的来说,我们的目标是为图深度学习的研究领域提供一个贝叶斯视角,开启新的探索之旅。
【每日大模型论文】苹果推出以自我为中心的多模态大语言模型 MM-Ego 本研究旨在全面探索建立以自我为中心的视频理解的多模态基础模型。为实现这一目标,来自苹果、香港科技大学和加州大学洛杉矶分校的研究团队从三个方面开展工作。 首先,由于缺乏用于自我中心视频理解的问答(QA)数据,他们开发了一个数据引擎,它能根据人类标注的数据,高效地生成 7M 个高质量的自我中心视频 QA 样本,样本长度从 30 秒到 1 小时不等。这是目前最大的以自我为中心的 QA 数据集。 其次,他们提供了一个具有挑战性的以自我为中心的 QA 基准,其中包含 629 个视频和 7026 个问题,用于评估模型在不同长度视频中识别和记忆视觉细节的能力。他们提出了一种新的去偏差评估方法,以帮助减轻被评估模型中不可避免的语言偏差。 第三,他们提出了一种专门的多模态架构,具有新颖的“内存指针提示”机制。这一设计包括一个全局一瞥步骤,以获得对整个视频的总体理解并识别关键视觉信息,然后是一个后退步骤,利用关键视觉信息生成响应。这使模型能够更有效地理解扩展视频内容。 有了这些数据、基准和模型,他们成功地建立了以自我为中心的多模态大语言模型 MM-Ego,它在以自我为中心的视频理解方面表现出了强大的性能。 #知识分享# #大模型# #论文#
物流网络规划模型分析论文写作指南 物流专业的同学们,有没有人知道物流网络规划模型分析的毕业论文该怎么写?老师给我的选题就是这个,结果我写了一篇初稿被打了回来,真是心碎了家人们。现在得重新写一篇新的了。 老师给了我们一篇参考文献让我们照着写,但我完全看不懂啊!老师的建议是,论文的思路应该包括建立模型、模型求解和模型应用分析。创新点主要集中在以下几个方面: 模型的创新性建立 模型的改进算法 模型应用带来的有益好处 可是我完全不知道该选什么建模方法啊,完全不懂物流专业的这些内容。有没有人能帮帮我?感激不尽!
数学建模国赛获奖技巧:这些坑你千万别踩! 2024年高教社杯全国大学生数学建模大赛已经开始报名了!这场比赛的最终成果就是一篇论文,所以论文的质量直接影响到你的最终成绩。今天我就来聊聊如何在数学建模国赛中脱颖而出,避开那些看似无用功的坑。 基本原则和焦点 设的合理性 假设是数学建模的核心,但一定要合理。假设要用严格、确切的语言来表达,避免让读者产生歧义。假设必须是建立数学模型所必须的,包括求解模型所必须的假设和简化模型而做的假设。最终结果与假设之间要有很强的因果关系,与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考。 模型的创造性 创新是好事,但一定要合理。模型的建立必须基于合理的假设和推理,一旦失去合理性,创新就失去了意义。 结果的正确性 结果不一定要和“参考答案”完全一致,但一定要合理。模型检验是确保模型和结果正确性的关键,包括对结果正确性的分析、检验,以及对模型合理性的分析、检验。如果模型有问题,及时修正并从“模型建立、求解”处着手修改文章。 写作要求 摘要要精炼 摘要要详细,提纲挈领,表述严谨简洁,思路清晰。格式要符合规范,严禁暴露身份。 数值结果要正确 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的。对数值结果或模拟结果进行必要的检验。结果不正确、不合理、或误差大时,分析原因,而后对算法、计算方法或模型进行修正、改进。 表达要清晰 摘要应理解为详细摘要,提纲挈领,表述严谨、简介,思路清晰。格式符合规范,严禁暴露身份。 评分套路要熟知 流程 评阅过程分为一审和二审。一审主要是看摘要和论文浏览,并给出评级,比如评为二等奖。二审则是对论文进行详细阅读和评分。评委主要通过查看参赛学员的摘要来判定其能否进入终审环节。 获奖率 根据历年数据,全国评阅论文的获奖率大约在0.55%到2.22%之间。申报一等奖的比例大约是40%。每年总数控制:本科约2000篇;专科比例平均8%。 获奖技巧 认真写摘要 摘要一定要认真写!在初审环节,评委主要通过查看摘要来判断论文能否进入终审。摘要要结构清晰,逻辑严谨,内容丰富,语言简练。摘要千万不能超过一页,一般是占到半页或2/3页即可。 排版要美观 论文的排版一定要美观!论文是参赛队员呈现给评委的唯一材料,论文质量的好坏将直接影响到最终的获奖成绩。按照规定的标准格式进行美化,让评委眼前一亮。 模型假设要认真对待 很多小伙伴在写作时并不重视模型的假设,但模型假设在论文评审标准中是直接提到的,也是评委比较看重的地方。模型假设是模型建立前必不可少的环节,直接影响建模的成败与优劣。 问题分析要用流程图 问题分析能让评委直观了解作者的建模意图和主要解题思路,因此也要认真对待。建议在问题分析部分添加流程图,方便评委查看。 增加模型检验模块 模型检验不同于模型优缺点评价,主要包括误差分析和灵敏度分析两个模块。误差分析能验证模型的正确性,灵敏度分析主要是验证模型的普适性。增加模型检验能让评委对所建立模型的正确性有个更全面的认识,对建模取得的结果也更加认可。 最后的小建议 ኲ024年数学建模国赛将于9月5日开赛,想要一举夺奖成为数学建模大佬?成都信息工程大学举办的数维杯夏令营或许能帮到你。从8月5日到13日,由国赛命题专家亲自授课,助你短时间内提升数模水平。准备好迎接挑战了吗?加油!
因果推断在推荐系统中的重要性 在KDD 2018的tutorial中,我们深入探讨了因果推断在推荐系统中的重要性。今天,我想分享一个真实的案例,说明为什么推荐系统需要学习因果推断。 推荐系统的挑战 想象一下,你在亚马逊上浏览页面时,看到了两个推荐:一个是“More Items to Explore”,另一个是“Best Seller in Computer Technology”。这两个推荐非常有针对性,第一个是基于你的历史记录推荐的,而第二个则专注于Computer Technology。如果你使用非因果的预测模型(例如CTR模型)来预测这两个推荐,你可能会被混淆因素所影响。例如,购买过Computer Technology的用户可能更喜欢在亚马逊购物,他们更愿意产生点击或购买行为,无论是否推荐。这样,预测模型会将高点击与第二个推荐建立相关性,但相关性并不意味着因果关系。 去除偏差,建立因果关系 那么,如何去除这种偏差,进而建立因果关系呢?我们尝试使用元学习的方法,通过观察研究来定义控制组和治疗组。我们利用倾向性匹配,将相同的用户群体分为两组:一组看到推荐,另一组没看到推荐。然后,我们测量推荐带来的增量效果。虽然我们的工作还处于初级阶段,但我们希望通过与大家的交流,能够不断改进。 论文参考 如果你对这方面感兴趣,可以参考相关的论文。希望这些信息对你有所帮助!
数学建模论文:高温作业服装设计全解析 堩똦𘩤𝜤𘚤𘓧覜装设计 劊在高温环境下工作,设计一款能有效保护工作人员的专用服装至关重要。这款服装通常由多层织物材料构成,包括与外界环境接触的外层、与皮肤之间存在空隙的中层以及内层的空气层。为了设计这款服装,我们需要建立一个数学模型来预测体内温度控制在37Ⰳ的假人在实验室高温环境中的皮肤外侧温度变化情况。 问题一分析 问题一要求我们建立基于热传导方程的温度分布模型。这个模型需要考虑到不同介质层在不同时刻的温度变化。我们首先利用傅里叶定律和能量守恒定律推导出热传导方程。然后,我们将四个介质层视为两个新的介质层,基于临界处温度与热流量密度相同进行二层耦合。最后,将二层耦合推广到四层耦合,建立基于热传导方程的温度分布模型。模型的求解采用隐式向后有限差分近似对方程进行离散化处理,得到时间与空间维度下的温度分布情况。 问题二分析 ꊊ问题二是一个最优化问题,目标是确定II层介质的最优厚度。我们首先从服装成本与穿着舒适度两个方面讨论“最优”标准的制定,确定优化问题的目标为I层介质厚度最小。然后,结合问题一建立的基于热传导方程的温度分布模型,确定最优化问题的约束条件,从而建立I层最优厚度的单目标优化模型。模型的求解利用循环遍历的变步长枚举法,对层介质的所有可能厚度进行遍历,求出满足约束条件的最小厚度。 问题三分析 问题三是一个多目标的优化问题,目标是确定I和IV两层的最优厚度。我们首先从服装成本与穿着舒适度两个方面考虑,分别制定出不同方面下的“最优”厚度标准,确定多目标优化问题的两个不同的目标。然后,利用循环遍历的变步长枚举法,借助matlab对I和IV介质厚度同时进行双重循环遍历,搜寻服装成本最低和穿着舒适度最高这两个目标下的最优厚度。 模型评价 模型的优点 根据不同介质的物理性质建立热传导方程,考虑导热临界面上热流量密度与温度相同,提出了多层介质的耦合处理方法,模型创新性好。 问题一中的转化系数h的确定和问题二、三中的介质最优厚度的求解均采用变步长多次枚举法遍历求得,模型求解速度快,精度高。 利用隐式向后差分格式对连续的模型进行离散化处理从而进行数值求解,离散格式无条件稳定,求解精度较好。 模型的缺点 问题三模型求解时,为获得较高精度,采用极小步长遍历搜寻最优解,容易导致程序运行缓慢。 模型的改进方案 እ觬줸问,基于热传导方程的温度分布模型的求解过程中,可以用C-N格式(Crank-Nicolson差分格式)代替隐式向后差分格式,获得截断误差更小的数值解。 通过这些分析和建模,我们希望能够为高温作业服装的设计提供有力的数学支持,确保工作人员的安全和舒适。
数学与应用数学专业论文选题全攻略 嘿,数学与应用数学专业的同学们,今天给大家带来一些论文选题的小建议,希望能帮到你们哦! 纯数学理论方向 首先,咱们可以从纯数学理论入手。比如说,数论问题就很有趣啊!探索那些神秘的数字规律,说不定还能发现新的数学定理呢。 应用数学领域 如果你更喜欢应用数学,那金融数学绝对是个不错的选择。通过分析金融市场中的风险模型、资产定价等问题,为金融行业提供强有力的数学支持。𐊤理论 优化理论也是个热门方向。研究各种优化算法在实际问题中的应用,比如物流配送的路径优化、生产过程中的资源分配优化等。 统计学 统计学方向也很值得考虑。通过对大量数据的分析,揭示背后的规律和趋势,为决策提供科学依据。 数学建模 最后,数学建模也是个热门选题。针对实际问题建立数学模型,然后求解并进行结果分析,这个过程能锻炼你的综合能力。 总之,数学与应用数学专业的论文选题有很多可能性,大家要结合自己的兴趣和擅长的领域来选择,相信一定能写出优秀的论文。✨加油哦!갟갟ꀀ
实训测试数据与分析怎么写 问题重述 在解决数学建模比赛的论文问题时,首先要进行问题重述。这一部分通常是论文的开头,旨在清晰地阐述问题背景和题目要求。问题重述的关键在于将原始问题整理成简明扼要的描述,避免冗长的文字和琐碎的内容。记住,这部分内容不需要面面俱到,而是要吸引读者继续阅读下去。 1.1 问题一的分析 问题分析是连接具体问题和抽象模型的桥梁,它反映了建模者对问题的理解程度和解决问题的初步思路。这一部分应包括题目中提供的信息和条件,对问题进行整体分析,并确定使用何种方法建立模型。通常,每个问题单独分析一小节,分析过程要简明扼要,不需要放入结论。 2.1 问题一的分析 在问题一中,我们需要分析中国各地区医疗卫生机构数的年均增长率,并绘制图表以比较不同地区的增长情况。具体信息包括: 数据来源:附件1的Excel文件,包含1990年至2023年中国各地区(包括省份和直辖市)的医疗卫生机构数。 分析目标:计算各地区医疗卫生机构数的年均增长率,分析时间趋势,确定增长最快和增长较慢的地区,并绘制柱状图或箱线图来比较不同地区的增长情况。 整体分析 整体分析是对问题的全面把握,它涵盖了从问题重述到模型建立的全过程。通过整体分析,读者可以更好地理解论文的结构和逻辑。在整体分析中,可以结合图形或图表来展示思维过程,使论文更加清晰易懂。 通过以上步骤,我们可以更好地组织论文的内容,确保逻辑清晰、表达准确。希望这些建议能帮助你在全国大学生数据分析实践赛中取得好成绩!
数学建模大赛全攻略:从入门到夺冠 很多同学一听到数学建模大赛就觉得高不可攀,其实完全不是那么回事儿。只要你掌握了基本原理,就会发现这其实是一个解决现实问题的比赛,真的不难。只要找对了队友和老师,认真接受培训,拿奖也不是难事!今天我就来给大家分享一份详细的参赛攻略,希望能帮到你们。 数学建模大赛的基本流程 数学建模大赛其实很简单,就是三个人以内的队伍在有限的时间内从多个题目中选择一个,完成从模型建立到求解再到验证再到论文撰写的全部工作。队伍的分工也很明确: 编程人员:负责队内的模型计算及编程。 建模人员:负责构建模型,实现数学公式编辑。 论文人员:负责整篇论文的书写和叙述。 数学建模的四部曲 数学建模的核心流程可以总结为四步: 分析问题:明确问题定义,确定目标并量化;将问题拆分成多个阶段或子问题;简化问题,抓住主要矛盾,进行合理假设;明确变量,确定所有求解问题的变量;梳理问题,将实际问题转化为数学问题。 构建数学模型:问题调研,查阅资料,了解问题解决的方法;选择合理的基础模型;模型推导,将变量带入基础模型中,考虑结合数学模型形式和可解性,补充问题假设。 模型求解:确定求解方式;数值模拟,根据相关输入参数,选择合适的工具进行模型求解;模型检验,运用数学方法验证其合理性,分析模型的优劣势;模型调优,结合求解结果对基础模型进行优化;鲁棒性分析,分析数学模型在一定的关键参数摄动下,是否可以维持其它某些性能。 模型解释:模型结果的实际意义;推理过程的可解释性。 数学建模比赛的工具 ️ 数学建模比赛需要用到一些特定的工具: 数据分析处理:SPSS 计算模型结果、绘图:MATLAB 计算线性规划问题:LINGO 层次分析:AHP软件 流程图绘制:VISIO 论文排版:LaTeX(TeXLive+TeXStudio) 如何准备 为了在比赛中取得好成绩,你需要准备一些资料和资源。以下是一些推荐的资源: 自制数模独家资源 研究生华为杯数学建模优秀论文 《数学建模与数学实验》汪晓银、周保平等一序源码(全) 数学建模五一竞赛论文 数学建模基本模型(附培训资料) 数学建模程序包及其解析 各大名师课程(清华、西交等) 数模课程课件(蚂蚁科研PPT) 美赛冲刺必看(最后冲刺首选) 论文模板资料(最全模板+教程) 经典算法(基本都有) 建模必备书籍(学习建模必备) 基础知识入门(还不太懂的看这里) 基础入门资料(基础入门) 国赛资料(国赛大礼包) 国赛经验与排版经验(国奖经验汇总) Matlab基础入门与算法实践(24本数学建模MATLAB书籍) 14款软件汇总+100套视频教程(必备软件都在这里) 论文大全(各大赛事论文全面汇总) 模型大全(模型都在这) 软件大全(需要的软件在这里) 书籍大全(学习学习) 数据库大全(缺数据来这) 小贴士 ኤ𘍨恧퉥𐦜后一刻才开始准备,提前规划好时间。 多和队友沟通,确保大家都在一个频道上。 比赛当天一定要带好所有必要的工具和资料。 遇到问题不要慌,冷静分析,总能找到解决办法。 结语 数学建模大赛其实并没有你想象中那么难,只要掌握了基本原理和流程,认真准备,你们一定能够取得好成绩。希望这份攻略能帮到你们,祝大家在比赛中取得佳绩!
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