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关于函数的论文在线播放_关于函数极限的论文(2024年12月免费观看)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

关于函数的论文

导师想要的数学与应用数学专业论文初稿指南写一篇关于中学数学函数与方程思想应用研究的论文初稿，可以参考以下思路：引言部分 𐟓š 首先，你得引出中学数学函数与方程的重要性，以及它们在实际生活中的应用背景。然后，明确提出你的研究主题：数学思想在实际生活中的应用。背景和理论框架 𐟓– 接下来，介绍一下中学数学函数与方程的基本概念和重要性。然后，引入数学思想应用的概念和理论框架，比如数学建模、问题解决策略等等。实际应用案例分析 𐟌 这部分，你可以提供一些数学思想在现实生活中的具体应用案例，比如金融、工程、自然科学等领域。然后，分析这些案例中如何运用中学数学函数与方程的思想来解决问题。教育实践与课程设计 𐟏늦Ž⨮褸€下如何将数学思想应用融入中学数学教育中。分析教育实践中的教学策略和教材设计，以培养学生的问题解决能力。强调数学思维和实际应用之间的关联，为教育改革提供建议。挑战与展望 𐟚€ 分析一下中学数学思想应用面临的挑战，比如教育体制、教师培训等。然后，提出未来发展的展望，比如跨学科合作、在线教育等，以促进数学思想的更广泛应用。结论 𐟓 最后，总结一下主要论点，强调中学数学函数与方程思想在实际应用中的重要性。引出研究对于中学数学教育和数学思维培养的意义，以及它在教育领域的潜在影响。参考文献 𐟓‘ 别忘了列出你引用的所有相关文献和资源，包括教材、教育研究、应用案例等。希望这些建议能帮到你，祝你的论文写作顺利！

南京大学商学院面试全攻略𐟓š 去年，南京大学的预推免面试在9月22日左右举行。我抱着旅游的心态，在暑假期间投递了简历，并在9月参加了面试。面试地点设在鼓楼校区。 𐟎⨯•流程：抽签：报道后，我们进行了抽签，整个面试过程大约20分钟。优营比例是15个人中选9个，其中大约有12个是南京大学本校的学生。多对一面试：面试氛围轻松，但学术氛围浓厚。 𐟓š 面试环节：英语测试：抽取并阅读一段与产业经济学相关的英文文献，然后翻译成中文。难度中等偏上，有一些陌生词汇。专业抽题：抽取两个问题，第一个是关于中级微观经济学中的CES效用函数性质和参数变化，第二个是产业经济学相关问题，询问渐进式创新和突变式创新的关系。材料阅读：抽取一段材料并回答问题，内容涉及乡村振兴、人才政策和产业发展，类似于高考政治的材料阅读题。老师自由提问：问了关于论文的问题，还询问了目前有哪些offer以及这些offer的排序。整个面试过程虽然轻松，但学术氛围浓厚，需要做好充分的准备。

如何撰写多标签分类与实体识别的NLP论文 𐟓ˆ撰写关于多标签分类和实体识别的NLP论文需要系统地展示研究原理、方法和实验验证。以下是撰写此类论文的一般步骤和建议： 𐟑‰论文结构和写作要点 1️⃣引言（Introduction）：背景：介绍NLP、多标签分类和实体识别的重要性及其在实际应用中的作用。问题陈述：明确指出研究解决的具体问题，如多标签文本分类的挑战、实体识别的复杂性等。研究贡献：简要概述你的研究贡献和论文的主要亮点。 2️⃣相关工作（Related Work）：文献回顾：总结相关领域的现有研究，特别是近期在多标签分类和实体识别上的进展。差异化：明确你的工作与现有研究的不同之处。 3️⃣方法论（Methodology）：模型架构：详细描述你的深度学习模型的架构和设计理念。数据处理：解释数据预处理、标注和增强的方法。训练过程：包括损失函数的选择、优化器、正则化策略等。 4️⃣实验（Experiments）：数据集描述：详细介绍实验中使用的数据集，包括其特征、规模和来源。评估指标：定义模型性能的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等。实验结果：展示模型在多标签分类和实体识别任务上的表现，并与基线或现有方法进行对比。 5️⃣结果分析（Results and Analysis）：性能分析：深入分析模型在不同条件下的性能，如不同类型的实体识别、错误类型分析等。消融研究：通过消融实验（去除模型的某些部分）来证明模型各部分的有效性。 6️⃣讨论（Discussion）：模型优势和局限性：讨论模型的优点和潜在的缺陷。实际应用场景：探讨模型在实际应用中的潜在用途。 7️⃣结论和未来工作（Conclusion and Future Work）：总结：简要总结研究的主要发现和贡献。未来展望：提出未来可能的研究方向或对模型的改进计划。 𐟑‰写作技巧和注意事项 ◾清晰准确：确保论文中的语言清晰、表述准确，避免专业术语的滥用。 ◾数据可视化：使用图表和可视化来展示复杂的数据或模型性能。 ◾案例展示：提供具体的案例或示例来展示模型在实际任务中的应用。 ◾逻辑连贯：确保论文结构合理，各部分内容逻辑连贯。 ◾引用规范：正确引用相关研究，遵循学术道德和引用规范。

无图增强！对比学习新思路最近在SIGIR 2022上有一篇关于推荐系统和对比学习的论文引起了不小的关注，名字叫做《推荐系统中没有图增强的对比学习》。这篇文章是由昆士兰大学的研究人员发表的，主要探讨了图增强在推荐系统中的必要性。对比学习在推荐系统领域正逐渐流行起来，原因有两个：一是这是AI领域的热门话题，二是推荐系统中的数据稀疏问题依然严重。对比学习不需要标签数据就能提高节点向量的质量，这确实很吸引人。之前的几篇论文基本都是先对user-item二分图进行数据增强（比如节点或边的mask/dropout），得到两个图（或者说views），然后用对比学习（InfoNCE）作为目标函数。然而，关于对比学习起作用的原因，却鲜有人分析。特别是有些工作发现，即使在数据增强时dropout很大（比如0.9），构造的图极度稀疏，也能提升节点向量的效果。这就让人好奇了，在推荐系统+对比学习的范式中，图增强真的有必要吗？这篇文章直接给出了结论：重要的是InfoNCE这个损失函数，因为它能减弱流行度偏差（popularity bias），而不是图增强。不过，图增强也不是完全没有作用。考虑到一般的图增强操作比较复杂，有点鸡肋。那么，有没有比图增强更简单又高效的方法呢？这篇文章提供了一个新的思路，虽然图增强不是完全没有用，但相比于复杂的图增强操作，InfoNCE损失函数可能是一个更简单有效的选择。希望这个发现能为未来的研究提供一些新的方向。

随着纯视觉方案的增多，很多朋友会问，没有Lidar，系统如何搞定通用（异形）障碍物？Occ是一个解题方式，之前我写过一篇关于Occ占用网络的科普，我再写一次，方便刚接触智驾的朋友了解，同时有些知识点，也需要更新了： Occ是Occupancy的缩写，中文可翻译为：占用；在自动驾驶场景中Occ 缩写代表Occupancy Networks，占用网络；也可以代表Occupancy Grid，占用栅格；占用网络的概念，源自2019年CVPR上发表的一篇论文《Occupancy Networks: Learning 3D Reconstruction in Function Space》，首版发表于2018年12月10日，修订版发表于2019年4月30日。在自动驾驶领域，被特斯拉发扬光大，首个应用。特斯拉在2022年的AI Day上提出了基于Occupancy Network的感知方法。而占据栅格，通常代表非纯视觉，采用多传感器融合的方案，比如华为所使用的GOD网络、蔚来的Occ1.0、以及理想和小鹏早期上车的Occ网络（其他家也有类似方案）。 Occ是一种基于深度学习的三维重建方法，它通过深度神经网络隐式地表示三维表面。这种方法的核心在于使用神经网络为每一个可能的三维点分配一个0到1之间的占据概率，从而定义物体的occupancy function（占据函数）。与传统的体素表示、点云表示和网格表示不同，Occupancy Networks能够以无限分辨率编码三维输出的描述，而不会占用过多内存。 Occ应用到自动驾驶中，可以理解为：对真实障碍物的一种检测方式。古早的视觉算法，需要认识这个物体，才能规控，而Occ则不需要认识，它把物体以3D「栅格化」的形式，投射在BEV空间中，让车辆了解可行驶区域，能够更好的帮助车辆进行规划。除了特斯拉，采用纯视觉占用网络的，还有蔚来的Occ2.0，行车已经应用在乐道车型上。极越的ASD（BOT网络）、以及小鹏XOS天玑版本之后；此前理想也上线了基于鱼眼的纯视觉泊车Occ，而这一次小鹏所演示的泊车3D Occ则更进一步，首次应用720Ⱗš„全向视角。可能有人会问，Occ对于近距离物体感知好，远距离怎么办？行车场景怎么办？通过深度学习，Occ网络可以做到类似于激光雷达的变焦效果。比如极越的Occ，支持前向200m、120m、30m的三种检测能力；蔚来的Occ 2.0能够覆盖前向300米、左右侧、后向25米的感知能力；我这里没有小鹏、理想两家Occ的详细数据，但是各家都在储备纯视觉Occ的能力。还有一种说法：在端到端时代，由于只有一个网络，Occ失去价值，将被抛弃。但从目前各家的落地方案来看，还会有Occ模块以及交互输出。所以Occ并没有被抛弃，而是作为多任务形态而存在。随着深度学习能力的提升，大模型的应用，以及更出色的车端算力，Occ的检测精度也在大幅度提升，过去的上限是10cm，如今越来越多品牌，都在朝着5cm的精度而努力。

帝国理工博士的深度强化学习心得深度强化学习，这个位于强化学习和深度学习交叉口的研究领域，真的是让人又爱又恨。从一方面看，强化学习要解决的是如何高效地采取行动。几十年来，这个领域已经开发了大量的算法来更新价值函数和策略、探索和规划。而另一方面，深度学习方法为表示函数（如策略、价值函数和模型）提供了强大的函数逼近器。这两个领域的结合，为我们提供了令人兴奋的新视角。然而，成功的深度强化学习实验并不容易。你需要合适地结合和调整大量的元素。这篇论文就为我们提供了关于这些元素如何围绕三个主要轴：智能体设计、环境设计和基础架构设计进行组织的广泛概述。可以说，深度强化学习研究的成功归因于投入其中的巨大努力，无论是从科学还是工程的角度，以及通过开源仓库的传播。对于这三个轴，论文的一个专门部分描述了在博士研究期间进行的一些相关工作。比如说，智能体设计方面，我们尝试了各种不同的架构和优化方法，最终找到了一种适合我们问题的解决方案。环境设计也是一个挑战，因为我们需要模拟一个复杂的世界，让智能体在这个世界中学习。而基础架构设计则涉及到如何选择合适的深度学习框架和工具，以及如何优化我们的实验环境。总的来说，深度强化学习是一个充满挑战和机遇的领域。每一次实验都是一次新的探索，每一次失败都是一次新的学习。如果你也对这个领域感兴趣，不妨深入了解一下，或许你也能从中找到属于自己的灵感和收获。𐟒ꀀ

如何成为论文写作高手？我的经验分享 𐟓š 大家好，今天我想和大家分享一些关于如何成为论文写作高手的经验。这些经验都是我自己在学习过程中积累的，希望能对大家有所帮助。学习资源推荐 𐟓– 清风数学建模论文与排版首先，强烈推荐清风数学建模论文与排版的教学视频。他的视频非常详细，而且讲解非常耐心。如果你能把他的视频看完，再加上几次模拟练习，你的排版速度和排版能力会有很大的提升！珞珈PPT 之前我在数学图形上的审美很差，经常被队友、朋友和老师吐槽。后来我向一个PPT绘图特别好的朋友请教，他推荐了珞珈PPT的视频。真的非常不错，看这个视频后，我的PPT绘图能力有了很大的提升。如果你在PPT绘图上有困难，强烈推荐看看这些视频。 Excel学习我没有专门跟着某一个人学Excel，而是在需要什么功能时，网上查什么。大家一定要熟练运用Excel。作为数学建模爱好者，Excel是最基本的数据分析软件。我在打数模之前，已经掌握了函数的使用和数据透视表。学会Excel，以后也会有很大作用。当然，也有很多傻瓜网站可以进行智能数据分析，但他们的高级功能需要付费，而且很多功能Excel都可以实现，不需要额外付费。排版软件的使用我主要用Word和LaTeX。Word真的足够用了，当然如果你是大佬，可以选择LaTeX。个人觉得LaTeX的性价比不高，难度较大。如果你有较长的备赛时间，可以考虑LaTeX；如果只有一两个月的时间，还是钻研一下Word吧。人工智能的使用在这个网络发达的世界，适当使用人工智能可以帮助我们的论文润色不少。但记住，不要让它帮你写论文，要自己认真写、认真打磨。人的创造力是很强大的，相信自己！人工智能的作用只是润色。实践是最好的老师 𐟒እ…𖥮ž看再多的经验贴不如自己实操。与其求别人的论文模板（我是指直接拿来用），不如自己博采众长，准备一个自己的模板。与其把视频放进收藏夹吃灰，不如现在就点开看看。祝各位好运！如果有任何问题，欢迎在评论区交流，我们一起成为更好的人！❤️𐟆™𐟆™𐟆™

深度学习点云三维重建论文写作指南𐟓š 在撰写关于点云数据三维重建的论文时，以下是一些实用的建议和技巧，帮助你更好地组织你的研究工作和论文写作： 1️⃣ 明确研究问题和目标𐟎œ襼€始研究之前，确保清晰地定义你的问题。你的研究是关注点云数据的重建、去噪、分割还是其他特定任务？明确你的研究目标，例如提高重建质量、降低计算复杂度或适应多种数据来源。 2️⃣ 文献综述𐟓– 进行广泛的文献综述，了解已有的点云三维重建方法，包括传统方法和深度学习方法。强调你的工作如何扩展或改进现有的研究，并指出差异之处。 3️⃣ 选择合适的深度学习模型𐟧 根据研究问题选择适当的深度学习模型。对于点云数据，一些常见的模型包括PointNet、PointNet++、PoincNet++、PVCNN等。详细了解你选择的模型，包括其架构、损失函数和训练策略，以便清楚地解释和阐述它们。 4️⃣ 数据集和预处理𐟓ˆ 选择合适的点云数据集，确保数据集的质量和多样性。实施有效的数据预处理方法，例如点云采样、归一化和数据增强，以提高模型的鲁棒性。 5️⃣ 实验设计和评估指标𐟔슨ꌦ婪Œ证你的方法。考虑使用交叉验证、分割数据集等技术来评估模型性能。使用合适的评估指标，例如均方误差（MSE）、结构相似性指数（SSIM）、平均重建误差等，来量化重建质量。 6️⃣ 结果可视化和解释𐟎芦供清晰的实验结果，包括数量化的结果和可视化效果，以便读者直观地了解你的研究成果。使用三维点云可视化工具来呈现重建结果，并解释模型如何学习并重建点云数据。 7️⃣ 讨论和分析𐟒슥œ訮訮𚩃襈†，分析实验结果并解释你的模型的性能，讨论其优势和局限性。提出可能的改进和未来研究方向，以表明你的研究的深度和意义。 8️⃣ 写作风格𐟖‹️ 用清晰、简洁的语言写作，避免过度的技术细节，但确保关键概念得到充分解释。使用图表、图像和数学公式来支持你的观点和解释。 9️⃣ 代码和实现𐟒𛊥悦žœ可能的话，提供代码或实现的链接或附件，以便其他研究人员可以重现你的研究结果。 𐟔Ÿ 反馈和修改𐟔„ 寻求导师、同事或同领域的专家的反馈，以改进论文的质量。多次审阅和修改，确保论文没有语法、拼写或格式错误。

𐟓Š𐟓ŠSPSS描述性统计实战指南描述性统计在论文中是非常重要的一部分，特别是当使用SPSS进行数据分析时。以下是关于如何在SPSS中进行描述性统计的详细步骤。字符串数据字符串数据通常用于表示分类变量，如性别。在SPSS中，字符串类型的数据可以显示为中文或英文。如果数据没有正确显示，可能需要修改字符串类型。频率分析对于字符串数据，通常需要进行频率分析。具体步骤如下：选择“分析”菜单，然后选择“描述统计”，接着选择“频率”。将变量拖入窗口。勾选“创建APA格式”。点击“确定”。新界面将显示输出结果，其中N表示不同类别的样本量，%表示该类别样本量占总样本量的百分比。数字型数据数字型数据需要进行描述性统计，包括计算变量和数值型数据的描述性统计。计算变量在实际应用中，有时需要将多个数字变量合成一个总分或平均分。具体操作如下：选择“转换”菜单，然后选择“计算变量”。命名新变量。输入数字表达式，例如使用类似Excel的函数，如mean(第一个变量 to 最后一个变量)。点击“确定”。数值型数据的描述性统计数值型数据的描述性统计操作如下：选择“分析”菜单，然后选择“描述统计”，接着选择“描述”。将变量拖入窗口。点击“确定”。输出结果将显示各种描述性统计指标，如均值、标准差等。通过以上步骤，你可以轻松地在SPSS中进行描述性统计，为论文提供有力的数据分析支持。

𐟓š 探索测度论的奥秘：从实变函数开始作为一个经管类背景的学生，我在学习随机类课程时，经常会被分析和测度等复杂内容所困扰。今天，我想分享一些关于测度论的学习路径，希望能帮助到那些和我一样对数学有浓厚兴趣的朋友们。首先，经济学和金融学中用到的数学主要分为两大类：优化和随机。优化方面，比较基础的有运筹学和线性优化内容，很多专业的研究生院会开设凸优化课程（可以参考凌青老师的课程内容）。还有动态优化问题和随机控制问题等等。而随机方面，比较典型的基础课程就是概率论。很多同学（尤其是考研的同学）可能会认为自己已经学过概率论，但实际上，数一数三的概率论是基于Riemann积分的“简化”版概率论，而后续课程或论文中出现的概率理论则是基于测度理论的公理化概率论。测度理论相对来说比较复杂和抽象，因此很多院校的经管专业是不会开设相关课程的。但许多关键概念，如条件概率，正是源于Radon-Nikodym定理等测度论概念。如果对测度理论不清楚，想要致力于理论研究将会非常困难。关于测度论的学习，我建议从实变函数论开始。大多数经管类学生学习的数学为高等数学，可能有院校本科期间开设数学分析，但大概率也只是换皮版的高等数学。因此，一本好的实变函数教材能够帮助大家入门更加严格的数学，同时补充一些数分中遗漏的知识。不过，本科级别的实变函数论教材通常会跳过抽象测度理论，直接引入Lebeague测度。因此，只了解实变函数的知识是不够的。测度论可以粗略理解为实变函数论+部分泛函分析+部分点集拓扑的合体，是完整版的实变函数论。由于篇幅限制，具体的教材推荐部分留在下篇继续讲述。希望这些建议能帮助大家更好地理解和掌握测度论，为未来的学习和研究打下坚实的基础！

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