现在一提起人工智能,我们首先想到的一定是神经网络。神经网络实践应用的迅速发展,已经让它成为了人工智能中最当红的技术。其实就在上世纪40年代相关的理论被提出后,神经网络也经历过几十年跌宕起伏的发展,在50年代末进行了一次失败的工程化实验后,神经网络的研究陷入低谷,还在研究它的学者曾一度被视为异端。 📷 神经网络的“逆袭故事”告诉我们,要用更长远的发展眼光看待技术。今天被视作荒谬的理论,或许明天就能引领一个行业的发展。 今天我们讨论的,就是一项和曾经的神经网络一样,拥有颇多争议的技术类别——模糊控制。 当工程专
什么是秃头? 掉一根头发,不是秃头; 再掉一根头发,不是秃头; … 掉最后一根头发,也不是秃头; 这种反常识的推论就是秃头悖论。
模糊数学是以前较为有争议的一个领域,因为和数学的严谨性统计规律性相悖,但是由于现实中模糊现象较多,使得它在短暂的时间内就迅速发展起来了,现在在社会众多领域都有渗透,可以称为是一次变革。所谓模糊是指处于中间过渡状态的不分明性和辩证性,区别于随机,随机是指一个事件要么发生要么不发生(取决于发生的可能性),比如硬币就只有正反两个可能,基本事件总数总是一定的,而模糊则不一样,比如形容一个人很高,那多高算高?如果他1.8我们就说他比较高,这里的比较高是一个模糊概念,很难用确定性的数学描述,类似的还有老年人与年轻人的划分、污染严重与不严重的界限等,这些都是模糊概念。
注:该题目中,已经给出各因素的权重,若没给出,可通过层次分析法(无数据)、熵权法(有数据)进行确定。
作者介绍:苗枫,华中科技大学管理学院18级博士研究生,本科时全国大学生数学建模国赛一等奖,并多次带队获得美国数学建模竞赛一等奖
目前,有大量的聚类算法。而对于具体应用,聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。如果聚类分析被用作描述或探查的工具,可以对同样的数据尝试多种算法,以发现数据可能揭示的结果。
很多渗透测试公司对当前在各种安全评估方法总体上按不同的划分标准可以分为四种:依据性质划分的安全评估方法、根据威胁量和攻击等级划分的安全评估方法、基于一定模型的安全评估方法、综合安全评估方法。这四类安全评价方法各有其特点,需要评价方和被测者根据自己的需求和渗透测试的具体结果,选择安全评价方法的类型。下面将对安全评估方法的四种不同类型作具体说明:
本文总结了常用的数学模型方法和它们的主要用途,主要包括数学和统计上的建模方法,关于在数学建模中也挺常用的机器学习算法暂时不作补充,以后有时间就补。至于究竟哪个模型更好,需要用数据来验证,还有求解方法也不唯一,比如指派问题,你可以用线性规划OR动态规划OR整数规划OR图与网络方法来解。
本人在大学时期 待了两年的数学建模社团,也参加过国赛,最近有些许感性,想以此纪念一下。
在11月29日举行的《财经》年会2018:预测与战略上,中国社会科学院副院长蔡昉认为,用机器替代人是经济规律,不可阻挡。但我们要对机器人征税,用来支撑普惠性的基本保障。 蔡昉指出,最近几年我国对机器人的发展给予了高度重视,从2013年开始,中国工业机器人的使用率全世界最高,2010年-2015年期间全世界制造业机器人的密度增长了32%,这是一个很快的速度。在五年里,中国增长了230%,大大高于世界的平均水平。机器人密度本身,中国低于世界平均水平,但是后来居上。 关于机器换人,蔡昉认为,用机器替代人是经
k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定 (同上)在聚类分析中,我们常用的聚类方法有快速聚类(迭代聚类)和层次聚类。其中层次聚类容易受到极值的影响,并且计算复杂速度慢不适合大样本聚类;快速聚类虽然速度快,但是其分类指标要求是定距变量,而实际研究中,有很多的定类变量,如性别、学历、职业、重复购买的可能性等多个与研究
在刚刚过去的周六,清华大学东主楼内横幅醒目、掌声热烈。清华大学量子软件研究中心成立,计算机科学与技术系为此举行揭牌仪式。
纹理图像在局部区域内呈现了不规则性,而在整体上表现出某种规律性。纹理基元的排列可能是随机的,也可能是相互之间互相依赖,这种依赖性可能是有结构的,也可能是按某种概率分布排列的,也可能是某种函数形式。图像
k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定
聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同数据尽量分离。 聚类技术[2]正在蓬勃发展,对此有贡献的研究领域包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等。各种聚类方法也被不断提出和改进,而不同的方法适合于不同类型的数据,因此对各种聚类方法、聚类效果的比较成为值得研究的课题。 1 聚类算法的分类 目前,有大量的聚类算法[3]。而对于具体应用,聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。如果聚类分析被用作描述或探查的工具,可以对同样的数据尝试多种算法,以发现数据可能揭示的结果。 主要的聚类算法可以划分为如下几类:划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法[4-6]。 每一类中都存在着得到广泛应用的算法,例如:划分方法中的k-means[7]聚类算法、层次方法中的凝聚型层次聚类算法[8]、基于模型方法中的神经网络[9]聚类算法等。 目前,聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类,即每一个数据只能被归为一类,模糊聚类[10]也是聚类分析中研究较为广泛的一个分支。模糊聚类通过隶 属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度,而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中。目前已有很多关于模糊聚类的算法被提出,如著名的FCM算法等。 本文主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。 2 四种常用聚类算法研究 2.1 k-means聚类算法 k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高,所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前,许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。 k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下:首先,随机地 选择k个对象,每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象,根据其与各簇中心的距离,将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。 这个过程不断重复,直到准则函数收敛。通常,采用平方误差准则,其定义如下:
云计算似乎是归档存储数据的理想场所。它提供了按需付费的增长模式,并使组织能够缩减其内部存储空间。但问题是,三大供应商(亚马逊AWS,微软Azure和谷歌计算)并没有提供交钥匙归档的服务体验。用户很难获得数据。在某种程度上,这是应该的。这些服务的重点是提供基础架构即服务,而不是解决方案即服务。问题是用户IT部门需要一个解决方案。 内部部署的归档问题 归档存储市场中的每个供应商都可以创建一个投资回报方案,显示其实施后数月的归档支付情况。问题是所有这些供应商都有些犯了模糊数学的错误。典型的投资回报率情况是
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
判别分析是在已知研究对象分成若干类型并已经取得各种类型的一批已知样本的观测数据,在此基础上根据某些准则建立判别式,然后对未知类型的样品进行判别分析。
机器学习,也叫数据挖掘、模式识别;其定义很多。但大白话的说,机器学习要做的就是,现在有一些数据(比如你人人网好友和他们的发言),我们要对数据进行处理,希望从数据中得到我们想要的信息(比如这些好友哪些和你投缘)。从上面的例子,我们可以看出机器学习其实是对人类智能的模仿,也是实现人类和更高智能的必经之路。 那他他大体上有哪些内容呢? 第一部分,机器学习的底层理论:机器学习的底层理论有一些,比如推理与规划、近似可计算理论、正则化、提升理论、核方法、当然还有大名鼎鼎的统计机器学习理论等等。这部
机器学习,也叫数据挖掘、模式识别;其定义很多。但大白话的说,机器学习要做的就是,现在有一些数据(比如你人人网好友和他们的发言),我们要对数据进行处理,希望从数据中得到我们想要的信息(比如这些好友哪些和你投缘)。从上面的例子,我们可以看出机器学习其实是对人类智能的模仿,也是实现人类和更高智能的必经之路。 那他他大体上有哪些内容呢? 第一部分,机器学习的底层理论:机器学习的底层理论有一些,比如推理与规划、近似可计算理论、正则化、提升理论、核方法、当然还有大名鼎鼎的统计机器学习理论等等。这部分
Clarivate Analytics“高引学者”数据是全球历史最悠久、最具影响力的顶级大学年度调查之一。
标题:Visual Semantic SLAM with Landmarks for Large-Scale Outdoor Environment
是定性与定量相结合的多准则决策、评价方法。将决策的有关元素分解成目标层、准则层和方案层,并通过人们的判断对决策方案的优劣进行排序,在此基础上进行定性和定量分析。它把人的思维过程层次化、数量化,并用数学为分析、决策、评价、预报和控制提供定量的依据。
贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇,将首先介绍分类问题,对分类问题进行一个正式的定义。然后,介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后,通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种:朴素贝叶斯分类。 一、分类问题综述 对于分类问题,其实谁都不会陌生,说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张,只是我们没有意识到罢了。例如,当你看到一个陌生人,你的脑子下意识判断TA是男是女;你可能经常会走在路上对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱、那边有个
AI 科技评论按,你可能听说过北大数力系1954级,那个诞生了王选、张恭庆、张景中、周巢尘、刘宝镛、胡文瑞、朱建士7位院士的神奇班级。这个大班级的两百余名同学公认,他们当中最聪明的是马希文,在中国人工智能的发展历史中,马希文也是一位里程碑式的人物。
今日(3月19日),澎思科技宣布前松下新加坡研究院副院长申省梅为首席科学家,同时宣布成立澎思新加坡研究院,从事人工智能技术和深度学习领域的研究,申省梅担任院长,负责研究院的团队建设和人工智能前沿技术的探索。
1.1、摘要 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。将首先介绍分类问题,对分类问题进行一个正式的定义。然后,介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后,通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种:朴素贝叶斯分类。 1.2、分类问题综述 对于分类问题,其实谁都不会陌生,说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张,只是我们没有意识到罢了。例如,当你看到一个陌生人,你的脑子下意识判断TA是男是女;你可能经常会走在路上对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱、那边有个非主流
本文讲述如何使用朴素贝叶斯算法对文档进行分类。首先介绍了朴素贝叶斯算法的原理和流程,然后通过具体示例说明了算法的实现过程。在示例中,我们使用Python的sklearn库中的朴素贝叶斯分类器对文档进行分类。最后,我们对分类器的性能进行了评估,并讨论了影响分类器性能的一些因素。
Cloudera在北京时间2019年3月30日正式发布了Cloudera Enterprise 6.2.0,此版本包括了许多新功能,可用性改进以及性能提升。Cloudera Enterprise 6.2.0同时也包括很多组件版本的更新,如下:
科学Sciences导读:公号对话框发送“数学家希尔伯特”获取5k字4图5页PDF顶级数学家有多厉害?看看希尔伯特就知道了。关键词:数学家(mathematician)。QinlongGEcai微信被封,转向自用、科普文章、学术论文OAJ电子刊免费开放获取。
---- 新智元报道 编辑:袁榭 Joey 【新智元导读】2022年5月底,欧洲科学院公布本年首批新选院士名单,其中谢涛教授、徐泽水教授等中国优秀学者入选。 2022年5月30日,欧洲科学院官网公布2022年新当选选院士名单。公告中称,5月24日,院理事会以严格的同侪评议流程,筛选出470名杰出的国际学者。 其中,北京大学计算机学院谢涛教授等中国学者,当选欧洲科学院外籍院士。目前,名单还在持续更新中。 谢涛 谢涛老师现任北京大学讲席教授、高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学)副主任、北京
例:有两个外形完全相同的箱子,1号箱有99只白球,1只黑球;2号箱子有1只白球,99只黑球。在一次实验中,取出的是黑球,请问从哪个箱子中取出的?
但从2014年开始,他就是中国计算机科学论文高引第一人,并且2015、2016、2017、2018……2019都实现了蝉联。
其中 c 和 x 为 n 维列向量, A 、 Aeq 为适当维数的矩阵, b 、 beq 为适当维数的列向量。
数据挖掘是指有组织有目的地收集数据、分析数据,并从这些大量数据提取出需要的有用信息,从而寻找出数据中存在的规律、规则、知识以及模式、关联、变化、异常和有意义的结构。
聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同数据尽量分离。
科学Sciences导读:公号对话框发送“美国数学路”获取8k字5图8页PDF从零起步的美国数学发展之路。关键词:数学(mathematics),美国(America)。QinlongGEcai微信被封,转向自用、科普文章、学术论文OAJ电子刊免费开放获取。
本文来自最近一个朋友的分享,非原创,里面的内容感觉和我之前写的模糊控制相类似,可以作为补充,前文链接:
如果需要为无限小数“0.99999...”分配一个精确的值,会怎么做?数学直觉说它可能大约等于“1”。但如果你和我一样好奇,就会出现以下一系列问题:
科学Sciences导读:数学的自然规律。公号对话框发送“自然常数e”获取7k字26图9页PDF自然常数e到底自然在哪?。关键词:自然常数,e,根号8,无理数,数学(mathematics),。QinlongGEcai微信被封,转向自用、科普文章、学术论文OAJ电子刊免费开放获取。
神经辐射场(NeRF)作为一种通用的场景表达,已经得到越来越多研究者的注意。给定几张不同视角下的图片,我们就能重建出一个非常精细的NeRF。然而在实际应用中,我们经常会遇到不同种输入图像的退化,比如镜头畸变、噪声和模糊。如果在这些非理想状态下重建精细的NeRF是一个值得研究的问题。本次分享中,我们会梳理已有的一些在非理想输入状况下的NeRF重建的相关工作,然后介绍我们的工作:Deblur-NeRF,即如何在输入图像有运动模糊或者失焦时依然能够重建一个清晰的NeRF。
蔡昉 中国社科院人口与劳动经济研究所所长 我今天讲一个不是很熟悉的领域但是非常值得关注的领域——关于机器人来了以后对我们的就业和社会的影响。 我们知道,经济学家和社会学家喜欢讲“狼来了”的故事。讲一次“狼来了”,大家十分恐慌并做准备,最后狼没来……讲多了以后,大家就会认为你是说谎的孩子,认为狼永远不会来。后来,人们又创造了一个新的概念,叫“这次不一样”、“这回狼真来了”。在机器人这件事上,我希望大家要注意,“狼来了”的概率大大提高了。 最近几年,我们对机器人的发展给予了高度重视,2015年,我们提出了“
因为这几天做模糊数学和用 Python OpenCV2 都涉及到 NumPy ndarray,搜到的东西都没有写一些自己想要的。于是干脆自己写一篇,方便以后查阅。
科学Sciences导读:公号对话框发送“数学家黎曼先知”获取5k字27图21页PDF顶级数学家有多恐怖?物理还未发现,100多年前黎曼已先知先觉!。关键词:数学家(mathematician),物理(physics)。QinlongGEcai微信被封,转向自用、科普文章、学术论文OAJ电子刊免费开放获取。
无刷直流电机在克服了有刷直流电机机械换相缺点的同时,又具有结构简单、运行可靠以及调速性能好等优点,在很多领域中得到了广泛的应用。
摘 要 : 人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。逻辑学为人工智能的研究提供了根本观点与方法,而逻辑方法则是人工智能研究中的主要形式化工具。本文从逻辑学为人工智能的研究提供理论基础出发,讨论了经典逻辑和非经典逻辑在人工智能中的应用,以及人工智能在逻辑学发展方向上的影响与作用。 人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能,最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题,它为人工智能研究提供了根本观点与方法。 1 人工智能学科的诞生
在 CSS 中,存在许多数学函数,这些函数能够通过简单的计算操作来生成某些属性值,例如在现代 CSS 解决方案:CSS 数学函数一文中,我们详细介绍了
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