交叉学科的思考

最新推荐文章于 2020-06-29 21:04:42 发布
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设计模式中有研究的步骤，模式名称，问题，解决方案，效果

财务管理上，为什么要创建不同的账户，目的是要进行管理，把这个过程进行分离控制。

在项目管理中，每个任务的分配，有输入，输出，采用工具的方法论。

在科学研究过程中，提出问题，分析问题，解决问题


这几个域方面，是否有共通的地方。或者是本质上一致的地方。可以深入思考
国际哲学与科学交叉学科研究进展评述.docx
09-20
《国际哲学与科学交叉学科研究进展评述》 在当今学术界，哲学与科学的交叉研究正日益成为探讨复杂问题的重要途径。这篇文章聚焦于高能物理学、智能科学、生物科学和社会科学等领域，揭示了哲学与科学如何在这些前沿...
北京科技新星计划交叉学科合作课题申报表.doc
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而其中，交叉学科合作课题申报，不仅是该计划的特色之一，也是其实施的关键一环。这一计划的申报过程需要申报人和合作团队展示其跨学科研究的实力和潜力，通过详实的申报材料来证明课题的创新性与可行性，以此争取到...
一个博士的悲情经历~失败的经验最美···小木虫上的系列精华帖（科研的、被科研的，共勉。转载，个人整理）
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华人包揽CVPR 2019最佳论文，李飞飞ImageNet成就经典
极市平台的技术博客
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本文授权转载自公众号机器之心 原文：https://mp.weixin.qq.com/s/YRcajgSTJq_evwtn7ZFo4A 点击**加入极市CV技术交流群**，交流更多计算机视觉相关的技术干货 刚刚，CVPR 2019 颁发了今年的所有奖项。来自 CMU 的辛书冕等人获得了最佳论文奖，而最佳学生论文奖被 UCSB 王鑫等人获得。李飞飞、李佳等人因 ImageNet 的贡献获得最具...
【论文笔记】Character-Aware Neural Language Models
Lawe的博客
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该文章发于AAAI 2016，作者提出了仅建立在字符输入，预测在词水平上进行的一个神经语言模型（NLM）。当输入一个LSTM循环神经网络语言模型（RNN-LM）时，该模型在字符上启用了一个卷积神经网络（CNN），让该CNN的输出通过一个 Highway Network，使得效果得到进一步提升。该模型非常适用于形态丰富的语言上，因为其可以获取到丰富的语义和拼写信息。
关于论文组会的一些思考（其一）
Meditator_hkx的博客
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自从选择了直博这条路，前前后后也看了有二十余篇文献，自己做的毕业设计也算是一个中型的论文，所以对于科研也可以说是稍微有点眉目了吧。而我相信，每一个研究生（无论博士还是硕士），都免不了要参加组会，并定期报告自己的工作和选题情况。我目前主要的研究（汇报）方向是数据库系统，经历了总共四次的论文汇报之后，我对于组会有了一些不是很明晰但自我感觉十分深刻的感受。关于汇报什么，如何汇报，时间把握，逻辑概念，也
如何写论文的思考
as472780551的博客
09-21 785
我们必须要多读一些文献，特别是英文的，特别是与本专业相关的英文文章，特别是与本专业相关好的杂志的英文文章。要学习他们写文章的思路与框架，要思考如果让我们来写，我们怎样才能把自己的实验结果完美的展现出来；要学习他们的图是怎么做出来的；要学习他们的实验是以什么样的方式做出来的；要学习他们写文章的语句。 看导师怎么样，有些导师自己4、5年都憋不出一篇，就指望着手下的学生发文章。  假如实验室的底子不错...
软计算在交叉学科中的应用
10-08
随着软计算理论和方法的不断完善以及其在交叉学科中的应用不断深入，人们有理由相信，软计算将继续扩展其在科学研究和实际问题解决中的应用范围，为人类社会的发展和进步作出更大的贡献。软计算技术的未来发展方向将...
交叉学科与通识教育
方子的博客
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一、交叉学科 1、物理和通信：大学读书的时候我学的是物理和通信，其中物理学给了我缜密严谨的理性思维模式，通信工程给了我求真务实的工程思维模式； 2、计算机：工作之后从事的是计算机，则介于在理性和工程之间，在我们眼里，万物世界都是由0和1组成的，正是这0和1的组合造就了纷繁复杂的计算世界，推进了社会生产力的巨大进步； 3、测试工程：工作了三年以后，我开始了阅读，首先从技术类书籍入手，主要是围绕测试领域类的专业书籍，目的就是提升测试技术，这个过程持续了两年有余，我掌握了大量的测试工程知识、测试理论和测试经
基于“选矿测试技术及自动化”的交叉学科教学改革探讨.pdf
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特别是选矿测试技术及自动化这一领域的交叉学科，其特点是知识更新速度快，涉及学科广泛，实践性强。对于矿物加工专业的学生而言，掌握选矿测试技术及自动化不仅是专业能力的体现，更是对未来工作挑战的准备。因此，...
浅谈对统计机器学习的认识
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        最早是在《数据处理与优化算法》课堂上接触到数据挖掘（Data Mining），接着自学Pang-Ning Tan et al.的《数据挖掘导论》入门数据挖掘。所以我先讲一下数据挖掘、机器学习(Machine Learning)和统计学(Statistics)的关系。个人理解是传统统计学往往是更加偏向于纯粹的数学，偏向于理论。机器学习偏向于数学与计算机的交叉，统计的理论往往需要通过机...
如何独立思考?这里有一份指南
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总结 好文名句 1.为什么要独立思考？因为别人告诉我们要独立思考。 2.牛马能提供劳动力」就是「事实判断」，「所以牛和马是好的」就是「价值判断」。豺狼和狐狸也一样。「会袭击家畜」是事实判断，「所以它们是坏的」则是价值判断。 熟悉传播学的朋友，一定知道一条基本原则：对于任何事情，我们要尽量关注事实判断，而非价值判断。因为事实判断是确凿的，能够达成共识；而价值判断是依赖于视角和立场的，可以有多种解读...
关于导师如何指导研究生的一点思考
ASP.NET OSGI AJAX jQuery ----- 帮助别人得到他想要的，你就能得到你想要
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本文转载自香港大学 金冬雁教授的blog 研究生的主要任务是学习和研究。对多数学科而言，从事高水平的基础或应用研究、取得高水平的成果及发表高水平的论文，是研究生教育的应有之义。然而除此之外，研究生教育更重要的目标是培养具备各种技能的人才，帮助学位候选人完成从学生到学者的过渡和转化，造就新一代的科技工作者。成果和论文虽然是重要的指标，但并不是衡量研究生教育成败的唯一指标。常常遇到一些研究生，已
毕业季，想对同学们说：外面的世界.....
人机与认知实验室
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想对同学们说：外面的世界......在很久很久以前 你拥有我 我拥有你在很久很久以前 你离开我 去远空翱翔外面的世界很精彩 外面的世界很无奈当你觉得外面的世界很精彩 我会...
风格迁移相关论文阅读笔记
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科研有方 ——科研准备和科研步骤
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研究生期间如何做研究：一些建议
CHIERYU的专栏
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这篇文章翻译自《How to do Graduate-level Research: Some Advice》。1. 介绍这篇文章是为了给研究生，尤其是博士研究生提供些有用的建议的，你们即将开始在USC的电子工程系统部门的自动网络研究组开始你们研究生涯。希望这篇文章也能给在其他机构相同研究领域的研究生提供有用的帮助。 没有经验的研究生通常对研究的本质存有误区。例如，他们认为搞研究跟上课一样相似或只
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
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### 心理学与计算机科学的交叉学科 #### 人机交互 (Human-Computer Interaction, HCI) 人机交互专注于设计、评估以及实施让人与计算机之间互动更加高效的技术和界面。该领域不仅考虑硬件设备的设计，还深入探讨软件系统的可用性和用户体验。通过理解用户的认知过程、感知特点和社会行为模式，研究人员能够开发出更直观易用的产品和服务[^2]。 #### 人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 人工智能旨在创建可以执行通常需要人类智能才能完成的任务的系统或程序。这些任务包括学习、推理、解决问题、知觉理解和语言处理等复杂功能。AI的研究和发展依赖于对大脑工作原理的理解，同时也促进了对于心智机制的新见解。随着算法的进步及计算能力的增长，AI已经在图像识别、语音合成等多个实际应用场景取得了显著成就[^4]。 #### 认知建模与神经网络 借助来自心理学特别是认知心理学的知识，科学家们构建了各种类型的模型来模仿人的思考方式。例如，在人工神经网络中，节点之间的连接权重调整反映了生物神经系统内突触效能的变化规律；而强化学习则借鉴了操作条件反射理论中的奖励惩罚机制。这类跨学科合作有助于揭示心理现象背后的物理基础，并推动新型计算方法的研发[^1]。 ```python import numpy as np def simple_neural_network(input_data, weights): """ A basic example of a neural network function that takes input data and applies learned weights. :param input_data: Array-like structure containing the inputs to be processed by the model. :param weights: Weights associated with each feature in the dataset used during prediction. :return: The output after applying activation on weighted sum of inputs. """ # Calculate dot product between inputs and their corresponding weight values z = np.dot(input_data, weights) # Apply sigmoid activation function for binary classification purposes return 1 / (1 + np.exp(-z)) ```
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