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为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，国务院2017年发布《新一代人工智能发展规划》，指出科技强国要发挥人工智能技术的力量，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。为了解人工智能在不同侧面对大学生学习的影响情况，我们设计了调查问卷，详见附件1，调查反馈结果详见附件2。4.根据调查问卷的数据，结合你们对人工智能的了解、认知和判断，以及对未来人工智能发展的展望，写一份人工智能对大学生学习影响的分析报告，可以包括但不限于积极或消极的影响。回复：2023电工杯B题。

以电采暖住宅区600个住户为分析对象，设各住户初始室内温度在温控区间内均匀分布，在表1所示的各室外平均温度下，自行选定一组电采暖设备开关的初始状态，计算日内24h各时点的室内温度及电采暖设备的开关状态，绘制住宅区电采暖设备的总用电功率曲线。（1）以单个住户电采暖负荷为对象，室外温度为-15℃，室内初始温度为20℃，电采暖设备开关的初始状态为开启，计算典型住户电采暖负荷在日内24h各时点（间隔1min）功率上调、下调的可持续时间，并绘制计算结果。为简化分析，将偏微分方程简化成集总参数的常微分方程，

提出了迭代加权的ELM，然而，由于缺乏正则化项，性能并不理想，并且计算量大大增加，因为每次迭代涉及的时间与原始ELM所花费的时间一样多。然而，有人指出，在2-范数容易受到异常值的严重影响，因为 l2-范数放大了与大偏差相关的异常值的影响。一样，ELM不仅具有近似嵌入大量训练数据中的未知函数的能力，而且还具有并行结构，以便在训练期间以及测试过程中执行快速高效的并行计算。因此，构建异常值鲁棒模型的要求随之而来，因为常规学习算法具有有利于异常值的自然倾向，这似乎大大降低了学习模型的准确性和可靠性。

ICMG建议从各个角度建立主办奥运会影响的指标:经济、土地使用、人们的满意度(运动员和观众)、旅行、未来改善的机会、主办城市/国家的声望，以及你的团队确定的其他标准。考虑可行性、实施的时间线，以及潜在战略对你的指标的影响。另一种想法是将奥林匹克运动分为四个(而不是两个)组，并举办四个较小的奥运会(例如，冬季、春季、夏季和秋季)。你提交的所有内容都计入25页的限制(摘要表、目录、报告、一页备忘录、参考文献清单和任何附录)。•一页总结表，清楚地描述你解决问题的方法，以及你在问题的背景下分析得出的最重要的结论。

和许多奢侈品一样，帆船的价值也会随着年代和市场条件的变化而变化。所附的“2023_MCM_Problem_Y_Boats.xlsx”文件包括2020年12月在欧洲、加勒比地区和美国销售的约3500艘36至56英尺长的帆船的数据。一名划船爱好者向COMAP提供了这些数据。像大多数现实世界的数据集一样，它可能有缺失的数据或其他问题，需要在分析之前进行一些数据清理。Excel文件包括两个选项卡，一个用于单体帆船，另一个用于双体船。在每个选项卡中，列被标记为制造变体。

当脉冲信号周期不变，脉冲宽度变大时，相邻谱线间隔不变，频谱包络线的零点频率逐渐变小，反之则变大。另外频谱中各频率点谱线的幅值与脉宽有关；当信号周期不变时，脉宽越宽，频率点频谱的幅值越大。频谱图的格式错误，改程序后，结果正确。[1]司祯祯.傅里叶变换与小波变换在信号去噪中的应用[J].电子设计工程,2011,19(04):155-157.DOI:10.14022/j.cnki.dzsjgc.2011.04.032.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。本文关于一维、二维和三维空间误差测量的研究。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

问题3:请对高铁产生的噪声建立数学模型，分析图2所示圆锥型和四种典型高铁产生的噪声强度，模拟各自的噪声分布，选择产生噪声最小的最佳高铁形状。

校园供水系统是校园公用设施的重要组成部分，学校为了保障校园供水系统的正常运行需要投入大量的人力、物力和财力。随着科学技术的发展，校园内已经普遍使用了智能水表，从而可以获得大量的实时供水系统运行数据。后勤部门希望基于这些数据，通过数学建模和数据挖掘及时发现和解决供水系统中存在的问题，提高校园服务和管理水平。附件是某校区水表层级关系以及所有水表四个季度的读数(以一定时间为间隔，如15分钟)与相应的用水数据。请利用这些信息和数据，建立数学模型，讨论以下问题：

校园供水系统是校园公用设施的重要组成部分，学校为了保障校园供水系统的正常运行需要投入大量的人力、物力和财力。随着科学技术的发展，校园内已经普遍使用了智能水表，从而可以获得大量的实时供水系统运行数据。后勤部门希望基于这些数据，通过数学建模和数据挖掘及时发现和解决供水系统中存在的问题，提高校园服务和管理水平。1. 统计、分析各个水表数据的变化规律，并给出校园内不同功能区（宿舍、教学楼、办公楼、食堂等）的用水特征。

混合整数规划 (MIP) 是 NP-hard 问题中的一类，它的目标是在线性约束下将线性目标最小化，同时使部分或全部变量均为整数值，在容量规划、资源分配与装箱等等现实场景中得到了广泛应用。该方向的大量研究与工程投入都集中在了开发实用求解器上，比如 SCIP、CPLEX、Gurobi 和 Xpress。这些求解器都是使用复杂的启发式算法来指导求解 MIP 的搜索过程。一个求解器在特定应用上的表现主要是取决于该求解器的启发式算法与该应用的匹配程度。整数规划（Python)

规划问题的数学模型一般由三个因素构成决策变量 目标函数 约束条件数学规划是运筹学的一个重要分支，线性规划是数学规划的一个重要分支线性规划即以线性函数为目标函数，线性条件为约束条件建立线性规划模型的基本步骤（1）分析问题，找出决策变量（2）根据问题，找出决策变量必须满足的一组线性等式或者不等式约束，即为约束条件（3）根据问题的目标，构造关于决策变量的一个线性函数，即为目标函数。

keras是一个用Python写的深度学习API，它运行在机器学习平台TensorFlow上。换句话说，Keras是接口（Interface），TensorFlow是平台（Platform）。Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。Keras是一个高层神经网络API，支持快速实验，能够把你的idea迅速转换为结果，如果有如下需求，可以优先选择Keras：a）简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性）

因此，ERα被认为是治疗乳腺癌的重要靶标，能够拮抗ERα活性的化合物可能是治疗乳腺癌的候选药物。具体做法是：针对与疾病相关的某个靶标（此处为ERα），收集一系列作用于该靶标的化合物及其生物活性数据，然后以一系列分子结构描述符作为自变量，化合物的生物活性值作为因变量，构建化合物的定量结构-活性关系（Quantitative Structure-Activity Relationship, QSAR）模型，然后使用该模型预测具有更好生物活性的新化合物分子，或者指导已有活性化合物的结构优化。如果False则无。

本试题针对乳腺癌治疗靶标ERα，首先提供了1974个化合物对ERα的生物活性数据。这些数据包含在文件“ERα_activity.xlsx”的training表（训练集）中。training表包含3列，第一列提供了1974个化合物的结构式，用一维线性表达式SMILES（

插层熔喷非织造材料制备工艺参数较多，参数之间还存在交互影响，加上插层气流之后更为复杂，因此，通过工艺参数（接收距离和热空气速度）决定结构变量（厚度、孔隙率、压缩回弹性)，而由结构变量决定最终产品性能（过滤阻力、过滤效率、透气性）的研究也变得较为复杂。但是，由于熔喷非织造材料纤维非常细，在使用过程中经常因为压缩回弹性差而导致其性能得不到保障。因此，科学家们创造出插层熔喷法，即通过在聚丙烯（PP）熔喷制备过程中将涤纶(PET）短纤等纤维插入熔喷纤维流，制备出了“Z型”结构的插层熔喷非织造材料。

数学建模【SPSS 下载-安装、方差分析与回归分析的SPSS实现(软件概述、方差分析、回归分析)】