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内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

预测性论文

蔡崇达《命运》论文：3000字深度解析蔡崇达的《命运》是一部充满深刻思考的小说，通过第一人称倒叙的手法，讲述了阿太一生的故事，展现了命运的多面性和复杂性。以下是对这部小说的详细分析： 𐟌Š 叙述视角与主题的关联视角的独特性：《命运》采用第一人称倒叙的手法，这种叙述方式不仅增强了故事的真实感，还让读者更加深入地理解阿太的命运观。主题的强化：通过讲述阿太的经历，小说强化了命运的不可预测性、抗争与接受、无常与恒常等主题。阿太认为命运是不可抗拒的，但她并没有完全放弃对命运的抗争。 𐟒ꠥ‘𝨿与个体价值命运的不可预测性：阿太的经历表明，命运是难以预测的。尽管她经历了许多苦难和挫折，但她始终保持着乐观和坚强的态度。抗争与接受：阿太在面对命运的抗争时，展现了坚韧和勇气。她没有沉溺于悲伤，而是选择坚强地抚养两个女儿，甚至收养了三个孩子。生命的价值与意义：阿太的故事告诉我们，无论命运如何安排，我们都应该珍惜生命，积极面对，寻求自己的价值和意义。她的经历体现了生命的价值和意义。 𐟌 社会背景与命运社会制度的影响：小说以闽南沿海小镇为背景，当地人的个体命运与海洋、族群、宗法社会等紧密相连。例如，阿太的家族因为三代单传、太爷爷断了根而感到耻辱和抬不起头，这体现了社会制度对个体命运的制约。命运的多样性：阿太的命运虽然坎坷，但她并没有被命运所束缚。她用自己的方式解读命运、抗争命运，并最终实现了自我超越。 𐟓š 学习与成长学习的重要性：无论你想学什么，都要拼尽全力去学。阿太的故事告诉我们，无论命运如何安排，我们都应该珍惜生命，积极面对，寻求自己的价值和意义。抓住机会：你很聪明还漂亮，抓住对你有利的机会，你会有了不起的成就的。阿太的经历表明，抓住机会对于个人的成长和发展至关重要。通过这些分析，我们可以看到，《命运》不仅是一部小说，更是一部关于生命、价值和意义的哲学探讨。它提醒我们，无论命运如何安排，我们都应该珍惜生命，积极面对，寻求自己的价值和意义。

本文的股票收益预测模型采用了著名的Goyal和Welch关于收益可预测性的论文（见图表5）中研究的15个宏观经济和金融市场信号。为了识别这些信号与未来收益之间的非线性关系，作者采用了12个月的滚动岭回归估计，其中包含12,000个预测变量（即复杂度C为12,000/12 = 1,000）。因变量为1927年至2020年美国股票的超额收益，而12,000个预测变量则是通过对Goyal-Welch（GW）原始信号的15个变量进行非线性组合生成的。市场择时投资组合权重等于通过复杂的12个月滚动岭回归生成的预测收益。当预测收益为正时做多；当预测收益为负时做空。

事件驱动的农产品价格预测：方法与挑战这篇名为《Frontiers in Operations: News Event-Driven Forecasting of Commodity Prices》的论文，主要关注农产品价格预测这一具有重要意义的问题。准确预测农产品价格不仅对企业采购决策至关重要，也对政策制定者至关重要，因为食品价格的大幅波动会影响社会稳定和民生福祉。传统的价格预测方法主要依赖历史价格数据，难以应对农产品价格的极端波动性。而农产品价格受多种外部事件影响，如极端天气、政策变动、运输受阻等。因此，本文的核心思想是利用新闻文本数据中的事件信息，结合历史价格数据，从而提高预测准确性。针对如何从海量新闻文章中自动提取有意义的事件信息这一挑战，本文提出了一种全新的事件嵌入方法。该方法利用新闻文本的独特话语结构，通过限定词汇表、推断事件类型等技术手段，将每篇新闻文章表示为一个事件强度向量。众包实验表明，该方法能够在数百万规模的新闻语料上自动识别出有意义的事件。这一方法可谓本文的一大创新贡献。在此基础上，本文进一步设计了一种名为REN（recurrent event network）的深度学习预测模型。REN采用了LSTM等先进技术，能够揭示事件信息、历史价格与未来价格之间的复杂非线性关系。利用15年间约160万篇印度主流英文报纸的新闻文章，本文使用REN对几种主要农作物的价格进行了预测。实验结果表明，引入事件信息后，洋葱、土豆、大米和小麦的单日预测准确率分别提升了7%、7%、13%和5%，证实了所提出方法的有效性。此外，REN模型具有可解释性，有助于识别出影响价格剧烈波动的关键事件，如自然灾害、油价上涨、政策变动、选举等，这一点对于决策者及时采取应对措施尤为重要。综上，本文在农产品价格预测领域做出了有价值的尝试，但仍存在一些不足之处。比如，实验数据仅局限于印度，而不同国家的农产品价格驱动因素可能存在差异，这可能影响模型泛化性能。此外，除新闻文本外，未来研究还可进一步整合气象、经济等其他数据源，以期获得更全面准确的预测结果。

𐟧ꦡŒ游探秘：《炼金术士》8分硬核推理 𐟔探索《炼金术士》的奥秘，这款桌游以其独特的工放推理机制吸引玩家。在推理之外，玩家还需巧妙运用工放策略，收集原料、制作药剂，甚至购买神器，为实验和论文发表铺平道路。𐟧ꊊ𐟤”推理过程虽有一定难度，但实验的丰富性和策略的多样性使得游戏极具挑战性。扩展内容引入了傀儡魔像，为游戏增添了新的得分点和策略考量。𐟒ኊ𐟎褸𛩢˜美术风格独特，UI设计代入感强，让玩家仿佛置身于炼金术的世界。虽然游戏设置难易适中，但学习成本并不高，推理逻辑和工放规则简单易懂。𐟓š 𐟎𒦯局游戏变化无穷，APP无限生成谜题，使得每局游戏都充满新鲜感。策略深度适中，随机性主要来自助手卡和原料卡，增加了游戏的不可预测性。𐟎‰ 𐟤互动性强，工位和论文元素让玩家可以与同伴分享策略和成果。无论是想要通过实验刷分还是依靠神器取胜，都取决于玩家的策略和智慧。𐟌Ÿ 𐟎‰总的来说，《炼金术士》是一款值得一试的硬核推理桌游，快来挑战你的逻辑思维极限吧！𐟧

alphafold3 2024年5月8日，《自然》期刊发表了一篇名为「Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3」的论文，介绍了蛋白质领域的最新革命性模型——AlphaFold 3。这个模型能够预测复合物的联合结构，包括蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基。与之前的许多专业工具相比，新的AlphaFold模型在准确性上有了显著提升。具体来说，蛋白质-配体相互作用的准确性远高于最先进的对接工具；蛋白质-核酸相互作用的准确性也远高于核酸特异性预测因子；抗体-抗原预测精度则明显高于AlphaFold-Multimer v2.3。 AlphaFold Server帮助科学家提出新的假设，以便在实验室中进行测试，从而加快工作流程并实现进一步创新。AlphaFold 3对分子相互作用的预测超过了所有现有系统的准确性。作为一个以整体方式计算整个分子复合物的单一模型，它能够独特地统一科学见解。

审稿超快的计算机遥感方向SCI期刊征稿期刊：《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》 ISSN：0303-2434 最新影响因子：7.6 中科院分区：1区TOP JCR分区：Q1 审稿周期：5个月协投录用率：78% 是否OA开放访问：NO 推荐理由：王编辑协投成功分享：2024.06.18 第一次提交，06.20 under review，09.24 一审意见返回，大修(15天修回)，10.8 提交修改稿，进入二审，11.16进入Required Reviews Completed，11.26 Accept！野火遥感方向征稿（截止日期：2025 年 1 月 31 日前）本期特刊旨在汇集与野火探测、监测和评估相关的遥感领域的前沿研究和进展。海平面极端事件和海岸影响的先进地球观测应用：过程理解、可预测性和风险评估（截止日期 2025 年 2 月 15 日）#期刊# #论文#

英国留学Final季：EC申请全攻略𐟓š 最近，英国的许多学校都进入了考试周，学生们面临着堆积如山的作业、论文和考试，真是要命啊！如果你也遇到这种情况，不妨了解一下EC申请。 EC申请是什么？ EC（特殊情况）是学生在遇到无法控制或预测的情况，严重影响学业表现时，可以向学校申请的一种特殊待遇。不同学校可能有不同的称呼，但都是为了保障学生的权益。哪些情况可以申请EC？你对即将到来的考试没有信心或无法按时参加考试。你预感到接下来的考试可能会挂科。你无法按时完成论文或作业。申请EC需要满足哪些条件？不可预测性：情况必须是突发且无法提前预知的。不可控制性：情况必须是超出你个人控制范围的。影响学习进程或考试：情况必须对你的学习进程或考试产生了严重影响。用什么理由更容易通过EC申请？生病或受伤超过一周，且严重影响到你的学业任务。亲人或亲近的人去世，对你的情绪产生了重大影响。成为犯罪的受害者。家庭困难，需要你提供重要支持。无法预见或控制的经济困难。技术问题，如在线考试期间出现重大Wi-Fi或系统故障。什么时候申请EC最好？申请EC的最佳时机是尽早，越早申请越有利。如果你需要延期考试或论文，你必须在截止日期之前提交申请。对于考试后的EC申请，大部分学校要求在考试完成的0-5个工作日内提交。不同时段的EC申请有不同的作用，考试前申请可以延期考试或作业，考试后申请可以保障挂科后的申诉补考、重修或无上限补考，出分后的EC申请则比较困难。希望这些信息能帮到你，祝大家在英国留学的Final季顺利过关！𐟓–✨

「期刊推荐」供应链分析（Supply Chain Analytics）是一份开放获取期刊，为学术研究人员、政策制定者和从业者提供最前沿的信息。涵盖的主题包括描述性、诊断性、处方性和预测性供应链分析。在2024年12月31日之前提交并被接受的论文将免除文章出版费（APC）！点击链接了解更多关于期刊的信息：网页链接

中国科学院科学家团队研究发表论文，系统梳理了不同人工智能方法在菌群标志物发现中的应用和优势，为人工智能方法在识别菌群标志物的不同应用场景中的选择提供了依据。同时，该工作探讨了当前菌群标志物研究中人工智能技术面临的机遇与挑战，为领域发展提供了新的思路和方向[强]传统的菌群标志物识别方法主要依赖于统计方法如t-test、ANOVA等，对菌群数据进行分析并识别丰度差异的微生物种类或功能基因。由于菌群测序数据存在大量噪声干扰，包括饮食在内的生活方式以及实验条件的变化均可能引入偏差，因此不同数据集之间的一致性和测序结果的准确性受到影响。同时，菌群数据具有稀疏性、高维性和组成性等特征，对基于菌群丰度的标志物识别和挖掘带来了挑战。为了克服传统方法的局限性，科研人员探索利用人工智能技术进行菌群标志物的挖掘。人工智能方法通过特征选择和模型训练，能够识别出与疾病表型具有显著关联的菌群特征，挖掘出基于差异丰度分析和共现网络分析所无法发现的潜在模式和复杂的相互作用，从高维、复杂的菌群数据中识别出更精确的菌群标志物，进而提高疾病预测和诊断的准确性。同时，一些人工智能模型可以提供可解释的预测结果，帮助研究人员剖析菌群标志物与疾病或表型之间的关系，从而揭示疾病的发生和发展机制。以支持向量机、随机森林和梯度提升决策树为代表的机器学习算法以及以神经网络为代表的深度学习算法，在较多不同的研究中均表现出优异性能。此外，人工智能模型可以整合不同组学和不同模态的数据，通过结合自然语言处理等技术，进一步深度融合不同来源的数据信息，从而更全面地探讨疾病的发生和发展机制并发现更精确的菌群标志物。人工智能技术在菌群标志物发现领域展现出潜力，可以帮助科学家更好地研究微生物组与疾病之间的关系，并开发基于微生物组的诊断和治疗策略。上述成果为微生物组相关疾病的诊断和治疗提供了新思路，并为人工智能辅助生物医学研究提供了新见解[强]『前沿科技 | 中科院科学家研究发表关于人工智能识别菌群标志物的综述文章』前沿科技 | 中科院科学家研究发表关于人工智...

机械工程专业导师招募两名学生！ 𐟎“ 导师背景：李老师，麻省理工学院（MIT）机械工程专业博士，专注于机器学习、智能制造、机器人技术和预测性维护等领域的研究。 𐟓Š 学术成果：李老师已发表近20篇SCI论文，包括在一区和顶级期刊《PROGRESS IN ENERGY AND COMBUSTION SCIENCE》和《Advances in Applied Mechanics》上发表的论文。 𐟓š 可指导领域： SCI（1-4区）论文会议论文 EI 中文核心期刊等 𐟑袀𐟎“ 招募学生：李老师现招募两名对机械工程有浓厚兴趣的学生，共同开展科研工作，并有望发表高质量论文。

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