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关于函数的论文在线播放_高数在生活中的应用论文(2024年12月免费观看)

内容来源：合毅科技所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

关于函数的论文

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。

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！

多任务学习：从帕累托优化到多目标优化在深度学习中，多任务学习（Multi-Task Learning，MTL）是一种同时训练多个相关任务的方法。然而，由于各个子任务之间可能存在冲突，简单地将多个子任务的优化目标加权求和并不总是最佳选择。相反，我们应该将多任务学习视为多目标优化问题，寻找帕累托最优解。 𐟓š 帕累托优化与多目标优化帕累托优化是一种在多个目标之间寻找最优解的方法。在多任务学习中，这意味着我们要找到一种方式，使得所有子任务都能在某种程度上得到优化，而不是简单地追求整体性能的优化。 𐟔 多目标优化方法为了实现这一目标，论文《Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization》提出了一种名为multiple-gradient descent algorithm（MGDA）的多目标优化方法。这种方法结合了Frank-Wolfe-based optimizer来优化多目标损失函数的上界，使其能够扩展到高维问题。 𐟓– 进一步阅读虽然我对这篇论文的某些部分感到困惑（数学太复杂了，我放弃了），但我找到了一篇介绍这篇论文的CSDN博文，提供了更多关于多任务学习视角的信息。 𐟔砤𛣧 实现与其他优化方法虽然这篇论文没有直接提供代码实现，但它为如何看待多任务学习提供了一种新的视角。其他优化多任务学习的方法也值得进一步探索和更新。通过这次学习，我意识到多任务学习不仅仅是一个简单的加权求和问题，而是需要在多个目标之间寻找平衡点。这无疑为深度学习中的模型设计和优化提供了新的思路。

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。

计算化学与人工智能的完美结合𐟒ᰟ”슦œ€近，几位计算化学的伙伴们向Kitty咨询关于如何将计算化学与人工智能相结合。他们的导师给予了他们一个充满挑战性的研究方向——计算化学＋人工智能。尽管导师没有提供太多具体的指导，但Kitty理解这种探索的渴望，并愿意分享一些相关的研究题目。 𐟓Œ 分享几个关于计算化学与人工智能的论文题目： 1️⃣ 深度学习在药物分子活性预测中的应用 2️⃣ 利用卷积神经网络优化分子动力学模拟中的势能函数 3️⃣ 人工智能辅助的高效量子化学计算方法开发 4️⃣ 基于机器学习的分子轨道能级预测模型研究 5️⃣ 人工智能在新型二维材料性质预测中的应用 6️⃣ 基于强化学习的材料结构优化算法研究 7️⃣ 深度学习在药物分子-蛋白质相互作用研究中的应用 8️⃣ 机器学习在有机化学反应机理解析中的应用 9️⃣ 基于图神经网络的化学反应路径预测研究 𐟚€ 如果你对这些方向感兴趣，或者正在寻找一个能够结合深度学习/机器学习与计算化学的课题，Kitty的科研团队可能会有适合你的机会。我们有一个正在进行的项目，涉及深度学习和机器学习在计算化学中的应用，已经有成熟的想法和实验数据，可以带领2-3位同学共同发表SCI论文。 𐟓‹ 我们欢迎以下类型的同学加入：导师放养，缺乏创新点，专业方向不一致的同学正在进行本硕博毕业论文、保研或申博的同学有人工智能完整学习路径，化学其他专业的同学也可以申请 𐟌Ÿ 让我们一起探索计算化学与人工智能的结合点，开启科研的新篇章！

KTO：单维反馈，LLM新优化 𐟔 研究背景你是否想过，如果能直接利用用户的反馈来优化大型语言模型（LLM），那会怎样？大多数现有的对齐方法，比如 RLHF 或 DPO，都需要从同一个提示中生成多个输出，然后通过学习首选的输出来改进模型。然而，在现实世界的应用中，我们通常只能收集到单维反馈，例如，用户说“好”还是“坏”。这使得在现实世界数据上使用 DPO 和 RLHF 等技术变得非常困难。KTO 方法试图通过使用对单个输出的二元反馈来简化这一过程，使其更简单，可以直接应用于现实世界的数据。 𐟧 前景理论与人类决策由 Kahneman 和 Tversky 提出的前景理论，是一种描述人们在不确定性面前如何做出决策的理论。该理论的核心是人们对损失的感知通常比对同等大小收益的感知更为敏感，揭示了人们决策中的不对称性。论文指出，尽管只是隐式地，现有的大型语言模型（LLMs）对齐方法已经在某种程度上模拟了这种人类的决策扭曲，形成了所谓的以人为中心的损失函数（HALOs）。 𐟓ˆ 人类中心损失函数论文定义了人类中心损失函数（HALOs）的概念并探讨了其特性。HALOs是指那些在设计时考虑了人类感知和偏好的损失函数。它们通常具有以下特性：相对于参考点的效用：人们评估结果的效用通常是相对于某个参考点，例如人们已有的财富或是保证获得的金额。效用的非线性：人类的效用并不是线性的，而是随着离参考点的距离增加而逐渐变化速率减小。损失厌恶：人类在损失方面的敏感度通常大于收益。 𐟔砋TO方法基于以上洞察，论文提出了新的对齐方法KTO优化，旨在通过直接最大化LLM生成的效用来对齐模型，而不依赖于最大化成对偏好的对数似然。论文将 Kahneman-Tversky 人类价值函数改造成了适应于LLM的形式。KTO损失简化了原始函数中的指数部分，并将货币奖励替换为模型生成的隐含奖励。此外，KTO 考虑了生成文本的相对好坏，将参考点设为所有可能生成下的期望奖励。 𐟓Š 实验结果使用 DPO、KTO 和 PPO 进行了 56 次实验，结果发现： KTO 的性能与 DPO 和 PPO 相当 KTO 在较大的模型上表现出更好的性能与 DPO 和 RLHF 相比，KTO 简化了数据要求需要一个平衡的二元化数据集（50% 好/50% 坏）

爱丁堡HPC硕士就读经历分享（1）最近申请到了爱丁堡大学的HPC项目，想着既然有人问关于这个专业的就读体验，那就趁着写论文和跑数据的间隙，给大家分享一下我的个人经历吧。希望对那些对HPC感兴趣的小伙伴们有点帮助。必修课程：Message-Passing Programming 𐟓銨🙩—訯𞤸𛨦教一些基本的MPI库函数使用，难度不高。上课的lecturer不会只照着PPT读，讲得还挺有趣的。考核方式是两个Coursework，分别占30%和70%。第一个作业是根据lecturer提供的一个液体渗透模拟问题写一个报告；第二个作业是实际编码加一个短报告。编码部分会有一定难度，但lecturer会提供一个串行版本的代码，我们需要用MPI并行化这个程序。必修课程：Threaded Programming 𐟒𛊨🙩—訯𞧚„lecturer是Mark，强烈推荐！他讲得非常好，但有点遗憾的是他只会在前几周亲自上课，后面就换成一个年轻的lecturer了。这门课主要讲OpenMP的directive使用。如果只求过关，好好听课基本没问题。考核方式也是两个Coursework，分别占30%和70%。第一个作业是探究不同scheduling对程序性能的影响，并写一个报告；第二个作业是老师提供一个串行代码，用OpenMP的directive并行化。必修课程：HPC Architectures 𐟏›️ 这门课相当于本科时的计组，我个人对这方面不太感兴趣，所以学起来有点痛苦。lecturers主要是读PPT，听着就容易犯困。考核方式是Quiz（10%）+Exam（90%）。Quiz是随堂考试，题型是选择（单选+多选）；考试就是背PPT，背到了就有，没背到就凉了，而且考试肯定会考到PPT上没有的东西，真是让人心态爆炸。（字数有限，后面再更新）

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。

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。

统计预测论文𐟓š，超有趣！大家好！今天我想和大家分享一些我最近在读的一些有趣的论文，特别是关于统计预测和评估方面的。希望你们也会觉得有意思。背景介绍 𐟓– 最近，我主要在研究一些统计预测的评价方法，特别是严格适当的评分规则（Strictly Proper Scoring Rules）。这个领域有一些非常有趣的论文，比如Tilmann Gneiting和Adrian E. Raftery合作写的一篇。论文亮点 𐟌Ÿ 评分规则：评分规则是用来评价预测准确性的工具。它们可以看作是预测模型的表现度量。贝叶斯因子：贝叶斯因子在统计中非常重要，它可以帮助我们比较不同模型的优劣。 Bergman散度：这是一种衡量两个概率分布之间差异的方法。 Brier分数：Brier分数是预测准确性的一个常用指标。连续秩概率得分：这个概念用于评估预测模型在连续变量上的表现。交叉验证：交叉验证是一种用于评估模型性能的方法，通过将数据集分成几部分来验证模型的泛化能力。熵：熵在信息论中非常重要，用于衡量系统的混乱程度。核得分：核得分是一种基于核方法的评分规则，适用于处理非线性关系。论文概览 𐟓 第一部分：介绍（early work）第二部分：评分规则的总结（Scoring rules-summary measures for the evaluation）第三部分：一般估计方法（general approach to estimation）第四部分：适当评分规则的特征（Characterizations of Proper Scoring Rules）第五部分：适当评分规则与凸函数（Proper scoring rules & convex functions）第六部分：定理1及其证明（Theorem 1 & proof）个人感悟 𐟒튊最近在读这些论文的时候，我深感统计学的魅力所在。每一次新的发现都让我对这个世界有了更深的了解。我相信，通过分享这些有趣的论文，大家也能从中受益。额外分享 𐟌ˆ “爱情是一种偶然的相遇。我们既不能等待它，也不能提前准备。” ——这句话让我想起了生活中的一些经历。有时候，我们等待的东西并不一定会来，而那些看似不起眼的相遇，却可能成为我们生命中最珍贵的记忆。总结 𐟓 总的来说，统计预测和评估是一个非常有趣且充满挑战的领域。通过不断学习和探索，我们可以更好地理解这个世界，并做出更准确的预测。希望这些分享能激发大家对这个领域的兴趣！