本周課題導(dǎo)視
應(yīng)用數(shù)學(xué)方向課題
1. 基于深度學(xué)習(xí)的單色圖像合成
自然語(yǔ)言處理技術(shù)在情感分析等領(lǐng)域已經(jīng)有了較好的應(yīng)用,將這類(lèi)方法改進(jìn)遷移到虛假新聞的識(shí)別和判斷上十分重要。
我們將提出并實(shí)現(xiàn)一種基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)序序列建模方法,對(duì)比目前的BERT、ERNIE和GPT等的結(jié)果,從而表明我們提出方法的可靠性在處理此類(lèi)問(wèn)題中更具優(yōu)勢(shì)。
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2. 量子信息-量子可分問(wèn)題
本項(xiàng)目將介紹量子信息背景、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)包括矩陣和半正定矩陣,引出密度矩陣作為量子態(tài)的數(shù)學(xué)定義,介紹量子可分問(wèn)題的定義和任務(wù),以及對(duì)量子糾纏的理解和應(yīng)用。
本項(xiàng)目學(xué)習(xí)過(guò)程中會(huì)談及數(shù)學(xué),物理,信息和計(jì)算機(jī)等不同學(xué)科的基礎(chǔ)知識(shí),體現(xiàn)量子信息的交叉學(xué)科屬性,和當(dāng)今科學(xué)前沿發(fā)展的趨勢(shì)。
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應(yīng)用數(shù)學(xué)
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3. 偏見(jiàn)的出現(xiàn)
過(guò)去的研究確定了錯(cuò)誤的刻板印象背后的一個(gè)計(jì)算認(rèn)知過(guò)程,研究人員使用多臂老虎機(jī)模型和湯普森采樣算法對(duì)這一過(guò)程進(jìn)行了建模,但其他等效模型尚未得到檢驗(yàn)。
本課題將使用其他采樣策略和更高級(jí)的模型,并探索這些采樣策略和模型是否以及如何導(dǎo)致偏差的出現(xiàn)。在結(jié)論部分,本課題將深入探討人類(lèi)與機(jī)器的認(rèn)知偏差。
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4. 風(fēng)帆船帆翼繞流數(shù)值模擬研究
本課題通過(guò)對(duì)風(fēng)帆擾流進(jìn)行分析,使得學(xué)生能將在高中物理課堂上學(xué)到的基本力學(xué)原理和高中數(shù)學(xué)課堂上學(xué)到的基本數(shù)學(xué)方法應(yīng)用于一個(gè)具體的,生活相關(guān)的工程問(wèn)題。
本課題將會(huì)涉及到一定的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言編程,因此學(xué)生的物理問(wèn)題分析能力,數(shù)學(xué)技能,計(jì)算機(jī)技能將得到提高。
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5.國(guó)際貿(mào)易數(shù)據(jù)的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)與因果推理
這項(xiàng)目旨在介紹應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí),并將設(shè)計(jì)到的方法應(yīng)用于貿(mào)易數(shù)據(jù)。
我們將使用貿(mào)易領(lǐng)域一系列常用的真實(shí)數(shù)據(jù),包括企業(yè)的微觀貿(mào)易行為、供應(yīng)鏈、以及關(guān)于貿(mào)易傾向的問(wèn)卷數(shù)據(jù)。本項(xiàng)目的最終成果是一篇運(yùn)用項(xiàng)目中涉及數(shù)據(jù)的論文。
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6. 留守青少年的身體和心理健康問(wèn)題
在本項(xiàng)目中,研究者將分析個(gè)人因素、家庭因素和學(xué)校因素會(huì)對(duì)留守青少年的身心健康產(chǎn)生何種影響。對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行整理和數(shù)據(jù)分析,主要的研究工具為數(shù)據(jù)分析軟件SPSS。
通過(guò)這些分析,研究者將初步得知何種因素對(duì)留守青少年的身心健康影響更大。
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7. 新冠肺炎大流行對(duì)美國(guó)航空業(yè)的影響
疫情以來(lái),為了避免感染,各國(guó)都采取了一系列封鎖政策和旅行限制。這可被視為對(duì)航空服務(wù)的負(fù)面需求沖擊。
本項(xiàng)目將試圖討論和解決:這種需求沖擊是否會(huì)影響航空公司的服務(wù)市場(chǎng),以及在沖擊下,航空公司要如何定制相關(guān)的登記、報(bào)關(guān)手續(xù)和定價(jià)策略來(lái)應(yīng)對(duì)這種需求沖擊。
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