华盛顿大学机器学习

合集下载

医学影像分析技术在疾病预测中的应用

医学影像分析技术在疾病预测中的应用引言医学影像分析技术是指将医学图像数据进行处理、分析和解释，以提供临床医生辅助诊断和治疗病人的可靠信息。

体内肿瘤、心脏疾病、肺部疾病等常见疾病的早期预测和发现对于患者的生命和医疗保健产生积极的影响。

随着近年来医疗影像评价技术的不断进步，医学影像数据已成为医疗决策的重要工具。

本文将探究医学影像分析技术在疾病预测中的应用，从神经网络、机器学习和图形学三个层面深入剖析其作用。

一、神经网络在疾病预测中的应用神经网络是一种通俗易懂的机器学习模型，其可以学习图像数据的特征，从而识别和预测医学图像中的异常情况。

以肺癌的预测为例，通过建立具有多个隐藏层的卷积神经网络（CNN），可以准确的筛查诊断出患者是否患有肺癌是否需要进行手术治疗。

在神经网络方面，华盛顿大学的Cai等人通过简单的3D 卷积神经网络对肺结节进行分类。

它使用卷积来捕捉图像中局部的空间关系。

该模型能够提高精度并适应不规则的数据集，因为它可以在不同的图像尺寸、形状和分辨率之间进行数据缩放和生态丰富。

此外，该模型可以检测经过稠密肺部扫描的高比例肺结节和与结节相关的小肺结节。

另一个例子是前不久由Koo TK等人开发的基于深度学习的乳腺癌筛查系统。

他们使用了卷积神经网络和支持向量机阈值分类，将所有图像分成两组，即正常检查和异常检查，然后根据医生的需求对所有受检者进行筛查。

二、机器学习在疾病预测中的应用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术正被用来解决医学成像领域的许多问题。

机器学习的一个强大功能是能够与不同类型的医学成像组合使用，以预测特定疾病相关的变化并快速分析成像结果。

例如，三维成像和整合视觉计算技术以评估每个区域的体积和形态学特征，同时利用基于机器学习的算法来量化该疾病在每个区域中的表现。

在这方面，Peker M和Arkın Y，通过将轮廓重建方法应用于放射科学图像，发现它可以成功用于各种器官和组织的成像。

机器学习算法还是提高数据安全性的重要工具。

机器学习技术的理解与实践

机器学习技术的理解与实践一、机器学习技术简介机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能（Artificial Intelligence，AI）领域中的一个分支，它是由计算机系统自动学习和改进的能力，而不是显式地进行编程。

机器学习技术已经成为了现代数据科学和数据分析的核心，它可以使计算机系统从大量的数据中学习到数据模式，并据此生成模型来进行预测和识别。

机器学习技术主要有三个方向：监督学习（Supervised Learning）、非监督学习（Unsupervised Learning）、强化学习（Reinforcement Learning）。

监督学习是通过给出已知输出的数据集，让计算机学习对这些输出进行预测的模型。

非监督学习则是从数据集中无标签的数据中发现模式和关系，常用于聚类和降维分析。

强化学习是通过奖惩机制来教导计算机系统如何在一系列连续的动作中采取最佳决策。

二、机器学习实践的几个关键环节1. 数据预处理在进行机器学习之前，对数据进行预处理是很重要的。

数据预处理包括清洗、归一化、缺失值填充等环节。

数据清洗是指对数据的噪声、错误和重复进行检查和处理，以保证数据的一致性和准确性。

归一化是将数据缩放到一个统一的尺度，以消除度量单位的影响。

填充缺失值则是指对缺失的数据进行处理，比如填充平均值或通过一些机器学习技术进行预测。

2. 特征选择特征选择是指从原始数据中选择出与目标变量相关性较高的特征。

这可以消除无用的影响，从而提高模型的精度。

特征选择可以通过统计方法、模型训练和专业领域知识等方式得到。

3. 模型选择模型选择是指在应用机器学习算法之前选择适当的模型。

机器学习可以用各种算法来完成预测和分类任务。

适当选择适当的算法和模型，对于提高模型的准确性和效率至关重要。

选择适当的算法和模型通常需要了解数据集的统计特性和机器学习算法的原理。

4. 模型训练模型训练是指通过输入训练数据集，使用多种机器学习算法来生成模型，以实现预测和分类的目标。

机器学习的基本认识

机器学习的基本认识机器学习（Machine Learning，ML）是一种通过计算机程序进行无需明确编程的人工智能（Artificial Intelligence，AI）学习的方法。

它通过对大量数据进行分析和处理，从中学习规律和模式，以便做出预测和决策。

机器学习已经成为现代科学和技术研究的重要领域，广泛应用于图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统等诸多领域。

机器学习的基本原理是利用统计学和优化理论的方法，通过对样本数据的学习来推断输入和输出之间的关系，并将学习到的模型用于未知数据的预测和分类。

其中，输入数据称为特征，输出数据称为标签或目标变量。

在机器学习中，我们常用的任务可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。

监督学习（Supervised Learning）是指在训练样本中，除了输入特征外，还给出了对应的标签或目标变量，如分类和回归问题。

分类问题是指将输入样本分为预先定义的类别，如垃圾邮件识别和图像分类；而回归问题则是建立输入和输出之间的连续关系，如房价预测和股票价格预测。

无监督学习（Unsupervised Learning）与监督学习相反，它只给出输入数据的特征，没有给出输出数据的标签或目标变量。

无监督学习主要用于聚类和降维。

聚类是一种将样本划分到不同组别的方法，如市场用户分群、图像分割和推荐系统；降维则是减少数据特征维度的方法，以便更好地可视化和理解数据。

强化学习（Reinforcement Learning）是指智能体通过与环境进行交互，根据环境的反馈调整自己的行为以获得最大化的奖励。

强化学习常用于游戏策略、机器人控制和搜索优化等领域。

其中，智能体通过学习、规划和执行三个步骤来梳理与环境的交互。

机器学习的方法有很多，其中最常用的方法包括决策树、逻辑回归、支持向量机、人工神经网络和集成学习等。

决策树是一种根据特征逐步判断目标变量的方法；逻辑回归是一种线性分类方法，用于解决二分类问题；支持向量机则是非线性分类的方法，它通过引入核函数将数据映射到高维空间，以便更好地分割不同类别；人工神经网络则是一种模拟大脑神经元的计算模型，通过多个神经元的相互连接来实现复杂的模式识别。

如何开始学习人工智能从入门到精通的路径指南

如何开始学习人工智能从入门到精通的路径指南人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为现代科技领域的一项重要技术，已经深入各个行业，并对我们的生活带来了深远的影响。

对于想要学习人工智能的初学者来说，掌握一条清晰的学习路径是非常关键的。

本文将为您提供一份从入门到精通的人工智能学习路径指南，助您顺利进入人工智能领域并取得进步。

1. 基础知识学习人工智能作为一门交叉学科，涉及多个学科领域的知识。

因此，首先需要打下坚实的基础知识。

以下是几个重要的基础学科：数学基础：线性代数、概率论、微积分是人工智能领域的基本数学工具。

通过自学或参加相关的课程，掌握这些数学知识将是您学习人工智能的重要一步。

编程基础：Python是目前人工智能领域最常用的编程语言之一。

掌握Python编程语言并熟练应用相关的库和工具（如NumPy、Pandas、Scikit-learn等）对于人工智能的学习至关重要。

机器学习基础：机器学习是人工智能的重要组成部分。

了解机器学习的基本概念、算法和应用场景，对于理解和应用人工智能至关重要。

2. 在线课程学习现如今，互联网上有许多优质的在线课程可供学习人工智能。

通过参加这些课程，您可以获得系统的学习材料和指导，以及与其他学习者的讨论和互动。

一些值得推荐的在线学习平台包括Coursera、edX和Udacity等。

这些平台上有许多由知名大学和研究机构提供的人工智能相关课程，如斯坦福大学的《机器学习》和华盛顿大学的《深度学习》。

3. 参与项目实践除了理论学习，实践是学习人工智能的重要组成部分。

通过参与项目实践，您可以将所学知识应用到实际问题中，并提升自己的实际操作能力。

找到开源项目或者参与机器学习竞赛是一个很好的选择。

您可以通过开源社区（如GitHub）找到一些有趣且适合初学者的项目，并与其他开发者进行交流和协作。

参加机器学习竞赛，如Kaggle，可以为您提供实战经验，并学习其他参赛者的优秀解决方案。

大学生对5g时代的感想1000字

大学生对5G时代的感想1000字《5G时代》读后感（一）5G的未来和世界的未来作者从2个、3G到4G，科普了一通，讲了5G的原理，基本通讯优势，从文中的引用可以看出，作者是参考了一些技术文献，然后把一些内容进行了提炼，干货不多。

人们现在看书，特别是专业性的书籍，都企图从中寻找商机，想抓住机会弯道超车，从而享受信息差带来的红利，这种功利心本身也没错。

5G的时代将是改变社会的，也是中国弯道超车的好机会，在5G 的支撑下，各种技术脱胎换骨，人工智能时代即将到来，中国将会步入鼎盛时期，引领世界成为全球领导者。

科技的创新将会改变世界，改变人的生活方式，从冷兵器进化到火药需要几十万年，从热武器到如今的远程制导只用了一百年左右，一项新的技术产生，将会改变很多事物，世界上每有一个小小的创新，将会让人类前进一大步，打个比方：一杯水，和三种颜料，单纯的两种混合会有六种颜色，假如多了一种新颜料，再混合的话数量就惊人了，这就是质变的可怕之处。

文中也引用了《未来简史》的一些想法，可见犹太人对于世界的理解和影响之深是无法超越的。

从贫瘠的技术时代的日新月异，到现在信息科技的爆炸，人类已经踏上了前进的高铁，而且速度越来越快，未来的高空武器，太空武器，乃至改造外星球，移居外星都指日可待。

任何问题都在技术的发展中成为现实答案，人类在将来会掌握自己的命运。

《5G时代》读后感（二）一本书读懂5G时代现在5G手机已经在一些地区进入了商业运行。

但什么是5G？我们对4G手机可能比较了解，那5G是不是就是4G+1？当然没有这么简单。

那5G是什么？在本书的作者项立刚看来，5G不仅是一项技术，还是通过技术形成的一种改变世界的力量。

在本书的前沿中，作者明确指出他的这本书的着眼点不是要说清楚5G的技术，而主要探讨的是在一个全新的网络体系下产业的发展于变化，以及5G对社会与经济的影响。

根据作者的梳理，人类社会已经发生了七次信息革命。

第七次信息革命主要标志是智能互联网，而5G就是这第七次信息革命的基础。

人工智能国外经典课程

人工智能国外经典课程人工智能是当今科技领域的热门话题，国外有许多经典课程涵盖了人工智能的各个领域和技术。

下面我将列举一些国外经典的人工智能课程，这些课程涵盖了人工智能的基础理论、算法和应用等方面。

1. Stanford University - CS229: Machine Learning这门课程由斯坦福大学的吴恩达教授主讲，是机器学习领域的经典之作。

课程内容包括监督学习、无监督学习、强化学习等各种机器学习算法和方法。

2. Massachusetts Institute of Technology - 6.034: Artificial Intelligence这门课程由麻省理工学院的Patrick Henry Winston教授主讲，涵盖了人工智能的基础知识、推理和规划、感知和学习等方面。

课程通过讲解经典的人工智能方法和案例，帮助学生理解人工智能的核心概念和技术。

3. University of California, Berkeley - CS188: Introduction to Artificial Intelligence这门课程是加州大学伯克利分校的经典人工智能课程，内容包括搜索、规划、机器学习、自然语言处理等方面。

课程通过理论讲解和实践项目，培养学生的人工智能编程能力和解决实际问题的能力。

4. Carnegie Mellon University - 10-701: Introduction to这门课程由卡内基梅隆大学的Tom Mitchell教授主讲，介绍了机器学习的基本理论和算法。

课程内容包括统计学习理论、监督学习和无监督学习方法等，旨在帮助学生理解机器学习的原理和应用。

5. University of Washington - CSE 446: Machine Learning这门课程由华盛顿大学的Pedro Domingos教授主讲，涵盖了机器学习的基本概念、算法和应用。

本人所在学科团队

本人所在学科团队【前言】本人所在学科团队是一个跨学科的研究团队，主要聚焦于机器学习、计算机视觉、自然语言处理等领域。

我们的研究目标是探索如何利用人工智能技术解决现实生活中的问题，提高人们的生活质量和工作效率。

【团队成员】我们的团队由一群来自不同背景和专业领域的研究人员组成，包括计算机科学、数学、统计学、物理学等专业。

我们有博士后、博士生、硕士生和本科生等不同层次的研究人员。

虽然大家专业背景各异，但都对人工智能技术有着浓厚的兴趣和热情，并愿意为实现这个目标而努力。

【研究方向】我们主要关注以下几个方向：1. 机器学习机器学习是我们最核心的研究方向之一。

我们致力于开发新的算法和模型来解决各种实际问题，如图像分类、自然语言处理、推荐系统等。

我们还在探索如何将深度学习技术应用于更广泛的领域，如医疗、金融等。

2. 计算机视觉计算机视觉是我们另一个重要的研究方向。

我们致力于开发新的算法和模型来解决图像处理、目标检测、人脸识别等问题。

我们还在探索如何将计算机视觉技术应用于自动驾驶、智能安防等领域。

3. 自然语言处理自然语言处理是我们的另一个研究方向。

我们致力于开发新的算法和模型来解决文本分类、情感分析、问答系统等问题。

我们还在探索如何将自然语言处理技术应用于智能客服、智能写作等领域。

【研究成果】我们的团队已经取得了一些令人骄傲的成果，包括：1. 发表多篇高水平论文我们已经在多个国际顶级会议和期刊上发表了多篇高水平论文，如CVPR、ICCV、ECCV、NIPS等。

这些论文得到了同行专家的高度评价，并对学术界和工业界产生了广泛影响。

2. 参加多个竞赛并获奖我们的团队还参加了多个国际机器学习竞赛，并获得了多个奖项，如ImageNet、COCO、Kaggle等。

这些竞赛对于验证我们的算法和模型的有效性和实用性非常重要。

3. 开源代码库我们还开源了一些高质量的代码库，如PyTorch-YOLOv3、BERT-Chinese-Text-Classification等。

机器学习的发展历程

机器学习的发展历程机器学习（Machine Learning）是人工智能（Artificial Intelligence）领域的一个重要分支，其发展历程可以追溯到上世纪五六十年代。

以下按时间顺序梳理了机器学习的重要发展阶段和里程碑事件。

1. 逻辑回归（1957年）：逻辑回归是早期机器学习算法之一，用于二分类问题。

由美国统计学家David Cox开发，被广泛应用于生物学和医学领域。

2. 人工神经网络（1958年）：美国心理学家Frank Rosenblatt提出了感知器模型，该模型模拟了生物神经元的功能。

这是神经网络在机器学习中的首次应用。

3. 决策树算法（1963年）：美国计算机科学家Leo Breiman开发了决策树算法，通过一系列的决策节点将数据划分成不同的类别或子集。

决策树在数据挖掘和分类问题中被广泛使用。

4. 支持向量机（1992年）：由Vladimir Vapnik和Alexey Chervonenkis提出，支持向量机是一种强大的分类算法，通过在特征空间中构造最优超平面实现分类。

5. 集成学习（1994年）：通过将多个弱学习器组合成强学习器，以取长补短，提高分类性能。

Adaboost是最早的集成学习算法之一。

6. EM算法（1997年）：EM算法由Arthur Dempster、NanLaird和Donald Rubin提出，用于解决含有隐变量的概率模型参数估计问题。

7. K-近邻算法（2001年）：K-近邻算法是一种基于实例的学习方法，利用已知样本进行分类或回归预测。

根据最邻近的K 个样本确定未知样本的类别。

8. 深度学习（2012年）：深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的机器学习方法。

由于其强大的学习能力和特征表示能力，深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展。

9. 强化学习（2013年）：强化学习是一种通过与环境交互学习策略的机器学习方法。

AlphaGo的胜利，标志着强化学习在游戏领域的成功，并为其在其他领域的应用带来了更多关注。

前馈神经网络中的模型可解释性技巧(八)

在当今人工智能技术日益发展的背景下，神经网络已经成为了许多机器学习任务中最有效的模型之一。

然而，传统神经网络模型的一个缺点就是它们往往是“黑盒”模型，即很难解释模型的决策过程。

由于现实世界中很多任务对模型的解释性有着严格的要求，因此，在前馈神经网络中加入模型可解释性的技巧变得尤为重要。

一、LIME（局部可解释的模型- Local Interpretable Model-agnostic Explanations）LIME是由来自华盛顿大学的卡尔顿·卡尔普（Carlos Guestrin）等人提出的一种模型解释方法。

它的基本思想是通过生成局部的线性模型来解释整个模型的预测结果。

具体来说，LIME会生成一组与原始数据集类似的“虚拟”数据，然后使用这些虚拟数据来拟合一个局部的线性模型。

这个局部的线性模型就可以解释原始模型在特定数据点上的预测结果。

在实际应用中，LIME可以帮助研究人员和从业者更好地理解神经网络模型，解释模型的决策过程，识别模型的薄弱点，并且提高模型的可解释性。

二、SHAP（SHapley Additive exPlanations）SHAP是另一种用于解释机器学习模型的技术，它源自于博弈论中的沙普利值。

SHAP的核心思想是通过计算每个特征对模型预测结果的贡献度，来解释模型的预测过程。

具体而言，SHAP会计算每个特征值对于模型预测结果的影响，并且将这些影响以图形的形式展现出来。

通过SHAP技术，用户可以清晰地了解到每个特征对于模型输出的重要程度，从而更好地理解模型的工作原理。

三、局部敏感度分析局部敏感度分析是一种通过微小扰动来解释神经网络模型的技术。

它的基本思想是在输入数据的周围进行微小的扰动，然后观察这些扰动对模型预测结果的影响。

通过局部敏感度分析，用户可以更好地理解神经网络模型在不同输入条件下的行为，进而提高模型的可解释性。

四、深度可解释性学习深度可解释性学习是一种结合了神经网络和解释性技巧的方法。

参考文献(人工智能)

参考文献(人工智能)曹晖目的：对参考文献整理（包括摘要、读书笔记等），方便以后的使用。

分类：粗分为论文（paper）、教程（tutorial）和文摘（digest）。

0介绍 (1)1系统与综述 (1)2神经网络 (2)3机器学习 (2)3.1联合训练的有效性和可用性分析 (2)3.2文本学习工作的引导 (2)3.3★采用机器学习技术来构造受限领域搜索引擎 (3)3.4联合训练来合并标识数据与未标识数据 (5)3.5在超文本学习中应用统计和关系方法 (5)3.6在关系领域发现测试集合规律性 (6)3.7网页挖掘的一阶学习 (6)3.8从多语种文本数据库中学习单语种语言模型 (6)3.9从因特网中学习以构造知识库 (7)3.10未标识数据在有指导学习中的角色 (8)3.11使用增强学习来有效爬行网页 (8)3.12★文本学习和相关智能A GENTS：综述 (9)3.13★新事件检测和跟踪的学习方法 (15)3.14★信息检索中的机器学习——神经网络，符号学习和遗传算法 (15)3.15用NLP来对用户特征进行机器学习 (15)4模式识别 (16)4.1JA VA中的模式处理 (16)0介绍1系统与综述2神经网络3机器学习3.1 联合训练的有效性和可用性分析标题：Analyzing the Effectiveness and Applicability of Co-training链接：Papers 论文集\AI 人工智能\Machine Learning 机器学习\Analyzing the Effectiveness and Applicability of Co-training.ps作者：Kamal Nigam, Rayid Ghani备注：Kamal Nigam (School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, knigam@)Rayid Ghani (School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213 rayid@)摘要：Recently there has been significant interest in supervised learning algorithms that combine labeled and unlabeled data for text learning tasks. The co-training setting [1] applies todatasets that have a natural separation of their features into two disjoint sets. We demonstrate that when learning from labeled and unlabeled data, algorithms explicitly leveraging a natural independent split of the features outperform algorithms that do not. When a natural split does not exist, co-training algorithms that manufacture a feature split may out-perform algorithms not using a split. These results help explain why co-training algorithms are both discriminativein nature and robust to the assumptions of their embedded classifiers.3.2 文本学习工作的引导标题：Bootstrapping for Text Learning Tasks链接：Papers 论文集\AI 人工智能\Machine Learning 机器学习\Bootstrap for Text Learning Tasks.ps作者：Rosie Jones, Andrew McCallum, Kamal Nigam, Ellen Riloff备注：Rosie Jones (rosie@, 1 School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213)Andrew McCallum (mccallum@, 2 Just Research, 4616 Henry Street, Pittsburgh, PA 15213)Kamal Nigam (knigam@)Ellen Riloff (riloff@, Department of Computer Science, University of Utah, Salt Lake City, UT 84112)摘要：When applying text learning algorithms to complex tasks, it is tedious and expensive to hand-label the large amounts of training data necessary for good performance. This paper presents bootstrapping as an alternative approach to learning from large sets of labeled data. Instead of a large quantity of labeled data, this paper advocates using a small amount of seed information and alarge collection of easily-obtained unlabeled data. Bootstrapping initializes a learner with the seed information; it then iterates, applying the learner to calculate labels for the unlabeled data, and incorporating some of these labels into the training input for the learner. Two case studies of this approach are presented. Bootstrapping for information extraction provides 76% precision for a 250-word dictionary for extracting locations from web pages, when starting with just a few seed locations. Bootstrapping a text classifier from a few keywords per class and a class hierarchy provides accuracy of 66%, a level close to human agreement, when placing computer science research papers into a topic hierarchy. The success of these two examples argues for the strength of the general bootstrapping approach for text learning tasks.3.3 ★采用机器学习技术来构造受限领域搜索引擎标题：Building Domain-specific Search Engines with Machine Learning Techniques链接：Papers 论文集\AI 人工智能\Machine Learning 机器学习\Building Domain-Specific Search Engines with Machine Learning Techniques.ps作者：Andrew McCallum, Kamal Nigam, Jason Rennie, Kristie Seymore备注：Andrew McCallum (mccallum@ , Just Research, 4616 Henry Street Pittsburgh, PA 15213)Kamal Nigam (knigam@ , School of Computer Science, Carnegie Mellon University Pittsburgh, PA 15213)Jason Rennie (jr6b@)Kristie Seymore (kseymore@)摘要：Domain-specific search engines are growing in popularity because they offer increased accuracy and extra functionality not possible with the general, Web-wide search engines. For example, allows complex queries by age-group, size, location and cost over summer camps. Unfortunately these domain-specific search engines are difficult and time-consuming to maintain. This paper proposes the use of machine learning techniques to greatly automate the creation and maintenance of domain-specific search engines. We describe new research in reinforcement learning, information extraction and text classification that enables efficient spidering, identifying informative text segments, and populating topic hierarchies. Using these techniques, we have built a demonstration system: a search engine forcomputer science research papers. It already contains over 50,000 papers and is publicly available at ....采用多项Naive Bayes 文本分类模型。

计算机专业留学哪个国家好

计算机专业留学哪个国家好计算机专业留学到美国留学最好美国大学在计算机专业方面有非常强劲的实力，在最新发布的QS世界大学计算机专业排名中，美国有着非常抢眼的表现，在排名列出的500所大学中，美国大学就占据了90个席位。

美国大学计算机专业排名第一名、麻省理工学院(MIT)经常能够在各种专业排名的最前列看到麻省理工学院，计算科学专业也不例外，麻省理工学院位列QS世界大学计算机专业排名第1位，并且已经连续5年位居QS世界大学整体排名的第1位。

麻省理工学院的计算机科学系，连同电气工程，是整个麻省理工学院最大的系。

麻省理工学院凭借其在计算机科学领域的创新性研究，并且其计算机科学的教授和研究人员对控制论、人工智能、计算机语言、机器学习、机器人以及加密的贡献而闻名。

麻省理工学院位于马萨诸塞州剑桥市，凭借顶尖的工程学和计算机科学而享誉世界，有世界一流的计算机科学实验室，培养了多位图灵奖得主(这是计算机界的最高奖)。

波士顿地区名校众多，麻省理工学院是这些大学中的佼佼者，常被誉为“世界理工学院之最”。

麻省理工学院的工程系是最有名、申请人最多，并且也是最难读的系，在美国甚至全世界都有非常高的名望。

虽然麻省理工学院并不是常春藤盟校成员，但是这一点也不影响麻省理工学院的地位。

第二名、斯坦福大学斯坦福大学在今年的QS世界大学计算机专业排名中位列第2位，并且在QS 世界大学整体排名中也位列第2位。

斯坦福大学位于加利福尼亚州，毗邻著名的硅谷，这也使得斯坦福大学与其他美国的顶尖大学相比更加独特，因为很多世界上最大的高新技术企业就位于学校附近。

斯坦福大学的计算机科学系成立于1965年，也属于这所大学工程学院的一部分。

与麻省理工学院一样，斯坦福大学也培养了多位计算机界最高奖的图灵奖得主。

斯坦福大学在各类世界大学排名中均位于前10名，学校在科学研究方面取得了十分突出的成绩，在计算机科学领域拥有世界级的学术影响力，学校产生了多位诺贝尔奖获得者。

国外名校公开课资源

国外名校公开课资源简介抛砖引玉幻灯片2背景●本学期第一周学院开学工作会议上，围绕教育教学中心工作，黄冬梅院长提出了将世界最顶尖的优质教育资源引入我们的教学工作中的理念。

●重点课程建设、双语课程建设、日常教学工作中应改充分利用网络教学平台等现代教育手段，吸收消化世界最顶尖的开放课程，为我所用。

●站在巨人的肩上，迅速提高我们的教学水平、教育质量。

●为此我们对“国外名校公开课”资源作了初步梳理，在这里汇报，与大家共享。

●关注重点：计算机科学与技术、数学、物理●获得资源的途径：公开的、开放的、获授权的网络资源幻灯片3内容提要● 1 校园网--网络教学综合平台—教学资源库● 2 中国开放教育资源协会● 3 各大学网站公开课● 4 iTunes U （apple）● 5 网易公开课● 6 新浪公开课●7 在线学习课程1 校园网—网络教学综合平台—教学资源库（1）●由我校校园网的“网络教学综合平台”，进入“教学资源库”，可见一些知名大学开的开放课程，如：●斯坦福大学开放课程●耶鲁大学开放课程●英国格雷莎姆学院讲座●约翰霍普金斯开放课程●日本开放课程●麻省理工开放课程●圣母大学开放课程●索非亚开放课程●塔夫茨开放课程●还有我国的精品课程●清华精品课、台湾国立交通大学课程幻灯片51 校园网—网络教学综合平台—教学资源库（2）下载/浏览数极少幻灯片61 校园网—网络教学综合平台—教学资源库（3）●注意●网页左侧“红色加重字符”表示资源的“学科范围”，右侧“资源类型”由“红色字符”表示；●网页右下方列出相关“课程”，点“下载”后可以“保存”或“打开”含该课程全部文件的“zip”压缩包, 点击其中的“index.html”文件，即可浏览课程。

●国外大学的课程所用语言一般为英文。

一般包括：Course Home （课程主页）、Syllabus（大纲）、Calendar（日历）、Readings（阅读）、Lecture Notes（讲稿pdf）、Assignments （作业pdf）、Exams（考试pdf），以及教师和课程简介等内容。

利用机器学习方法进行遥感数据分类分析

利用机器学习方法进行遥感数据分类分析近年来，随着遥感技术的不断发展和进步，遥感数据的获取和应用范围也越来越广泛。

其中，遥感数据的分类分析是最为关键的应用之一，它涉及到了许多领域，如地球科学、环境科学、自然资源调查等。

传统的遥感数据分类方法主要依赖于人工的分类和判读，但面对海量的遥感数据和复杂的分类问题，这种方法已经无法满足实际需求。

因此，在这个背景下，利用机器学习方法进行遥感数据分类分析逐渐成为一种新型的趋势。

一、机器学习方法简介机器学习（Machine Learning）是一种基于对数据进行学习来进行预测和决策的计算机算法。

它是人工智能和数据挖掘领域的重要组成部分。

机器学习的基本思想是通过对已有的数据进行学习，来构建一个模型，并利用这个模型来预测新数据的分类或者其他相关属性。

机器学习方法广泛应用于生物信息学、金融、文本分类、图像分类、语音识别、自然语言处理、医学诊断、自动驾驶等领域。

二、机器学习方法在遥感数据分类中的应用1.支持向量机支持向量机（Support Vector Machine）是一种常用的机器学习算法，它通过构建一个能够将数据集划分到不同的类别中的超平面来进行分类。

支持向量机能够处理高维度的数据，并且对噪声有很好的鲁棒性。

在遥感数据分类中，支持向量机方法常常被用于分类高分辨率的遥感图像数据。

通过对不同波段的遥感数据进行特征提取，再将提取出的特征输入到支持向量机模型中进行分类，可以得到非常精确的分类结果。

2.随机森林随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，它建立在决策树的基础上，通过对多个决策树的结果进行组合来进行分类。

随机森林的优点是能够有效地处理大量的特征，并且对于数据集中的噪声有很好的鲁棒性。

在遥感数据分类中，随机森林方法常常被用于分类低分辨率的遥感图像数据。

通过对遥感数据进行特征提取，并将提取出的特征输入到随机森林模型中进行分类，可以得到较为准确的分类结果。

计算机科学家小传

计算机科学家小传计算机科学已成为当今科技世界中最受欢迎的学科之一。

对于科技发展，计算机科学家们起着至关重要的作用。

本文旨在简要介绍一些著名的计算机科学家，供读者参考。

首先介绍英国计算机科学家托马斯贝尔（Thomas Bayes）。

他于1763年出生，是英国数学家和神学家。

他的重要作品“贝尔定律”显示出他在统计学和概率论方面的杰出成就。

贝尔对概率论数学概念形成了重大贡献，其中包括贝尔不确定性原则。

今天，这一原则被广泛用于机器学习、计算语言学和人工智能。

接下来介绍美国计算机科学家杰夫科恩（Jeffrey Cohen）。

他于1941年出生，是华盛顿大学的著名计算机科学家和数据库管理系统的创始人之一。

他设计的第一个数据库管理系统称为INGRES，它在1975年发布。

这是一个里程碑式的成就，它突显了杰夫科恩在计算机科学方面的丰功伟绩。

最后介绍日本计算机科学家松下幸之助（Yukihiko Matsushita）。

他于1925年出生，是日本著名计算机科学家和松下集团创始人。

松下幸之助于1950年在日本创立了松下集团，该集团为世界提供了各种高技术的电子设备。

他的作品包括创新的计算机系统、多媒体和无线网络技术，这些技术已经广泛应用于世界各地。

以上介绍了三位世界著名的计算机科学家，即托马斯贝尔、杰夫科恩和松下幸之助。

他们在计算机科学领域取得了巨大成就，为科技发展做出了重大贡献。

他们指明了计算机科学发展的方向，帮助形成了当今计算机科学领域的电子世界。

今天，全世界的计算机科学家受益于他们的开拓和创新，正在创造快速发展的未来。

大模型调优方法

大模型调优方法大模型调优是指对大规模预训练语言模型（如GPT系列、BERT等）进行进一步优化以提升其在特定任务或应用场景中的性能的过程。

以下是一些关于大模型调优的关键技术和方法：1. 代理调优：-华盛顿大学提出的一种方法，它先在一个小型预训练模型上进行调优，然后将调优后的知识迁移至大型基础模型中。

这种方法利用小型模型快速收敛的特点，通过小规模数据进行有效调优，并借助引导的方式在大模型上进行微调。

2. Tuna 方法：-新加坡科技设计大学、清华大学和微软研究院联合提出的Tuna方法，允许模型利用大语言模型的反馈进行调优，可能涉及自我反馈机制或者模型之间的交互，但没有详细说明具体的实现细节。

3. 指令调优：-针对大型语言模型的指令调优技术，旨在改善模型对于不同指令的理解和执行能力，可能是通过添加额外的监督信号、微调特定层或关注头部结构等方式。

4. 超参数调优：-在所有机器学习模型中通用的方法，包括大模型在内，通过调整学习率、正则化强度、批次大小等非训练过程中确定的参数，以优化模型的表现。

5. 局部参数微调（如PEFT）：-PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）代表了一类只微调大模型中一部分参数的方法，比如只微调最后一层、添加可训练的线性层或Adapter模块，从而减少计算资源消耗和潜在的过拟合风险。

6. 样本与特征权重调整：-在决策树集成模型中，可以调整样本和特征的采样比例，例如XGBoost或LightGBM中的`subsample`和`colsample_bytree`参数，来改善模型的鲁棒性和泛化能力。

7. 增加模型复杂度：-对于基于树的模型，可以通过增加树的数量（如`n_estimators`参数）来增强模型的拟合能力，同时也需结合早停法则（`early_stopping_rounds`）防止过拟合。

8. 领域适应与迁移学习：-利用特定领域的数据对大模型进行微调，使其更好地适应特定任务需求。

华盛顿大学知名校友

华盛顿大学-西雅图（University of Washington）创建于1861年，位于美国西海岸城市西雅图，是世界著名公立研究型大学，公立常春藤之一，2015-16年usnews美国大学排名52位，2015-16年usnews 世界大学排名（US News）第11位、ARWU世界大学排名第15位、英国泰晤士高等教育世界大学排名第32位、QS世界大学排名第65位。

立思辰留学360介绍，在2015-16年ARWU世界大学学术排名中，华盛顿大学医学领域全球排名第3位、生命科学领域全球排名第5位、计算机领域全美第6位。

教授队伍中拥有252位美国院士，167位美国科学委员会学部委员和12位诺贝尓奖得主。

华盛顿大学是美国太平洋沿岸历史最悠久的大学之一。

2015年9月16日，英国路透社研究和发布的全球最具创新力大学排行榜，华盛顿大学为全球最具创新力的公立大学第1位，世界大学排名第4位。

华盛顿大学2014年研究经费13.9亿美元，高居美国公立大学研究经费第一位。

2015年6月18日，华盛顿大学、清华大学和微软公司合作创建的全球创新学院(Global Innovation Exchange Institute) 简称GIX 在美国华盛顿州西雅图市正式启动。

知名校友华盛顿大学奖项得主诺贝尔奖得主12位2012年：大卫·温兰德（David J. Wineland）（物理学）：实现单量子态操作，激光冷却离子捕获。

2004年：琳达·巴克（Linda B. Buck）（生物化学）：嗅觉受体分子研究。

2001年：利兰·哈特韦尔（Leland H. Hartwell）（生物化学）：发现控制细胞分裂及复制的蛋白。

1994年：马丁·罗德贝尔（Martin Rodbell）（生物化学）：G蛋白的发现以及其在细胞信号传导中的作用。

1993年：道格拉斯·C·诺斯（Douglass C. North）（经济学）：在经济史研究中引入经济学理论和定量方法以解释经济变化。

美国计算机专业大学排名前十

美国计算机专业大学排名前十美国大学的计算机专业很受中国学生的喜欢，申请去美国大学学习计算机专业的学生每年都有很多，那么美国计算机专业排名前十的大学都有哪些呢？跟着小编来了解一下吧！1、麻省理工学院麻省理工学院位于马萨诸塞州剑桥市波士顿市郊，专注于科学技术研究。

MIT的CS专业属于电子工程和计算机科学学院（EECS），作为美国大学计算机专业的翘楚，EECS是学校人数最多的department之一，全校有大约25%的本科生都属于EECS，是多数该领域人士梦寐以求的地方。

2、卡内基梅隆大学卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University），简称CMU，坐落在美国宾夕法尼亚州的匹兹堡，是一所拥有13，600名在校学生和1，423名教职及科研人员的世界顶尖学府，美国25所新常春藤盟校之一。

3、斯坦福大学斯坦福大学的计算机专业可谓是王牌专业，隶属于工程学院。

在计算机科研方面，斯坦福无论在理论、数据库、软件、硬件、AI 等各个领域都是实力强劲的顶级高手。

4、加州大学伯克利分校加利福尼亚大学伯克利分校（University of California， Berkeley），简称伯克利，坐落在美国旧金山湾区的伯克利市，是世界最顶尖的公立研究型大学之一。

5、加州理工大学加州理工大学一般指加州理工学院。

加州理工学院（California Institute of Technology），简称“加州理工（Caltech）”，创立于1891年，位于美国加利福尼亚州洛杉矶东北郊的帕萨迪纳（Pasadena），是世界最顶尖的私立研究型大学之一。

6、康奈尔大学在计算机理论方面颇有建树，CS的主要研究方向为人工智能、计算机科学、程序语言与逻辑、计算机理论等。

7、佐治亚理工学院佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology），简称Georgia Tech，也被简称为Gatech或GT，建校于1885年，是坐落于美国东南部第一大城市亚特兰大的世界顶尖研究型大学，美国大学协会、新工科教育国际联盟成员。

关于智能的书籍

关于智能的书籍
智能一直是人类追求的梦想，也是现代科技发展的热点领域。

在这个数字化时代，智能已经融入到我们的生活和工作中，越来越多的人开始关注和研究智能技术，探索其应用和发展方向。

而对于想深入了解智能领域的人来说，阅读智能相关的书籍是一种最有效的方法。

下面就介绍几本关于智能的书籍：
1.《人工智能：一种现代方法》(Artificial Intelligence: A Modern Approach)：这是一本经典的人工智能教科书，作者是斯坦福大学的教授，涵盖了人工智能的各个方面，从搜索算法到机器学习，再到自然语言处理等。

2.《深度学习》(Deep Learning)：这是一本关于深度学习的入门书籍，由加拿大蒙特利尔大学教授编写，介绍了深度学习的基础知识和应用，包括卷积神经网络、循环神经网络等。

3.《机器学习实战》(Machine Learning in Action)：这是一本介绍机器学习算法的实践书籍，作者是来自美国华盛顿大学的计算机科学家，通过实例演示了机器学习算法的应用，包括决策树、SVM等。

4.《智能时代》(The Age of Intelligent Machines)：这是一本关于智能历史和发展趋势的书籍，作者是美国知名科技作家，介绍了智能技术的发展历程和未来的发展趋势，对于理解智能领域的历史和未来发展非常有帮助。

总之，阅读智能相关的书籍可以帮助我们深入了解智能技术的基础和应用，为我们探索智能未来提供重要的思想碰撞和启发。

美国人工智能专业大学排名TOP20

美国⼈⼯智能专业⼤学排名TOP20 ⼈⼯智能时代正在朝我们的⽣活⾛来，很多⼤学开设了AI专业，那么美国有哪些AI专业⽐较好的⼤学呢?这是很多学⽣⽐较感兴趣的问题。

和店铺⼀起来看看美国⼈⼯智能专业⼤学排名TOP20，欢迎阅读。

20. 加州⼤学圣地亚哥分校University of California-San Diego B.S. in Computer Science: Artificial Intelligence Cluster 学费：$13,693每年在UCSD，所有CS专业的学⽣都有机会能够将⼈⼯智能作为他们的⼀个专业⽅向。

在课程⽅⾯，UCSD提供包括搜索和推理，计算机视觉和图像处理等独⽴课程。

19. 佐治亚州⽴⼤学Georgia State University B.S. in Computer Science: Concentration in Graphics and Human-Computer Interaction; M.S. in Computer Science: Coursework in Database & Artificial Intelligence 学费： $15,609每年很少有⼤学能像乔治亚州⽴⼤学⼀样提供本科和硕⼠学位的⼈⼯智能课程。

在这⾥，研究⽣们可以选择数据库与⼈⼯智能这样的课程来拓展他们的对于⼈⼯智能的知识储备。

⽽对于本科学⽣们来说，还有HCI这样能够在这个领域提供介绍型知识的课程内容。

18. 普渡⼤学Purdue University B.S. in Computer Science: Machine Intelligence Track 学费：$13,081每年在普渡，CS专业的本科⽣都可以选择⼈⼯智能，数据挖掘，机器学习，机器⼈以及⼀系列类似的课程。

尽管⼈⼯智能⽅⾯的课程在美国⼤学中并不罕见，但是很少有学校能够像普渡⼀样为本科⽣也提供这么多的课程选择。