贝叶斯

临近空间大气同时受到来自上方的太阳活动和地磁活动的影响，以及来自下方的地形、天气活动、重力波的影响，所以临近空间大气表现出非常复杂且多样的变化特征，临近空间大气密度作为表征临近空间大气的基本参数，可用于深入了解日地关系和圈层耦合的物理机制；另外，临近空间大气是空天飞行器的通过区域，临近空间大气密度的准确测量影响着空天飞行器的精密定轨、变轨控制、空间碎片的碰撞规避以及再入飞行器的返回控制等，因此临近空间大气密度在工程应用领域也有广泛应用。因为探测技术的限制，临近空间大气密度的探测往往比较困难，实测资料较少。X射线掩星探测技术利用大气对天体X射线辐射的衰减特性，通过卫星平台实现临近空间大气密度的层析扫描探测，可有效解决临近空间大气密度全球实时探测问题

《程序员的数学2：概率统计》沿袭《程序员的数学》平易近人的风格，用通俗的语言和具体的图表深入讲解程序员必须掌握的各类概率统计知识，例证丰富，讲解明晰，且提供了大量扩展内容，引导读者进一步深入学习。　《程序员的数学2：概率统计》涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布、估计与检验理论、伪随机数以及概率论的各类应用，适合程序设计人员与数学爱好者阅读，也可作为高中或大学非数学专业学生的概率论入门读物。 平冈和幸（作者），　数理工程学博士，对机器学习兴趣浓厚

爱丁堡大学（University of Edinburgh）坐落在苏格兰首府爱丁堡市，是一所创建于1583年的公立研究型大学。爱丁堡大学是苏格兰的第四所也是整个英语圈的第六所大学，在苏格兰排名通常位于第一或第二位，竞争者为同样是古典大学的格拉斯哥大学和圣安德鲁斯大学。它是唯一的同时身为罗素集团、科英布拉集团及欧洲研究型大学联盟成员的苏格兰大学

量子自旋翻转量子位对量子计算和量子信息有重要影响。因此，我们利用Bang-Bang控制方案研究了双能级自旋1/2系统中的量子自旋动力学。在这里，系统是由恒定场B0沿z轴驱动，控制场B(t)沿x轴或y轴驱动

张天蓉老师的新书出版了！ 张老师笔耕不辍，在清华大学出版社已经出版7本科普书，深受读者喜爱。本书一如既往的精彩。 一切都在变化，一切都难以确定，世界可以说是由变量构成，人人都有必要学点概率论，把世界看的更清晰

三种划分边界的算法之二：Naive Bayes 贝叶斯分析是现代统计学的基础。它最广为人知的例子可能要算癌症检测。假设有一种癌症在人群中的发病率大概是1%，现在有一种检测手段，它的准确率是90%，也就是说，如果某人的确患有癌症，检测结果为阳性的概率为90%而且如果某人确实没有患癌症，检测结果为阴性的概率也为90%

1、利用自然语言处理技术和机器学习算法对文本数据进行挖掘分析； 2、负责自然语言处理技术在机器翻译、自动批改、自动问答、人机对话、语义理解等方向上的应用研究； 3、负责自然语言处理相关核心技术研发及前沿算法跟踪，根据产品需求完成技术转化，推动业务发展。 能力要求： 3、实践过自然语言处理任务中的至少一种任务，包括但不限于分词、词性标注、命名实体识别、语言模型、句法分析、数据抓取、文本分类、文本检索、情感分析、自动问答、自动批改、自动摘要、机器翻译等； 5、熟悉面向文本的常见机器学习算法（逻辑回归、SVM、决策树、贝叶斯等）的原理与算法，以及CNN、RNN、LSTM、Sequence to sequence、GAN等模型者优先； 6、熟悉Hadoop、Spark、Nutch框架者优先； 7、有Tensorflow Caffe2 Theano等深度学习框架与自然语言处理结合实际项目经验者优先； 8、良好的英语阅读能力，学习能力强，能独立分析并解决问题。

黎雄《基金申请经验介绍》 李平《基于机器学习的自然语言处理(NLP）方法与应用》 雷中怀《中小学教师专业发展》 赵建新《从十三届艺术节看当下主题性戏曲创作的现状与规律》 王德良《巴布亚新几内亚奥雷前陆盆地结构分段差异研究》 曾卫平《滇西保山地区晚三叠世牙形石动物群研究》 蓝希《“反规划”理念在土地研究中的应用》 廖小勇《学科教学(数学)研究生学位论文的选题途径》 自然语言处理是人工智能和大数据技术的重要研究方向，在文本分析、垃圾邮件过滤、互联网舆情监测等领域有广泛应用。 使用机器学习中的贝叶斯分类，演示一个垃圾信息过滤的具体案例。针对一个包含5000条文本信息的数据集，展示了数据清洗、语料库创建、文本词干矩阵、贝叶斯分类、性能评估等基本的自然语言处理步骤

汽车智能驾驶系统的安全建立在底层硬件的稳定工作之上，安普鲁焊接膜片一致性佳，透气量大，耐高温，焊接强度高，可以提升智能驾驶系统前端设备，控制器的工作稳定性与使用寿命。 自动驾驶硬件按照功能可以分为三个部分：感知，控制，执行。感知设备包括激光雷达、车载摄像头、毫米波雷达，超声波雷达等

2017年10月25日下午，数理统计学部教学研讨活动在实验楼312如期开展，本次活动由学部主任朱少平教授主持，数理统计学部全体教师参加。 研讨活动中，孙学英老师针对贝叶斯统计推断，诠释了概率学派与贝叶斯学派的区别，用通俗易懂的方式讲解了贝叶斯统计学知识，在给出贝叶斯公式的基础上，深入浅出地介绍了贝叶斯公式的主要应用领域以及贝叶斯统计推断等内容。结合孙老师的讲解，参会教师围绕先验概率的确定、后验概率的计算等难点问题展开了激烈的讨论，整场活动主题鲜明、内涵丰富，在促进教学改革，提升教学质量，培育学术气氛，增强学部的凝聚力方面发挥了重要的引导作用