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线性代数网课代修|机器学习代写 machine learning代考|ACDL2022

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如果你也在 怎样代写线性代数Linear Algebra这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。线性代数Linear Algebra是数学的一个分支,涉及到矢量空间和线性映射。它包括对线、面和子空间的研究,也涉及所有向量空间的一般属性。

线性代数Linear Algebra也被用于大多数科学和工程engineering领域,因为它可以对许多自然现象进行建模Mathematical model,并对这些模型进行高效计算。对于不能用线性代数建模的非线性系统Nonlinear system,它经常被用来处理一阶first-order approximations近似。

linearalgebra.me 为您的留学生涯保驾护航 在线性代数linear algebra作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的线性代数linear algebra代写服务。我们的专家在线性代数linear algebra代写方面经验极为丰富,各种线性代数linear algebra相关的作业也就用不着 说。

我们提供的线性代数linear algebra及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • 数值分析
  • 高等线性代数
  • 矩阵论
  • 优化理论
  • 线性规划
  • 逼近论
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线性代数作业代写linear algebra代考|THE ROLE OF CORPORATIONS IN AI IN HEALTH CARE

AI has started a new era of innovations in health care and influenced health care industries or corporations tremendously in this decade. AI can help in reducing the costs of on-going health operations and improve the quality of patient care. The success of $\mathrm{AI}$ in the medical field has disposed more and more companies towards health care and currently there are more than 100 companies using AI in this sector. Some of the popular, but not limited to, health care corporations are:

Watson Health is a dedicated health branch of International Business MachinesIBM Corporation aiming at bringing data, technology and expertise on to one platform to transform health. IBM helps organizations by providing tools and services required to solve clinical, operational and also financial problems across health care. Using cognitive computing, Watson Health has helped several well-known organizations including Mayo Clinic in clinical trials of breast cancer and Biorasi in bringing drugs to the market faster. IBM Watson Health combines human experts with augmented intelligence and helps researchers around the world in translating data and knowledge for intelligent decision-making [www.ibm.com/in-en/watson-health].

Google Health is now striving to improve the lives of people in all the important areas of health by merging with DeepMind’s health team. The major research successes of Google Health include predicting acute kidney injuries accurately using AI nearly 48 hours early than currently diagnosed and detecting $5 \%$ more cancer cases, reducing false-positive exams more than $11 \%$ compared to unassisted radiologists. Automated Retinal Disease Assessment (ARDA) and Optical Coherence Tomography (OCT) scans of Google Health help doctors to quickly trace diabetic retinopathy and interpret eye scans [https://health.google/health-research/].

CloudMedX Health utilizes NLP and DL to acquire patient data from EHR and produces the clinical insights into health care professionals which help them to improve patient outcomes. The solutions of CloudMedX are already applied showing promising results in medical areas like liver cancer, congestive heart failure, orthopedic surgery and renal failure [https://cloudmedxhealth.com/].

线性代数作业代写linear algebra代考|BENEFITS AND CHALLENGES OF AI SERVICES IN HEALTH CARE

From the concepts of $\mathrm{DL}$ algorithms reading CT scans more rapidly than humans to NLP that can read and interpret the unstructured data in EHRs, the AI applications in health care are endless. AI starts from early detection of diseases and moves forward until suggesting the appropriate treatment for cure. The applications of $\mathrm{AI}$ span all the important areas in health care including oncology, radiology, pathology, surgery, patient care and many more in the past decade. But, any technology at the peak of its success also faces challenges that need to be addressed.

Researchers have done many surveys to understand the real pros and cons of AI services from the health care professionals’ point of view as they are the end users of any tool or application. A survey done by MITTR in collaboration with GE Healthcare reported that that more than $82 \%$ of health-care industries in the US and $\mathrm{UK}$ have already deployed $\mathrm{AI}$ and created workflow improvements in operational and administrative activities [https://complexstories.com/work/mit-ge-health-ai/]. Another survey has been done on the practicality of AI services for health care and the willingness of health care professionals to adopt AI technologies. This study revealed that $67.8 \%$ of professionals were willing to use $\mathrm{AI}$ for independent diagnosis and decision-making support, and $28.9 \%$ of them showed interest in using AI in a restricted manner to help professionals in care processes. Only 3.3\% of respondents were not willing to use AI services [Väänänen et al. 2020].

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线性代数作业代写linear algebra代考|THE ROLE OF CORPORATIONS IN AI IN HEALTH CARE

人工智能开启了医疗保健创新的新时代,并在这十年中极大地影响了医疗保健行业或企业。人工智能可以帮助降低持续健康运营的成本并提高患者护理质量。的成功一个我在医疗领域已经将越来越多的公司投向医疗保健领域,目前有超过 100 家公司在该领域使用人工智能。一些受欢迎但不限于医疗保健公司是:

Watson Health 是 International Business MachinesIBM Corporation 的一个专门的健康部门,旨在将数据、技术和专业知识整合到一个平台上以改变健康状况。IBM 通过提供解决医疗保健领域的临床、运营和财务问题所需的工具和服务来帮助组织。使用认知计算,Watson Health 已帮助包括 Mayo Clinic 在内的多家知名组织进行乳腺癌临床试验,并帮助 Biorasi 更快地将药物推向市场。IBM Watson Health 将人类专家与增强智能相结合,帮助世界各地的研究人员将数据和知识转化为智能决策 [www.ibm.com/in-en/watson-health]。

Google Health 现在正通过与 DeepMind 的健康团队合并,努力改善所有重要健康领域的人们的生活。Google Health 的主要研究成果包括使用 AI 准确预测急性肾损伤,比目前诊断和检测提前近 48 小时5%更多的癌症病例,减少假阳性检查超过11%与没有协助的放射科医生相比。Google Health 的自动视网膜疾病评估 (ARDA) 和光学相干断层扫描 (OCT) 扫描可帮助医生快速追踪糖尿病视网膜病变并解读眼部扫描结果 [https://health.google/health-research/]。

CloudMedX Health 利用 NLP 和 DL 从 EHR 获取患者数据,并为医疗保健专业人员提供临床见解,帮助他们改善患者治疗效果。CloudMedX 的解决方案已在肝癌、充血性心力衰竭、骨科手术和肾衰竭等医疗领域显示出可喜的成果 [https://cloudmedxhealth.com/]。

线性代数作业代写linear algebra代考|BENEFITS AND CHALLENGES OF AI SERVICES IN HEALTH CARE

从概念上来说D大号读取 CT 扫描的算法比人类更快地读取 NLP 可以读取和解释 EHR 中的非结构化数据,AI 在医疗保健中的应用是无穷无尽的。人工智能从早期发现疾病开始,一直向前发展,直到提出适当的治疗方法。的应用一个我在过去十年中,涵盖了医疗保健的所有重要领域,包括肿瘤学、放射学、病理学、外科手术、患者护理等等。但是,任何处于成功顶峰的技术也面临着需要解决的挑战。

研究人员进行了许多调查,以从医疗保健专业人员的角度了解人工智能服务的真正利弊,因为他们是任何工具或应用程序的最终用户。MITTR 与 GE Healthcare 合作进行的一项调查显示,超过82%美国的医疗保健行业和在ķ已经部署一个我并在运营和管理活动中改进了工作流程 [https://complexstories.com/work/mit-ge-health-ai/]。另一项关于医疗保健人工智能服务的实用性以及医疗保健专业人员采用人工智能技术的意愿的调查已经完成。这项研究表明,67.8%的专业人士愿意使用一个我用于独立诊断和决策支持,以及28.9%他们中的一些人对以有限的方式使用人工智能来帮助专业人士进行护理过程表现出兴趣。只有 3.3% 的受访者不愿意使用 AI 服务 [Väänänen et al. 2020]。

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计量经济学是利用统计方法检验经济学理论的一种方法,它既不属于统计的范畴也不属于经济的范畴更像是一种经验科学。大家有专业的问题可以在my-assignmentexpert™ 这里答疑,多读一读,相关的基础性的东西,做一些统计和经济的基础知识的积累对于学习计量经济学这一门课程都是有很大帮助的。

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线性代数到底应该怎么学?

线代是一门逻辑性非常强的数学,非常注重对概念的深入理解,QS排名前200的大学普遍线性代数考试的题目80%以上都是证明题形式。而且初学的时候大家会觉得线代概念很乱很杂且环环相扣,学的时候经常要翻前面的东西。

在这种情况下,如何学好线性代数?如何保证线性代数能获得高分呢?

如何理清楚线代的概念,总结并且理解各个概念和定理之间的层次关系和逻辑关系是最关键的。具体实行方法和其他科目大同小异,书+记笔记+刷题,但这三个怎么用,在UrivatetaTA了解到的情况来说,我觉得大部分人对总结理解是不准确的,以下将说明我认为效率最高的的总结方法。

1.1 mark on book

【重点的误解】划重点不是书上粗体,更不是每个定义,线代概念这么多,很多朋友强迫症似的把每个定义整整齐齐用荧光笔标出来,然后整本书都是重点,那期末怎么复习呀。我认为需要标出的重点为

A. 不懂,或是生涩,或是不熟悉的部分。这点很重要,有的定义浅显,但证明方法很奇怪。我会将晦涩的定义,证明方法标出。在看书时,所有例题将答案遮住,自己做,卡住了就说明不熟悉这个例题的方法,也标出。

B. 老师课上总结或强调的部分。这个没啥好讲的,跟着老师走就对了

C. 你自己做题过程中,发现模糊的知识点

1.2 take note

记笔记千万不是抄书!!!我看到很多课友都是,抄老师的PPT,或者把书上的东西搬到笔记本上。有人可能觉得抄容易记起来,但数学不是背书嗷,抄一遍浪费时间且无用。我用我笔记的一小部分来说明怎么做笔记。

1.3 understand the relation between definitions

比如特征值,特征向量,不变子空间,Jordan blocks, Jordan stadard form的一堆定义和推论,看起来很难记,但搞懂他们之间的关系就很简单了

美本或者加拿大本科,如果需要期末考试之前突击线性代数,怎样可以效率最大化?

如果您是美本或者加拿大本科的学生,那么您的教材有很大概率是Sehldon Axler的linear algebra done right这本书,这本书通俗易懂的同时做到了只有300页的厚度,以几何的观点介绍了线性代数的所有基本且重要的内容.

从目录来看,这本书从linear vector space的定义讲起,引入线性代数这一主题,第二章开始将讨论范围限制在有限维的线性空间,这样做的好处是规避Zorn lemma的使用,在处理无穷维线性空间的过程中,取基不可避免的需要用到zorn lemma,第二章主要讲了independent set和basis的概念,同时引入了维数

前两章的内容可以看做是线性代数的启蒙阶段,理解了这两章就知道了线性代数研究的对象基本上是怎么回事,虽然还没有学任何non-trivial的内容,此时最重要的当然是linear vector space和independent set, basis, dimension的概念

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