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线性代数网课代修|机器学习代写 machine learning代考|CRN33071

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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。

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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|AI FOR DIAGNOSIS AND TREATMENT

Diagnosis of disease and suggestion for treatment has been a focus of AI for the past five decades. In 1972 Stanford University in California started working on MYCIN, an early AI program to treat blood infections. MYCIN made an attempt to diagnose patients on the basis of the symptoms reported and results of medical tests. This program also suggests extra laboratory tests and gives a probable diagnosis. After diagnosing the disease, this program suggests a suitable treatment explaining the reasons leading to the diagnosis and suggestion of treatment. This program was found to operate at the same level of proficiency as medical specialists to identify and treat blood infections [Copeland: 2018]. Practically, MYCIN was never used in medicine due to legal and ethical issues not because of its performance weakness. In the mid-1980s, another medical expert system named CADUCEUS was launched by the University of Pittsburgh, which worked on inference engine similar to MYCIN and was intended to improve MYCIN and focus on blood-borne infectious bacteria. The CADUCEUS system could diagnose nearly 1000 different diseases [Banks 1986]. Several such AI medical systems evolved subsequently, out of which some gained importance and a few were not clinically practiced.

线性代数作业代写linear algebra代考|ONCOLOGY

Oncology is the field of medicine that diagnoses and treats cancer. AI contributes in resolving several biomedical problems. DL, a subset of AI, extracts features automatically and is more flexible to be applied in different research areas including cancer. It plays a very important role especially in the early detection of cancer. It was stated by Jeremy Howard, the CEO and founder of Enlitic that “If cancer can be detected early, then the probability of survival of the patients is 10 times higher.” DL achieved highest accuracy in early diagnosis compared to many domain experts. The current DL application in oncology includes detecting cancer from gene expression data, which is considered as very complex data due to its high dimensionality. DL extracts meaningful features from this data and classifies the breast cancer cells. This technology also extracts genes helpful for cancer prediction and cancer biomarkers, to detect breast cancer.

DL can also be used for segmenting brain tumors in MR images, with much more stable results compared to segmenting brain tumors manually by physicians, since it is prone to errors due to motion and vision. This can also be used to measure tumor sizes during treatment and also detect new metastases if there are any that may have been overlooked. The algorithm is made to read more CT and MRI scans of patients to get more accurate results. Prognosis gives an approximation of how advanced the cancer is and what the chances of survival are. DL develops a prediction model for prognosis detection of patients suffering from cancer and receiving treatment. It was found that the survival predictive power of $\mathrm{DL}$ is superior to other prediction models [Ali 2019].

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线性代数作业代写linear algebra代考|AI FOR DIAGNOSIS AND TREATMENT

过去五年来,疾病诊断和治疗建议一直是人工智能的重点。1972 年,加利福尼亚的斯坦福大学开始研究 MYCIN,这是一种治疗血液感染的早期人工智能程序。MYCIN 试图根据报告的症状和医学检查结果对患者进行诊断。该计划还建议进行额外的实验室检查并给出可能的诊断。在诊断出疾病后,该程序会建议合适的治疗方法,解释导致诊断的原因和治疗建议。该计划被发现与医学专家在识别和治疗血液感染方面的熟练程度相同 [Copeland: 2018]。实际上,由于法律和伦理问题,MYCIN 从未用于医学,而不是因为其性能弱点。在 1980 年代中期,另一个名为 CADUCEUS 的医学专家系统是由匹兹堡大学推出的,它工作于类似于 MYCIN 的推理引擎,旨在改进 MYCIN,专注于血源性传染性细菌。CADUCEUS 系统可以诊断近 1000 种不同的疾病 [Banks 1986]。随后发展了几个这样的人工智能医疗系统,其中一些变得重要,一些没有临床实践。

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肿瘤学是诊断和治疗癌症的医学领域。人工智能有助于解决几个生物医学问题。深度学习是人工智能的一个子集,可以自动提取特征,并且更灵活地应用于包括癌症在内的不同研究领域。它起着非常重要的作用,尤其是在癌症的早期发现中。Enlitic 的 CEO 兼创始人 Jeremy Howard 曾表示:“如果癌症能够及早发现,那么患者的生存概率将提高 10 倍。” 与许多领域专家相比,DL 在早期诊断方面的准确度最高。当前 DL 在肿瘤学中的应用包括从基因表达数据中检测癌症,由于其高维性,这些数据被认为是非常复杂的数据。DL 从这些数据中提取有意义的特征并对乳腺癌细胞进行分类。

DL 还可用于在 MR 图像中分割脑肿瘤,与医生手动分割脑肿瘤相比,结果稳定得多,因为它容易因运动和视觉而出错。这也可用于在治疗期间测量肿瘤大小,如果有任何可能被忽视的情况,还可以检测新的转移灶。该算法用于读取更多患者的 CT 和 MRI 扫描,以获得更准确的结果。预后给出了癌症进展程度和生存机会的近似值。DL 开发了一个预测模型,用于检测患有癌症和接受治疗的患者的预后。发现生存预测能力D大号优于其他预测模型 [Ali 2019]。

线性代数作业代写linear algebra代考| Non–singular matrices

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计量经济学代写

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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