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线性代数网课代修|机器学习代写 machine learning代考|CS234

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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
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  • 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 MEDICAL TRANSCRIPTION

Today most of the medical documentation across the globe is stored in Electronic Health Records (EHR) and online databases are helping clinicians in accessing patient information quickly. The doctors and surgeons mostly use traditional methods for documenting the treatment details, patient history or the procedure carried out for surgeries either writing on a paper or typing in any text editor. The doctors and medical staff usually spend a lot of time in the documenting process. Unfortunately, many of these documents are not integrated completely with the patient electronic record systems thus making the entire effort worthless. This time-consuming manual documentation has been digitalized using voice recording and transcription technologies. Medical transcription is all about converting dictated medical notes into typed health records. The transcribers spend hours of time in this conversion. Speech recognition becomes the biggest hurdle for transcribers in this process [Kulkarni et al. 2020].

Another development in medical transcription is the dictation-transcription software that uses voice recognition technology that listens to a doctor’s summary and transcribes the dictation into words. Some of these tools automatically integrate with EHRs and populate the data into the health system. However, these tools fail to solve the documentation problem, as they simply change the task of typing with dictation and editing. Medical scribes and virtual scribes enhance complete support for documentation rather than compared to dictation-transcription tools. They manage notetaking, summarization and coding appropriate information into the suitable EHR fields. The medical scribing industry is among the best emergent sectors in health care. Today the challenges of clinical documentation are responded to by the new $\mathrm{AI}-$ powered scribes. These scribes use natural language processing to listen to the conversation between the patient and the doctor. The medically relevant terms are then parsed out and the information is summarized into medical notes and finally mapped to the suitable fields of EHR. Compared to other tools for dictation and transcription, the AI scribes work further on verbatim summarization at a more affordable price than medical scribes. This has resulted in AI-powered medical scribes capturing the entire medical transcription system [www.deepscribe.ai/].

线性代数作业代写linear algebra代考|AI FOR COVID-19 DIAGNOSIS

COVID-19, also called the coronavirus pandemic, was first identified in December 2019 in Wuhan, China. This was declared a public health emergency by the World Health Organization (WHO). This resulted in a worldwide crisis and put the entire health industry on its toes for diagnosis, prediction and treatment. Quick and accurate diagnosis of positive patients became the top priority to avoid further spread of the virus and provide on-time treatment. The health care industry now requires the support of AI, ML and DL technologies to fight against the new disease. AI is a prominent technology to track the spread of virus and identify the high-risk patients that can help in controlling this infection.

The National Institutes of Health (NIH) has made an ambitious effort in harnessing AI for COVID-19 diagnosis, treatment, and monitoring. This resulted in launching the Medical Imaging and Data Resource Center (MIDRC), which utilize the power of $\mathrm{AI}$ and medical imaging to fight against the pandemic. The National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering (NIBIB), a part of NIH, created novel tools that can help physicians for early detection of the virus and personalized therapies for the patients [www.nih.gov/news-events/].

Several researchers worked on all the possible means to identify major applications of AI for the COVID-19 pandemic and the diagnostic improvements that can benefit from AI. Early detection of COVID-19 using chest CT enables on-time treatment to patients and also helps in controlling the spread of disease. A new AI system is proposed for rapid COVID-19 diagnosis and an extensive statistical analysis of chest CT performance. This system is evaluated based on a large dataset with a collection of 10,000 CT volumes, community acquired pneumonia, influenza and non-pneumonia subjects. This is a deep convolutional neural network-based system applicable for multi-class diagnosis task. The diagnosis performance of chest CTs is compared to chest $\mathrm{x}$-rays and the $\mathrm{AI}$ system was found to have outperformed many radiologists in more challenging tasks [Jin et al. 2020].

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线性代数作业代写linear algebra代考|AI FOR MEDICAL TRANSCRIPTION

如今,全球大部分医疗文档都存储在电子健康记录 (EHR) 中,在线数据库正在帮助临床医生快速访问患者信息。医生和外科医生大多使用传统方法来记录治疗细节、患者病史或手术过程,无论是在纸上书写还是在任何文本编辑器中打字。医生和医务人员通常在记录过程中花费大量时间。不幸的是,这些文件中的许多都没有与患者电子记录系统完全集成,从而使整个努力变得毫无价值。这种耗时的手动文档已使用语音记录和转录技术进行了数字化。医疗转录就是将口述的医疗记录转换为类型化的健康记录。转录员在这种转换中花费了数小时的时间。在此过程中,语音识别成为转录员的最大障碍 [Kulkarni 等人。2020]。

医学转录的另一项发展是听写转录软件,该软件使用语音识别技术听取医生的总结并将听写转录成文字。其中一些工具会自动与 EHR 集成,并将数据填充到卫生系统中。然而,这些工具无法解决文档问题,因为它们只是改变了听写和编辑的打字任务。与听写工具相比,医学抄写员和虚拟抄写员增强了对文档的完整支持。他们管理笔记、总结和将适当的信息编码到适当的 EHR 字段中。医疗划片行业是医疗保健领域最好的新兴行业之一。今天,临床文档的挑战得到了新的回应一个我−动力抄写员。这些抄写员使用自然语言处理来聆听患者和医生之间的对话。然后解析出与医学相关的术语,并将信息汇总成医学笔记,最后映射到 EHR 的合适领域。与其他听写和转录工具相比,AI 抄写员以比医疗抄写员更实惠的价格进一步进行逐字总结。这导致人工智能驱动的医学抄写员捕获了整个医学转录系统 [www.deepscribe.ai/]。

线性代数作业代写linear algebra代考|AI FOR COVID-19 DIAGNOSIS

COVID-19,也称为冠状病毒大流行,于 2019 年 12 月在中国武汉首次发现。这已被世界卫生组织(WHO)宣布为突发公共卫生事件。这导致了一场全球性的危机,并使整个健康行业都在为诊断、预测和治疗而努力。快速准确地诊断阳性患者成为避免病毒进一步传播和提供及时治疗的重中之重。医疗保健行业现在需要人工智能、机器学习和深度学习技术的支持来对抗这种新疾病。人工智能是一项重要的技术,可以追踪病毒的传播并识别有助于控制这种感染的高危患者。

美国国立卫生研究院 (NIH) 在利用 AI 进行 COVID-19 诊断、治疗和监测方面做出了雄心勃勃的努力。这导致启动了医学成像和数据资源中心 (MIDRC),该中心利用一个我和医学成像以对抗大流行。隶属于 NIH 的国家生物医学成像和生物工程研究所 (NIBIB) 创建了新工具,可以帮助医生及早发现病毒并为患者提供个性化治疗 [www.nih.gov/news-events/]。

几位研究人员研究了所有可能的方法,以确定 AI 在 COVID-19 大流行中的主要应用以及可以从 AI 中受益的诊断改进。使用胸部 CT 早期检测 COVID-19 可以为患者提供及时治疗,还有助于控制疾病的传播。提出了一种新的 AI 系统,用于快速诊断 COVID-19 并对胸部 CT 性能进行广泛的统计分析。该系统基于一个包含 10,000 个 CT 卷、社区获得性肺炎、流感和非肺炎受试者的大型数据集进行评估。这是一个基于深度卷积神经网络的系统,适用于多类诊断任务。胸部CT的诊断性能与胸部比较X-射线和一个我系统被发现在更具挑战性的任务中优于许多放射科医生 [Jin 等人。2020]。

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

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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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