生态建模期刊权威发布_生态城市与绿色建筑期刊(2024年11月精准访谈)
建模预测,文章就高大上? 最近郑老师对机器学习方面的文章特别感兴趣,感觉只要把机器学习、SHAP建模和其他各种技术往上一堆,文章瞬间就显得高大上,特别有范儿。不过,单纯玩数据的关联性,不讲究实际意义,这也有点不太靠谱。 比如,有一篇发表在《Ecotoxicology and Environmental Safety》上的研究论文,这个期刊可是环境科学与生态学的二区Top期刊,影响因子有6.2呢。文章旨在使用NHANES数据库开发一个可解释的机器学习模型,用基本人口统计数据和挥发性有机化合物(VOCs)来预测心血管疾病(CVD)的发生风险。 研究团队纳入了NHANES 2011-2018数据库中的5,098名参与者,包括515例CVD患者和4583例对照。通过15项尿代谢物指标评估VOCs的暴露情况。研究者将数据集分成训练集(70%)和测试集(30%),并基于6种机器学习模型构建CVD风险预测模型。 结果显示,将基本人口统计数据与VOCs暴露相结合的模型,在预测未来疾病风险方面具有巨大的潜力。文章还用了SHAP法计算每个变量对预测的贡献,用于解释最终模型的输出。 不过,大家要明确,NHANES数据是横截面调查,心血管病的结局可能患者已经几十年前就有心血管病了,而尿液血样、VOCs暴露可都是现采现分析的,用它们来预测心血管病,靠谱吗? 我还发现了一些有意思的指标,比如21个预测因素,用于训练和构建机器学习模型(包括高血压、年龄、SBP、DBP、性别、PIR、BMI、T2 MHA、T34_MHA、AAMA、AMCC、AT等)。SBP和DBP,收缩压和舒张压,高度相关性的东西凑在一起,似乎也不太合适。 郑老师觉得,建模就得有目的,你要预测心血管病发生,病例对照的研究设计总得要吧,当然前瞻性设计更好。NHANES数据可以做预测,但它有死亡的数据,方法要为正确的设计方案服务,否则就玩偏了。 不过话说回来,现在写文章好像也不太关注什么实际意义,尤其NHANES的文章。这篇文章还真的分析得非常不错,值得大家学习!!!
参加数模美赛前,你需要知道的那些事儿 美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM),由美国数学及其应用联合会主办,这可是国际上唯一一个数学建模竞赛哦!它不仅是国际上认可度最高的比赛之一,还是大学生参与人数最多的赛事。 美赛在保研加分上可是个大杀器!国内大多数院校都能通过获得一定奖项来获得保研加分。在夏令营、预推免期间,美赛得奖也能让你在众多保研者中脱颖而出! 参赛意义 比赛周期短,获奖率高,还能为你的简历添彩。 获奖的论文稍加修改,就能投给一些期刊杂志。 选题技巧 题目涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全等多个领域。MCM和ICM两大类型各有特色: MCM: A题:连续型 B题:离散型 C题:大数据 ICM: D题:运筹学/网络科学 E题:环境科学 F题:政府政策 MCM适合理工类或数理基础好的同学: A题和B题需要一定的数学知识 C题(大数据类型)的问题数量庞大,如果团队成员数据处理能力强,建议首选大数据 ICM则更适合非理工类专业同学,如经管类: E题和F题往往开放度高,经济学模型契合度好 D题运筹学问题更多涉及优化算法 时间安排 报名截止时间:2025年1月23日23:00(北京时间) 比赛时间:2025年1月24日早晨6:00(星期五)至2025年1月28日上午9:00(星期二) 提交截止日期:2025年1月28日上午10:00(星期二) 比赛结果:结果将于2025年5月31日或之前发布 갟ꦉ以,参加数模美赛前,一定要做好充分的准备哦!不懂就问,有问必答,祝你比赛顺利!
航空领域顶级SCI期刊推荐늦在航空领域发表论文的学者们,这里有几本高质量的SCI期刊推荐给你,赶紧收藏吧! RGONOMICS 审稿时间约3个月,这本混合期刊专注于应用知识和技术来优化系统性能,同时保护相关人员的健康、安全和福祉。人体工程学的应用范围广泛,涵盖工作、休闲和日常生活各个方面。 ATURE 审稿时间约6个月,年发文量1141篇,是中科院1区期刊。该刊发表科学和技术领域的最佳同行评审研究,强调原创性、重要性、跨学科兴趣、及时性、可及性、优雅和令人惊讶的结论。 ⠁EROSPACE MEDICINE AND HUMAN PERFORMANCE 非OA期刊,发表关于环境压力变化、晕车、重力变化、热应力、视力、疲劳、昼夜节律、心理压力、人工环境、成功预测因素、健康维护、人为因素工程、临床护理等领域的最新研究成果。 㠁RCHIVES OF ENVIRONMENTAL & OCCUPATIONAL HEALTH 非OA期刊,季刊,整合国内外最新研究,涵盖与环境健康相关的领域,包括流行病学、毒理学、暴露评估、建模和生物统计、风险科学和生物化学。 ᠃ARBON MANAGEMENT 审核时间约2个月,混合期刊,汇集来自不同学科的见解,增强对二氧化碳和其他温室气体相互作用的理解,包括生物学、生态学、化学和工程学到法律、政策、经济学和社会学。 RANSPORTATION RESEARCH PART E-LOGISTICS AND TRANSPORTATION REVIEW 审核时间约2个月,非OA期刊,发表物流和运输研究领域的高质量文章,内容丰富。 这些期刊涵盖了航空领域的多个方面,无论你是从事人体工程学研究还是关注环境健康,都能找到适合你的期刊。赶快行动起来吧!뀀
英国布里斯托大学遥感深度学习博士招生 布里斯托大学地理科学学院欢迎对遥感深度学习感兴趣的学生加入我们的研究团队。我们正在寻找具有优秀学术背景和科研潜力的博士研究生,特别是那些对基于深度学习的土地利用遥感分类、遥感大数据分析、景观动态模拟及生态环境变化监测感兴趣的学生。 颀 申请要求: 硕士学位:申请者需在遥感、计算机、数学、GIS建模、地理学与环境等相关领域拥有硕士学位。 成绩要求:申请者需来自985/211院校,且本科成绩需在专业前15%。 发表论文:申请者需以第一作者在SCI期刊或计算机领域顶级会议上发表过相关论文。 编程与英语能力:申请者需具备优秀的编程基础,优异的英语口语和书面表达能力,对科研工作具有浓厚的兴趣。 英语语言成绩:申请者的英语语言成绩需满足布里斯托大学入学要求Profile D(雅思总分不低于6.5,写作阅读不低于7,其他不低于6)。 感兴趣的同学欢迎联系Ce Zhang博士进行申请。我们期待你的加入,共同探索遥感深度学习的未来。
教育学实证研究:被忽视的黄金时代 嘿,大家好!今天我想和大家聊聊教育学到底是不是一门实证学科。这个问题一直困扰着我,尤其是看到那些充斥着各种花哨概念和理论模型的学术文章时,我更觉得有必要写点东西了。 教育学与实证研究:理想与现实的差距 我一直觉得,教育学本质上应该是一门以实证为核心的研究学科。但现实是,翻开近十年的教育学期刊目录,你会发现各种看似高大上的概念和理论模型,搭配上各种政策名词,形成了一种马理论加哲学加管理理念加教育思想的拼盘大融合。这种趋势极其注重宏观叙事,却忽略了实证研究的重要性。 研究范式的转型:从定性到定量 胡咏梅老师在《教育学报》上发表的一篇文章,对2010—2020年教育类6种CSSCI来源期刊文章的研究方法进行了分类统计。她将传统的思辨研究称为“传统定性研究”,这种命名方式也挺有中国特色的。统计结果显示,这几本重要中文期刊中,传统定性研究的文章远超定量研究和混合研究(超过80%),而质性研究更是少得可怜。相比之下,教育学SSCI中量化研究独占七成,质性研究和混合研究占剩余近三成,不到百分之一才是教学经验的总结或者是综述和元分析。 教育实证研究的尴尬处境 至于教育学研究方法这门课程,我只能说内地很多学校真的需要好好挑选合适的教材和选择合适的教授来讲这门课。尤其是伦理规范部分,我真的很想知道到底有多少C刊在接收实证研究的文章前要求作者提交伦理审查证明,且这些作者所在单位有没有这个部门。文章本身的细节更是令人汗颜,随便编个调查表就当量表在那建模,李克特量表和情景选择题混在一起直接算内部一致性系数,两个不同量纲的东西就是因为都是五个选项直接加起来算平均数,还不做标准化,还强行把两种题型并在一起做观测变量当因子。信度效度区分度,它得首先是个数,情景选择题一个人在情景中做出的不同选择你得给出充分的论证证明每个选项是等距的不然ABCD永远不能换算成1234。 错误的示范与影响 由于这些文章发在所谓的核心期刊上,出自所谓大牛之手,经常会有涉世未深的硕博士直接照葫芦画瓢拿来用,结果一用就错,一写就拒。然后如法炮制去编制问卷收上来一堆莫名其妙的数据,提供的数据根本用不了。出去投SSCI审稿人都开始问“你们到底会不会做量化研究”的时候,还要被老师同学们时不时以“某某某就是这么做的,这么做更具有生态效度和现实意义”的话语背刺的时候,我只有一个“绝”字可说。 所以,教育学到底是不是一门实证学科?答案其实很明显,但现实却让人心酸。希望我们能在未来的研究中,更加注重实证研究,让教育学真正成为一门以实证为核心的研究学科。
新闻故事:了解食物网 2013年9月13日新闻故事 关于食物网动态的研究工作 食物网(谁吃谁相互作用的网状系统)动态在《国际创新》(一份开放获取的欧洲科学传播期刊(研究-媒体))八月的报告中得到了强调。英国南极调查局(BAS)生态学家安杰•诺伊特尔试图理解生态网状系统中多种多样的反馈,并识别这些复杂系统中的模式。在一篇综合的采访和文章中,安杰和她的荷兰同事彼得•德•鲁伊特(荷兰瓦赫宁根大学)解释了她们如何基于对生物群落的观察结果,使用她的方法来研究不断变化环境的生态系统结构和稳定性。 《国际创新—了解食物网的动态复杂性》(网页链接)。 《国际创新》期刊(原文有链接)。 了解食物网的动态复杂性 复杂系统的稳定性 瓦赫宁根大学的Biometris小组和英国南极调查局正在利用复杂性科学来考虑食物网系统的本质以及它们如何持续适应不断变化的环境 1948 年,沃伦•韦弗假设复杂系统可被分为无组织系统和有组织系统。在前者中,组成部分之间的相互作用在很大程度上是随机的,因此,为了从整体上考虑行为,有必要使用基于概率的统计数据。另一方面,在有组织的复杂系统中,组成部分之间的相互作用不是随机的而是相关的;这样,系统内可能会出现可区分的行为。如果有关有组织系统相互作用的本质信息已知,则可以使用计算机建模和模拟来预测其行为。 现实世界中的复杂性 食物网是有组织复杂系统的一个例子。它描述了生态群落中的进食相互作用,因此,可用于了解生物体之间能量和营养物质的流动。了解每个营养级别的“什么吃什么”及其相对丰度后,可以使用计算机软件对这些多物种相互作用进行建模,以了解潜在的相互作用并预测在不同条件和外部刺激下的系统结果。这种类型的建模提供了一种方法来了解生态系统内种群的持久性和动态,以及这些如何随着时间的推移而变化,以应对不断变化的季节或捕食者-猎物关系循环等因素。 荷兰瓦赫宁根大学Biometris 小组和英国南极调查局的研究人员应用数学和统计方法来了解生命科学。彼得•德•鲁伊特教授领导的一个研究人员团队正在使用基于复杂性和稳定性的模型来调查基于土壤的食物网复杂系统内的相互作用。德•鲁伊特在其研究生涯中一直使用数学方法来了解土壤食物网,首先在 DLO-农业生物学和土壤肥力研究所担任博士后职位,然后前往乌得勒支大学担任环境科学教授。自 2006 年以来,他一直在瓦赫宁根工作,最初在土壤科学中心,后来转到Biometris。安杰-玛格丽特•诺伊特尔与她的前博士生导师德•鲁伊特密切合作多年。自2007年以来,她一直在剑桥的英国南极调查局进行研究工作。 图1 斯希蒙尼克奥格岛(荷兰)沿植被演替梯度的土壤食物网结构的发展。数字代表营养组:1,碎屑; 2、细菌; 3、真菌; 4、鞭毛虫; 5、食细菌线虫; 6、食真菌线虫; 7、非隐气门螨虫; 8、变形虫; 9、隐气门螨虫; 10、捕食性线虫; 11、根; 12、植食性线虫; 13、跳虫; 14、捕食性螨虫; 15、食细菌螨虫; 16、食线虫螨虫; 以及17、捕食性跳虫。阶段数字指的是演替年龄:1:0年,2:10年,3:25年,4:100年。改编自 Neutel 等人,2007,《自然》,449, 599-602。 土壤的重要性 德•鲁伊特和诺伊特尔将他们的研究工作主要集中在土壤食物网上,这被称为穷人的雨林。它包含世界生物多样性的很大一部分,并以高度复杂的网状系统组织起来。这些包括原生动物、细菌和真菌,以及线虫、节肢动物和更高的目种动物和鸟类。土壤群落对于生态系统服务的贡献至关重要;特别是土壤有机质的分解。鉴于不断被处理的原料总量,土壤食物网被认为是很大比例的全球原料、能量和营养物质总循环的原因。因此,深入了解这个复杂系统的稳定性、确定其对整个生态系统功能的有效性以及考虑它与其他类型食物网的相互作用非常重要。 食物网的稳定性 正如德•鲁伊特和诺伊特尔所解释的那样,食物网稳定性的概念是一个重要概念:“这是了解物种丰富的群落如何应对环境变化和干扰的基础”。这个实体非常复杂,因为为了了解整个系统如何应对,有必要考虑物种之间、物种内以及物种与环境之间的大量小规模相互作用。尽管存在这种复杂性,食物网的本质仍然适合理论和实验研究,正如德•鲁伊特所详细阐述的那样:“近几十年来,理论食物网模型和野外观察结果的结合使人们对控制食物网结构、稳定性和生态功能的模式和实质有了深刻的认识。” 德•鲁伊特、诺伊特尔及其合作者最近开展的工作涉及构建基于“最大环权重(maximum loop weight)”概念的框架,作为处理复杂系统稳定性的新方法。构成这项调查基础的理论是由诺伊特尔提出的。该理论认为,生态系统中由相互作用链产生的反馈强度(网状系统中的稳定和不稳定力)会以一种增强系统稳定性的方式呈现出强烈的模式化特征。反馈环路越长,这些反馈对系统的“权重”就越弱。长链中不牢固的联系形成了这种模式的基础。通过建模,德•鲁伊特和诺伊特尔展示了在更复杂的生态系统中(具有更多物种和联系,因此这些系统中的反馈数量更多和长度更长)系统的稳定性如何能够被维持。这与基于纯粹抽象模型的经典理论思想相矛盾,后者缺乏经验模型中发现的典型反馈“明显特征”。 图2 星期二湖的食物网,1984 年。横条的宽度分别显示每个物种的身体质量(log10 kg)、数量(log10 个体/m3)和生物量(log10 kg/m3)。物种的垂直位置显示了营养高度(trophic height)。尽管物种组成发生了重大变化,但经过处理后,食物网的这种能量组织方式仍然大致相同。经许可从Johnsson等人,2005,《生态研究进展》,36,1-84转载。 考虑动态 关于当前涉及为食物网建模的理论,Biometris 和英国南极调查局的研究人员认为有两个问题需要考虑:食物网的动态本质以及它们如何受到不断变化的环境的影响。食物网在物种组成以及时空丰度方面具有高度动态性,这改变了其生态功能和生态系统服务的提供。因此,为了通过建模了解它们的贡献,重要的是要考虑这种可变性。 正是受它们的稳定性见解影响,研究人员能够研究荷兰斯希蒙尼克奥格的瓦登岛的食物网动态。整个斯希蒙尼克奥格生态系统以每年1米的速度向东移动,导致东侧新的演替生境不断发展,而西侧的生态系统也日益成熟和发达。德•鲁伊特和诺伊特尔解释了这一点对于土壤食物网的重要性:“随着由土壤中有机物的产生所驱动的地上演替的发展,土壤食物网以更长食物链、更高频率的营养相互作用沿着演替梯度发展,因此复杂性更高”。土壤食物网的发展通过获取生态时间内的稳定性“快照”得到了研究。稳定性属性的变化为我们提供了土壤群落对有机质积累响应的深入了解。 考虑不断变化的环境 生态系统的两个主要属性在生境可变性中发挥着关键作用:生态系统生产力(可用资源用于生产植物生物量的速率)和资源质量(这对食物网的结构和生态系统具有重大影响,从而影响其稳定性和复杂性)。德•鲁伊特的团队目前正在调查是否有可能通过考虑资源可用性来提高其复杂性和稳定性模型,不仅仅是在数量方面,但更具体地说,在构成和营养物质的质量方面。 德•鲁伊特和诺伊特尔希望通过应对整合有关资源数量和质量的经验数据、群落动态和稳定性沿环境梯度的变化以及动态和稳定性对生态系统功能和服务影响的挑战,可以改进为食物网行为建模,如此他们能深入了解生态系统如何应对不断变化的环境条件。 食物网 彼得•德•鲁伊特教授和安杰-玛格丽特•诺伊特尔博士是食物网及其动态方面的专家,正如他们所解释的那样,食物网是健康生态系统和环境过程的重要组成部分 图3 您能否简要介绍一下您的研究兴趣,并解释您的工作如何能有助于更好地了解土壤生态系统过程与生物群落结构之间的关系? 彼得•德•鲁伊特教授(PdR):我们都对复杂群落的结构和稳定性以及生物多样性、生态系统功能和环境质量之间的关系感兴趣。我的大部分研究都集中在土壤生态系统上。土壤特别有趣,因为它们含有极其多样化、复杂和动态的群落,这些群落控制着有机物分解、碳封存和营养物质循环等过程。因此,它们是全球原料、能量和营养物质循环的主要组成部分。 安杰-玛格丽特•诺伊特尔(AMN):我的研究兴趣与彼得的密切相关。我对形成生态系统的一般规律特别感兴趣。生态系统中的主导过程是能量从初级生产者、植物通过食物链转移到顶级捕食者,以及营养物质的循环--这是关于吃和被吃的过程。生态系统可以被描述为相互捕食的相互作用种群网状系统,被称为营养网状系统或食物网。直到最近,生态理论在很大程度上忽视了生态网状系统中相互作用的强度。我们的工作重点是生态系统中能量流的观察结果如何揭示构成系统稳定性基础的相互作用强度的特征模式。 PdR:我们方法的基础是将经验信息(主要来自野外调查)与数学模型联系起来。这使我们能够研究生态系统功能之间的相互关系;例如,在碳封存和营养物质循环以及食物网、生物群落的结构和稳定性方面。 您与同事们一起设计了一个理论框架,以实证分析食物网的稳定性。在这种情况下什么是稳定性?您是如何在框架中捕捉到这一点的? AMN:我们方法中的稳定性是指在受到一些干扰后恢复到稳定状态的能力。我们研究相对稳定性。传统上,恢复到原始状态的速度是一个相对的衡量标准。但这取决于系统的时间尺度。在我们的方法中,模型是与时间无关的,以便我们可以跨尺度比较生物体和系统。我们测量的是为了使模型稳定我们必须假设的各个网状系统组成部分的自阻尼力。这非常抽象,但从生物学的角度来看,它很具体:这是一种竞争水平。对于单一种群来说,这是一种能量成本,即由于种群内部的竞争而造成的产量损失。这种“种内的”竞争是一种稳定力量,可以抵消网状系统中相互作用导致的净正反馈。 在分析食物网时,您发现了哪些模式脱颖而出? AMN:我们模型分析的基础是对许多不同生物体的详细研究。一方面,用于模型的信息很详细,但新兴的模式并不取决于种群规模和能量流的确切数字(通常非常不确定)。它们已被证明是广泛的模式,并且非常稳健。这就是该方法有价值的原因,因为我们正在寻找强信号,而不依赖于测量结果的可变性和不确定性。反馈和稳定性的模式取决于能量特性的数量级以及生态系统中很常见的规律。 由此产生的复杂食物网模型会有助于我们为不断变化的环境做好准备吗? AMN和PdR:我们对植被演替过程中土壤食物网的研究是利用食物网稳定性模型分析环境变化过程的起点,我们都有强烈的动机继续这些研究。我们需要的是基于现实的生态模型,它将帮助我们思考系统的行为,而不期望提供准确的预测,但目的是揭示我们系统的脆弱性。 最后,您计划参加那些即将举行的活动、会议或研讨会呢? PdR:与沃尔克马尔•沃尔特斯(德国)和约翰•摩尔(美国)一起,我正在组织于 2013 年 11 月 13 日至15日在德国吉森的劳施霍尔扎豪森城堡(Schloss Rauischholzhausen)举行的《2013年食物网研讨会》。这次会议是自 1973 年开始的十年会议系列的延续。 AMN:在第四次生态学和进化数学模型会议(这次在英国约克举行)上(MMEYORK2013,2013 年 8 月 12-15 日),我将与主要组织者乔恩•皮奇福德(英国约克)一起组织一次关于食物网的小型研讨会。 (鞘嘴鸥译自英国南极调查局网站:网页链接,顺致感谢该网站和作者。)
如何用建模提升理科课堂效率? 今天有幸在华师大二附中听了一节课,刘老师的公开课亮点之一就是运用建构模型的方法,引导学生进行深度思考。学生们能够综合运用生物学中的“能量金字塔”和数学中的“尺度、比例和数量”等跨学科概念,构建生态瓶模型。他们遵循实验设计原则(单因子试验、对照、平行重复实验),设计实验方案,锻炼了高阶思维,最终很好地指向了学科核心素养的落实。 建构模型的方法虽然听起来对教学课堂来说难度较高,但一个好的模型构建对突破教学重难点能起到四两拨千斤的作用。建模是一种新颖且具有挑战性的教学方法,新课标中也强调了这一点。例如,新课标中“尿液的形成过程”这一节课,参考方案就是引导学生以结构与功能相适应的观念为指导,运用建构模型的方法,猜想、建构“黑箱”内部可能的结构和生理过程,并尝试自主画出模式图,讨论、修正自己建构的模型。 如果其他课节中老师们能大胆尝试和采用建模的方法,也许能收获很不错的教学效果,给人耳目一新的感觉。 那么,如何建模才能切实提高教学效率呢? 1⃣️ 建构完善的模型 构建的模型越完善,结果越科学。课上可以分小组进行活动,然后请各小组进行充分交流表达,通过学生合作交流,构建出科学完善的模型。 2⃣️ 对模型要有科学性评价的方法 本节课中刘老师的模型构建的评价是以成果评价量表展开,以评促学,以评促教,形成可量化的评价指标,提升课堂效率。
数学建模:从基础到高级的全面指南 《数学建模:模型、分析与应用》是一本深入探讨数学建模领域的专业书籍。本书从基础概念出发,系统地介绍了数学模型的构建、分析和应用。书中首先阐述了数学建模的重要性和基本原理,然后通过各种实际案例,展示了如何将抽象的数学理论应用于解决现实世界的问题。 作者详细讲解了不同类型的数学模型,包括代数方程、微分方程、差分方程和概率模型等,以及它们的求解方法。书中不仅包含了模型的数学分析,还强调了模型的验证和改进,确保模型的准确性和实用性。此外,本书还介绍了多种数值方法和计算工具,如MATLAB和Python,这些工具在数学建模中发挥着至关重要的作用。 书中的案例研究覆盖了生态学、生物学、经济学、工程学等多个学科,体现了数学建模的跨学科特性。通过这些案例,读者可以学习到如何从实际问题中抽象出数学模型,进行分析和求解,并将结果应用于决策和预测。 《数学建模:模型、分析与应用》适合作为高年级本科生和研究生的教材,也适合作为研究人员和专业人士的参考书籍。它不仅提供了丰富的理论知识,还通过实践指南和建议,帮助读者在各自的领域中有效地应用数学建模技术。
跨学科奥秘:音乐制作融合 大家好!今天我想和大家聊聊那些充满魅力的跨学科领域,它们将不同学科的知识和技能融合在一起,以解决复杂的挑战并探索多样的主题。跨学科研究不仅拓宽了知识的边界,还为我们提供了创新和深入理解世界的新途径。 环境科学 环境科学是生态学、地理学、地质学、化学和物理学等多个学科的交汇点。它致力于理解和解决当今的环境问题,如气候变化、生态系统崩溃和资源管理。通过跨学科的方法,我们可以综合考虑自然界的各个方面,寻找可持续的解决方案。 神经科学 神经科学融合了生物学、心理学、医学和计算机科学的原理,以研究神经系统和大脑功能。这个领域的研究有助于我们更深入地理解思维、学习和神经疾病,并推动了人工智能和脑-机接口的发展。 国际关系 国际关系研究涵盖政治学、经济学、历史学、社会学和法律等多个学科。它帮助我们理解国际政治、冲突和合作,为全球问题提供了多维度的分析和解决方案。 生物化学 𑊧物化学将生物学和化学原理结合在一起,研究生物分子的结构和功能。这有助于我们理解生命过程,包括基因表达、蛋白质合成和代谢,为医学和药物研发提供了基础。 数学建模 数学建模是一个跨学科的领域,它使用数学方法解决工程、物理学、生态学等各种问题。数学建模帮助我们预测自然现象、优化系统和制定决策。 音乐制作 制作也是一个令人兴奋的跨学科领域,融合了音乐理论、音乐技术、音频工程、计算机科学和艺术。它为音乐创作者提供了创新和表达的空间,同时也需要多学科的知识和技能。 跨学科的意义在于,它们能够促进创新、解决复杂问题、推动科学进步和提供更全面的视角。让我们一起探索这些令人惊叹的领域,拓展我们的知识和视野,共同努力解决当今世界的挑战!
AMD显卡的四大不足 렁MD显卡虽然有其独特的优势,但也有一些明显的缺点。以下就是AMD显卡的四大不足: 1️⃣ 不支持个人送保:AMD显卡的一线品牌不支持个人送保,必须从一手购买,这可能会给消费者带来不便。 2️⃣ 价格波动大:AMD显卡的价格跳水速度较快,可能会让投资者面临较大的风险。 3️⃣ 不适合CUDA生产力生态圈:对于需要使用AI、计算渲染或建模设计的用户来说,AMD显卡可能不是最佳选择。 4️⃣ 高硬件和系统稳定性要求:AMD显卡对硬件和系统稳定性要求较高,如果使用三四线配件,可能会导致驱动问题或无法正常使用。 ᠦ来说,虽然AMD显卡在游戏性能上有着不俗的表现,但对于有特定生产力的用户来说,可能需要考虑其他选项。在选择时,请务必根据自身需求进行权衡。
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