当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

熵的论文最新视觉报道_熵的论文可以从哪几方面来写(2024年11月全程跟踪)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

熵的论文

𐟓š厦大新传考研攻略来啦～𐟓– 𐟓š 参考书目 1. 必看：传播学基础、新闻学概论、广告学基础、广告心理学 2. 拓展：公共关系学（公关）、研究设计（风笑天那本） 𐟔 真题解析 1. 优先做5-7年的真题。 2. 专硕学硕可以互相参考热点，但出题方向有所不同。建议先做自己本方向的真题，做熟做透后再参考另一个方向的出题热点。 3. 可以参考南京大学、清华北大、四川大学、上海交通大学、中国传媒大学等重点新传学校的题目。今年703的研究设计就是南京大学的一道变式。但还是建议先做熟本学校的题，打好基础才能知道本校的出题方向。 𐟓 如何读老师的论文？ 1. 为什么要看老师论文？因为一些真题的出题来源就是老师论文。例如，今年的专硕信息熵来自宣长春老师的论文，往年的精细化工可能性理论来自陈素白老师。 2. 看什么老师的论文？可以从职称筛选老师，一般能出题的老师都是副教授以上，院长、系主任重点关注，博导硕导老师的论文也值得关注。也可以从研究方向筛选。例如，数字鸿沟、沙发土豆一类的题来自熊慧老师的青少年沉迷研究方向，还有的老师研究媒介技术学派等。 3. 怎么看老师的论文？ A. 看研究方向是否与考试内容契合，如数字媒介是考点，有关这方面的论文就仔细读。有的论文写镜众/厦门PX事件，既不是书里知识也不是考核重点，就没必要细读。 B. 主要读近3-5年的论文。 C. 看摘要和关键词，了解一些学术名词的意思即可。 D. 重点关注大刊的学术名词，如自我效能。新传四大刊可以百度一下。 𐟖‹️ 答题格式和批改新传模拟和批改都很贵，可以去某鱼多买几个版本和机构出的电子真题解析，或者看公主号推的免费题目解析，然后直接上手抄。多抄几遍就大概知道优秀作业长什么样了。

9381 【珉熵珐】找人提供一个珉熵珐方向的论文选题。心理价①𐟈š。报告我自己写，只要通过了就把发你

云大教授刘强因病去世，学术生涯令人敬仰 2024年9月19日下午，澎湃新闻记者从云南大学获悉，该校历史与档案学院的刘强教授因病医治无效，在云南大学附属医院离世，享年55岁。刘强，1969年出生于山东省无棣县，是一位杰出的学者。他2007年毕业于浙江大学理学院物理化学专业，获得了博士学位。自毕业以来，他一直致力于生态环境功能材料、文化遗产保护材料与技术及其化学物理在考古中的应用研究与开发工作。在学术领域，刘强教授成就斐然。他不仅是“云南大学中青年骨干教师”，还是“云南省中青年学术技术带头人”和“国家级档案专家”。他主持了3项国家自然科学基金项目，以及其他多项省级课题。在科学出版社与中国社会科学出版社，他独立出版了7部著作，并在国内外重要学术期刊上发表了60余篇论文。凭借出色的研究成果，他还荣获了云南省哲学社会科学优秀成果奖的二等奖和三等奖。除了学术著作，刘强教授还出版了美学专著《跨越万有引力之虹——科学美学漫步》和诗集《焓熵吟》，展现了他对美学和诗歌的热爱。据云南大学方面透露，刘强教授自2023年3月确诊患重症以来，从未放弃对学术的追求。即使在病床上，他仍然坚持写作，完成了学术专著“兰台麦望三部曲”，展现了知识分子对学术的执着与热爱。刘强教授的离世，让学术界和广大师生深感痛惜。他的学术精神和成就，将永远激励着后人不断前行。

#大模型日报# ai前沿动态【大语言模型个性化研究：学习记住用户对话】链接：论文概述： PLUM 提出了一种参数高效的管道，通过微调LLM来记住用户对话，并使用加权交叉熵损失函数和平衡的数据集取得了与RAG基线相当的准确性，为LLM个性化提供了新的方向，但仍需进一步提升模型的泛化能力和答案一致性。

2023美赛必备：评价类模型全解析 𐟓Š 回顾历年的美赛获奖论文，我们发现评价类算法的出现频率相当高！对于许多数学建模初学者来说，评价类模型可能显得有些无从下手。但实际上，评价类模型就是通过对各个方案或体系进行打分，然后根据总分进行评价。 𐟎ž„建评价类模型时，我们需要考虑以下三个方面：评价的目标是什么？有哪些方案可以达成这个目标？评价的指标或准则是什么？ 𐟓‹ 今天，我们重点介绍几种在美赛中常用的评价方法：层次分析法 𐟏† 层次分析法的基本原理是将复杂问题按支配关系分成递阶层次结构，每个层次都有相互联系和作用的各个要素组成。通过逐对比较法对层次中各要素的相对重要性进行量化，最后进行相对重要性的总排序。模糊综合评价 𐟌미 模糊综合评价是根据模糊数学的隶属度理论，将定性评价转化为定量评价。它适用于多种因素制约的事物或对象，具有结果清晰、系统性强的特点，特别适合解决模糊的、难以量化的问题。熵值法 𐟌 熵值法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。信息熵可以理解为不确定性的大小，不确定性越大，信息熵也就越大。灰色关联分析 𐟓ˆ 灰色关联分析是对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法。其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，反映了曲线间的关联程度。 𐟒ᠥ悦žœ你是数模小白，想要在最短时间内掌握评价模型，推荐使用SPSSPRO数据分析网站。操作步骤非常简单：打开SPSSPRO，上传数据选择对应的模型，按提示拖拽变量确认无误后，点击确认，系统自动分析出结果 𐟆“ 最关键的是，所有服务都是免费的！免费分析、免费下载报告，让你轻松拿下评价模型！

#大模型日报# ai前沿动态【利用自适应温度缩放校准语言模型】链接：论文概述：大语言模型经过人工反馈的强化学习微调后，其置信度评分可能不再准确反映输出正确的概率，出现校准问题。本文提出自适应温度缩放(ATS)方法，根据模型隐状态为每个 token 预测都预测一个独特的温度缩放参数。ATS解决了RLHF后模型校准度差异，对更易误校准的输入/主题进行更激进缩放。实验表明，ATS提高了RLHF后语言模型10-50%的校准度，同时不损害性能，效果跨任务泛化。ATS使用选择性平滑损失，不正确的词元置信度统一降低，有别于交叉熵损失。错误词元使用更高的损失权重效果更好。

苹果CatLIP模型：视觉识别新里程碑苹果公司最近发布了一篇论文，介绍了一种名为CatLIP的新型弱监督视觉模型预训练方法。这个模型将图像-文本预训练任务转化为分类问题，从而消除了对比学习中成对相似度计算的需要。与CLIP相比，CatLIP的训练速度提高了2.7倍，同时在各种视觉任务上保持了高表示质量。 𐟔 将图像-文本预训练转换为分类任务 CatLIP通过从文本标题中提取名词并将其映射到WordNet语义集中来生成多标签，然后使用二元交叉熵损失进行预训练。这样一来，图像-文本对齐就被转换为图像分类问题。 𐟚€ 更高的训练效率 CatLIP的训练速度比CLIP快2.7倍，因为它只需要优化图像编码器，而CLIP需要同时优化图像和文本编码器。这带来了更快的步骤时间、更低的GPU内存需求、GPU优化损失函数的优势以及更少的通信开销。 𐟓ˆ 数据和模型缩放的优势随着数据量和模型尺寸的增加，CatLIP的表现也会提升。在小数据集上，CatLIP的性能优于CLIP，并且随着训练时间的延长，其准确率会持续提高。 𐟌 高效的迁移学习 CatLIP可以利用预训练模型分类层中的Embedding来初始化下游任务的分类层，从而实现高效的迁移学习，特别是在数据量较少的情况下。关键数据预训练速度：CatLIP比CLIP快2.7倍。 ImageNet-1k准确率：使用DataComp-1.3B预训练的CLIP、CatLIP ViT-B/16模型在ImageNet-1k上分别达到了84.3%、84.4%的top-1准确率。 Places365准确率：使用DataComp-1.3B预训练的CLIP、CatLIP ViT-B/16模型在Places365上分别达到了58.4%、59.2%的top-1准确率。物体检测mAP：使用DataComp-1.3B预训练的CatLIP ViT-B/16模型在COCO物体检测任务上达到了49.9 mAP，与CLIP相当。

【研究提出高熵合金催化剂定向合成新策略】近日，中国科学技术大学教授曾杰课题组提出了一种基于合金化效应设计、制备用于丙烷脱氢的高熵合金催化剂的方法，通过金属助剂的逐步引入与合金化效应的平衡，构筑出表面富集孤立铂位点的高熵合金催化剂。该催化剂对丙烷脱氢反应展现出优异的催化性能，尤其具有超高的丙烯生成速率。相关成果日前发表于《德国应用化学》。论文传送门☞网页链接高熵合金因其巨大的组成空间、独特的结构以及优异的稳定性，展现出优于传统单金属或二元合金的催化性能，成为多相催化领域的热点材料。尽管前人已报道了一些高熵合金催化剂的筛选/设计策略，传统的试错法仍占主导，限制了高效催化剂的探索。因此，亟需发展合理的设计策略，推动高熵合金的合成及催化应用。另一方面，物理化学性质的差异使得金属助剂对铂基丙烷脱氢催化剂的几何电子结构具有不同的影响。进而对合金效应的深入理解可以为设计制备高效丙烷脱氢高熵合金催化剂提供理论依据。研究人员通过对铂基二元合金体系的深入研究发现铜、锡、金和钯对铂展现出稀释、包覆、表面富集以及不均一效应。经金属助剂的依次引入，逐步实现了对铂物种的稀释、孤立、表面富集以及高熵化稳定，最终制备得到表面富集孤立铂位点的高熵合金催化剂。催化研究表明，合金元素逐步引入带来的结构变化对应地实现了丙烷脱氢催化选择性、活性及稳定性的提升。所制备的高熵合金催化剂在550摄氏度常规测试条件下200小时内无明显失活。此外，在354每小时的高空速条件下，所制备高熵合金催化剂在550及600摄氏度下均展现出超高的丙烯生成速率，优于已报道的铂基多元合金催化剂。研究人员介绍，该工作对合金化效应的深刻理解和灵活应用实现了高熵合金催化剂的定向构筑，为高熵合金设计制备提供新思路，有望加速催化剂的开发与研究。（来源：中国科学报王敏）

耶鲁新能源科研，留学加分项！ 𐟌Ÿ 想要深入了解新能源领域并提升学术背景？耶鲁大学的“顶石”项目之科技前沿：全球能源发展格局下的新能源生产与高效利用探究，将是你的理想选择！ 𐟓… 开始日期：2024年7月5日 𐟎“ 项目大纲：能源基础：探索全球能源发展趋势能源利用：研究建筑与交通行业中的能源利用能源热力学：涵盖热、功和熵、储热和传热、理想气体、热机与热机效率可再生能源与减少能源损耗相关政策：比较未来城市设计，中国、美国、欧洲能源发展模式专题1：化石燃料专题2：太阳能与光伏发电专题3：风能专题4：水电专题5：交通能源（电动汽车、氢能源汽车等）专题6：城市建筑能源，探讨地球工程和建筑设计如何最大程度降低环境影响专题7：全球气候变化项目回顾与成果展示论文辅导 𐟓š 项目介绍：本课程将带你逐步深入了解太阳能、风能、水能、地热能等各种新能源形态，以及它们在全球范围内的应用现状。你将探索新能源技术的最新发展，以及它们如何推动可持续能源的普及，助力应对气候变化的挑战。 𐟑袀𐟏력Ｅ𘈤𛋧𛍯𜚊Daniel 导师现任耶鲁大学物理与电子工程、应用物理终身正教授，应用物理系本科负责人和研究生录取委员会成员。他荣获电气和电子工程师协会（IEEE）终身成就奖、IBM全球杰出学者奖（IBM Faculty Awards）以及两项美国航空航天局(NASA)发明奖，持有美国物理学会（APS）席位，在耶鲁大学开设博士、硕士和本科项目，讲授“能源、技术与社会”等课程。 𐟎 项目收获：国际名校教授推荐信（8封网推） EI/CPCI国际会议论文发表项目报告&成绩单结业证书 𐟔 适合专业：AP/A-Level/IBDP等课程体系物理、化学，未来想申请化学工程、应用化学、能源化学、石油工程、能源科学与工程、热能与动力工程等专业的学生。

AI时代新闻业：提示工程师崛起 ### 研究背景和意义 𐟓ˆ 随着AI技术的不断发展，新闻业正经历着前所未有的变革。尽管AIGC目前还不能完全替代人类，但新职业——提示工程师应运而生。这个职业在未来的新闻业中有着巨大的发展潜力。因此，研究提示工程师的职责和重要性显得尤为重要。正文部分 𐟓– 1️⃣ 提示工程师的必然性与偶然性 𐟌𑊧𛓦ž„必然性：技术泡沫化发展的紊乱与无序、外熵性质的自组织力量、趋势必然性的涌现。历史偶然性与功能适应性：技术革命下互补性职业的重构，从搜索专家到SEO专家再到提示工程师。提示工程崛起：提示词构成与“提示工程师”概念界定。 2️⃣ 新闻业的复杂系统本质 𐟌 算法推荐与人工智能技术在历时性和共时性层面的媒介变革与权力赋予。 3️⃣ 提示工程师与新闻业的关系演进 𐟓Š 协同视域下提示工程师与新闻业的关系演进与身份转变：提示工程师改写新闻业游戏规则，新闻工作者成为提示工程师的角色。 4️⃣ 生成式AI浪潮下新闻工作者的逻辑重构 𐟌€ 赋能价值、发声机制、服务本色。一些小看法 𐟒ኊ这篇论文逻辑清晰，论证严密，具有很强的预见性。通过学术化的语言，阐述了新闻从业者未来可能发展的一个方向——提示工程师。论文中有四个图表，结合起来看比单独看文更轻松！

专栏内容推荐

697 x 394 · jpeg
写论文熵权法可以和什么方法组合在一起进行评价分析？ - 知乎
素材来自:zhihu.com
823 x 414 · png
写论文熵权法可以和什么方法组合在一起进行评价分析？ - 知乎
素材来自:zhihu.com

977 x 736 · png
条件熵和一个计算例子_条件熵的计算例题-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1268 x 852 · jpeg
读论文之利用邻域粗糙集和熵测度进行肿瘤分类的基因选择 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

474 x 286 · jpeg
案例类论文之熵权法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
600 x 339 · jpeg
案例类论文之熵权法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1048 x 1160 · jpeg
科学确定指标权重_熵权法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1337 x 544 · png
玻尔兹曼熵方程：一段从克劳修斯到普朗克的历史_玻尔兹曼公式和普朗克-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1080 x 1527 · jpeg
技术论文|基于熵权 -TOPSIS 的多用户社交意图评价模型研究 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 534 · jpeg
案例类论文之熵权法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1680 x 1118 · png
数学建模笔记 Topsis和熵权法_topsis熵权法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
800 x 1132 · jpeg
信息熵在图像分割中的应用毕业论文(已修改)
素材来自:wenkub.com

600 x 218 · jpeg
建模算法系列二：高引用核心期刊论文复现熵权法——用熵权法评价银行（附python和MATLAB源码） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1000 x 563 · png
多分类交叉熵理解-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 401 · jpeg
信息论中的各种熵 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
600 x 335 · jpeg
FPUT模型谱熵的研究调研 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 848 · jpeg
技术论文|基于信息熵预警模型的智能情报真伪识别系统设计 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
575 x 185 · jpeg
熵值法与耦合协调度模型简介 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1998 x 1236 · png
【数学建模】熵权法 | Naylen's Blog
素材来自:naylenv.github.io
960 x 588 · png
【博士论文】机器学习中的熵最优传输:在分布回归、重心估计和概率匹配中的应用，209页pdf - 智源社区
素材来自:hub.baai.ac.cn

1708 x 1092 · png
数学建模笔记 Topsis和熵权法_topsis熵权法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1549 x 779 · png
机器学习中的熵的概念和推导 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com

600 x 361 · jpeg
信息论中的各种熵 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
948 x 902 · jpeg
熵权法基础教学 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

730 x 672 · png
交叉熵、Focal loss、L1，L2，smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU_l1和giou 的参数 ...
素材来自:blog.csdn.net
1900 x 1288 · jpeg
论文推介 ICMLW’2023 有关神经网络中熵和互信息的计算 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com