本书主题主要涉及比较简单的线性方程，同时伴有由于通常需要求得满足事先规定的条件的解而引起的复杂性本书旨在给读者一个在经典框架内的直接方法以及相关理论的广泛的概述.为此，本书讨论了大量的例子而且在每章末提出了更多的例子让读者去求解.作者相信数值方法毫无疑问具有重大价值，不过可以在熟悉了微分方程问题的公式化表述、总的概貌以及精妙之处之后再去学习.我受惠于无数的图书和论文是显然的，或许我为寻求能够传递公式化表述的精美和强健的各种例子的努力也是清清楚楚的.

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这是一篇2020ICM E题环境类一等奖论文。这道题讲的是关于全球塑料垃圾问题，题目让预测全球垃圾量的最大值以及有效地解决办法，最后让预测未来塑料垃圾的量，综合考察学生多方面知识，是一道不错的建模题目。

走遍美国》（Family Album U. S. A. ）是一套在大陆畅销数百万册、在全球35个国家同步使用的生活化美语教材。它由美国新闻总署赞助，美国Prentice Hall,INC.制作，独家授权。该教材所采用的"电视影集"式的组织形式，是在向全球105个国家的英语教学者广泛咨询后才决定的，所有被调查者都认为电视剧情节感人，能吸引学习者的兴趣。

该数据集代表了 10 年 (1999-2008) 在 130 家美国医院和综合交付网络中的临床护理。它包括代表患者和医院结果的 50 多个特征。从数据库中提取满足以下标准的遭遇信息。(1) 是住院就诊（入院）。(2) 这是一场糖尿病遭遇，也就是说，在此期间任何一种糖尿病都被输入系统作为诊断。（三）停留时间最少1天，最多14天。(4) 在遭遇期间进行了实验室测试。(5) 在遭遇期间进行了药物治疗。数据包含患者人数、种族、性别、年龄、入院类型、住院时间、入院医师的医学专业、进行的实验室检查次数、HbA1c 测试结果、诊断、用药次数、糖尿病用药次数、门诊人数等属性住院前一年的住院、急诊次数等。

DODAF(美国 架构框架)介绍及应用。DODAF是采用标准方法，表述“EA的数据和关系类型”的指引，是表述“EA的模型标准集之格式和内容”的指引，是解决复杂系统（含人的因素，如行动者[机构或人员]类型）结构化问题的指引。

物流人工智能_机器学习

美国TIME时代常用单词1000,据说全记录了就是看美国时代杂志啦.

癫痫脑电分类的课题在生物医学信号处理和机器学习领域很火。这个资源使用了美国儿童医院CHB-MIT数据集，所以首先你得先下载了这个数据集。太大了，资源放不下。 这个资源有癫痫分类的完整过程，包括从CHB-MIT数据集中取出数据，使用var做数据异常检验，利用低通滤波器和归一化函数对数据预处理，提取数据特征，构建1D-CNN卷积神经网络模型，利用数据训练模型，展示模型训练效果。 资源适合做这方面研究的同学，算是入门人工智能入门级的。

野火 分析在Kaggle上找到的Wildfires数据集。 该数据集包含1992年至2015年美国的野火数据。 文件说明： c_10nv20（1）.zip：美国各县及相应的几何数据->来源： ：//www.weather.gov/gis/Counties wildfires.7z：来自Kaggle的原始sqlite数据库->来源： ：//www.kaggle.com/rtatman/188-million-us-wildfires？select FPA_FOD_20170508.sqlite wildfires.ipynb：Jupyter Notebook，包含对数据集的所有分析。 工作正在进行中！