Python是当今数据科学领域中最流行的编程语言之一，其简洁的语法和强大的库使其成为初学者和专业人士的理想选择。本教程将带你从零开始，逐步掌握使用Python解决数据科学问题的知识和技能。 "Python0基础入门"部分将介绍Python的基础知识。这包括安装Python环境（如Anaconda或Miniconda）、理解Python的语法结构（如变量、数据类型、运算符、流程控制语句），以及如何使用Python进行基本的文件操作。此外，你还将学习函数的定义和调用，模块的导入，以及面向对象编程的基本概念。 接下来，"科学计算工具入门"部分会引导你了解和使用Python中的科学计算库。NumPy是Python科学计算的核心库，它提供了高效的多维数组对象和大量数学函数。Pandas是另一个重要工具，用于数据清洗、处理和分析，其DataFrame对象使得数据操作变得简单直观。Matplotlib和Seaborn则用于数据可视化，帮助我们更好地理解和解释数据。 在"数学与计算机基础入门"章节，你将重温一些重要的数学概念，这对于理解和应用数据科学算法至关重要。这可能涵盖线性代数（如向量、矩阵、线性方程组）、微积分（如导数、积分）、概率论和统计学基础。同时，你也将学习计算机科学的基础，如算法、数据结构以及如何使用Python实现这些概念。 "统计学"部分将深入到数据科学的核心——数据分析。统计学提供了一套方法来收集、组织、分析、解释和展示数据。你将学习描述性统计（如均值、中位数、模式、标准差），推断性统计（如假设检验、置信区间、回归分析）以及机器学习的基础，如分类、聚类和回归模型。 通过这个课程，你将能够使用Python进行数据预处理、探索性数据分析，执行统计测试，并创建引人入胜的数据可视化。随着对这些工具和概念的熟悉，你将具备解决各种数据科学问题的能力，无论是在学术研究还是在实际工作中，Python都将是你得力的数据工具。记住，实践是提高的关键，所以不要只是阅读，要动手尝试，通过编写代码和解决实际问题来巩固你的学习。

不确定性人工智能的基础科学问题

内容包括三个专题： 量纲分析及其应用（包括柯尔莫戈洛夫湍流模型） 自变量极多的函数和集聚现象，非线性大数定律，高斯分布和麦克斯韦分布的几何意义，柯捷利尼科夫-香农定理； 经典热力学和接触几何学，用微

大倾角煤层属难采煤层，在我国西部地区赋存广泛，此类煤炭资源的开发对区域经济发展起到了重要支柱作用。受煤层赋存条件制约，大倾角煤层的岩层运动机理复杂，作业空间受限，综合机械化开采难度大。自20世纪80年代起我国学者及一线工程技术人员便开始针对大倾角煤层的开采方法、岩层控制理论、关键技术装备展开研究。发展至今，已在理论、技术、装备等方面取得了较大进展，构架了较为完整的研究体系。从大倾角煤层长壁综采的进展、实践、科学问题3个方面系统梳理了已经取得的研究成果、积累的实践经验以及未来需要突破的关键科学问题。提炼出以下主要观点:① 我国首次定义了大倾角煤层的概念(煤层倾角35°～55°)并给出了工程解释，但随着近年来装备水平与开采方法的不断提升革新，大倾角煤层倾角涵盖范围的工程解释应有所外延。自20世纪90年代起至今，在大倾角煤层长壁开采岩层控制基本理论与关键技术、工作面动力灾害防护方法、工作面主要装备研发等领域的研究与试验取得了较大进展。② 在工程实践方面，除大倾角中厚煤层综采技术已趋于成熟外，大倾角厚煤层大采高综采、特厚煤层综放开采和薄煤层伪俯斜综采技术均有所突破并取得了一定效果，但仍存在诸多

2021国家自然科学基金，四类科学属性案例及分析

卓里奇 自然科学问题的数学分析