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机器学习是一种数据分析的方法，可以自动建立分析模型。它是人工智能的一个分支，其基础是系统可以从数据中学习，识别模式，并在最小的人为干预下做出决定。
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- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Meta-Architecture
The meta-architecture establishes the guiding principles and policies that govern the overarching system behavior and determines the structural framework of the system architecture itself. Developing a meta-architecture based on the convergence of the five autopoietic characteristics we defined allows the creation of a system architecture that follows the structural and behavioral principles of living organisms. Studying human anatomy and organic behaviors and patterns found in nature informs the creation of an organizational language and code to describe complex states such as recursive interaction, anticipatory control, adaptation, and selfregulation in the development of new biomimetic system architectures. The ultimate purpose of the meta-architecture is to inform the design and development of an optimal, efficient, flexible and adaptable operating system architecture based on the principles we have defined as autopoietic meta-convergence.
The need for constant upgrades, improvement and optimization of the system necessitates the requirement of a feedback system built into the city OS. In the discourse of meta-design, a related branch of meta-architecture, consideration for how systems will evolve and adapt has been factored into the design process as a given that future uses and problems cannot be completely anticipated during the initial design process. As a response to this criteria, meta-design promotes system architecture design that must have the ability to be adaptive, interactive and selfgenerative as a living system.
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Smart City Functions, Enablers, and Outcomes
Cities comprise an extensive, interconnected, and interoperable network of systems and subsystems that support core functionalities and the total life of the city. Each of these functions manifests different autopoietic characteristics and thus have a varied ability to operate within the whole like the human body, which has multiple organs that function independently and collectively as one unified system. To understand and delineate these individual functions within a continuous, connected systemthe operating city, the traditional symbolic mandala (Fig. 4) has been co-opted by diverse planners and organizations to assist in explaining these functions in a simple, unified way.
“Borrowing from the visual, spatial and organizational language of the mandala, the city framework can be conceived as a complex set of elements combined within a harmonious whole. Originally, a mandala is the ritualistic creation of an artistic ‘circle’intended to represent the universe, a symbolic tribute to the complexity of systems within systems. In principle, a mandala is universe and form combined,
uniting microcosm and macrocosm, the user’s experience, and the smart city itself.” (Kirwan and Fu 2020 , p. 80).
The following descriptions identify the key smart functions of the city and their corresponding autopoietic characteristics as defined in the previous section with the ultimate outcome to be achieved through the meta-convergence of these characteristics.
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Smart Environment
The essential purpose of the Smart Environment is to achieve sustainability representing the balance between the city (the organism) and the environment (the medium). Embodied in the autopoietic characteristics of structural coupling and codependency as natural states of living organisms, neither the organism nor its environment depletes the other and mutual symbiosis is what sustains life. In the case of cities, smart cities must be developed to utilize natural resources in a circular means to build in renewable solutions allowing cities to self-generate rather than parasitically exploit or damage the natural environment to which cities are inextricably linked.
As exhibited in fractals, apparent chaotic and random systems in nature reveal complex, repetitive and predictable patterns. Developing the ability to understand such patterns will allow the virtualization and accurate modeling of the most complex systems in the form of urban ecosystem biomimetic simulation- a multi-dimensional dashboard on which new methods, models, operational logic, technologies and solutions can be tested as living experiments. Biomimicry is about function following natural evolutionary form. The deployment of ubiquitous technologies across a diverse range of regional, local, and hyper-local scales and environments will enable cities to better manage urban metabolism. Over time, the accumulation, aggregation, and convergence of human, machine and environmental data via embedded technologies, smart connected objects and ambient intelligence networks will support new predictive intelligence and regenerative response capabilities to better align with environmental fluctuations enabling cities to harmoniously coexist with nature (Table 2 ).
机器学习代写
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Meta-Architecture
元架构建立了支配总体系统行为的指导原则和政策，并确定了系统架构本身的结构框架。开发基于我们定义的五个自创生特征的融合的元架构允许创建遵循生物体的结构和行为原则的系统架构。研究自然界中发现的人体解剖学和有机行为和模式有助于创建一种组织语言和代码来描述复杂状态，例如在新的仿生系统架构开发中的递归交互、预期控制、适应和自我调节。元架构的最终目的是为设计和开发最佳、高效、
系统需要不断升级、改进和优化，因此需要在城市操作系统中内置反馈系统。在元设计（元架构的一个相关分支）的论述中，考虑到系统将如何演变和适应已经被考虑到设计过程中，因为在初始设计过程中无法完全预测未来的用途和问题。作为对这一标准的回应，元设计促进了系统架构设计，该设计必须具有自适应、交互和自生成作为一个生命系统的能力。
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Smart City Functions, Enablers, and Outcomes
城市由一个广泛的、互连的、可互操作的系统和子系统网络组成，支持核心功能和城市的整体生活。这些功能中的每一个都表现出不同的自创生特征，因此具有不同的在整体内运作的能力，就像人体一样，人体具有多个器官，它们作为一个统一的系统独立和集体发挥作用。为了在一个连续的、连接的系统中理解和描绘这些单独的功能，运营城市，传统的象征性曼荼罗（图 4）已被不同的规划者和组织采用，以帮助以简单、统一的方式解释这些功能。
“借用曼陀罗的视觉、空间和组织语言，城市框架可以被设想为一组复杂的元素组合在一个和谐的整体中。最初，曼荼罗是艺术“圆圈”的仪式性创作，旨在代表宇宙，象征性地向系统内系统的复杂性致敬。原则上，曼陀罗是宇宙和形式的结合，
将微观世界和宏观世界、用户体验和智慧城市本身结合起来。” （Kirwan 和 Fu 2020，第 80 页）。
以下描述确定了城市的关键智能功能及其相应的自创生特征，如上一节所定义，最终结果将通过这些特征的元收敛来实现。
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Smart Environment
智能环境的基本目的是实现代表城市（有机体）和环境（媒介）之间平衡的可持续性。体现在作为生物体自然状态的结构耦合和相互依赖的自创生特征中，生物体及其环境都不会消耗对方，而相互共生是维持生命的原因。就城市而言，必须开发智能城市，以循环方式利用自然资源，建立可再生解决方案，使城市能够自我生成，而不是寄生利用或破坏与城市密不可分的自然环境。
正如分形所展示的那样，自然界中明显的混沌和随机系统揭示了复杂、重复和可预测的模式。发展理解这些模式的能力将允许以城市生态系统仿生模拟的形式对最复杂的系统进行虚拟化和准确建模 – 一个多维仪表板，可以在其上测试新方法、模型、操作逻辑、技术和解决方案活的实验。仿生学是关于遵循自然进化形式的功能。在各种区域、地方和超地方尺度和环境中部署无处不在的技术将使城市能够更好地管理城市新陈代谢。随着时间的推移，人类、机器和环境数据通过嵌入式技术的积累、聚合和融合.
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。