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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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- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
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- 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|Smart People
In the convergent vision of future smart cities, the aim of Smart People will be defined by the pursuit and obtainment of a state of enlightenment for both individuals and the society at large. We define enlightenment as the elevated perception and understanding of ourselves, our social systems and values in the context of developing an advanced awareness and appreciation of the natural environment supporting our existence, sustenance, and prosperity. In the process of realizing this ideal state, the relationship of humans, technology, and nature as an evolutionary structural deterministic bond will have a major influence and impact on the ability of humans to achieve the highest potential both individually, and collectively as a global society. Through technological augmentation, the human ability to tap into the universal spectrum of knowledge, deep cosmic wisdom,
and purpose of life will empower individuals and communities to reach their full potential while establishing an interconnected global identity.
As a global interface, the internet has provided a domain for a twenty-first century renaissance in science, innovation, education, and more. This massive transformation has allowed, for the first time, people all around the world to be connected in real-time while simultaneously providing shared access to unlimited information. AI-powered mobile apps are further augmenting user experience, enabling people to not only develop new skills and capabilities, but also to close knowledge gaps faster than ever before, sometimes even instantly. People can now speak and understand multiple foreign languages, while augmented and virtual reality technologies allow us to explore cities without ever stepping a foot in them. Furthermore AR, VR, voice, and image recognition technologies will enable people to overcome physical barriers. The evolution and elevation of a shared global societal platform are a critical enabler of a convergent planetary ecosystem that supports individual and collective advancement within a self-governing and selfperpetuating operating system (Table 6).
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Smart Living
Building on the notion of individual and social enlightenment, Smart Living refers to a process of evolutionary convergence that enables humanity to reach a higher dimension or consciousness defined as actualization, or self-actualization, a fusion of mind, body, and spirit representing the optimal state of being. Actualization is a form of transcendence, like Zen, where being is realized without consciously attempting to arrive. Actualization is oneness with the self, tapping into the flow and rhythms of life, nature, and society as a unified living ecosystem. This optimal state enhances creativity, health \& wellness and affirms overall harmony with the self, society, and nature.
Smart Living will be realized through the next stage of technological advancements in AI: neural networks, augmented reality and enhanced user experiences establishing a collective intelligence that merges humans, machines, and nature. This evolutionary convergence of autopoietic characteristics will enable smart living to be achieved through the direct structural coupling of humans with cities and their environmental contexts achieved through the development of an autopoietic operating system interface incorporating a combination of more advanced sentient and cognitive abilities and ambient intelligence to realize a mutual symbiosis that unlocks true human well-being, harmony, and balance with natural systems (Table 7).
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Conclusion: Towards an Autopoietic City
In the first section of this paper, Theory, we explore the evolution of intelligence systems theories to define autopoiesis and convergence as a generalized conceptual foundation. In the second section, Characteristics, we identify specific attributes and behaviors derived from diverse theories of systems thinking and autopoiesis to formulate higher-level principles that can be applied to the operations of smart cities. The five characteristics we have identified are sentience \& cognition, ambient intelligence, anticipatory capabilities, structural coupling, and structural determinism. We propose that when combined in the form of a meta-convergence, these characteristics will assist in accelerating the development of self-reproducing and self-regulating smart cities. In the final section Application, we explore how these characteristics form the basis of a meta-architecture establishing the guiding principles of smart city development. We describe how these characteristics create a coherent autopoietic system logic at every scale from the overall smart city, the smart city OS, and corresponding system architecture to the sub-functions of the city (Smart Environment, Smart Economy, Smart Mobility, Smart Governance, Smart People, and Smart Living).
Cities are complex organisms with multiple individual subsystems operating simultaneously. Considering how many diverse elements interact in real-time, it is remarkable that cities can function as they do without more chaos, especially as many cities are continually expanding. Fortunately, in nature, this chaos is managed through positive and negative feedback in which homeostasis is achieved by the ability of a system to allow the constant flow and exchange of energy between the organism and its medium. This dynamic is part of evolution itself,
which is why closed systems are prone to entropy. Applied to the development of future smart cities, the symbiosis of the city and its environment as a form of structural coupling, regulated through biofeedback mechanics that mediate the urban metabolism, sustains a balance of diverse complex functions.
As smart cities evolve, future operating systems will need to develop attributes beyond human intelligence, which has limited our ability to sense the natural environment and to achieve a state of holistic living in harmony with nature. This duality of humankind and the natural world requires the convergence of human, machine, and nature’s intelligence to form a higher collective intelligence as a builtin sentience and cognition that manages the complexity of cities, planetary change, and the evolution of technology itself. With the establishment of anticipatory capabilities processing massive real-time human, environmental, and machine data, augmented via AI, an entirely new intelligent, interactive, responsive operating system can emerge as the result of the total meta-convergence of the autopoietic characteristics we have identified.
To address the dynamic nature of operating system, meta-design provides an approach to systems design that incorporates flexibility and adaptability as core design criteria. Smart city operating systems incorporating the underlying properties found in living organisms will allow self-producing, self-healing capabilities. These biomimetic features can be deployed at the city level and across each function, to direct each urban system towards its highest-level state, defined as optimal outcomes in the Smart City Mandala model: Smart Environment – Sustainability, Smart Economy – Commonwealth, Smart Mobility – Freedom, Smart Governance Inclusion, Smart People – Enlightenment, and Smart Living – Actualization.
To arrive at a new convergent autopoietic state, we must overcome the limitations of our superiority complex that we as humans can direct nature to meet our needs, which until now has led in many ways to the severe decoupling of cities from their environments. This fragmentation has been further compounded by the development of smart cities based on top-down, cybernetic command-and-control systems that have mechanized and compartmentalized urban functions. Autopoiesis opens the door for living systems to an entirely new way of approaching the organizational behavior of abstract and organic systems. In the new paradigm described in this paper, understanding the theory of autopoiesis, and applying its converging characteristics is key to unlocking the next level of human innovation in systems thinking for the design and development of autopoietic smart city operating systems (AOS) of the future.
机器学习代写
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Smart People
在未来智慧城市的融合愿景中，Smart People 的目标将被定义为追求和获得对个人和整个社会的启蒙状态。我们将启蒙定义为在发展对支持我们存在、维持和繁荣的自然环境的先进认识和欣赏的背景下，对我们自己、我们的社会系统和价值观的更高认识和理解。在实现这一理想状态的过程中，人类、技术和自然之间的关系作为一种进化结构的确定性纽带，将对人类个人和集体作为全球社会实现最高潜力的能力产生重大影响和影响. 通过技术增强，人类利用知识的普遍光谱的能力，
和生活目的将使个人和社区能够充分发挥其潜力，同时建立相互关联的全球身份。
作为一个全球接口，互联网为 21 世纪的科学、创新、教育等领域的复兴提供了一个领域。这种巨大的转变第一次允许世界各地的人们实时连接，同时提供对无限信息的共享访问。人工智能驱动的移动应用程序正在进一步增强用户体验，使人们不仅能够开发新的技能和能力，而且能够比以往更快地缩小知识差距，有时甚至是即时的。人们现在可以说和理解多种外语，而增强和虚拟现实技术使我们能够探索城市，而无需踏入城市。此外，AR、VR、语音和图像识别技术将使人们能够克服物理障碍。
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Smart Living
基于个人和社会启蒙的概念，智能生活是指进化融合的过程，使人类能够达到更高的维度或意识，被定义为实现或自我实现，代表最佳的思想、身体和精神的融合存在的状态。实现是一种超越的形式，就像禅一样，在没有有意识地试图到达的情况下实现存在。实现是与自我合一，利用生命、自然和社会的流动和节奏作为一个统一的生命生态系统。这种最佳状态增强了创造力、健康和健康，并肯定了与自我、社会和自然的整体和谐。
智能生活将通过人工智能技术进步的下一阶段实现：神经网络、增强现实和增强的用户体验，建立融合人类、机器和自然的集体智能。这种自创生特征的进化融合将使智能生活能够通过人类与城市的直接结构耦合来实现，以及通过开发结合更先进的感知能力和认知能力以及环境智能的自创生操作系统接口来实现其环境环境，从而实现智能生活。实现相互共生，解锁真正的人类福祉、与自然系统的和谐与平衡（表 7）。
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Conclusion: Towards an Autopoietic City
在本文的第一部分“理论”中，我们探讨了智能系统理论的演变，将自创生和收敛定义为广义的概念基础。在第二部分“特征”中，我们确定了源自不同系统思维和自创生理论的特定属性和行为，以制定可应用于智慧城市运营的更高层次的原则。我们已经确定的五个特征是感知\和认知、环境智能、预期能力、结构耦合和结构决定论。我们建议，当以元融合的形式结合起来时，这些特征将有助于加速自我复制和自我调节的智慧城市的发展。在最后一节应用程序中，我们探讨这些特征如何构成建立智慧城市发展指导原则的元架构的基础。我们描述了这些特征如何在从整体智慧城市、智慧城市操作系统和相应的系统架构到城市的子功能（智能环境、智能经济、智能移动、智能治理、聪明的人和聪明的生活）。
城市是复杂的有机体，具有多个单独的子系统同时运行。考虑到有多少不同的元素实时交互，城市可以在没有更多混乱的情况下正常运行是非常了不起的，尤其是在许多城市不断扩张的情况下。幸运的是，在自然界中，这种混乱是通过正反馈和负反馈来管理的，在这种反馈中，系统通过允许有机体与其介质之间持续流动和能量交换的能力来实现体内平衡。这种动态是进化本身的一部分，
这就是封闭系统容易产生熵的原因。应用于未来智慧城市的发展，城市与其环境的共生作为一种结构耦合形式，通过介导城市新陈代谢的生物反馈机制进行调节，维持多种复杂功能的平衡。
随着智慧城市的发展，未来的操作系统将需要开发超越人类智能的属性，这限制了我们感知自然环境和实现与自然和谐相处的整体状态的能力。人类与自然世界的这种二元性需要人类、机器和自然智能的融合，以形成更高的集体智能，作为管理城市复杂性、行星变化和技术本身发展的内在感知和认知。随着通过人工智能增强处理大量实时人类、环境和机器数据的预期能力的建立，一个全新的智能、交互式、响应式操作系统可以作为我们拥有的自创生特征的总元收敛的结果出现确定。
为了解决操作系统的动态特性，元设计提供了一种将灵活性和适应性作为核心设计标准的系统设计方法。智能城市操作系统结合了生物体的基本特性，将实现自我生产、自我修复的能力。这些仿生特征可以在城市层面和每个功能中部署，以将每个城市系统引导至其最高级别状态，定义为智能城市曼陀罗模型中的最佳结果：智能环境 – 可持续性，智能经济 – 联邦，智能移动– 自由、智能治理包容、聪明人 – 启蒙和智能生活 – 实现。
为了达到一个新的收敛自创生状态，我们必须克服我们作为人类可以引导自然满足我们需求的优越情结的局限性，直到现在，这在许多方面导致了城市与环境的严重脱钩。基于自上而下的控制论指挥和控制系统的智慧城市的发展进一步加剧了这种碎片化，这些系统具有机械化和分割的城市功能。自创生打开了生命系统的大门，以一种全新的方式处理抽象和有机系统的组织行为。在本文描述的新范式中，理解自创生理论.
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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。