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机器学习是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域，也就是说，利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据（称为训练数据）建立模型，以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用，如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉，在这些应用中，开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。
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计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Smart City Convergence
The concept of smart cities offers a vision for a new paradigm of urban systems that leverage the power of AI-enabled technologies to achieve anticipatory, adaptive and self-regulating abilities. The development and deployment of both human and machine methods and applications incorporating real-time biofeedback will further accelerate the ability for cities to respond to an increasingly volatile world facing numerous threats including climate change, energy crisis, resource depletion, food insecurity, growing populations, infectious diseases and many others. Humans have exacerbated our interrelationship with the natural world, but advancements in neural networks, AI, biomimicry, and generative design, among others, will allow us to develop intelligent self-improving solutions that if harnessed strategically, can bring us once again in harmony with natural systems. This new form of collective intelligence, a combination of the physical city, human organizational behavior and machine intelligence will enable a deeper awareness and symbiosis with other life forms. This total convergence, if applied across all dimensions of urban systems, will allow cities to evolve as autopoietic systems, becoming an integral part of nature itself rather than remaining human-made constructs that deplete nature.
Cities are a part of broader ecosystems including the physical landscape and the natural resources that cities are dependent on. These ecosystems also include the interconnections to other cities and systems that are linked via geographic boundaries, transportation, utilities and telecommunication networks. Through this interconnectivity, cities today are now sharing many of the same technological systems and tech enablers that are propelling cities to become smart. This process of evolutionary convergence is lessening the disparities of cities around the world, simultaneously creating more common autopoietic characteristics that will be needed in the design and implementation of smart city operating systems required to manage the evolution of cities supporting a sustainable planet.
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Autopoietic Operating Systems
Cities are complex living organisms in a state of constant evolution, balancing internal and external factors to achieve sustainable growth. To manage the diverse systems and subsystems, there is a need for an integrated city operating system governed by the principles of autopoiesis that we have termed City AOS (Fig. 3). Expanding on the metaphor of the human body, the city operating system can be visualized like the nervous system coordinating the various functions of the city to be harmoniously incorporated within the city. To address the complexity of cities, the design of the City AOS must factor in the specific attributes and
requirements of each unique city in order to implement and deploy the appropriate solution. These factors include the scale and configuration of cities from megacities to towns and villages, the governance, cultural, socio-economic composition, as well as the evolutionary trajectory of each city from historical cities with existing legacy systems and infrastructure to emerging cities with the potential to leapfrog with new emerging technological infrastructure.
Previous operating system architecture has typically followed a cybernetic command-and-control or top-down system approach. This has limited operating systems to embody more open, adaptive, living organism behaviors embodied in the autopoietic characteristics we have presented that are in themselves in a state of continual transformation and evolution. Therefore, emerging operating systems will require the exploration of new approaches to the formal language of system architecture representing cities as dynamic living organisms made possible by new human and machine convergence: a hybrid configuration of centralized, decentralized, and distributed systems, deployed across physical and digital dimensions and global, regional, local and hyper-local scales.
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|City AOS Architecture
In addressing the complexities and challenges we are facing, the formal nature of operating systems’ architecture must be developed based on a new autopoietic language of evolution, adaptation, and transformation. This new architecture should reflect the dynamic flow of the convergence of human, environmental and technological patterns representing the evolution of cities as living, dynamic organisms with the ability to adapt and integrate new technologies within the operational framework and unique culture of each city as a self-generating operating system.
Developing a deeper understanding of city OS requires a clear identification of the system’s specific purpose. As a basic rule of thumb, the operating system architecture should be designed according to “form follows function” design principles rather than an imposed formal hierarchy. Like biomimicry, “form follows function” embodies the inherent behavior of the system. The individual and overlapping functions of the city including transportation, energy, security, and communications, each require the development of a suitable operating system architecture that responds to the specific requirements of each function while accommodating the unique DNA of the city as a whole. A key design challenge for system architects, engineers and managers is how city OS should be developed to factor in these diverse functions while simultaneously being designed to evolve and adapt over time, enabling the integration of new improved functionalities and applications that embody and reflect the unique nature and characteristics of each city.
机器学习代考
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Smart City Convergence
智慧城市的概念为城市系统的新范式提供了愿景，该范式利用人工智能技术的力量来实现预期、适应和自我调节的能力。结合实时生物反馈的人机方法和应用程序的开发和部署将进一步提高城市应对日益动荡的世界的能力，该世界面临着气候变化、能源危机、资源枯竭、粮食不安全、人口增长、传染病和许多其他疾病。人类加剧了我们与自然世界的相互关系，但神经网络、人工智能、仿生学和生成设计等方面的进步将使我们能够开发智能的自我改进解决方案，如果能够战略性地加以利用，可以让我们再次与自然系统和谐相处。这种新形式的集体智慧，结合了实体城市、人类组织行为和机器智能，将实现更深层次的意识和与其他生命形式的共生。这种完全融合，如果应用于城市系统的所有方面，将使城市发展为自创生系统，成为自然本身不可分割的一部分，而不是保留耗尽自然的人造结构。
城市是更广泛的生态系统的一部分，包括城市所依赖的自然景观和自然资源。这些生态系统还包括通过地理边界、交通、公用事业和电信网络连接到其他城市和系统的互连。通过这种互联互通，如今的城市正在共享许多推动城市变得智能的相同技术系统和技术推动力。这种进化融合的过程正在缩小世界各地城市的差异，同时创造更多共同的自创生特征，这些特征将在设计和实施智能城市操作系统时需要，以管理支持可持续地球的城市进化。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Autopoietic Operating Systems
城市是复杂的生物体，处于不断进化的状态，平衡内部和外部因素以实现可持续发展。为了管理不同的系统和子系统，需要一个由我们称之为城市 AOS 的自创原理管理的集成城市操作系统（图 3）。扩展人体的比喻，可以将城市操作系统想象成神经系统，协调城市的各种功能，和谐地融入城市。为了解决城市的复杂性，城市 AOS 的设计必须考虑到具体的属性和
每个独特城市的需求，以便实施和部署适当的解决方案。这些因素包括城市从特大城市到城镇和村庄的规模和配置、治理、文化、社会经济构成，以及每个城市从具有现有遗留系统和基础设施的历史城市到具有潜力的新兴城市的演变轨迹与新兴的技术基础设施实现跨越式发展。
以前的操作系统架构通常遵循控制论命令和控制或自上而下的系统方法。这限制了操作系统来体现更开放的、适应性的、活的有机体行为，这些行为体现在我们所呈现的自创生特征中，这些特征本身处于不断转变和进化的状态。因此，新兴操作系统将需要探索系统架构的形式语言的新方法，将城市表示为通过新的人机融合成为可能的动态生物：集中式、分散式和分布式系统的混合配置，部署在物理和数字维度和全球、区域、本地和超本地尺度。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|City AOS Architecture
在解决我们面临的复杂性和挑战时，操作系统架构的正式性质必须基于一种新的进化、适应和转换的自创生语言来开发。这种新的建筑应该反映人类、环境和技术模式融合的动态流动，代表城市作为活生生的、动态的有机体，具有在每个城市的运营框架和独特文化中适应和整合新技术的能力作为一个自我- 生成操作系统。
深入了解城市操作系统需要明确识别系统的特定用途。作为一个基本的经验法则，操作系统架构应该根据“形式跟随功能”的设计原则而不是强加的形式层次结构来设计。与仿生学一样，“形式追随功能”体现了系统的固有行为。包括交通、能源、安全和通信在内的城市的个体和重叠功能，每一个都需要开发合适的操作系统架构，以响应每个功能的特定要求，同时容纳整个城市的独特 DNA。系统架构师的关键设计挑战，
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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。