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深度学习Deep Learning架构，如深度神经网络、深度信念网络、深度强化学习、递归神经网络、卷积神经网络和变形金刚，已被应用于包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器翻译、生物信息学、药物设计、医学图像分析、气候科学、材料检测和棋盘游戏程序等领域，它们产生的结果与人类专家的表现相当，在某些情况下甚至超过了人类专家。
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计算机代写|深度学习代写deep learning代考|FRAMING THE PROBLEM OF INSIGHT
To study insight, researchers need a technique that allows them to reliably produce such events. Historical and biographical studies of the Edisons, the Einsteins and the Michelangelos of human history are limited by the fact that there are only a few of them and their appearance is unrelated to the investigator’s needs. We cannot whistle up a creative genius whenever a hypothesis about creativity is ready to be tested. In addition, the historical records of great achievements seldom allow us to follow the thought processes at fine enough a temporal grain. If a scientist writes in his laboratory notebook three times a week, and a new idea forms in the course of a few minutes, then that notebook is too blunt an instrument with which to grab hold of the creative act. It is possible but impractical for an observer to follow the activities in, for example, a chemical laboratory for a year or a decade, in the hope that a Lavoisier or a Pauling will emerge in that place during that time. ${ }^3$ Another problem is that field studies of creative projects do not allow the psychologist to study creativity under systematically varied conditions, a powerful investigatory technique.
The alternative is to conduct experiments. I use the word broadly to refer to any study in which the researcher deliberately arranges for certain events to take place for the purpose of observing them. To conduct an experiment on creativity is to ask a person to solve some problem that requires a novel response under conditions that allow his behavior to be recorded for later analysis. The key step in conducting such an experiment is to choose a suitable problem.
计算机代写|深度学习代写deep learning代考|The Case Against Insight Problems
These problems tend to share the following features: (a) They can be stated concisely. The given materials encompass only a few simple objects, if any at all. The task instructions and the goal can be summarized in a handful of sentences. (b) The solutions, once thought of, take only a few seconds to complete, and they consist of no more than a handful of actions or inferences. They require no exotic skills but only actions that any normal adult is familiar with, such as drawing a line on a piece of paper, cutting something with a pair of scissors, tying a knot, multiplying a number by a small integer and so on. Some insight problems require no physical actions at all, merely an inference or two. The difficulty lies solely in thinking of the right action or inference. (c) The problems are difficult in the sense that the time required by adults of average intelligence to think of the solution is out of proportion to the time it takes to execute the solution, once thought of.
For example, the Two-String Problem poses the task of tying together two ropes hanging from the ceiling at such a distance that a person cannot reach the second rope while holding on to the first. ${ }^4$ The solution is to tie some heavy object to the second rope and set it swinging, walk back to the first rope and grab it, and grab the second rope at the end of its swing. The Hat-Rack Problem requires the problem solver to build a hat rack out of three 2-by-4 wooden boards and a C-clamp. 5 The solution is to wedge two boards between floor and ceiling, keep them in place with the clamp and hang the hat on the clamp handle. Other problems are more geometrical than practical. For example, the Nine Dot Problem poses the task of drawing four straight lines through nine dots, arranged in a square, without lifting the pen and without retracing. ${ }^6$ Yet others are verbal riddles. The B.c. Coin Problem is an example: A man enters a rare coin shop proposing to sell what appears to be a Roman coin with an emperor’s head on one side and the text ” 150 B.C.” on the other. The store owner immediately phones the police. Why? ${ }^7$ It usually takes a couple of minutes before a college student spots the anomaly that a coin maker could not have known himself to be living in the year 150 B.C. (Before Christ). Yet others are numerical puzzles. In the Lily Pond Problem, the question is this: If the lilies on a pond cover 1.6\% of the pond surface and grow so fast that they double the area they cover every 24 hours, and the pond surface is 1.2 acres, how much of the surface of the pond do they cover the day before they cover the whole pond?
深度学习代写
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为了研究洞察力，研究人员需要一种技术，使他们能够可靠地产生这样的事件。对人类历史上的爱迪生、爱因斯坦和米开朗基罗的历史和传记研究受到限制，因为他们只有少数几个人，而且他们的外表与研究者的需要无关。每当一个关于创造力的假设准备好接受检验时，我们就不能吹嘘出一个创造性天才。此外，关于伟大成就的历史记录很少允许我们在足够精细的时间粒度上跟踪思维过程。如果一个科学家每周在他的实验室笔记本上写三次，而一个新的想法在几分钟内就形成了，那么这个笔记本就太钝了，无法抓住创造性的行为。这是可能的，但不现实的观察者跟踪活动，例如，在一个化学实验室一年或十年，希望拉瓦锡或鲍林会出现在那个地方在那段时间。另一个问题是，创造性项目的实地研究不允许心理学家在系统变化的条件下研究创造性，而这是一种强有力的调查技术。
另一种选择是进行实验。我广义地使用这个词是指研究者为了观察而故意安排某些事件发生的任何研究。进行一个关于创造力的实验，就是要求一个人在允许他的行为被记录下来供以后分析的条件下，解决一些需要新颖反应的问题。进行这种实验的关键步骤是选择一个合适的问题。
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这些问题往往具有下列特点:(a)可以简明扼要地加以说明。给定的材料只包含几个简单的对象，如果有的话。任务说明和目标可以用几句话概括。(b)一旦想到解决办法，只需几秒钟就能完成，而且它们不超过几个行动或推论。他们不需要任何特殊的技能，只需要任何正常成年人熟悉的动作，比如在纸上画一条线，用剪刀剪东西，打结，把一个数字乘以一个小整数等等。有些顿悟问题根本不需要身体上的动作，只需要一两个推理。困难仅仅在于思考正确的行动或推论。(c)这些问题之所以困难，是因为具有一般智力的成年人想出解决办法所需的时间与一旦想出办法就付诸实施所需的时间不成比例。
例如，“两根绳子问题”要求把悬挂在天花板上的两根绳子绑在一起，绳子的距离要保证一个人在抓住第一根绳子的情况下无法够到第二根绳子。${}^4$解决办法是在第二根绳子上绑一些重物并让它摇摆，走回第一根绳子并抓住它，并在摆动结束时抓住第二根绳子。帽架问题要求解决问题的人用3块2乘4的木板和一个c形夹做一个帽架。5 .解决方法是在地板和天花板之间楔入两块木板，用夹子固定住，然后把帽子挂在夹子的把手上。其他问题更多的是几何问题，而不是实际问题。例如，“九点问题”要求在不起笔、不折回的情况下，通过排列成正方形的九个点画四条直线。${}^6$还有一些是口头谜语。公元前硬币问题就是一个例子:一名男子走进一家罕见的硬币店，打算出售一枚一面有皇帝头像，另一面写着“公元前150年”的罗马硬币。店主立即打电话报警。为什么?${}^7$通常需要几分钟的时间，大学生才会发现硬币制造者不可能知道自己生活在公元前150年(公元前150年)。还有一些则是数字难题。在百合池塘问题中，问题是这样的:如果池塘里的百合覆盖了池塘表面的1.6%，并且生长得很快，每24小时它们覆盖的面积就会翻一番，池塘表面是1.2英亩，那么在它们覆盖整个池塘之前，它们覆盖了池塘表面的多少?
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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。