多维数据进行降维，粗糙集数据约简，选择权重比较大的数据进行评价

其实多维的也介绍的作为一本参考室不错的推荐给大家了呵呵

目的：使用CNN卷积神经网络实现语音识别步骤：（1）预处理。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。

这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

受克隆选择理论和免疫网络模型的启发，我们提出了一种新的人工免疫算法，称为免疫记忆克隆算法（IMCA）。
首先讨论了受免疫系统启发的克隆操作员。
IMCA包括两个基于不同免疫记忆机制的版本；
它们是自适应免疫记忆克隆算法（AIMCA）和免疫记忆克隆策略（IMCS）。
在AIMCA中，每种抗体的突变率和存储单位大小会动态调整。
IMCS同时实现抗体种群和存储单元的进化。
通过使用克隆选择运算符，可以将全局搜索与局部搜索有效地结合在一起。
根据抗体-抗体（Ab-Ab）亲和力和抗体-抗原（Ab-Ag）亲和力，IMCA可以自适应地分配存储单元的大小和抗体群体。
在实验中，使用了18个多维函数，维数范围从2到1000，以及组合优化问题，例如旅行商和背包问题（KPs），以验证IMCA的性能。
给出了每次迭代的计算成本。
实验结果表明，IMCA具有较高的收敛速度，并且在增强种群多样性和一定程度上避免过早收敛方面具有很强的能力。
从理论上讲，IMCA以概率1收敛。
2010高等教育出版社和施普林格出版社柏林海德堡。

利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。
输入和输出维数可以多维。
实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。

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吉米多维奇数学分析习题集学习指引第1册

为了应对万物互联的挑战，满足超高速率、超低时延、高能效和超高流量与连接数密度等多维能力指标，开放、开源、协同创新将是5G发展的必由之路。
随着5G网络与技术不断的开放与开源，未来将会涌现出更多新的业态和应用，从而开辟一个巨大的蓝海市场。

上世纪90年代末，我国旅游地产开始发展，进入新千年，康养旅游进入“医疗加养老”的“双轨探索”，整体市场仍处于萌芽阶段。
2020年年初新冠肺炎疫情的大爆发促进“大健康”与“大养生”两大新康养元素纵向融合的同时，向智慧健康、生活方式等领域横向延伸。
新时代新环境下，更“惜命”的80、90后成为康养旅游的C位客群。
在政策环境走向多维融合，健康需求焕新的背景下，康养旅游受众、元素、产品组合、市场主体快速迭代，金融支持及缺失元素的陆续补齐后，中国的康旅行业将逐步走向可持续性的规范化发展。
本文旨在对以上课题进行探讨。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。