00-20230522-华泰人工智能研究6周年回顾.pdf 01-20170601-框架及经典算法简介.pdf 02-20170622-广义线性模型.pdf 03-20170804-支持向量机模型.pdf 04-20170817-朴素贝叶斯模型.pdf 05-20170831-随机森林模型.pdf 06-20170911-Boosting 模型.pdf 07-20170919-Python 实战.pdf 08-20171123-全连接神经网络.pdf ... 66-20230426-面向投资研究行业的GPT使用指南.pdf 67-20230506-AI模型如何一箭多雕_多任务学习.pdf 68-20230511-神经网络多频率因子挖掘模型.pdf 99-2022年度中国量化投资白皮书.pdf

背景：回顾并分析非癌症的头颈部非黑色素瘤皮肤癌（NMSCHN）的临床病理特征，管理类型，预后因素和在国家癌症中心5年内的无病生存期（DFS）开罗大学研究所（埃及）。 材料与方法：2008年1月至2012年12月在埃及开罗大学国家癌症研究所对200例NMSCHN患者进行了回顾性研究。平均随访6个月（1-84个月）。 结果：90％≥50岁的男性为117位，女性为83位。 头皮（27.5％），眶周区域（13％），脸颊（12.5％）和鼻子（12.5％）是受影响的主要解剖部位。 结节型癌占71.5％（79％）。 SCC占21％，其中GII（61.1％）是最常见的等级。 手术是主要的治疗方式（93％），仅局部皮瓣（63.9％），而初级闭合（14.7％）是广泛局部切除后的主要手术选择。 在切除的标本中有23.5％的阳性和阴性边缘。 无病生存（DFS）与病理，治疗方式，并发症的发生或安全裕度状态之间无显着关联。 结论：NMSCHN病变应在专门的大容量中心进行手术切除，并应易于控制周围边缘，并应由经验丰富的高级外科医师进行手术。

《大规模语言模型在代码生成方面的综述》的文章对大规模语言模型在代码生成方面的应用进行了全面的回顾。在过去几年中，大规模语言模型在自然语言处理领域取得了显著的成果，但是在代码生成方面的研究相对较少。该综述从几个方面系统地梳理了当前大规模语言模型在代码生成方面的研究现状和挑战。 首先，文章介绍了大规模语言模型在代码自动补全、代码注释生成和代码摘要生成等方面的应用。其中，代码自动补全主要是根据用户的输入，通过模型预测下一个可能的代码片段；代码注释生成则是为代码添加注释，使代码更易于理解和维护；代码摘要生成则是生成概括代码功能的简短描述。 接着，文章探讨了目前使用的大规模语言模型的各种架构和技术。其中，Transformer模型是目前最流行的模型架构之一，其通过自注意力机制有效地建模了代码中的依赖关系。此外，还有基于循环神经网络的模型和基于图神经网络的模型等。 文章还讨论了大规模语言模型在代码生成中面临的挑战，如模型训练数据的获得困难、生成结果的可解释性和代码风格的保持等。同时，还提出了解决这些问题的一些建议，如增加训练数据的多样性、设计更高质量的评估指标和加强可解释性的约束等。 综合来看，该综述全面回顾了大规模语言模型在代码生成方面的研究现状和挑战，并提出了一些建议和解决方法。这对于进一步探索和发展大规模语言模型在代码生成领域的应用具有重要的参考价值。

Survey-Paper-Euclidean-TSP：本文介绍了有关受欢迎的旅行销售员问题的欧几里得版本的调查，并包括了对解决该问题的各种方法的回顾和比较。

2021年氢能源产业发展回顾与展望分析共50页.pdf_文档整理可打印.zip

大面积钙钛矿太阳能电池－近期进展和问题回顾

山东大学2021年信息检索期末考试回顾

需求预测在农业、电力、旅游、零售和制造企业等许多行业都具有重要意义，它在每个企业的决策中都起着至关重要的作用。 本文以机器学习为重点，调查了需求预测的各种最新方法。 机器学习技术分为三类，即时间序列分析、基于回归的方法和监督/无监督模型。 讨论了各种机器学习技术的优缺点，并比较了它们的性能指标。 对比掩盖了LSTM有一个显着的结果，但它的计算时间比任何其他方法都要高。 未来研究的另一个领域包括基于回归的方法、混合模型和集成模型。 本研究为读者提供了机器学习领域需求预测的概念。

电力拖动系统思维导图，建议结合华科出版社的电拖教材使用。主要用于考试前的复习回顾，系统性了解电力拖动系统的结构与知识网络。

python代码速查，v1.0, 适合初学和回顾