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  • 计算内容:机器学习
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  • 机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
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  • 1. 请务必确认理解所选择的计算内容,凡是在结果交付后,另外补加的要求或者提出和原要求不符的其他计算内容,需另外评估是否收费。 
    2. 请务必提供自己确准的体系结构文件,结果交付后,不接受因为结构提供错误提出的更改模型的售后要求。 
    3. 请务必确认信息提供准确且没有遗漏,信息尽量提供全面,如果在计算开始以后,又增加信息,视情况协商对原方案的影响以及收费情况。 
    4. 对于软件版权问题,需要自己解决,如果需要我方解决,请提前沟通说明,我们尽量解决,但不必须确保解决,不接受因此不付款的理由。 
    5. 最后结果交付内容包括:计算方法(不是计算结果的分析)的说明,最终的结构文件,某些涉及作图所需的数据。除以上内容之外,有其他要求,请提前说明。交付结果后,另外提出的要求,我们会尽量协助解决,但不保证一定能解决。 
    6. 我们保证计算结果的真实性和有效性,但是无法保证计算结果一定符合您的预期,请务必确认该风险。 
    7. 我们不承担拒稿责任哦,但是我们会尽量协助解决审稿意见的问题,涉及需要补算的内容,需要另评估收费。 
    8. 交付结果后,请在一周内反馈结果问题。长时间不查看结果,结果问题反馈时间距离交付结果时间太久的,我们视情况进行问题的解答(因为源数据不一定还有保留,所以一定要及时反馈哦)。 
    9. 再次提醒:有不懂的可以多交流,但是交付结果后,请不要以“我不懂计算”为理由,提出不对应原方案的另外的要求,我们最终交付结果均以方案为核对参考。 
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  • 科学数据计算主要是综合运用算法建立模型对数据进行分析的一种工具,综合各种原始数据及预处理数据研究数据间的关系。主要针对高校客户,在初期研究面对海量数据建立模型,以便初步验证或挖掘自变量与因变量的关系,为后期的研究指出大致方向和参考。
    科学数据计算擅长领域: 擅长解决医学、社会学、经济学、环境科学等方向的数据分析问题。
    科学数据计算属于交叉学科,不同领域均有其适用的数据处理方法,可根据文献具体分析,现举例光谱数据结合大数据分析流程:
    测试光谱数据→光谱数据预处理→建立模型→模型解析→挖掘数据→分析报告
    科学数据计算方法:
    经典统计分析:主要包括标准差、相关系数、Z检验 T检验 卡方检验等
    无监督分析方法:主成分分析、k-均值聚类分析、EM算法,层次聚类、因子分析、冗余分析、对应分析、典型相关等
    有监督分析方法:偏最小二乘、k-近邻算法、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、Adaboost、GBDT等
    深度学习:bp神经网络、卷积神经网络、递归神经网络、生成对抗神经网络等
    其他:IDW空间插值、克里金空间插值、社群划分、中介模型等
已测试 882 次 平均 15 个工作日完成 100% 对测试结果满意
  • 计算仿真内容:人工智能
已测试 918 次 平均 15 个工作日完成 100% 对测试结果满意
  •   主要功能:1.编译模块实现支持区块链系统源代码的一键编译功能;2.链资源管理与分配模块实现支持云平台 ECS 服务器资源的纳管、分配以及服务器间虚拟化网络的连接配置、连接自动化测试等功能;3.链配置与启动模块实现支持一键化部署以及相应参数在启链后的动态调整与修改等功能;4.可视化监控与管理模块实现支持网络性能监控、交易详情监控、网络通道监测等一系列可视化监控和操作功能。
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  • 主要技术指标:本平台主要提供可插拔式编译(共识)、便捷部署、定制建链、可视 化监管的一站式科研运维解决方案。平台围绕编译、链资源管理与分配、 链配置与启动、可视化监控与管理等模块开展业务。编译模块实现支持 区块链系统源代码的一键编译功能;链资源管理与分配模块实现支持云 平台 ECS 服务器资源的纳管、分配以及服务器间虚拟化网络的连接配置、 连接自动化测试等功能;链配置与启动模块实现支持一键化部署以及相 应参数在启链后的动态调整与修改等功能;可视化监控与管理模块实现 支持网络性能监控、交易详情监控、网络通道监测等一系列可视化监控 和操作功能。
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  • 主要学科领域:计算机科学技术
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  •  服务内容:面向区块链科研实验环境,以实现“新型通用的区块链跨链互联互 通平台”为目标,针对实验环境真实化、平台管理智能化、系统运维自 动化等新型科研实验特征需求,探索区块链通用架构,开发专业的、安 全可扩展的区块链科研实验云平台,并且以 Fabric 等联盟链场景为示范 应用,实现实验与科研一体化平台,支撑区块链、信息安全、金融科技 等专业的通用实验环境
 
已测试 2 次 平均 7 个工作日完成 100% 对测试结果满意
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