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| ——后面是要求,:后面是已经修改的或者思路,正文里面***后是可以删除的,我担心后面可能在用到,留的备份,师兄感觉我改的没问题,以后用不到可以把***后面的删除。 | | ——后面是要求,:后面是已经修改的或者思路,正文里面***后是可以删除的,我担心后面可能在用到,留的备份,师兄感觉我改的没问题,以后用不到可以把***后面的删除。 |
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− | ①因果涌现识别——添加参考文献,说明近年机器学习建模复杂系统的研究
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− | YMZ:把下面参考文献加上。它们既是学习复杂系统的动力学,同时也有粗粒化策略:
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− | Vlachas P-R, Arampatzis G and Uhler C et al. Multiscale simulations of complex systems by learning their effective dynamics. Nat Mach Intell 2022; 4: 359–366.
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− | Kemeth F-P, Bertalan T and Thiem T et al. Learning emergent partial differential equations in a learned emergent space. Nat Commun 2022; 13: 3318.
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− | Floryan D and Graham M-D. Data-driven discovery of intrinsic dynamics. Nat Mach Intell 2022; 4: 1113–1120.
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− | Cai L and Ji S. A multi-scale approach for graph link prediction. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, New York, 20-27 February 2020.
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− | Chen Z, Li S and Yang B et al. Multi-scale spatial temporal graph convolutional network for skeleton-based action recognition. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, New York, 22 February - 1 March 2022.
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− | PLL:已加。
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| ③而在动力学系统中,模型可能对初始条件非常敏感,即使是微小的初始条件变化也可能导致系统行为的显著差异。——补充参考文献 | | ③而在动力学系统中,模型可能对初始条件非常敏感,即使是微小的初始条件变化也可能导致系统行为的显著差异。——补充参考文献 |
第44行: |
第26行: |
| PLL:在NIS中,作者将问题转换成一个两阶段的泛函问题,先在给定的尺度下,最小化预测误差,之后,在通过简单迭代找到有效信息最大的宏观尺度。但是,两阶段的方法并不能真正地最大化有效信息,不能得到最好的粗粒化策略和因果涌现,故作者提出了NIS+。——这样呢? | | PLL:在NIS中,作者将问题转换成一个两阶段的泛函问题,先在给定的尺度下,最小化预测误差,之后,在通过简单迭代找到有效信息最大的宏观尺度。但是,两阶段的方法并不能真正地最大化有效信息,不能得到最好的粗粒化策略和因果涌现,故作者提出了NIS+。——这样呢? |
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− | YMZ:我觉得
| + | YMZ:我觉得可,张老师应该只是觉得之前比较干。 |
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| ⑩图片配上文字说明:有些图片在讲述中讲解的,需要单独在讲一遍吗?就像论文里面配图下面的解释? | | ⑩图片配上文字说明:有些图片在讲述中讲解的,需要单独在讲一遍吗?就像论文里面配图下面的解释? |
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第34行: |
| PLL:改了一点点。是这样,还是单独起一行专门讲这个图,其他图呢? | | PLL:改了一点点。是这样,还是单独起一行专门讲这个图,其他图呢? |
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− | ⑩①结构调整,对NIS+表述太干,建议把计算框架和结果放前面,理论性质放后面:框架只调整位置还是要重新定框架,改结构?
| + | YMZ:差不多,再调一下顺序吧,先讲a,c然后讲b。其他实验图已经是分子图介绍了的吧 |
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− | YMZ:把所有实验的部分放在概述和数学推导之间。
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− | PLL:已改。
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