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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？ |
| 第52行： |
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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