一 数据不够，算法来凑：半监督学习 二 博采众家之长：集成学习 三 以人为师的思想 四 因果科学的新起点 五 AIGC的时代 六 与人连接的挑战：脑机接口 七 MOSS与金融：量子金融

一 关联规则分析与算法原理 二 编程实现与案例 三 关联规则在推荐系统中的应用

一 人工神经网络 二 卷积网络、循环网络及自注意力机制 三 自然语言处理 四 深度学习代码实践 五 案例与论文

一 树类分析方法概述 二 决策树算法的原理 三 随机森林 四 金融案例

一 图与关系网络基本概念 二 Pagerank算法 三 图机器学习与图神经网络 四 概率图

一 回归类分析方法及其运用场景概述 二 回归模型的选择、正则化与降维 三 多元定性响应变量的回归模型 四 回归类分析方法在金融领域的运用

一 基本介绍 二 基本概念 三 贝尔曼期望方程与贝尔曼最优方程 四 强化学习算法介绍 五 简单应用与实践

合肥工业大学：《材料力学》课程教学资源（PPT课件）附录A 平面图形的几何性质

§13.1 概述 §13.2 考虑惯性力时构件的动应力计算 §13.3 强迫振动时的应力计算 §13.4 冲击应力与变形的计算

§11.1 压杆稳定的概念 §11.2 细长压杆临界压力的欧拉公式 §11.3 欧拉公式的使用范围 临界应力总图 §11.4 压杆的稳定条件及设计准则 §11.5 提高压杆稳定性的措施