利用卫星对微波环境的测量数据,科学家们便能推测宇宙的结构。 新浪科技讯北京时间5月25日消息,来自美国蒙大拿州立大学的天体物理学家尼 尔-科尼什与其同行们近日对宇宙直径做出了新的评估:1560亿光年。 科学家们在这项新的研究工作中对宇宙微波环境内微弱的振动进行了缜密的分析 研究,而正是这种微波环境给科学家们提供了有关宇宙结构的信息 科学家们从事此项研究的一个主要目的就是要找到所谓的“镜室”存在的标志,而 所谓的“镜室”则只是一个解释宇宙结构假想的比喻而已

回归分析是研究随机现象中变量之间关系的一种数理统计方法。它 的主要内容是:从一组数据出发,确定这些变量间的关系式,对这些关 系式的可信程度进行统计检验,从影响一个量的许多变量中,判断哪些 变量的影响是显著的,哪些是不显著的,寻找具有较好统计性质的回归 设计,利用所求得的关系式进行预报和控制

文本聚类（Text Clustering）  一般性聚类任务 聚类任务引出；应用背景；相似性度量；学科栈  文本聚类任务 聚类对象与文本特征 基于划分的方法（e.g., K-Means） 基于层次的方法 基于密度的方法（e.g., DBScan）  聚类效果评估

为了更加快捷、高效地判定边坡稳定与否，基于机器学习，融合主成分分析法（PCA）、参数调整、影响因素权重分析等，建立了一种边坡安全稳定性评价体系。研究发现，运用PCA可以在保留80%数据原信息的前提下将输入变量维度从六维降至三维，但此时模型效果有所下降；随机森林及梯度提升(XGBoost) 两种学习算法均可搭建有效的边坡安全稳定性评估模型，通过对其预测效果的对比分析，确定XGBoost为最佳评价模型。与此同时，采取卡方检验、F检验以及互信息法3种相关性检验手段，并通过计算评价因子的重要程度且加以可视化展示，明确了容重、坡高、内摩擦角以及内聚力4个内在因素的重要性，最终将评估结果与实际结合提出了边坡安全防护措施

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提出了一种面向网络长文本的话题检测方法.针对文本表示的高维稀疏性和忽略潜在语义的问题，提出了Word2vec&LDA（latent dirichlet allocation）的文本表示方法.将LDA提取的文本特征词隐含主题和Word2vec映射的特征词向量进行加权融合既能够进行降维的作用又可以较为完整的表示出文本信息.针对传统话题发现方法对长文本输入顺序敏感问题，提出了基于文本聚类的Single-Pass&HAC（hierarchical agglomerative clustering）的话题发现方法，在引入时间窗口和凝聚式层次聚类的基础上对于文本的输入顺序具有了更强的鲁棒性，同时提高了聚类的精度和效率.为了评估所提出方法的有效性，本文从某大学社交平台收集了来自真实世界的多源数据集，并基于此进行了大量的实验.实验结果证明，本文提出的方法相对于现有的方法，如VSM（state vector space model）、Single-Pass等拥有更好的效果，话题检测的精度提高了10%~20%

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