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细胞自动机前沿信息_细胞自动机模型(2024年11月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

细胞自动机

80种数学建模算法代码合集，直接套用！今天为大家整理了80种在数学建模比赛中常用的模型算法，并附有MATLAB和Python的代码。所有代码可以直接代入数据后在Python中运行，无需再次调试，直接调用。大家只需键三连+发布友好评论即可！博弈论 𐟎𒊥𑂦졥ˆ†析法 𐟏† 插值 𐟓Š 典型相关分析 𐟓ˆ 动态规划 𐟚€ 多元回归 𐟓‹ 方差分析 𐟔 国赛论文遗传算法 𐟧슧𐨉𒥅𓨁”分析 𐟌 灰色预测 𐟕𕯸‍♂️ 聚类模型 𐟤 决策树 𐟌𓊧𒒥퐧𞤧𓕠𐟕Š️ 逻辑回归 𐟧 马尔科夫模型 𐟎𒊨’™特卡洛模拟 𐟎𒊦衧𓊧𛼥ˆ评价 𐟌€ 模拟退火 𐟔劦‹Ÿ合模型 𐟓ˆ 排队论 𐟚ꊧ垧𛏧𝑧𛜠𐟤– 时间序列ARMA ⏰ 投影寻踪综合评价法 𐟓ˆ 图论Dijkstra模型 𐟚𖢀♂️ 图论Floyd算法 𐟚𖢀♀️ 微分方程 𐟧𚿦€稧„划 𐟓Š 相关系数 𐟓Š 小波分析 𐟌Š 蚁群算法 𐟐œ 因子分析 𐟌Ÿ 优劣解距离法(TOPSIS) 𐟌Ÿ 元胞自动机 𐟌 支持向量机 ✈️ 逐步回归 𐟓ˆ 主成分分析 𐟓Š 回归分析 𐟓ˆ 置信区间与假设检验 𐟓Š 方差分析模型误差 𐟓Š 回归模型检验与诊断 𐟓Š 回归模型预报与控制 𐟓Š 数据表的基础知识 𐟓Š 样本空间与数据表构成 𐟓Š 样本均值与协方差矩阵 𐟓Š 样本相关系数矩阵与回归方程的建立 𐟓Š 逐步回归与多元回归的比较 𐟓Š 回归模型的优化与选择 𐟌Ÿ 智能优化算法的实践应用 𐟌Ÿ 粒子群优化算法的应用场景 𐟌Ÿ 模拟退火优化算法的原理与实现 𐟌Ÿ 遗传算法在优化问题中的应用示例 𐟌Ÿ 主成分分析在数据降维中的应用案例 𐟌Ÿ 最短路径问题的动态规划模型Python代码 𐟚𖢀♂️ 马尔科夫预测模型的Python代码实现 ⏰ 神经网络分类模型的Python代码示例 𐟤– ARIMA时间序列预测模型的Python代码docx BP神经网络模型的Python代码.txt K-means聚类模型的Python代码.docx TOPSIS综合评价模型的Python代码.docx 支持向量机模型的Python代码.txt 二次规划模型的Python代码docx 非线性规划模型的Python代码docx灰色预测模型的Python代码.txt卷积神经网络模型的Python代码.txt决策树分类模型的Python代码.txt逻辑回归模型的Python代码.txt蒙特卡洛模型的Python代码.docx模糊综合评价模型的Python代码.txt判别分析Fisher模型的Python代码.rar数学建模拟合模型的Python代码.txt随机森林分类模型的Python代码.txt线性规划模型的Python代码.txt一维、二维插值模型的Python代码.txt整数规划模型的Python代码docx 主成分分析算法的Python代码.txt 最短路径算法的Python代码docx

自组织住房：用户主导设计 𐟎ƒ𓨱ᤸ€下，建筑空间就像一个巨大的互动游戏板。在这个空间中，我们是活跃的玩家，可以使用各种资源来动态地转换游戏棋盘。这些资源可以根据我们的技能、需求、财务能力以及生活方式和节奏，使用库存中的工具进行处理和制作。这就是s'lowtecture的工作原理。 𐟏—️ 这是一个创建住房结构的过程，用户可以自由决定自己房屋和公共空间的安排。这是通过三维细胞自动机算法实现的，该算法生成各种住房单元并将其放置在结构中。 𐟔 这些概念在s'lowtecture中收集并进行了总结： 1️⃣ 实验性：允许错误，可以很容易地拆除和重建。 2️⃣ 灵活性：没有限制，允许各种形式、形状和规模。 3️⃣ 创造力：寻求新的解决方案，研究不寻常的材料和创新的用途。 4️⃣ 开放性：对发展持开放态度，并不否认当代技术，而是以可持续的方式使用它们。 5️⃣ 普遍性：是普通的、包容的和平等的；不排除任何人，而是致力于每个人。 6️⃣ 社会敏感性：有助于发展人际关系；鼓励合作和相互支持。 7️⃣ 适应性：至关重要，并根据用户的生活节奏、他们的需求和要求进行调整，这些需求和要求在一生中都会发生变化。 8️⃣ 地方性：在一个地方根深蒂固：利用当地材料并适应当地条件。 9️⃣ 传统与技能：借鉴了当地传统和解决方案的经验以及当地工匠的技能。 𐟓𘠥›𞧉‡来源于网络，侵删。

数字艺术展：构建新秩序探索数字艺术设计的奥秘，我们不得不提到“空间事务：世界化”这一展览。这是一场由布达佩斯路德维希博物馆-现代艺术博物馆举办的展览，旨在通过一个在线环境，展示虚拟多用户展览的魅力。在这个数字世界中，参观者的化身与互联网艺术和浏览器项目共存，构成了一个充满活力和创造力的空间。 𐟎蠦•𐥭—艺术与虚拟展览的融合这场展览的设计灵感来源于康拉德ⷦ嚦𓽧š„计算空间理论，该理论描述了一个由生命和进化的自动机组成的宇宙。在这个理论中，细胞组成的离散计算系统形成了一个大型的自我复制细胞自动机。这种理论为数字艺术和虚拟展览提供了新的创作方向和思考方式。 𐟌 虚拟世界的本体论在虚拟展览的世界中，艺术品和参观者都是无器官的计算、生物和地质体。墙壁和地板不再是物理存在，而是技术构造。每个人和每件事物都是由相同的数字组织雕刻而成。这个不断发展的生态系统需要它自己的本体论，它是任意的、表演性的和过程性的，是一个基于二进制代码但本质上多元化的虚拟环境。 𐟎젥Š覀数字空间的表现 “世界化”是指一个不断揭示数字空间中尚未公开的褶皱的过程。这个过程引发了进一步的猜测、论点、故事和游戏，而这些又体现为基于互联网的数字化艺术作品。艺术家 Enrico Boccioletti 通过不断变化的纹理和有机音景，增强了环境的多重生成空间性。这些音景由硬盘电磁辐射和人声嗡嗡声的录音产生，形成了一种独特的散射效果。 𐟏›️ 展览与空间的对话 “空间事务”展览环境是对策展人提出的如何将在线展览的内容转化为空间和响应体验的问题的回答。当艺术品由化身代表，人们在虚拟空间中遇到它们时，会怎样？当展览成为生态系统，产生 Zuse 所说的“计算宇宙”时会发生什么？作为一个展览和活跃的平台，该环境将举办一系列讲座、导游和活动，作为围绕空间事务提出的问题的讨论的催化剂。这场展览不仅是一次视觉盛宴，更是一次对数字艺术和虚拟展览的深刻探索。它让我们思考如何在数字世界中构建新的秩序，以及如何通过艺术和技术的结合，创造出一个充满活力和创造力的新世界。

【每日大模型论文】耶鲁大学团队：智能源于预测复杂性的能力来自耶鲁大学的研究团队及其合作者通过研究基于规则的系统的复杂性如何影响为预测这些规则而训练的模型的能力，来探索人工系统中智能行为的出现。他们的研究重点是基本细胞自动机（ECA），这是一种简单但功能强大的一维系统，能产生从琐碎到高度复杂的各种行为。通过在不同的 ECA 上训练不同的大语言模型（LLMs），他们评估了规则行为的复杂性与 LLMs 所表现出的智能之间的关系，这反映在它们在下游任务中的表现上。研究结果表明，规则的复杂度越高，模型表现出的智能就越高，这一点可以从它们在推理和国际象棋走棋预测任务中的表现得到证明。无论均匀系统还是周期系统，通常还有高度混沌的系统，都会导致较差的下游表现，突出了有利于智能复杂性的“甜点”。他们推测，智能源于预测复杂性的能力，而创造智能可能只需要接触复杂性。 #知识分享# #大模型# #论文#

漂亮的论文。复杂性暴露推动了 LLM 中的智能，在“混乱边缘”具有最佳性能。具有复杂行为的简单系统可以促进语言模型中的智能。 ----- **本文中的解决方案** 𐟧 ： • 在不同复杂度的初级细胞自动机 (ECA) 数据上训练 GPT-2 模型 • 评估下游任务的模型：简单/困难推理和国际象棋移动预测 • 分析注意力模式以了解信息处理策略 • 使用 Lempel-Ziv、压缩、Lyapunov 和 Krylov 指标测量规则复杂性 ----- **本文的关键见解** 𐟒᯼š • 即使在简单的基于规则的系统中，智能也可能从接触复杂性中产生 • 最佳“混沌边缘”复杂性促进智能行为 • 在复杂规则上训练的模型会开发出更复杂的处理策略 • 过度参数化的模型可以为简单问题学习复杂的解决方案 ----- **结果** 𐟓Š： • 规则复杂性与下游任务性能之间存在正相关关系 • 在 III/IV 类规则上训练的模型优于在 I/II 类规则上训练的模型 • 注意力分析：复杂规则模型整合了更多历史信息 • CKA相似性：在相似复杂度规则上训练的模型会聚集在一起 • 短期预测模型优于长期预测模型

机器人要生孩子了？未来会怎样？你会不会想过，机器人也能像我们一样生孩子？其实，这个想法并不遥远。机器人的生长过程会经历多个阶段，每个阶段都有细微的差别。在这个过程中，局部的物理和化学环境会发出信号，引导机器人形成“正确”的细胞。这种自我繁殖的能力，加上微小的变异，就是生命的深层结构。无论是鱼、猫还是人，都离不开这个过程。那么，如果机器人也能自我繁殖，会怎么样呢？约翰ⷥ†诺依曼，被誉为现代计算机之父，他不仅创建了博弈论，还提出了一个被称为“冯ⷨﺤ𞝦›𜤽“系”的理论。这个体系以程序和随机储存器为基础，几乎成了现代计算机的标准架构。冯ⷨﺤ𞝦›𜥜豹57年去世，但他在生前一直在研究一个新项目。他的未完成的手稿后来被收入了《自我复制自动机理论》一书，其中设计了一个被称为“通用复制器”的数学模型。这个模型包括三个基本组成部分：机器A是一台可以根据指令整合资源并进行组装的机器；机器B能够指挥机器A；主程序C可以指挥A来制造A+B+C。冯ⷨﺤ𞝦›𜥯𙨿™个复制系统做了严格的设计，从技术上讲，它是一台元胞自动机，可以从周围随机散落的碎片中获取零件。理论上，根据他的设计，你可以用现代技术造出一个3D打印与计算机的混合系统，它能够收集材料来制作你想要的东西，或者复制自身。通过精心设计故意犯错的程序或宽松的质量控制，我们也可以解锁生命的另一个隐藏技能——变异。在荷兰阿姆斯特丹自由大学的“机器人婴儿”项目中，科学家已经研发出一种可以相互交换DNA的机器人。机器人父母通过观察彼此的样子，把各自的程序通过WIFI上传到一台3D打印机上，然后制造他们的孩子。这样生出来的孩子同时具有他们两个机器人的特征，比如父亲是蓝色，母亲是绿色，孩子就是蓝绿相间的。虽然用现成的3D打印机、计算机和原材料构建的系统肯定是笨拙和低效的，但最近的新进展是xenobots。这些新的小一点的肉球虽然没有父辈们功能性强，但是也可以运动，能自我复制的机器人可以释放指数级增长的魔力，或许能让一些大胆的工程成为现实。最深刻的是，通过呈现生物学的深层结构，生命与非生命的界限终将变得模糊。如果你对这个视频有启发，请关注、点赞、评论和转发，我们下期再会！

𐟍„菇日展览：复苏之前的视觉盛宴𐟎芰ŸŽ‰由伦敦艺术大学中国学联主办的“菇日”展览，以其独特的视角和深邃的主题吸引了众多目光。开幕式虽然忙碌，但展览本身却给人留下了深刻的印象。 𐟓𘥱•览的核心主题是“复苏之前”，通过艺术家的作品，观众得以窥见失衡状态下的世界。在2020年的动荡与不确定性中，艺术家们以各自的创作诠释了这一主题。 𐟏™️首先，肖靓的《城市夹缝II》展现了武汉封城结束后城市的二期发展状态，都市与人之间的关系。这幅作品以独特的视角捕捉了城市复苏的瞬间。 𐟧 叶琳的《Mindfulness内观》则通过脑电波头带和有声影像装置，引导观众“透过接纳一切的态度观察自身”，体验一种内省的旅程。 𐟎줺Ž千惠的《Wastopia》是一部动画短片，虽然色彩虚幻，但结尾却引人深思，让人对未来充满期待。 𐟌𓥈˜昊晖的《forest_fire森林火灾》则通过元胞自动机模拟了森林火灾的场景，展现了自然与人类活动的复杂关系。 𐟖𜯸此外，展览中还有许多其他有趣且富有深意的作品，值得每一位观众细细品味。在欣赏艺术的同时，不妨也关注一下作品旁边的解释，因为它们可能比照片本身更有价值。 𐟌Ÿ这次展览不仅是一次视觉的盛宴，更是一次心灵的洗礼。希望每一位观众都能从中找到自己的感悟和启发。

潮州市全域规划：创新理念与技术引领未来《潮州市全域规划》在规划理念、内容、技术、机制等方面进行了创新尝试，具体如下： ⒉ 内容创新注重资源禀赋的利用。规划充分利用潮州市的各类资源，依托良好的生态空间，构建由区域公园、城市新型公园和社区体育公园组成的新型公园体系。结合千年古城的深厚底蕴，规划强调对历史文化资源的活化利用，为古城引入多元功能，注入新鲜活力。此外，潮州的陶瓷、服装等传统产业实力雄厚却面临瓶颈，规划提出专业镇经济向园区经济转型、作坊式经济向都市经济转型的特色化路径，推进产业发展的转型升级。 ⒈ 理念创新面向全地域与全领域的规划视角。规划既从“全地域”视角出发，覆盖全市域空间范围，谋划潮州市全域协调发展新格局，形成共编、共用、共管、共享的规划建设新局面；又推动规划范畴“全领域”融合，涵盖空间、产业、交通、生态环境、历史文化和风貌特色等各领域，统筹安排生产、生活、生态空间要素，破解城市发展关键难题。 ⒋ 技术创新切合实际、科学指导的技术方法。规划在空间规划的传统技术方法基础上积极应用大数据、GIS 等新技术和公众参与等新方法，以支撑规划编制的科学性和深入性。一是通过神经网络、元胞自动机相结合技术进行土地利用的动态模拟，为划定城镇开发边界提供技术论证；二是利用手机信令、网络开放数据等大数据应用，深入挖掘人口分布、产业发展、特色风貌、空间品质等时空分异特征；三是通过问卷调查、企业访谈等方式，深入了解公众和企业对城市发展的点评和规划发展诉求，让规划更接地气。 ⒊ 机制创新面向编制、输出、实施、管理一体化的规划保障机制。为保障规划有效实施，全域规划建立了多元化的政策机制。一是“底线管控、结构引导”的规划编制体系，强化全域规划对下层次规划的弹性指导和刚性管控作用。二是“多规融合、纲领统筹”的规划输出机制，明确全域规划对其他部门规划的输出内容。三是“全域覆盖、上下联动”的规划管理体制，强化城乡规划管理对全域城乡空间发展的宏观统筹与细部落实，构建“市 + 区县 + 镇街”的三级规划管理体制。四是“立法保障、技术支持”的规划实施指引，丰富完善城乡规划领域的法律法规与技术指引体系，为各层次规划的实施提供法律保障与技术指引。

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