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数据库管理系统（DBMS）是用于存储、检索和运行数据查询的软件系统。DBMS作为终端用户和数据库之间的接口，允许用户在数据库中创建、读取、更新和删除数据。

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
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• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

电子工程代写|数据管理和数据系统代写Data Management and Data Systems代考|Proposed Framework

The activity diagram of the proposed framework is presented in Fig. 1. The user specifies the input parameter which is the date. The weather API then uses the input to check the weather condition for that given date. The input is the passed to the decision-making engine. This can either be an inference engine, multi-criteria decision-making methodology or hybrid AI technique. Based on the results generated by the decision-making module, the output recommendations are then displayed to guide the user in choosing the appropriate apparel for the given day.

A layered architecture is used to depict the framework as observed in $[11,16]$. It comprises three main subsystems, which summarises the main processes in a recommendation system. The framework is depicted in Fig. 2 .

电子工程代写|数据管理和数据系统代写Data Management and Data Systems代考|The Actors

This refers to every entity that interacts with the recommender system. They can be classified into two broad categories, which include: human agents and software agents. In Fig. 2, the human agents include the fashion designers and the consumers. The fashion designers interact with the framework so as to make informed decisions when designing clothes for their varied customers. The consumers interact with the framework so as to be able to select suitable clothing to suit various weather conditions. Closet data and weather application programming interface (API) are the non-human or software agents. Weather API is a service that collects the weather forecast of a given location. The data it collects is stored in the knowledge base of the proposed framework. Closet data on the other hand represents images of a user’s closet, which is also stored in the knowledge base of the proposed framework and used for decision-making.

This refers to the medium through which the actors described in the previous subsection interact with the recommender system (i.e. supplying input and getting feedback/suggestions as output). From the framework in Fig. 2, there are two main user interface media: handhelds and PC. Handhelds refer to all manner of portable devices such as tablets and smartphones. On the other hand PC refers to all kinds of desktop and notebook computers. These all perform the function of allowing users to supply input to the recommender system and get feedback.

数据管理和数据系统代考

电子工程代写|数据管理和数据系统代写Data Management and Data Systems代考|Proposed Framework

所提出框架的活动图如图 1 所示。用户指定输入参数，即日期。然后，天气 API 使用输入来检查给定日期的天气状况。输入被传递给决策引擎。这可以是推理引擎、多标准决策方法或混合 AI 技术。根据决策模块生成的结果，然后显示输出推荐，以指导用户在给定日期选择合适的服装。

分层架构用于描述框架，如在[11,16]. 它包括三个主要子系统，它们总结了推荐系统中的主要过程。该框架如图2所示。

电子工程代写|数据管理和数据系统代写Data Management and Data Systems代考|The Actors

这指的是与推荐系统交互的每个实体。它们可以分为两大类，包括：人工代理和软件代理。在图 2 中，人类代理人包括时装设计师和消费者。时装设计师与框架交互，以便在为不同的客户设计服装时做出明智的决定。消费者与框架交互，以便能够选择合适的服装以适应各种天气条件。壁橱数据和天气应用程序编程接口 (API) 是非人类或软件代理。Weather API 是一种收集给定位置的天气预报的服务。它收集的数据存储在建议框架的知识库中。另一方面，壁橱数据表示用户壁橱的图像，

这指的是上一小节中描述的参与者与推荐系统交互的媒介（即提供输入并获得反馈/建议作为输出）。从图 2 的框架来看，有两种主要的用户界面媒体：手持设备和 PC。手持设备是指各种便携式设备，例如平板电脑和智能手机。另一方面，PC 是指各种台式机和笔记本电脑。这些都执行允许用户向推荐系统提供输入并获得反馈的功能。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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