政治参与

NYU-AD 160J 课程讲义涵盖：- 统计分析- Twitter 数据获取和分析- Facebook 数据收集和分析- 社交媒体数据分析实例- 课程项目指导

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2013年考研思想政治理论客观题备考指南

通过分析电动汽车群体的响应能力，构建了一个考虑用户参与度的电动汽车能效电厂模型。该模型包含有功和无功响应能力的电动汽车车网互动模型，基于用户响应特性提出补偿电价下的用户参与度模型。模型中定义了能效电厂的响应能力、储能能力和价格响应成本，为电网调度提供依据。仿真验证表明，该模型有效地模拟了能效电厂的响应和储能特性，补偿电价影响着价格响应特性。

MATLAB利用图表展示了鬼魂和其他异见信仰如何与政治派别相关联。支持向量机被用来预测人们的政治倾向，通过卡片反人类调查中的看似无关问题。该项目是2020年春季蒙大拿州立大学机器学习数学课程的一部分，由Cassie Noble和David Kelly合作编写。演示包括视频和PDF版本，代码文件夹提供了MATLAB和R代码，用于数据分析和可视化。

内容概要为新手提供了一个关于如何开始参与数学建模的详细指南。从数学建模的定义和重要性出发，逐步介绍了数学建模的基础概念、常用工具和软件，以及参与数学建模竞赛的方法。此外，还提供了一个简单的数学建模案例，帮助读者更好地理解和应用所学知识。 ###适用人群适合对数学建模感兴趣的初学者。无论是热爱数学的学生，还是喜欢解决实际问题的爱好者，都能在中找到适合自己的学习内容。 ###使用场景及目标适用于家庭、学校或任何学习环境中的自学数学建模。通过的指导，读者可以逐步建立起数学建模的知识体系，了解其基本概念、主要工具和软件，并为未来的深入学习打下坚实基础。帮助初学者建立信心，激发他们对数学建模的兴趣。 ###其他说明注重实用性和易懂性，尽量避免使用复杂的专业术语。文中的建议和资源可以帮助读者更好地理解和应用所学知识。同时，鼓励读者积极参与在线社区和论坛，以提升数学建模的技能。

本研究主要探讨针对移动群智感知的任务分发方法，提出一种新的参与者选择策略：多任务并发的参与者优选。与传统方法不同的是，选定的参与者能够在规定时间内同时完成多个任务，从而有效降低群智平台的成本。引入了MultiTasker方法，选择最佳的参与者集合，使得任务完成时参与者的移动总距离最短，同时优化用户资源利用效率。研究设计了三种算法：T-Random、T-Most和PT-Most，分别以任务为中心和用户为中心进行参与者选择。通过大规模真实数据集的实验评估，分析了任务分布和执行时间等因素对参与者选择的影响。