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World File Search System估算
工作设计、估算和工程
1.电气照明和电气设备图纸基本集是在施工作业文件、建筑和施工图纸、管道和技术规范的开发技术规范的基础上开发的。施工图是根据现行规范、规则和标准制定的。PUE 编辑2010“电气设备安装规则” 灯上的电压为220V，采用的配电板为PR8503配电板，安装在泵站内，按类别III供电。本项目已完成以下内容：电力照明采用节能灯、适当防护等级的吸顶灯。使用开关本地进行照明控制。在房间内分组照明网络，用支架上的 VVGng 电缆进行。
低级视觉任务的语言指南的鲁棒性：深度估算的发现
通过将自然语言纳入附加指导来实现单眼深度估计的最新进展。尽管产生了令人印象深刻的结果，但语言先验的影响，尤其是在发生和鲁棒性方面，仍未得到探索。在此过程中，我们通过量化此之前的影响来解决这一差距，并引入方法以在各种环境中基准其有效性。我们生成“低级”句子，传达以对象为中心的三维空间关系，将它们纳入其他语言先验，并评估其对深度估计的下游影响。我们的关键发现是，当前语言引导的深度估计仅通过场景级别的描述和违反直觉的效果最佳地发挥作用。尽管利用了其他数据，但这些方法对于对抗性攻击并随着分配变化的增加而对性攻击和绩效下降并不强大。fi-nally，为了为未来的研究提供基础，我们识别出失败点，并提供见解以更好地理解这些缺点。使用语言进行深度估算的越来越多的方法，我们的发现突出了需要仔细考虑在现实世界中有效部署的机会和陷阱。1
mulde：多尺度对数密度密度通过视频异常检测的DeNoSINGING估算
我们提出了一种新颖的视频异常检测方法：我们将从视频中提取的特征向量视为具有固定分布的随机变量的重新释放，并用神经网络对此分布进行建模。这使我们能够通过阈值估计估计测试视频的可能性并检测视频异常。我们使用DE-NONISE分数匹配的修改来训练视频异常检测器，该方法将训练数据注射噪声以促进建模其分布。为了消除液体高参数的选择，我们对噪声噪声级别的噪声特征的分布进行了建模，并引入了常规化器，该定期用器倾向于将模型与不同级别的噪声保持一致。在测试时，我们将多个噪声尺度的异常指示与高斯混合模型相结合。运行我们的视频异常检测器会引起最小的延迟，因为推理需要仅提取特征并通过浅神经网络和高斯混合模型将其前向传播。我们在五个流行的视频异常检测台上的典范表明了以对象为中心和以框架为中心的设置中的最先进的性能。
arxiv_censoring-awaretree基于基于估算多阶段动态治疗方案的增强措施
动态治疗方案（DTRS）提供了一种系统的方法来制定适合个人患者特征的顺序治疗决策，尤其是在感兴趣的生存结果的临床环境中。审查感知树的增强学习（CA-TRL）是一个新的框架，可在估计最佳DTR时解决与审查数据相关的复杂性。我们探索从观察数据中学习有效DTR的方法。通过增强基于树木的增强学习方法，具有增强的反可能性加权（AIPW）和审查感知的修改，CA-TRL提供了强大而可解释的治疗策略。我们使用SANAD癫痫数据集通过广泛的模拟和现实世界应用来展示其有效性，在该数据集中，它的表现优于最近提出的关键指标中提出的ASCL方法，例如受限的平均生存时间（RMST）和决策精度。这项工作代表着跨不同医疗机构的个性化和数据驱动的治疗策略迈出的一步。
估算剪切探针耗散率的最佳实践建议
4 GEOMAR 亥姆霍兹基尔海洋研究中心，德国基尔，5 莱布尼茨波罗的海研究所瓦尔内明德，德国罗斯托克，6 日本海洋地球科学技术振兴机构全球变化研究所 (RIGC)，日本横须贺，7 日本海洋地球科学技术振兴机构全球海洋观测研究中心 (GOORC)，日本横须贺，8 日本海洋地球科学技术振兴机构全球海洋环境研究组，日本横须贺，9 加利福尼亚大学圣地亚哥分校斯克里普斯海洋研究所，美国加利福尼亚州圣地亚哥，10 南大洋碳气候观测站 (SOCCO)，科学与工业研究理事会，南非开普敦，11 德克萨斯大学奥登计算工程与科学研究所，美国德克萨斯州奥斯汀，12 国家水与大气研究所，新西兰惠灵顿， 13 奥克兰大学物理系，新西兰奥克兰
降雨估算的机器学习方法
为了解决这些问题，这项工作提出了一种基于机器学习的方法，该方法可以结合来自各种遥感测量值的数据，并使用基于集合方法的分类器进行降雨估算。建议的方法在计算上比插值技术便宜，允许集成异质数据源，并在不可用的RGS的情况下提供了准确的降雨估计。它还利用了RG的高定量精度以及雷达和卫星保证的空间模式识别。所提出的方法提供了不可用的RG的降雨量的准确估计值，可以整合利用RGS的高定量精度和通过雷达和卫星确保的空间模式识别的异质数据源的整合，并且比插入方法的计算范围更低。在有关意大利地区Calabria的实际数据上进行的实验结果，与Kriging与Kriging与外部漂移（KED）相比，在降雨估计领域中得到了公认的方法，这在检测概率（0.58 versus versus versus versus误差）和均值误差（0.11 vers 0.15 vers 0.15）方面显示出显着改善。
使用机器学习方法估算参考蒸散量
摘要：农业是人类文明的基本支柱，不仅提供了我们生存所需的食物，而且还是全球经济增长的主要驱动力。然而，这个关键部门越来越受到气候变化的不断影响的影响，尤其是由于关键农业区域中水稀缺性的加剧。改变气候模式正在破坏降雨周期，导致干旱更加频繁并减少了水的可用性。随着全球人口的成倍增长并需要上升，农民需要灌溉水才能满足这些需求。这种日益增长的资源稀缺性强调了迫切需要可持续的农业解决方案来适应这些挑战。为了确保水资源的未来和保护农业生产力，至关重要的是主动实施诸如物联网（IoT）和人工智能（AI）之类的尖端技术。在这种情况下，我们提出了一种新的方法，用于估计参考蒸散量表，以最大程度地减少水浪费并提高灌溉水管理的效率。这项研究是在现实世界中进行的，安装了几个传感器以测量各种参数，包括温度，土壤水分和降雨。该站连接到服务器应用程序，在数据清洁和预处理后生成数据集。从数据集获得的参数与输出值et 0的相关性进行了分类。回归以预测水应力。开发的算法在确定系数r 2
根据分类隶属关系估算共识蛋白质组和代谢功能
摘要目的：元编码和元基因组测序使高度多样化的环境社区的表征能够表征。估计这些社区执行的代谢功能的挑战导致了几种最新方法的发展，其中大多数方法是根据特定基因标记量身定制的。但是，测序技术进步所产生的方法的增加，驱动了能够处理异质微生物社区数据的方法。预测通常取决于其内部分析管道，并受到基础数据库的影响，这些数据库将标记基因与特定功能注释联系起来。这限制了用户通过追踪内部数据和流程来评估预测质量的能力。最后，用户受这些方法提供的特定注释的约束（例如ec数），限制了他们根据中间结果进行进一步专业分析的能力。方法：ESMECATA预测分类学官员的共识蛋白质组及其相关功能。Esmecata的关键特征是其解释性和功能。为了支持异质测序数据的灵活整合，Esmecata利用了通过分析不同测序数据集的分析获得的分类学官方。为了深入了解每种分类学的知识并解释预测功能的相关性，Esmecata确定了在UNIPROT数据库中有记录的蛋白质组织能够辅助代表的给定官能中的分类学等级。根据阈值，将Uniprot蛋白质组的蛋白聚类并过滤，以创建共识蛋白质组。这些共有的蛋白质组会自动用功能信息（例如，EC数字，GO术语）注释，但它们也被设计为用于进一步的自定义注释工作流。功能注释在功能表中报道，该功能表可以充满分类的丰度，以产生全面的功能性文件。结果：ESMECATA预测已使用多个数据集验证，并将其与最新方法进行了比较。此外，它被应用于甲烷剂反应器的新型元编码数据集，表征了微生物群落和沼气在不同的时间点和进气条件上的产生。我们的结果证明了沼气之间的联系