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动态数据的自适应模糊启发式算法...
物联网（IoT）设备的爆炸爆炸创造了大量的实时数据，需要复杂的数据挖掘方法（DMT），这些方法可以快速提取有价值的见解。管理处理高数据量的计算复杂性，整合各种物联网数据格式，并确保系统可以扩展是最重要的问题之一。模糊动态自适应分类器优化分析（FDACOA）是一种方法，已被建议作为一种方法，以解决数据模式变化，实时处理和数据异质性引起的困难。通过合并自适应模糊逻辑（AFL）和启发式优化，FDACOA提高了数据分类的精度和效率，同时确保该算法可以适应数据流的变化。这种适应性在物联网应用中至关重要，在物联网应用中，数据波动可能会影响分析质量。FDACOA使用动态适应来根据实时反馈改变分类器参数，以提高预测准确性并降低计算成本。优化层微型模糊规则和成员资格功能，以优化跨数据情况的性能。仿真分析证明了该算法以高准确性和低计算成本进行分类的能力。智能医疗保健，工业物联网中的预测维护和智能运输系统使用FDACOA进行实时决策和数据驱动的见解。FDACOA是一种可行的方法，用于在IOT支持的大数据上下文中进行动态数据挖掘，因为它的速度更快，更准确且更适应性地适应性模拟结果。关键字：模糊启发式算法，动态数据挖掘，物联网，集成的大数据环境，分类优化。
复杂工程产品动态数据驱动的数字孪生框架：以航空发动机健康管理为例
数字孪生是工业 4.0 时代智能制造的重要支持技术。数字孪生有效地复制了其物理资产，使系统能够轻松可视化、智能决策和认知能力。本文提出了一种针对复杂工程产品的动态数据驱动数字孪生框架。为了说明所提出的框架，研究了飞机发动机健康管理的一个例子。该框架通过从各种传感器和工业物联网 (IIoT) 中提取信息来建模数字孪生，在网络和物理领域监测发动机的剩余使用寿命 (RUL)。然后，利用从线性退化模型中选择的传感器测量值，提出了一个长短期记忆 (LSTM) 神经网络来动态更新数字孪生，这可以估计物理飞机发动机最新的 RUL。通过与其他机器学习算法（包括基于相似性的线性回归和前馈神经网络）在 RUL 建模上的比较，这种基于 LSTM 的动态数据驱动数字孪生提供了一种有前途的工具来准确复制飞机发动机的健康状况。这种基于数字孪生的 RUL 技术还可以扩展到制造系统的健康管理和远程操作。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可证开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/) 由 FAIM 2021 科学委员会负责同行评审。
整合静态和动态数据，以改善使用增强基因型 - 表型表示的认知下降的预测
阿尔茨海默氏病（AD）是一种慢性神经退行性疾病，在患者的思维，记忆和行为中引起严重问题。早期诊断对于预言AD进展至关重要；为此，最近有人提出了许多算法来预测认知能力下降。然而，这些预测模型通常无法吸收异质遗传和神经影像标志物，并难以处理丢失的数据。在这项工作中，我们提出了一个新颖的目标函数和相关的优化算法，以鉴定与AD相关的认知下降。我们的AP-PRACH旨在通过参与者特定的增强结合通过回归任务对齐的多模式数据集成来结合动态神经影像学数据。我们的方法为了结合额外的侧面信息，利用了在最近的广告文献中普及的结构化正则化技术。武装着从多模式动态和静态模态中汲取的固定长度矢量反应，常规机器学习方法可用于预测与AD相关的临床结果。我们的实验结果表明，提出的增强模型改善了流行机器学习算法的认知评估评分的预测性能。我们的方法的结果被解释为验证现有的遗传和神经成像生物标志物，这些生物标志物已被证明可以预测认知能力下降。
质量预测的一种新型的基于深度学习的鲁棒双速率动态数据建模
摘要 - 传统数据驱动的质量预测方法主要是由静态模型构建的，使用慢速采样率的清洁数据，使得dynamics未使用。为了充分利用以快速采样率收集的动态过程数据，本文提出了一种新型的基于深度学习的鲁棒双率动态数据建模方法，以质量预测动态非线性过程。首先提出了一种新的动态数据降级性对抗归因网络，以解决动态过程数据之间缺少的价值插补。然后，建立了一个新的提示卷积神经网络（HCNN），用于基于双速率数据的质量预测。提出的HCNN将通道扩展的信息提示机理纳入卷积神经网络中，以使用明确的时间和可变信息提取动态特征。最后，使用DOW蒸馏过程数据集和北京多站点空气质量数据集对所提出的方法进行了验证。
跳频窄带波形的时隙争用访问
– 节点使用均匀（0，t u ）分布从连续争用窗口中随机抽取起始时间，其中 t u 是窗口的持续时间。– 起始时间被转换到 TDMA 时间结构上，以避免在动态数据时隙之外传输。– 如果在起始时间之前接收到传入传输，则取消争用并在信道可用时重新启动
数字化转型与我们的抗击饥饿斗争
但这只是我们激动人心的旅程的开始。通过现金转移，我们将打开更多金融包容性的大门，以便人们在世界粮食计划署付款结束后很长一段时间内都能继续从数字金融产品中获得帮助。我们将完善饥饿监测系统，并通过微调数据收集和分析来丰富我们的研究。来自世界粮食计划署行动的动态数据将帮助我们做出更明智、更快、更有针对性的决策，确保我们完成拯救生命的使命。
数字生态系统的DGTE映射
我们涵盖了数字技术经济生态系统（DGTES）映射中确定的与政策相关的数字领域（DAS）。das设置数字生态系统技术界限并解决策略相关和前瞻性域，包括：高级计算，HPC；人工智能（AI）；云计算；网络安全；分布式分类帐技术（DLT）；动态数据；电子商务；扩展现实；物联网（IoT）；电力电子；量子技术；机器人技术；垂直行业（专注于eHealth，技能，公共服务等应用程序）； 3D打印； 5G和6G。
经济国家的经济增长和政府规模
IIC国家的经济增长和政府规模：GMM应用印尼Dito Prakoso IPB Universitia本研究旨在调查2010年至2018年伊斯兰合作组织（OIC）在2010年至2018年期间，通过使用动态数据小组使用动态数据小组GMM Arellano Arellanao Arellanao Arellanano Arellelanano Arellelanao Arellelanano Arellalano Arellelanao Arellanano Arellelanano Arellellanano Arellelanao Arellaneano Arellelanano Arellelanano Arellelanao Arellelanano Arellelanano Arellelanano Arellelanano Arellalano arellelanao-bond。结果表明，在短期内，政府规模对经济增长具有负面影响，而政府投资对经济增长产生了积极和重大影响。结果还表明，从长远来看，政府规模对经济增长有负面影响，而政府投资对经济增长产生了积极而重大的影响。这项研究还支持了先前的研究，该研究表明，政府规模与经济增长之间存在“倒置关系”。可以从这项研究中提出的政策建议是，欧洲国外国家的政府可以通过重组税收和支出来在其支出中采取战略步骤，从而最大程度地利用对经济增长的影响。与先前的研究相比，作者试图通过建立更长的研究期并涉及所有OIC成员，总共有57个国家来分析政府规模与经济增长之间的短期和长期关系。本文预计将有助于补充OIC国家的现有经济增长文献。关键词：经济增长； GMM Arellano-Bond;政府规模； OIC国家