XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System响应数据
自动化客户支持：关于机器学习驱动聊天机器人和虚拟助手的功效的研究
摘要 - 本研究研究了机器学习驱动的聊天机器人和虚拟助手在自动化客户支持方面的功效。随着对企业提供快速，高效且可扩展的客户服务的需求日益增长，因此必须采用机器学习（ML）等高级技术。本研究探讨了如何利用这些技术来增强客户支持操作，并将其绩效与传统支持方法进行比较。这项研究的主要目标是评估ML驱动的聊天机器人和虚拟助手在客户支持角色中的表现，将这些高级技术与传统客户支持方法的疗效进行比较，并在与ML驱动的系统互动时评估客户满意度和响应效率，并确定使用机器学习中使用机器学习的收益和限制。本研究采用了混合方法研究设计，结合了定性和定量方法来收集全面数据。该方法包括通过调查和与客户的访谈收集数据，并支持员工，以收集有关用户体验和满意度水平的定性数据。还分析了来自客户支持交互的历史数据。实施了各种ML模型，包括自然语言处理（NLP）和深度学习算法，以实现为聊天机器人和虚拟助手。这些模型在广泛的客户查询和响应数据集中进行了培训。统计和分析技术，包括回归分析和假设检验，用于解释收集的数据。使用响应时间，准确性和用户满意度得分等指标评估了由ML驱动的聊天机器人和虚拟助手的性能。该研究的主要发现表明，ML驱动的聊天机器人和虚拟助手
DYNAMO 大气探测数据和产品
3级高分辨率数据维度：str12 = 12; str80 = 80; info_line = 3;水平= 7985;听起来=无限; //（当前634个）变量：int n_soundings; n_soundings：long_name =“ soundings数”; double realease_time（sounding）; Release_time：long_name =“ UTC释放时间”; Release_time：units =“自2011-01-01 00:00:00 UTC以来的秒”; Release_time：注释=“报告的发行时间已报告到L3响应数据最接近的第二个”； int Release_date_enc（sounding）; Release_date_enc：long_name =“ UTC释放日期（编码）”; Release_date_enc：格式=“ 8位数整数：yyyymmdd”; int Release_time_enc（sounding）; Release_time_enc：long_name =“ UTC发行时间（编码）”; Release_time_enc：格式=“ 6位数字：HHMMSS”; float site_lon（sounding）; site_lon：long_name =“站点经度”； site_lon：units =“ lege_e”; site_lon：有效_range = -180.f，180.f; float site_lat（sounding）; site_lat：long_name =“站点纬度”; site_lat：units =“ lege_n”; site_lat：有效_range = -90.f，90.f; float site_alt（sounding）; site_alt：long_name =“ MSL上方的站点高度”； site_alt：单位=“ m”; int n_levels（sounding）; n_levels：long_name =“级别数”;浮时间（响起，级别）;时间：long_name =“发布时间以来的时间”；时间：单位=“ S”;时间：丢失_value = -999.f;时间：_fillvalue = -9999.f; float p（发声，级别）; P：long_name =“压力”； P：单位=“ HPA”； P：Missing_value = -999.f; P：_fillvalue = -9999.f; float t（发声，级别）; t：long_name =“干灯泡温度”； t：units =“ lege_c”; t：丢失_value = -999.f; t：_fillvalue = -9999.f; Float TD（发声，级别）; TD：long_name =“露点温度”； TD：单位=“ Leg_c”; TD：丢失_value = -999.f; TD：_fillValue = -9999.f;
咪咪·休斯（Mimi Hughes） - 物理科学实验室
系统模型，并帮助建立了该模型的PSD版本（现在是耦合的北极预测系统，CAFS）。我还努力理解极端北极风的分布及其对海冰的影响。2008年10月至9月。 2010年，博士后研究助理NOAA ESRL PSD水循环分支Boulder，CO产生了与WRF一起在加利福尼亚州进行了11年的6公里。验证了针对风源数据和响应数据的缩减，以评估其适用于塞拉屏障射流动力学研究的适用性。在过去半个世纪的观察中研究了低频的可变性和圣安娜风的趋势。生成了arkstorm的气象数据。2002-九月。 2008年研究助理气候敏感性研究休息室，加利福尼亚州洛杉矶，使用MM5创建的高分辨率（6公里）气候重建研究了南加州的中尺度气候动态。i的重点是传统气候模型无法反应的气候的三个方面：地表空气温度和风的昼夜周期，地形与降水的相互作用以及圣安娜风的动态原因。顾问：Alex Hall博士。2000-2002本科研究助理大气传感和宾夕法尼亚州LIDAR LAB UNICYER PARK设计并建造了Rayleigh Lidar的接收器，重点是将光学斩波器集成到系统中。 顾问：蒂姆·凯恩（Tim Kane）博士1999 - 2000年合作教育学生应用研究实验室大学公园（Research Laboratory University Park），宾夕法尼亚州实施并测试了一种非线性机器学习算法，用于自适应过滤（神经网络）。2000-2002本科研究助理大气传感和宾夕法尼亚州LIDAR LAB UNICYER PARK设计并建造了Rayleigh Lidar的接收器，重点是将光学斩波器集成到系统中。顾问：蒂姆·凯恩（Tim Kane）博士1999 - 2000年合作教育学生应用研究实验室大学公园（Research Laboratory University Park），宾夕法尼亚州实施并测试了一种非线性机器学习算法，用于自适应过滤（神经网络）。与信号/噪声比和输入信号的数量相比，测试了其鲁棒性。
教科书采用基于大脑的学习模型，辅以科学方法，培养批判性思维技能 Amin Harahap 1* , Rohani 2 , Alm
摘要 学生批判性思维能力低下是本研究的主要问题。此外，在学习中，发现所使用的教科书不够多样化，没有指导学生发展他们的思维能力。最能发挥思维能力的学习模式是基于脑的学习（BBL），而阶段性明确、能纳入教科书的学习方法是科学的方法。本研究的目的是开发一本采用BBL模型的教科书，并辅以科学的方法来培养学生的批判性思维技能。所使用的开发模型是 ADDIE 模型，其中包括分析、设计、开发、实施和评估阶段。研究工具包括验证表、问卷和测试。研究数据包括从专家验证获得的产品验证数据、从学生反应问卷结果获得的产品反应数据以及从测试获得的学生批判性思维技能。使用定量和定性描述技术分析获得的数据。进行的数据分析显示，效度平均百分比分数 (PRS) 的实现结果为 84.74（有效），实现 PRS 的实用性为 80.59（实用），实现 PRS 的有效性为 89.31（有效）。进行的数据分析表明，开发的产品符合有效、实用和有效的标准，适合用作教科书。基于这些成果，开发基于脑学习模型的教科书产品是可行的，并且有利于培养学生的批判性数学思维能力。摘要 学生批判性思维能力低下是本研究的主要问题。此外，在学习中发现，所使用的教科书缺乏多样性，没有指导学生发展他们的思维能力。最能发挥思维能力的学习模式是基于脑的学习（BBL），而阶段明确、能纳入教科书的学习方法是科学的方法。本研究的目的是开发一本采用 BBL 模型的教科书，并辅以科学方法来教授学生的批判性思维技能。所使用的开发模型是ADDIE模型，其中包括分析、设计、开发、实施、评估等阶段。研究工具包括验证表、问卷和测试。研究数据包括从专家验证获得的产品验证数据、从学生回应问卷结果获得的产品响应数据以及从测试获得的学生批判性思维能力。使用定量和定性描述技术分析获得的数据。进行的数据分析表明，有效性平均百分比得分 (PRS) 为 84.74（有效标准），实用性达到 PRS 80.59（实用性标准），有效性达到 PRS 89.31（有效标准）。数据分析表明，开发的产品符合有效性、实用性和有效性的标准，适合作为教材使用。基于这些成果，开发基于大脑学习模型的教材产品是可行的，并且适合用于教授学生的数学批判性思维技能。
光伏性能测试的辐射测量仪器和测量指南
2.1 典型的太阳光谱分布显示 PV 感兴趣的区域 。.....................3 2.2 各种 PV 材料的相对光谱响应函数。.....................4 2.3 用于光伏材料评估的不同实验室灯的光谱分布。...........5 2.4 太阳光谱分布随大气质量增加的变化 M ......................6 2.5 太阳几何定义，包括法线角、天顶角、入射角和方位角 ............7 3.1 光学滤波器参数 ....................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......11 3.2 使用公式 (4) 时指示辐照度与真实辐照度变化示意图 ..........14 3.3 使用二极管阵列和扫描光栅光谱仪测量的 Spire 2 40A 的相对光谱分布与校准灯光谱的比较 ....................15 3.4 阵列光谱辐射计数据收集时序图 .........................16 3.5 带有 3 个误差线的光谱辐照度灯数据标准 ........................19 3.6 NREL 光谱辐射校准照片 ...............................2 2 3.7 NREL 光谱辐射计相隔六个月的校准文件比率 ..........2 3 3.8 汞氩灯的发射光谱显示用于波长校准的线条 .2 4 3.9 由于校准期间过量的（反射的）辐射到达输入光学器件导致白炽灯的光谱分布失真 ......................... ; .......2 5 4.1 氙源的光谱分布、ASTM E-892 全局光谱以及 CIS 和非晶硅电池的光谱响应，用于光谱失配计算 .............2 6 4.2 白炽灯源的CIS和非晶硅光谱响应和光谱辐照度曲线 ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..29 4.3 NREL 参考电池校准测量系统框图 ...............3 2 4.4 NREL 样品光谱响应报告 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.................3 3 4.5 用于 Sandia/NIST 校准程序的设备示意图 ...................3 4 5.1 典型的绝对腔辐射计设计 .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.4 1 5.2 使用绝对腔辐射计参考的典型日射计响应度与一天中的时间。注意响应度有 1.2% 的差异... ................................... 44 5.3 遮光-非遮光日射强度计校准信号时间序列 .......< div> 。。。。。。。。。...... div>......4 5 5.4 示意图日射强度计的分量总和校准。................. div>....4 6 5.5 ' 典型太阳辐射计响应度响应与天顶角 . < /div>................. div>.........4 7 5.6 与图相同型号太阳辐射计的响应度与天顶角的关系。5.5 ........... div>....4 8 5.7 三纬度倾斜 NREL 光伏系统太阳辐射计与四季晴空的纬度倾斜参考太阳辐射计。.........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.49 5.8 与 5.7 类似，但适用于部分多云条件 .....................................50 5.9 与图 5.7 和 5.8 类似，但阴天条件除外。.........................5 1 5.10 由晴空分量总和（直射光计/漫反射）数据生成的 NREL 太阳辐射计方位角-仰角响应图 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......5 2 5.11 未补偿的 50 结 T 型热电偶的温度响应非线性。还显示了补偿网络的响应。.................5 3 5.12 Eppley Laboratories 温度补偿网络示意图 ...................5 4 5.13 典型的 Eppley PSP 和 Kipp 和 Zonen 温度响应数据 ................5 4 5.14 单个 Eppley PSP 日射强度计的重复温度响应结果 ............5 5 6.1 用于 NREL 标准化室外测量系统的日射强度计支架，用于 PV 模块性能测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..5 8 6.2 NREL 户外测试设施使用的光伏系统日射强度计安装方案示例 ..60 6.3 用于评估光伏模块能量生产能力的拟议方法流程图 ........6 1 6.4 辐射数据的月/小时平均数据报告样本 .........................6 3 6.5 NSRDB 每小时数据格式注释示例 ...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 4