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World File Search System回归
荷兰NO2和PM2.5的小时土地使用回归建模。
年平均土地利用回归（LUR）模型已被广泛用于评估空气污染暴露的空间模式。但是，它们无法捕获空气污染中的昼夜变异性，因此可能导致动态暴露评估有偏见。在这项研究中，我们旨在使用LUR算法对荷兰的两种主要污染物（第2和PM 2.5）进行平均小时浓度。，我们建模了2016年至2019年平均小时浓度的空间变化，合计为两个季节，以及两种工作日类型。使用了两种建模方法，有监督的线性回归（SLR）和随机森林（RF）。潜在的预测因子包括种群，道路，土地利用，卫星检索和化学转运模型污染估计具有不同缓冲尺寸的变量。我们还使用小时监控数据从2019年的年度模型进行了时间调整，以将其性能与小时建模方法进行比较。结果表明，每小时2个模型的总体表现良好（5倍交叉验证r 2 = 0.50 - 0.78），而PM 2.5进行中等（5倍交叉验证r 2 = 0.24 - 0.62）。在第2号和PM 2.5中，温暖季节的表现都比寒冷的季节差，周末比工作日还差。两种污染物的RF和SLR模型的性能相似。对于SLR和RF，与工作日相比，在周末型号中选择了更大的缓冲尺寸的变量，代表背景浓度的变化，与冷季相比，在周末模型中选择了更频繁的变量。年度平均模型的时间调整总体上比两种建模方法都要差（无2小时r 2
能源工程的符号回归
能源工程中的符号回归探讨了机器学习，以解决臭名昭著的资源波动引起的可再生能源挑战。符号回归，一种机器学习技术，可从没有预定义结构的数据中发现数学模型，从而提供了可解释和准确的模型。本文研究了符号回归在能源工程中的应用，尤其是在预测可再生能源输出（例如风速反对功率输出）方面，这些输出速度高度可变且无法预测。这项研究利用遗传编程来发展符号表达式，以模拟风能系统中的复杂关系。该方法包括收集和预处理数据，训练符号回归算法以及使用各种指标评估模型。结果证明了符号回归在创建预测模型方面的有效性，以优于准确性和可解释性的传统回归方法。通过捕获固有的数据模式，符号回归提供了一种有希望的方法来提高可再生能源系统的可靠性和效率。讨论强调了符号回归比传统方法的优势，包括更好的模型解释性和减少人类偏见，并建议未来的研究方向，以进一步提高该技术在能源工程中的适用性。
文章双核的人肝细胞是通过内质病m期的晚期动力学回归而产生的
双核的多倍体细胞在许多动物组织中很常见，在这些动物组织中，它们是由内象作用的，这是一种非典型的细胞周期，其中细胞进入M相，但不经历细胞因子。在啮齿动物的内菌病m期间已显示出不同的细胞因子的步骤，但目前尚不清楚人类细胞如何进行内构病。在这项研究中，我们使用胎儿衍生的人肝细胞器官（HEP-ORGS）来研究人类肝细胞如何启动和执行内构。我们发现内构病中的细胞具有正常的有丝分裂时机，但在细胞因子过程中失去了膜锚固，这与四种皮质锚定蛋白，RACGAP1，RACGAP1，Anillin，Sept9和Citron Kinase（CIT-K）的丧失有关。此外，Wnt活性的降低增加了HEP-ORGS中双核细胞的百分比，这种作用取决于非典型的E2F蛋白E2F7和E2F8。一起，我们阐明了肝细胞如何在人肝脏中发生内质细胞，从而提供了对哺乳动物内质症机制的新见解。
通过回归相对奖励
最初开发用于连续控制问题的近端政策选择（PPO）已成为各种强化学习（RL）应用程序（包括生成模型的微调）的工作马。不幸的是，PPO需要多种启发式学才能实现稳定的收敛（例如价值网络，剪辑），并以其对这些组件的精确实现的敏感性而臭名昭著。回应，我们退后一步，问生成模型时代的简约RL算法是什么样的。我们提出了Rebel，这是一种算法，可简洁地减少策略优化问题，以通过两个完成之间的直接策略参数化回归相对奖励，从而使得轻量轻量级实现。从理论上讲，我们证明了像自然政策梯度这样的基本RL算法可以看作是叛军的变体，这使我们能够在RL文献中的收敛性和样本复杂性方面与最强的已知理论保证相匹配。Rebel还可以清洁地合并离线数据，并处理我们在实践中经常看到的不及物线偏好。从经验上讲，我们发现Rebel提供了一种统一的方法，用于与PPO和DPO具有更强或类似性能的语言建模和图像生成，同时比PPO更易于实现，并且在计算上更可行。
德国的竞争力——从“欧洲病夫”到超级明星再回归：经济状况如何？
目前，德国企业的商业信心徘徊在严重衰退时期的水平，尽管即使是对 2024 年最悲观的经济预测也远未达到这种情景。德国作为“欧洲病夫”的形象在公开辩论中一次又一次被讨论。自能源危机开始以来，人们对德国作为商业地点的竞争地位以及更广泛地说，其经济未来生存能力的担忧无处不在——因此很难区分暂时的经济逆风和结构性挑战。除了德国人口中约有一半是女性，因此常用的比喻似乎已经过时之外，这种令人困惑的情况要求对相关的区位因素进行系统分析，以确定优势和劣势。这可以作为经济政策的基础。
SWREL 强势回归，实现超过 50 个收入...
业绩表现良好，未执行订单超过 8,000 千万印度卢比 主要亮点 ~ 收入增长超过 50%，达到 3,035 千万印度卢比 ~ 财务状况环比和同比均强劲反弹 ~ 得益于国内 EPC 业务的增长，公司在 2024 财年将 EBITDA 转为正值，达到 54 千万印度卢比 ~ 报告第四季度合并税前利润和税后利润为正值 ~ 2024 财年毛利率超过 10% ~ 2024 财年未执行订单价值增长了 64%，展现出强劲的未来增长前景 ~ 净债务减少超过 90% ~ 2024 财年资产负债表显着增强，并且能够很好地捕捉强劲的行业增长 孟买； 2024 年 4 月 21 日：领先的本土可再生能源 EPC 公司 Sterling and Wilson Renewable Energy Limited (SWREL) (BSE 股票代码：542760；NSE 代码：SWSOLAR) 公布了截至 2024 年 3 月 31 日的第四季度和全年业绩。SWREL 的财务业绩强劲复苏，在国内 EPC 业务强劲增长的推动下，该公司在 2024 财年的 EBITDA 为正值 5.4 亿印度卢比。财务状况环比和同比均出现强劲反弹，2024 财年的资产负债表显著增强，净债务减少 90% 以上，使公司能够获得更大的行业增长份额。该公司在 2024 财年的未执行订单价值大幅增长 64%，重申了客户和市场的信任。
神经回归评估：案例报告
摘要：简介：由于各种原因，神经回归可能发生，包括神经退行性疾病，例如阿尔茨海默氏病，某些遗传疾病，脑损伤，感染，毒性暴露或代谢性疾病。通常以神经功能随着时间的推移逐渐降低的特征。神经回归可能是由多种因素引起的，包括神经退行性疾病，遗传疾病，脑损伤，感染，毒性暴露和代谢性疾病。目的：此案报告的目的是突出显示发育延迟与发育回归之间的差异，也称为差异诊断。病例报告：一个2.2岁的男性，具有发育延迟和癫痫病的背景，被录取了多次突破性癫痫发作。发展里程碑是适当的，直到11个月大（癫痫发作之前）。癫痫发作后，孩子的运动发育局长，孩子无法坐下或站立。言语和语言里程碑适合癫痫发作之前的年龄，并在癫痫发作后退缩。结论：在我们的研究中，很明显，根据父母的报告，以前和现在的临床评估以及临床观察，经历了神经回归的孩子。回归表明需要进行更多的调查，并且应该参与诸如发展中心医生，神经科医生和临床心理学家之类的团队成员。关键字：神经回归，发展延迟，发展回归语音延迟。简介：婴儿和幼儿神经回归的病因谱是多种多样的。神经回归通常是指先前获得的神经功能或能力的丧失或下降。这可能表现为认知，运动，语言或社交技能的下降。神经回归可能出于各种原因，包括神经退行性疾病，例如阿尔茨海默氏病，某些遗传疾病，脑损伤，感染，毒性暴露或代谢性疾病。它通常以渐进式
高斯过程回归杂交模型，用于顶级...
摘要：越来越多的光学卫星任务对陆地地球系统的连续监测为植被和农田特征提供了宝贵的见解。卫星任务通常提供不同级别的数据，例如1级大气顶（TOA）辐射率和2级大气底（BOA）反射率产品。开发TOA辐射数据直接提供了绕过复杂大气校正步骤的优势，在该步骤中，错误可以在其中进行预测并损害随后的检索过程。因此，我们研究的目的是开发能够从成像光谱卫星任务中直接从TOA辐射数据中检索植被特征的模型。为了实现这一目标，我们基于辐射转移模型（RTM）模拟数据构建了混合模型，从而采用了植被范围RTM与大气libradtran RTM结合使用高斯工艺回归（GPR）。重点是植被冠层特征的重新评估，包括叶子面积指数（LAI），冠层叶绿素含量（CCC），冠层水含量（CWC），吸收的光合式活性辐射（FAPAR）的分数以及植被覆盖的分数（FVC）。使用即将到来的哥白尼高光成像任务（Chime）的带设置，评估了两种类型的混合GPR模型：（1）使用TOA辐射数据在1级（L1）培训的一种培训，并且（2）使用BOA反射率数据在2级（L2）训练。基于TOA和BOA的GPR模型均已针对原位数据验证，并具有从现场活动中获得的相应高光谱数据。基于TOA的混合GPR模型揭示了从中度到最佳结果的一系列性能，因此达到R 2 = 0.92（LAI），R 2 = 0.72（CCC）和0.68（CCC）和0.68（CWC），R 2 = 0.94（FAPAR）和R 2 = 0.95（FVC）。为了证明模型的适用性，随后将基于TOA和BOA的GPR模型应用于科学前体任务Prisma和Enmap的图像。所产生的性状图在基于TOA和BOA的模型之间显示出足够的一致性，相对误差在4％至16％之间（R 2在0.68和0.97之间）。总的来说，这些发现阐明了机器学习混合模型的开发和增强的路径，以估算直接在TOA水平下定制的植被特征。