机器学习技术越来越多地被认为是可行的天气和气候预测工具,因为它们相对于传统的数值天气预测模型,其效率和竞争性能。这项研究评估了使用视觉变压器(VIT)结构和球形谐波神经操作员的机器学习模型的有效性,该模型旨在建模球形表面上的非线性混沌和动力学系统。四castnet-v2中使用的球形傅立叶神经操作员(SFNO)不仅保留了傅立叶神经操作员(FNOS)在模拟时空数据中的长距离依赖性方面的优势,而且还解决了球形坐标中学习操作员的限制。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
预算提案本身已经发展。在2024年12月6日,它考虑了一套指示性的预算提案,而理事会则等待围绕理事会收入的重要信息,尤其是出版地方政府财政和解和最高允许的理事会税水平的影响。其次,2025年1月17日,委员会考虑了一套更新的建议。这些提案向委员会告知委员会对包括社会护理赠款在内的各种收入来源和新的儿童社会护理预防赠款(包括)的变更。澄清还提供了可用的资金来支付雇主国民保险的增加,并增加了第31条的业务利率指数赠款,以抵消变更业务利率收入,这是和解资金评估的一部分。4。本报告的目的是三重:i)向内阁提供绩效和公司服务概述和审查委员会对预算提案的回应,然后才决定在理事会上提出的预算细节,ii)ii)将审查委员会确定的问题告知理事会成员,并为公众提供挑战的预算。5。委员会要感谢所有内阁成员和董事在这两次会议期间参加的所有内阁成员和董事,特别是对领导人,财务内阁成员以及副首席执行官兼执行董事资源(第151节)官员(第151节)参加了两次会议。
彩绿色Jaya:在宣布2025-2027监管期4(RP4)和当地Bourse推出了新的RE子行业之后,对可再生能源的需求(RE)正在上升。据说将在2025年下半年(2H25)开始实施的每千瓦时45.62 SEN的基本电价(2H25)的引入,据说在平均三年需求增长4%至5%中。已分配了428亿令吉的总资本支出(CAPEX),其中包括266亿令吉基本资本支出和163亿令吉的CAPEX,该资料已专注于额外的需求和能源转移相关项目。这已被能源委员会预先批准,一旦触发器发生。“但是,在Tenaga nasional Bhd(TNB)进一步披露之前,我们仍然不确定如何实施偶然的CAPEX上的恢复机制。我们暂时保持收入估算,但如果将完整的资本支出编号列入,则在我们的净监管申报表上看到5%至7%的上涨空间。”反映了Re部门不断增长的重要性,马来西亚Bursa已重新分类13
摘要:腐蚀现象,控制和预防是不可避免的科学问题,只要在技术发展的所有方面对金属材料的需求都增加,必须每天解决。使用天然抑制剂是防止腐蚀的最佳选择,因为它是环保,廉价,易于采购和可再生的事实。这项研究表明,本地采购的植物不可食用,这意味着几乎没有或不适合耕种者。faidherbia albida种子在HCl存在1 m的情况下在低碳钢上测试,以确定预防腐蚀的效力,并比较植物种子的抑制性能。索斯特技术用于用乙醇作为溶剂提取植物的种子。减肥方法用于确定碳钢优惠券的腐蚀速率分别在72小时(3天)的时间间隔(3天)的时间间隔为432小时(18天)。获得的结果表明,Faidherbia albida种子的提取物对在底物上形成膜在室温下在室温下的腐蚀减少腐蚀具有很高的显着影响,从而与空白相比将水分子从金属表面取代。很明显,对于没有抑制剂的样品,腐蚀速率很高,并且在抑制溶液中具有更好的性能。随着抑制剂浓度的增加(增量为250 ppm),腐蚀速率至少以0.045mm/yr的速度降低。关键字:腐蚀,faidherbia albida,碳钢,体重减轻。随着浓度的增加,抑制剂的效率提高,表明faidherbia albida种子的提取物可以用作腐蚀抑制剂。
抽象的背景妊娠同种异体免疫性肝病(GALD)的特征是Mater-Nal IgG定向的胎儿肝细胞损伤,可导致严重的肝衰竭以及胎儿或婴儿死亡。此外,gald在随后的怀孕中复发的近90%有关。案例,我们提出了一例新生患者,该患者送给了一名32岁的G2P1000母亲,该患者在当前怀孕期间因与GALD相关肝衰竭的第一次儿童的新生儿死亡而在当前怀孕期间接受了长时间的产前静脉内免疫球蛋白(IVIG)治疗。产后测试,包括该新生儿的肝磁共振成像(MRI)和颊活检,显示出肝脏的正常形态,没有任何异常铁沉积。其他实验室测试显示缺乏肝损伤。结论此病例支持使用产前IVIG免疫疗法来防止随后怀孕的GALD复发。
现象预测(PP)是一种利用近红外光谱(NIRS)数据的新方法,为育种应用提供了基因组预测(GP)的替代方法。在PP中,高光谱关系矩阵取代了基因组关系矩阵,可能会导致添加剂和非加性遗传效应。与GP相比,PP具有成本和吞吐量的优势,但影响其准确性的因素尚不清楚,需要定义。本研究研究了各种因素的影响,即训练人群的规模,多种环境信息整合以及基因型X环境(GXE)效应对PP的影响与GP相比。我们评估了在四种不同环境中种植的水稻多样性面板中的几种农艺上重要特征(开花,植物高度,收获指数,千粒体重和谷物氮含量)的预测准确性。培训人群规模和GXE效应包容对PP准确性的影响最小。影响PP准确性的关键因素是包括的环境数量。使用来自单个环境的数据,GP通常超出执行的PP。但是,使用来自多个环境的数据,使用基因型随机效应和每个环境的关系矩阵,PP获得了与GP的可比精度。与使用单个信息源相比,将PP和GP信息组合在一起(例如,GP,PP的平均预测能力以及GP和合并的GP和PP的平均预测能力分别为0.44、0.42和0.44)。我们的发现表明,当所有基因型至少具有一个NIRS测量值时,PP可以与GP一样准确,这可能为水稻育种计划提供重要优势,降低育种周期并降低计划成本。
自动批准了美国心脏协会所有CPR培训批准所有小组设置面对面或在线混合课程与技能评估*自动批准的美国心脏协会所有急救培训都批准了所有小组设置面对面和在线
1-3菲律宾大学Diliman,计算机科学系摘要:本文比较了各种机器学习模型,以预测财务趋势的能力,重点是时间序列分析。 我们评估了诸如线性回归,决策树,支持向量机和深度学习之类的模型,并根据准确性,计算成本和解释性来衡量其性能。 我们的结果表明,深度学习模型提供了卓越的准确性,但较不容易解释,而简单的模型虽然不准确,但可以更好地了解基础数据。 本研究提供了基于特定财务应用程序选择合适模型的准则。 关键字:机器学习,预测分析,时间序列分析,财务建模,比较分析。 A. 简介1-3菲律宾大学Diliman,计算机科学系摘要:本文比较了各种机器学习模型,以预测财务趋势的能力,重点是时间序列分析。我们评估了诸如线性回归,决策树,支持向量机和深度学习之类的模型,并根据准确性,计算成本和解释性来衡量其性能。我们的结果表明,深度学习模型提供了卓越的准确性,但较不容易解释,而简单的模型虽然不准确,但可以更好地了解基础数据。本研究提供了基于特定财务应用程序选择合适模型的准则。关键字:机器学习,预测分析,时间序列分析,财务建模,比较分析。A.简介
2.13 此外,2 月份,财政部的核心估计是公共部门员工的薪酬奖励平均为 3%,而财政部对各部门能够负担的薪酬的评估为 2%。到 3 月份,薪酬奖励的核心估计上升到 4%,而财政部对一些部门能够负担的薪酬的评估则降至 2% 以下。这些因素导致财政部对无资金支付压力的评估不断增加。这一评估是在薪酬审查机构 (PRB) 提出建议之前做出的。它反映了财政部基于更广泛的经济状况(包括私营部门的工资增长趋势)对这些建议的预期。