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World File Search System度量标准
使用大数据来概括新加坡的互联网经济
此外，随机森林分类器通过其易于可见的特征的重要性提供了易于解释。特征重要性是一个简单的度量标准，它指示每个特征对分类器预测的相对贡献。例如，对于选定的分类器，“ shop”一词的特征重要性得分为0.044，是平均特征重要性得分0.006的七倍以上。这意味着“商店”一词在分类中高度相关，与一个平均重要的功能相比。这允许对分类器的预测进行摘要见解。使用Python（Scikit-Learn）中的机器学习软件包来计算功能重要性。表3中突出显示了具有显着特征重要性的特征单词。
生物多样性 - 净增益 - small-tevelopments guide-march--
没有优先栖息地（树篱除外），不可替代的栖息地或欧洲受保护物种的小型发展，而无需生态学家，使用小地点指标。这种替代度的度量标准更简单，每种栖息地类型的固定分数且无需条件评估。但是，它仅涵盖了栖息地的减少清单，因此，如果存在异常的栖息地，则可能仍然有必要在小地点上使用完整的生物多样性指标。在所有情况下，周到的发展布局都可以大大减少生物多样性的影响；因此，在初始生物多样性友好的场地布局和设计之后，栖息地维修和更换是第二种度假胜地。
生物多样性与土壤健康指标工具用户指南
度量标准（请参阅词汇表）应根据项目上下文来解释。例如，景观规模的指标，例如景观多样性，最有可能与存在多个栖息地的大型项目有关。对于在社区规模收集的指标中，最佳采样强度可能取决于项目区域：有关如何扩展此规模的建议。人口规模的指标专注于理解物种水平的动态，并将与具有特定物种目标的项目特别相关。遗传指标提供了有关潜在遗传多样性的信息，这些信息可以预测物种的长期韧性，适应能力和脆弱性。这些在旨在保护特定物种的项目以及项目区域涵盖该物种的大部分人群的情况下，或作为大规模监测工作的一部分。
使用机器学习的海冰模型的调整参数
摘要。我们开发了一种调整海冰流变性参数的新方法，该方法由两个组成部分组成：一种用于表征海冰变形模式的新指标和一种基于机器学习的方法（ML）基于调整流变学参数的方法。我们应用了新方法来调整脆弱的宾厄姆 - 麦克斯韦变流变性（BBM）参数，该参数已在下一代海冰模型（Nextsim）中实施并使用。作为参考数据集，我们使用了Radarsat地球物理处理系统（RGP）的海冰漂移和变形观测。度量标准表征了具有值载体的海冰变形场。它包括完善的描述器，例如变形的平均值和标准偏差，空间缩放分析的结构 - 功能以及线性运动学特征（LKFS）的密度和相交。我们将更多描述符添加到表征冰变形模式的度量标准中，包括图像各向异性和Haralick纹理特征。开发的度量可以从任何模型或卫星平台上涂抹冰变形。在参数调整方法中，我们首先运行具有扰动的流动性插曲的Nextsim成员的团队，然后使用相似的数据训练机器学习模型。我们将冰变形的描述作为ML模型和流变参数的输入作为目标。我们将经过训练的ML模型应用于从RGPS观测值计算的描述符。开发的基于ML的方法是通用的，可用于调整任何模型的参数。1 kPa），在参考量表上的内聚力（c ref≈1。00228）。我们使用数十个成员进行了实验，并找到了四个Sextsim BBM参数的光学值：缩放Pa-Rameter的抗压强度（P0≈5。2 mpa），内部摩擦和切线（µ≈0。7）和冰 - 大气阻力系数（ca≈0。与最佳的选言一起运行的次要运行，在视觉上产生海冰变形的地图 -
量子相对熵的一般连续性边界
在这里，g是感兴趣的熵量，s 0是固定二维的希尔伯特空间中量子状态s（h）的合适子集，而d是s（h）上的度量标准。这种形式的界限有悠久的历史。在1973年，范内斯[2]证明了von Neumann熵的均匀连续性边界，在[3]，[4]中得到了锐化。后来的Alicki和Fannes证明了条件性熵的不平等[5]，冬季在[6]中改善到了几乎紧密的版本。Shirokov [7]，[8]所实现的，冬季和相关版本[9]，[10]的证明不仅适用于条件熵，而且可以概括并适用于各种熵数量。shirokov创造了Alicki-Fannes-Winter（AFW）方法。本文沿着这一工作继续进行，进一步推广了该方法。我们的目的是超越透明量的熵量[11]，将其定义为