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World File Search System数据驱动
动态系统的数据驱动线性化
抽象动态模式分解（DMD）及其变体（例如扩展DMD（EDMD））广泛用于将简单的线性模型粘贴到可观察到的可观察数据中已知的动态系统中。在多种情况下dmd meth-ods效果很好，但在其他情况下表现较差，因此需要对DMD的假设进行澄清。在更仔细的检查过程中，基于Koopman操作员的DMD方法的现有解释并不令人满意：它们在假设下仅对通用可观察物的概率为零证明DMD是合理的。在这里，我们为DMD作为局部的，前阶还原模型的拟合方式，用于在具有概率的条件下，对于通用可观察到的概率和非分类观察数据。我们通过在吸引缓慢的频谱子歧管（SSM）中构造其主导动力的线性化转换来实现这一目标，并用于有限的或有限维度的周期强制系统。我们的参数还导致了一种新的算法，数据驱动的线性化（DDL），它是慢速SSM中可观察动力学的高阶，系统的线性化。我们通过示例显示
迈向人工智能数据驱动型教育
教育平台越来越多地由人工智能驱动。除了提供广泛的课程过滤选项外，个性化的学习材料和教师推荐也在推动当今的研究。虽然准确性在评估这些推荐中起着重要作用，但必须考虑许多因素，包括学习者的保留率、吞吐量、技能提升能力、学习机会的公平性和满意度。这在以学习者为中心和以平台为中心的方法之间造成了紧张关系。我将描述数据驱动推荐和教育理论交叉领域的研究。这包括利用同伴学习中的协作和亲和力的多目标算法、研究学习策略对平台和人员的影响以及自动生成课程序列。本文最后讨论了数据管理系统在实现现代在线教育方面可以发挥的核心作用。
数据驱动型组织的 AI 战略
结论.................................................................................................................................24
数据驱动网络中的分散系统智能...
智能。这种系统智能有助于提高航运在本地（即船舶运营）和全球（即物流运营）规模的运营效率，这是主要优势。本研究的第一部分总结了这些数据驱动网络的主要特征。在本研究的第二部分中，讨论了数字模型和区块链技术的两种应用，并与它们的特征进行了比较，以说明它们的相同点和不同点。数字模型表示从船舶性能和导航数据集得出的基于矢量的数学结构，并被归类为低级信息模型。人们还认为，来自工业物联网（物联网）的相应数据集应该经过这样的低级模型来提高其质量。这些数据驱动网络可用于量化船舶性能和航行条件，其结果还可用于在当地范围内提高船舶能源效率并减少发动机排放。区块链代表公共领域的去中心化、分布式和数字分类账系统，可以处理和记录许多用户执行的交易。由于这些网络处理的工业流程数据集质量很高，因此被归类为高级信息模型。此类数据驱动网络可用于制定航运中的各种物流操作并在全球范围内优化其运营条件。这些数据驱动网络的结果可用于提高航运业的运营效率并降低相关成本。
从数据过载到零售业的数据驱动决策
在这个技术以前所未有的速度发展的时代，零售业正处在十字路口。零售商被海量数据淹没，但许多零售商却难以有效利用这些资产。虽然人们一致认为数据是提高绩效和竞争力的下一个前沿，但从数据过载到可操作洞察的转变仍然是许多业内人士面临的重大挑战。本报告借鉴了毕马威 2024 年全球科技报告、毕马威 2024 年首席执行官展望和其他权威来源的见解，深入探讨了数据驱动零售的必要性，提供了实用指南，帮助解锁消费者洞察，实现无缝商务，实现盈利增长。
数据驱动数字化转型的概念框架
摘要 目的：本研究旨在从信息-物理-社会系统的思维角度回答数据驱动的数字化转型概念的含义这一主要问题。 方法：本研究采用比较评估法。在该方法中，在确定了数字数据驱动转型以及信息-物理-社会数据的不同定义和解释之后，基于此方法对这些定义进行了比较。在此基础上，从信息-物理-社会系统概念的角度提出了数据驱动的数字化转型的概念。 结果：基于本研究，数字化转型的概念有不同的定义和解释。其中一些定义侧重于“什么”，一些侧重于“如何”。但转型概念的复杂性尚未得到足够的重视。现在我们将信息-物理-社会系统作为数据创建和数据流的平台。这些系统的本质基于转换，数字数据驱动的转型是通过在这些系统中管理数据流来实现的。数字数据驱动转型是一个基于社会、物理、认知和网络系统之间数字融合的概念。这些系统是创建大数据的背景，数据流管理需要数据驱动的概念和分析，这对于社会的转型和可持续性至关重要。结论：根据提出的框架，数据驱动的数字化转型是一个基于社会、物理、认知和网络系统之间数字融合的概念。这些系统是创建大数据的背景，数据流管理需要数据思维和分析，这对于社会的转型和可持续性是必不可少的。©作者关键词：数据驱动的数字化转型、网络-物理-社会系统、社会控制论。
带有高斯的数据驱动能源管理系统...
n terest已大大增加，因为它们为整合可进行调度生成，不可匹配的生成，储能系统和负载提供了弹性和可扩展的选择。最近，网络或互连的微电网也引起了人们的关注，并可能有助于解决现有网格基础设施的拥堵问题[1]。有效地协调和优化许多微电网的性能是不平凡的，需要进一步研究高级能源管理系统（EMS）算法。通常，与电源电子转换器内的电压，电流和其他控制环相比，EMS以较低的带宽工作。前者，也称为第三级控制，试图在更长的时间间隔内最佳地平衡供求。作为高级EMS算法的一部分，通常可以预测可再生的生成资源，负载需求以及使用不确定性的使用时间[2]。EMS可以单独或集体考虑经济，技术或环境限制，具体取决于特定微电网提供的负载和服务类型。
迈向一项一次性数据驱动指南
虽然最近在代理[9]和机器人文献[24]中进行手势合成的工作已将手势视为共同语音，因此依赖于口头话语，我们提供了表明手势可以利用模型上下文的证据（即导航任务），不仅取决于口头话语。这种效果在含糊不清的口头话语中尤为明显。将这种依赖性解耦可能会使未来的系统能够综合澄清手势，这些手势阐明了模棱两可的口头话语，同时使研究能够更好地理解手势的语义。我们从这个领域中的经验中汇集了证据，使我们能够首次看到需要开发哪种端到端的关注模型，以合成一声互动的手势，同时仍然可以保留用户的结果并允许机器人模棱两可。我们在“基本方向手势计划”的背景下讨论这些问题，该指示指的是人类将来必须遵循的行动。
有限面积预测的数据驱动建模
一般而言，为了帮助在神经LAM和基于图的天气模型中进一步开发不同的图形体系结构，在神经LAM中已经开发了功能，以通过创建单个图形组件来构建与图神经网络一起使用的图。这将图形组件的创建（表示为networkx.digraph对象）分开，该图形组成了消息通话的不同部分[4]图； GRID2MESH（ENCODE），MESH2MESH（PROCESS）和MESH2GRID（DECODE），从序列化中加载到模型中的pytorch_geometric.data数据架构中。后一个步骤的分离实现了实现基于图的天气预测建模的不同代码基础的目标。
朝着数据驱动和AI驱动的开放ran
1。将网络函数软件从硬件分解▪在较便宜的商品硬件又称网络函数虚拟化（NFV）上运行网络功能软件▪部署在（边缘）云上以进一步降低成本2。从数据平面分解控制平面la软件定义的网络（SDN）