XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System整合
加速可再生能源整合和...
- 由于投标人对 16MW 缺乏兴趣，因此决定在招标前进行适当的市场调查，以降低没有投标人兴趣的风险。这还包括 MCCEE 最近类似招标的反馈，其中也包括类似的投标结构。 - 必须对招标文件进行重大更改，包括抽签结构、待定分配、新的评级标准结构和简化提交要求 - 由于第一次尝试对 16MW 的响应有限，因此决定在重新招标之前进行适当的市场调查。 - 根据从市场调查中收到的反馈，时间表与 16MW 和 10MW 保持一致，以便一起招标以扩大规模吸引更多投标人。 - 招标目前正处于世界银行招标文件审批的最后阶段。预计将于 2024 年 6 月推出
创新。 整合。 国际化。
去年，这一挑战将公共、私营和人民部门聚集在一起，共同研究我们应该如何继续前进，如何提高标准，造福和丰富新加坡的经济和我们的生活。我们设想信息通信将变得更加普及，让每个人都能工作、生活、学习和娱乐。事实上，通过发展一个包容性的数字社会，我们将确保我们的知识型数字经济继续增长和充满活力。这个总体规划——智能国家 205，或 iN205——正是基于这一愿景而制定的。这是一个大胆而令人兴奋的计划，为我们做好了迎接未来的准备。我相信，通过利用信息通信的力量，我们将实现新加坡作为一个繁荣和充满活力的全球城市的愿景，为所有新加坡人提供令人兴奋和有益的机会。
整合遗传算法和机器学习
抽象目标：包括孟加拉国和印度在内的许多南亚国家的农业部门在经济中起着关键作用，其中很大一部分人口依赖于生计。然而，农民经常遇到诸如不可预测的天气状况，土壤可变性以及诸如洪水和侵蚀的自然灾害之类的挑战，导致农作物的损失和经济损失。尽管政府补贴，许多农民仍在努力维持生计，导致对农业的利益下降。我们的重点是预测基于土壤和天气特征的组合，包括大米，黄麻，玉米等各种作物的分类。土壤特征，包括氮，磷，钾和pH水平，以及天气变量（例如温度，湿度和降雨），用于预测模型的输入。方法：在本研究中，我们通过利用先进的机器学习技术并将遗传算法整合到预测模型中来解决农作物预测的关键问题。我们提出的方法采用了混合方法，其中利用遗传算法来优化模型的超参数，从而增强其性能和鲁棒性。具体来说，我们采用了随机的森林分类器，一种强大的合奏学习技术，对与22种不同类型的农作物相关的类标签进行分类。发现：对模型的精度进行了广泛的评估，证明了99.3％的明显准确率。这种整合的目的是提高农作物预测模型的可解释性和准确性。此外，我们还利用了局部可解释的模型 - 不合Snostic解释（Lime）和Shapley添加说明（SHAP）可解释的AI（XAI）方法来解释和验证模型的预测。新颖性：该研究提出了一种独特的作物预测方法，该方法将机器学习（ML）与遗传算法（GAS）结合在一起。由于局部近似酸橙的性质，可能会产生矛盾的答案。另一方面，对于复杂的模型和广泛的数据集，塑造的计算成本可能很高。通过改进特征选择和模型参数，将气体与ML模型的集成克服了这些缺点，并产生了更可靠和准确的预测。我们系统所实现的高精度强调了其减轻农作物损失和提高农业生产力的潜力，从而为任何国家的农业部门的可持续性和繁荣做出了贡献。
美国西部的可再生能源整合
BPAT 2022 年 12 月 22 日 10,941 7,305 5.6% SRP 2022 年 7 月 11 日 7,512 6,850 5.3% AZPS 2022 年 7 月 11 日 7,373 6,720 5.2% LADWP 2044 年 9 月 6 日-64% BANC. ep-22 4,744 4,710 3.6% PGE 2022 年 6 月 2 日 4,354 3,481 2.7% IPCO 2022 年 8 月 3 日 3,793 3,413 2.6%
神经教育学与...的整合
简介 神经教育学是一门应用性跨学科科学领域，旨在构建教育过程，考虑到大脑发育数据、有效的教学和学习方法、掌握教育材料过程中的大脑组织，考虑到学生和教育工作者的大脑发育特点。神经教育或神经教学法（神经教育学）是教育工作者和神经科学家合作的一个新的研究领域。该领域利用神经科学、心理学、认知科学和教育领域的最新进展来改进教学方法和学校课程。神经教育学是一门科学，其专家开发教学方法，让您从不同年龄段的人（儿童和成人）的课堂中获得最佳效果。它们基于对人类大脑功能的现代研究：其形成和成熟的阶段，其发展和功能的特点。神经教育学的目标是利用有关高级心理功能大脑组织的个体特征的知识，在实践中以最佳和创造性的方式解决教学问题。简而言之，通过神经教育学可以：