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World File Search System流量
类别间交通流量碳标签的影响以及存在社会规范提示对食品购买的影响
1 LPS, Aix-Marseille University, Aix-en-Provence, France 2 Psychic, Aix-Marseille University, Aix-en-Provence, France 3 University of Toulouse, Toulouse, France 4 University Grenoble Alpes, Inrae, CNRS, Grenoble INP, Gael, Grenoble, France Correspondence: Johann Suchier, LPS, Aix-Marseille University法国Aix-en-Provence。电子邮件：jsuchier@gmail.com资金信息：国家研究机构，授予/奖励号：ANR-2016-CE05- 0018
集合数据生成的生成无序流量
基于流量的生成模型已经证明了广泛的数据模式（例如图像和文本）的有希望的性能。但是，很少有工作探索其扩展到无序数据（例如，空间点集），这并不是很微不足道，因为以前的模型主要是为自然订购的向量数据设计的。在本文中，我们提出了无序的流，这是一种基于流程的基于设定数据生成的生成模型。具体来说，我们将未订购的数据转换为适当的函数代表，并通过功能值流量匹配来了解此类表示的概率度量。对于从函数表示到未排序数据的逆映射，我们提出了一种类似于粒子过滤的方法，Langevin Dynamics首先要热身初始粒子和基于梯度的搜索，以更新它们直至结合。我们已经在多个现实世界数据集上进行了广泛的实验，这表明我们的无序流模型在生成集合结构化数据方面非常有效，并且显着胜过先前的基线。
SN54SC8T595-SEP生产流量和可靠性报告
TI资格测试是一种降低风险的过程，该过程旨在确保客户应用程序中的设备寿命。晶圆制造过程和包装级可靠性以多种方式评估，其中可能包括加速的环境测试条件，随后脱离了实际使用条件。评估设备的可制造性，以验证强大的组装流量并确保向客户供应的连续性。ti增强产品具有针对联合电子设备工程委员会（JEDEC）标准和程序的行业标准测试方法的资格。Texas Instruments增强产品符合Geia-STD-0002-1航空航天合格的电子组件。
季度活动和现金流量报告
在本季度，除了讨论 Anteo X™ 的整合，我们还扩大了与梅赛德斯奔驰的合作关系，包括对 Ultranode™ 的评估。价值约 40,000 澳元的采购订单涉及 Ultranode™ 的初始数量，将用于测试和评估目的。梅赛德斯奔驰于 12 月收到了这批货物。Ultranode™ 的测试将与他们对 Anteo X™ 的持续评估同时进行，目前正在评估 Anteo X™ 是否纳入制造流程。评估范围的扩大代表了双方合作关系中一个关键的验证里程碑。我们与梅赛德斯奔驰的高级管理层举行了会议，探讨成功验证 AnteoTech 解决方案后的发展方向。假设能够在梅赛德斯实验室中重现产品的性能，那么就有一份通往商业协议的路线图。这些验证是根据双方商定的 KPI 进行的。
奖励流量和扩散模型的微调
主要参考：伴随匹配：具有无内存随机最佳控制的微调流量和扩散生成模型。C. Domingo-Enrich，M。Drozdzal，B。Karrer，R。T。Q. Chen，ICLR2025。https：//arxiv.org/abs/2409.08861
加拿大西部谷物最新情况 - 2024-25 作物年度第 24 周摘要：CN 仍专注于网络恢复和流量的连续改善
加拿大西部谷物最新动态——2024-25 作物年度第 24 周摘要：第 24 周，CN 仍然专注于网络恢复和谷物运输流量的连续改善。CN 网络某些部分的寒冷天气影响了火车运行。因此，由于 CN 需要阻挡满载交通，因此终端出现了一些停车时间。第 24 周，谷物运输共计运输了 560,000 公吨谷物和加工谷物产品，比最近三年的平均水平高出约 15%。CN 最大可持续端到端供应链容量指导加拿大谷物供应链的容量在整个作物年度内都在变化，多种因素对在任何时间点可以通过系统运输的谷物量造成了实际限制。谷物供应链的最大可持续容量还取决于该供应链从原产地到目的地各个部分的容量和运营效率。 CN 认为，在持续的基础上，端到端谷物供应链在冬季可容纳每周最多 6,250 辆车（每周最多 595,000 公吨）的散装谷物和加工谷物产品，其中预计每周约有 900 辆车是加工谷物产品的装运。CN 的这些最大端到端谷物供应链容量水平假设必须具备多种条件才能实现这些水平。这些条件包括但不限于下表中列出的条件：
使用流量的心血管疾病分类...
摘要 - 近年来，心血管疾病引起了研究人员的重大关注，因为它是全球死亡的主要原因。本文介绍了一种分类方法，该方法采用了优化算法来提高预测各种性别和年龄段的心血管疾病发展的准确性。患者数据集通常包含大量无关，多余或嘈杂的特征，这可能会阻碍预测的准确性。为了解决这个问题，我们提出了流动方向算法（FDA），该算法选择了疾病的最相关特征以提高分类精度率。在预测阶段，我们将支持向量机（SVM）与流方向优化算法（FDA）相结合，以识别最相关的功能。为了增强分类结果，本研究研究了FDA，OFDA，遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法与K-Nearest邻居（KNN）和SVM分类算法的组合。使用准确性，召回，精度和选定特征比例作为度量来评估所提出的算法的性能。使用三个数据集比较了基于SVM和KNN的算法：心力衰竭临床数据集（HFCD），心脏数据集（HD）和心脏病预测数据集（HDPD）从UCI存储库中获得。实验结果表明，与FDA或OFDA优化算法结合使用时，SVM和KNN算法表现更好。
流体流量和环境建模的研究学校
与气候变化的影响有关，流体流的建模和模拟，尤其是河流和湖泊，代表了非洲的主要社会挑战。我们旨在在这些领域中培训这些领域的本地学生，尤其是在建模和数值模拟中。学校提供了流体流量建模和流体流量模拟的介绍。课程包括六个课程。部分课程的部分原因是，由于安全原因，法国教练不允许前往乍得。4课程已提前拍摄，以避免可能存在连接的问题。来自乍得的三名博士生，被邀请在马赛度过2周的时间，以参加Captation并进行更深入的成立。 这些大使使我们能够更加仔细地关注来自国外的参与者。 这些课程可在CIMPA的YouTube链上找到。 第一周致力于1D的Python编程，保护法律和双曲线系统的入门课程，最后在第二周提供了有关海洋动力学隔室模型的课程，有关分散浪潮模型的课程以及关于多孔媒体的流量课程。 学生被邀请参加小组研究，使他们能够实践他们在课堂上学到的概念并探索某些主题。 每个小组都必须在第一周结束时介绍其主题，以及课程结束时的工作成果。 下面详细介绍了六个课程的内容。来自乍得的三名博士生，被邀请在马赛度过2周的时间，以参加Captation并进行更深入的成立。这些大使使我们能够更加仔细地关注来自国外的参与者。这些课程可在CIMPA的YouTube链上找到。第一周致力于1D的Python编程，保护法律和双曲线系统的入门课程，最后在第二周提供了有关海洋动力学隔室模型的课程，有关分散浪潮模型的课程以及关于多孔媒体的流量课程。学生被邀请参加小组研究，使他们能够实践他们在课堂上学到的概念并探索某些主题。每个小组都必须在第一周结束时介绍其主题，以及课程结束时的工作成果。下面详细介绍了六个课程的内容。
Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒
，我们专注于冰片遥感中心收集的雪雷达[1]数据集，作为NASA操作Icebridge的一部分。雪雷达从2-8 GHz运行，并且能够在冰盖较大区域的较高区域的冰层中跟踪冰层。传感器连续几年产生历史降雪堆积的二维灰度，其中水平轴代表沿轨道方向，而垂直轴代表层层深度。像素亮度与返回信号的强度成正比。代表表面层的像素通常由于较高的反射和降雪密度变化而更明亮且更明确，而代表更深层的像素通常由于密度和较低的回流 - 信号强度而较深，更嘈杂。在我们的实验中，我们在2012年使用了从格陵兰岛选定的雪雷达弹射线的雷达数据。在许多区域，每个冰层代表一年一度的等铁[2]。因此，我们可以在相应的一年之前指定的冰层。
研究文章 简要回顾在软件定义网络中使用机器学习进行流量工程
本评论简要探讨了在软件定义网络 (SDN) 的流量工程 (TE) 中部署机器学习 (ML)。SDN 通过将控制平面与数据平面分离来改变传统的网络管理，为灵活和自适应的流量控制开辟了新的可能性。正如我们所展示的，SDN 中的 TE 可以通过更有效地利用资源、减少延迟和减少拥塞来优化网络性能——同时响应实时条件以保持高服务质量 (QoS)。然而，充分利用这些优势需要先进的算法和实时数据分析，这在计算上要求很高。TE 还依赖于拥有准确、最新的网络信息。同时，ML 通过与边缘计算、网络功能虚拟化 (NFV) 和物联网 (IoT) 等技术集成，使 SDN 更加有效。这种组合可以实现实时分析、快速决策、智能路由、负载平衡和更强大的安全性。然而，这些集成带来了可扩展性和互操作性方面的新挑战，这意味着我们需要在基础设施和专业知识方面进行大量投资。即使迄今为止取得了所有进展，但仍存在一些障碍。 其中包括扩展、保持强大的安全性以及实时做出瞬间决策的问题。 展望未来，未来的研究应集中在自主网络、节能的 ML 技术和混合 ML 解决方案上，旨在达到网络安全和性能的新高度。