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Thomas Opitz引用此版本
作者巧妙地开发了一个非平稳生成统计模型，以在气候变化下为空间温度极端变化，从而允许对空间风险度量的蒙特卡洛估计。基于对空间风险功能的阈值超出阈值的基础，该模型将来自不规则间隔的气象站的数据与定期空间网格上的物理气候模型的模拟结合在一起。他们的工作解决了对极端天气的频率，幅度和程度的全面统计评估的普遍需求。此任务是复杂的，因为温度是全球变暖的关键变量，在三维时空和时间上表现出强烈的异质趋势。物理模型的数值模拟提供了大量的“大”数据，但具有强大的局限性：模拟是确定性的，不是概率的，并且是在相对粗糙的空间网格上进行的，即，不是在天气站级别基于点；关于真实气候的模拟很大的偏见是可能的。计算成本很高，并防止模拟大量的全时代编年史和极端事件目录。相反，所提出的方法转移了有关从物理模拟到统计模型的稀疏观察到的空间温度生物性的信息，以获得基于点的随机天气发生器（SWG），而没有受到这种限制。它展示了SWG是增强物理模拟提供的数据的关键工具。，2024）。作者通过为批量模型进行多个分位回归来解决问题。，2023）。可以以低的计算成本来校准各种目的：仿真物理模型，从网格的大规模输入数据到基于点的分布的缩小，以及对罕见事件的大型样本的随机模拟。该纸张利用极值理论（EVT）的灵活最新方法用于基于年度位置的最大值的依赖峰值阈值，而不是传统方法，因此，来自数据的信息得到了更好的保存和解释（Horser等人的解释）（Horser等人。不过，这是有代价的：总空间风险的阈值超出了所有位置的总阈值超出阈值的阈值，因此必须适合将协变量的模型适合边缘分布的整体和尾部。另一种选择位于亚震荡模型中，也称为扩展的广义帕累托分布，它们可以灵活地捕获全部数据范围，同时在两个尾巴中都与渐近模型保持一致性（Papastathopoulos和Tawn，2013; Naveau等，2013; Naveau等人。，2016年； Yadav等。这有助于避免由于在明确的固定阈值下方和更高上方的拆分建模而增加的不确定性和建模开销。所提出的模型使用大规模的物理协变量（例如，温度均值）将大规模信号传播到局部（基于点）温度。规定可以确定协变量对温度响应的因果影响，这些模型将允许模拟未来的极端温度，并从气候变化的场景和物理模拟中获得未来的协变量。时间序列极端的因果推断工具（Bodik等人，2024）可以承诺确认大规模变量的因果影响。
引用此研究：Ramesh D. 和 Jaya T. 博士 (2025)。《使用机器学习的 WSN 中的可扩展多聚类聚合方案》，《土耳其工程杂志》
由于 WSN 中的资源有限，数据包在路由到接收器时会发生冲突，因此可以通过数据聚合消除冗余数据，从而最大限度地减少传输的数据总量并延长网络的使用寿命。最小化能耗和提高数据聚合率是 WSN 中最关键的因素。利用机器学习的可扩展多聚类聚合 (SMCA-ML) 专注于异构无线传感器网络的数据聚合方法，使用神经元作为机器学习方法中的无线传感器网络节点。机器学习方法累积传感器节点收集的捕获数据，并将累积的数据与多聚类路由集成。所提出的方法在训练之前随机生成隐藏层的阈值和输入层的权重。这会导致不稳定的输出，影响数据聚合的效率并导致较长的延迟。更重要的是，根据无线传感器网络 (WSN) 中能量消耗不均匀的特点进行了不同的阈值设置，通过在具有足够能量的远接收器中设置较小的阈值，允许数据包更快地传输。为了最大化数据聚合，能量紧张的近接收器区域采用更大的阈值。结合该算法可以实现数据融合程度高、能耗低、时延小，仿真结果表明，基于SMCA-ML的数据聚合算法相较于传统的稳定选举协议（SEP）、反向传播算法、极限学习机等算法，可以显著延长网络寿命、大幅降低能耗、提升网络能量、拓展网络性能、提高数据聚合效率。
1。如何使用此套件2。海洋仍在上升
听海音是解决方案的起点。来自普利策中心支持的记者出版的数百个关于海洋的故事，我们在下面对这些故事进行了精心挑选。这种选择提供了广泛的看法，以了解沿海社区的许多关注点，特殊性，多样性以及全球海洋解决方案的潜力。这些故事从由于泰国的过度捕捞而从菜单中删除的传统菜肴到从美国佛罗里达海岸消失的珊瑚礁到一个海上牧羊犬的故事，该船只将小船安全地回到南非的小船，遍布所有其他大陆。
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摘要 - 在本文中，我们提出了一种基于通信的动作空间增强D-MARL探索算法，以提高以占用网格图为代表的未知环境的绘制效率。通常，在探索大型和非结构化环境时，自主系统之间的通信至关重要。在这样的真实世界情景中，数据传输受到限制，并且在很大程度上依赖于代理间接近性和自主平台的属性。在拟议的方法中，每个代理的策略都通过利用异构代理近端策略优化算法进行优化，以自主选择是交流还是探索环境。为实现这一目标，通过整合代理间的交流和探索来提出多种新颖的奖励功能。调查的方法旨在提高映射过程中的效率和鲁棒性，最大程度地减少勘探重叠并防止代理碰撞。已经将接受不同奖励功能的D-MARL政策进行了比较，以了解不同的奖励术语对同质代理人的协作态度的影响。最后，提供了多个模拟结果以证明所提出的方案的功效。
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位5524商业智能和分析简介位5594或MGT 5804 FA位5534应用商业智能和分析位5524 SP BIT 5544 BIT 5544企业AI介绍SP 5564 Healthcare Information in BIT BIT 5564医疗保健信息ACIS 5504 SP BIT 5574 HEALTARCARE DATEM INSPACTIO 5254移动应用程序开发CS 5044 SP CS 5644与大数据CS 5044 FA CS 5664社交媒体分析CS 5044 SP CS 5744软件设计和质量CS 5704 FA ECE 5480网络安全和互联网ECE 5484或CS 5484或CS 544 LEC 544 fa，SU 5485448448484. FA ECE 5494 AI和机器学习ECE 5484或MGT 5804 SP ECE 5585 IT安全和信任LECE 5484 FA ECE 5586 IT安全和信任LL ECE 5585 SP ECE 5984 SS：针对创新技术的重要工程方法
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摘要 - 具有低地球轨道（LEO）卫星的Non-Trrestrial网络（NTN）被认为是支持全球无处不在的无线服务的有前途的补救措施。由于狮子座卫星的快速流动性，特定用户设备（UE）经常发生梁间/卫星切换。为了解决此问题，已经研究了地球固定的细胞场景，其中Leo卫星将其横梁方向调节朝向其停留时间内的固定区域，以保持UE的稳定传输性能。因此，LEO卫星需要执行实时资源分配，但是，Leo卫星的计算能力有限。为了解决这个问题，在本文中，我们建议在NTN中进行两次尺度的协作深度强化学习（DRL）方案（DRL）计划，其中Leo卫星和UE具有不同的控制周期，以不同的控制周期更新他们的决策政策。具体来说，UE更新其政策主题，以提高两个代理的价值功能。fur-hoverore，Leo卫星仅通过有限步骤推出，并通过从UE收到的参考决策轨迹做出决策。仿真结果表明，所提出的方案可以有效地平衡传统贪婪搜索方案的吞吐量性能和计算复杂性。索引术语 - 非事物网络（NTN），地球固定细胞，资源分配，深度强化学习（DRL），多时间级马尔可夫决策过程（MMDPS）。
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
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摘要 - 自动驾驶有可能革命的个人，公共和货运流动性。除了准确地感知环境外，自动化车辆还必须计划安全，舒适和有效的运动轨迹。为了促进安全性和进步，许多作品依赖于预测周围交通未来运动的模块。模块化自动驾驶系统通常将预测和计划作为顺序，单独的任务处理。这说明了周围交通对自我车辆的影响，但它无法预料到交通参与者对自我车辆行为的反应。最近的方法越来越多地整合了联合或相互依存的步骤中的预测和计划，以模拟双向相互作用。迄今为止，缺乏对不同集成原则的全面概述。我们会系统地回顾最新的基于深度学习的计划系统，并专注于它们如何整合预测。集成的不同方面从系统体系结构到高级行为方面都被考虑并相互关联。此外，我们讨论了不同整合原则的含义，优势和局限性。通过指出研究差距，描述相关的未来挑战并突出研究领域的趋势，我们确定了有希望的未来研究方向。
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数据元素1。法院名称。检查适用的法院类型。2。法院案件号。3。检查该刑事案件是否以英联邦的名义提出。4。检查并输入实体的名称，如果联邦除外，请带上案件。请参阅使用此表格4（a）。5。被告的全名。6。如果下令进行报告，请输入被告的出生日期。请参阅使用此表格4（b）。7。如果下令报告，请输入被告的社会保险号。请参阅使用此表格4（b）。8。如果下令进行报告，请输入被告的种族。请参阅使用此表格4（b）。9。如果下令报告，请输入被告的性别。请参阅使用此表格4（b）。10。输入构成该订单的基础的费用的简短说明。11。输入数据元素10中列出的费用的法定引用。12。输入数据元素中列出的犯罪日期10。13。输入进攻跟踪号。