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odonata的多样性，印度南部的库鲁瓦群岛，有关于迪斯皮拉拉顶端的生态的注释（弗雷泽，1924年）（odonata：platcnemidee）= div>> div>
摘要。Wayanad的Kuruva群岛的多种多样性是印度南部的西高止生物多样性热点的一部分，使用了样带数量研究了一年。总共记录了59种，其中7种是西高止山脉特有的。草药覆盖，灌木覆盖物，开放空间，水温，空气温度以及复合水化学变量，其中包括电导率，TDS和盐度，成为Odonata多样性的最重要预测因子。在岛屿中，地方性和脆弱的disproneura apicalis（Fraser，1924）的分布受到特定植物物种的影响，这些植物充当其栖息地和卵形位点。建议参观库鲁瓦群岛的游客对这个地方的重要性敏感。高度限制的D. Apicalis可以成为旗舰物种，以保护这个独特的生态系统。
温度极端的概率分布
增强了极端热量，这是温度时间序列[1]的创纪录高数，损害人类健康，福利和基础设施的损害以及生态系统[2，3]。热量的影响随温度和其他热量指数非线性增加[4]。因此，重要的是要准确预测有关当前天气动态和持续气候变化的信息的极端风险[5]。通常，极端温度是使用统计极端价值理论建模的，该理论可以渐近地描述最极端值的分布，这是从任何广泛的概率分布中提取的足够大数量集中的分布[6]。通常通过使用电台观测值或天气和气候模型输出的年度最高温度（表示为TXX [7]）的时间序列来实现这一目标。基于极值理论，假定TXX值是从广义极值分布（GEVD）[8]中生成的。使用最大似然或其他合适的方法从TXX数据估算GEVD参数后，可以估计温度超过任何指定阈值的可能性[9-12]。为了说明气候变化的影响，GEVD通常被认为是非平稳的，其位置参数将其模型为全球平均温度的线性函数，并且可能是其他协变量[13]。极端温度已使用类似的归因研究方法进行了建模，该方法旨在量化观察到的最近的热波的风险的人为升高[14-17]。由世界天气归因协作开发的此类归因研究的标准方法是估计of of of of of of of temere热量的可能性，假设TXX或其他基于温度的时间序列遵循GEVD，将位置参数作为全球平均温度的线性函数。将这种概率与从同一统计模型中得出的概率进行比较，当时全球平均温度设置为工业化前基线，而人为变暖增加了因素（概率比），从而增加了观察到极端的可能性[18，19]。
分析模拟环境极端的极端价值统计
环境现象。在气候科学中，在包括温度在内的广泛变量的建模中已经取得了显着的进步（Clarkson等人。2023），降水（Katz 1999），风速（Kunz等2010; Fawcett和Walshaw 2006）以及其他更广泛的环境主题（包括水文学）（Towler等人2010; Katz等。2002）和空气污染（Gouldsbrough等人 2022）。 在本文中，我们概述了“ Uniofbathtopia”团队在第13届国际极端价值分析会议（EVA2023）举办的数据挑战中使用的技术。 可以在社论中找到对任务的完整描述（Rohrbeck等人 2023）。 我们概述了四个子挑战中的每一个方法，在该方法中，我们根据每个任务的要求，将极值统计的传统方法与其他统计学建模技术进行补充。 挑战涉及在环境应用的背景下，在“乌托邦”的精美国家设计的环境应用中估算极边缘的分位数，边缘超出概率和关节尾概率。 竞争组织者使用已知参数模拟了数据，以便可以验证和比较团队的模型，并以模仿现实世界过程所表现出的丰富，复杂的行为。 因此，我们期望我们提出的方法的性能扩展到一般设置和应用程序。 我们还使用引导方法进行置信间隔估计（Gilleland 2020）。 2013）。2002）和空气污染（Gouldsbrough等人2022）。在本文中，我们概述了“ Uniofbathtopia”团队在第13届国际极端价值分析会议（EVA2023）举办的数据挑战中使用的技术。可以在社论中找到对任务的完整描述（Rohrbeck等人2023）。我们概述了四个子挑战中的每一个方法，在该方法中，我们根据每个任务的要求，将极值统计的传统方法与其他统计学建模技术进行补充。挑战涉及在环境应用的背景下，在“乌托邦”的精美国家设计的环境应用中估算极边缘的分位数，边缘超出概率和关节尾概率。竞争组织者使用已知参数模拟了数据，以便可以验证和比较团队的模型，并以模仿现实世界过程所表现出的丰富，复杂的行为。因此，我们期望我们提出的方法的性能扩展到一般设置和应用程序。我们还使用引导方法进行置信间隔估计（Gilleland 2020）。2013）。在单变量任务中，我们使用了广义帕累托分布（GPD），并使用基于模型的聚类方法在内（Hastie等人。2009）和混合模型（Fraley and Raftery 2002）以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）进行参数估计（Coles and Powell 1996）。对于多元问题，我们的方法基于定期变化随机变量的最大线性组合的参数族（Fougères等人。我们使用现代的现代精学学习技术（包括稀疏诱导的预测和聚类），推动了对这些模型进行推理的新方法，推进了现有方法（Cooley and Thibaud 2019; Kiriliouk and Zhou 2022）。我们工作的新方面是：探索尾尾行为不确定性较大的系统的MCMC参数估计偏置，并提出了基于稀疏投影的Max-linear模型的噪声系数的新估计器。本文的格式如下：第2节描述了我们针对单变量挑战的解决方案，每个挑战将每个挑战分为方法论和结果。第3节介绍了必要的背景理论，这些理论是从多变量极端的。我们在第4节中对我们的绩效进行了一些最后的讨论。
基于云端的深度神经网络的优化及应用...
[2] Li K, Wang J, Wu X, et al. Optimizing Automated Picking Systems in Warehouse Robots Using Machine Learning[J]. arXiv preprint arXiv:2408.16633, 2024. [3] Tian J, Mercier P, Paolini C. Ultra low-power, wearable, accelerated shallow-learning fall detection for older at-risk persons[J]. Smart Health, 2024, 100498. [4] Xu, Q., Feng, Z., Gong, C., Wu, X., Zhao, H., Ye, Z., ... & Wei, C. (2024). Applications of explainable AI in natural language processing. Global Academic Frontiers, 2(3), 51-64. [5] Leong HY, Gao YF, Shuai J, et al. Efficient fine-tuning of large language models for Automated Medical Documentation[J]. arXiv preprint arXiv:2409.09324, 2024. [6] Soleimani M , Irani FN , Davoodi YM .楼宇暖通空调运行多目标优化:采用Koopman预测控制和深度学习的高级策略[J].建筑与环境, 2024, 248(Jan.):111073.1-111073.16。 [7] 王琳, 程颖, 项爱英, 张建, 杨华. 自然语言处理在金融风险检测中的应用[J].金融工程与风险管理, 2024, 7: 1-10。 [8] 程颖, 杨倩, 王琳, 项爱英, 张建.基于神经网络算法的商业银行信用风险预警模型研究[J].金融工程与风险管理, 2024, 7: 11-19。 [9] 李宇峰等，“结合知识图谱嵌入与深度学习的药物不良反应预测模型研究。”2024 第四届机器学习与智能系统工程国际会议（MLISE）。IEEE，2024 年。[10] 程宇峰，郭建军，龙胜，吴宇峰，孙敏，张荣军，高级
Arjuna末端的定性和定量植物化学分析
ISSN印刷：2617-4693 ISSN在线：2617-4707 IJABR 2024; 8（9）：936-939 www.biochemjournal.com收到：接受：12-06-2024接受：16-07-2024 Rajashekar Kamalla医学部，ICAR-IVRI，Izzatgan Remya M医学司，I.Zzatnagar，Izzatnagar，Izzatnagar，izzatnagary，izzatnagare，izzatnagary，uttar Prady，In India。 Icar-Ivri，Izzatnagar，Bareilly，北方邦医学，Icar-Ivri，Izzatnagar，Izzatnagar，Bareilly，Bareilly，北方邦Rajashekar Kamalla医学部
高分辨率的气候变化观察和评估与热相关的极端的预测
生物危害中心耦合模型对比项目第6阶段气候投影数据集（CHC-CMIP6）旨在支持最近和近乎近距离的气候相关危害分析，包括极端潮湿的热量和干旱条件。Global daily high resolution (0.05°) grids of the Climate Hazards InfraRed Temperature with Stations temperature product, the Climate Hazards InfraRed Precipitation with Stations precipitation product, and ERA5- derived relative humidity form the basis of the 1983–2016 historical record, from which daily Vapor Pressure Deficits (VPD) and maximum Wet Bulb Globe Temperatures (WBGT max ) were derived.从共享的社会经济途径2-4.5和SSP 5-8.5场景中进行的大型CMIP6合奏随后用于开发高分辨率每日2030和2050“ Delta”领域。这些三角洲用于扰动历史观察结果，从而产生0.05°2030和2050的日常降水，温度，相对湿度以及派生的VPD和WBGT最大值的投影。最后，每个时间段都得出了每个变量的极端频率计数。
端到端的深度学习，具有基因预测的HMM
动机：超过25年，基于学习的真核基因预测因子是由隐藏的马尔可夫模型（HMM）驱动的，这些模型（HMMS）直接输入了DNA序列。最近，Holst等。与他们的程序直升机一起证明，可以通过将深度学习层与单独的HMM后处理器相结合，可以改善Ab Insi算真核基因预测的准确性。结果：我们提出了Tiberius，这是一种新型的基于深度学习的Ab Initio基因预测因子，端到端将卷积和长期的短期记忆层与可区分的HMM层整合在一起。Tiberius使用自定义基因预测损失，并接受了哺乳动物基因组预测的培训，并对人类和两个基因组进行了评估。它显着胜过现有的从头算法，在人类基因组的基因水平下达到62％的F1分数，而下一个最佳AB始于方法的F1得分为21％。在从头模式下，提比略（Tiberius）预测了三个人类基因中两个的外显子内结构，而没有误差。非常明显，即使是Tiberius的Ab从头算精度也匹配Braker3的原始精度，Braker3使用RNA-Seq数据和蛋白质数据库。Tiberius高度平行的模型是最新的基因预测方法，在2小时内处理人类基因组。可用性和实施：https：//github.com/gaius-augustus/tiberius contact：{lars.gabriel，mario.stanke}@uni-greifswald.de
genad：生成端到端的自主驾驶
摘要。直接产生原始传感器的计划结果一直是长期以来的自动驾驶解决方案，最近引起了人们的关注。大多数现有的端到端自主驾驶方法将此问题分解为感知，运动预测和计划。但是，我们认为传统的渐进式管道仍然无法全面地对整个流量演化过程进行建模，例如，自我汽车与其他交通量之间的未来相互作用以及事先的结构轨迹。在本文中，我们探索了一种新的端到端自动驾驶范式，其中关键是预测自我汽车和周围环境如何发展给给定的场景。我们提出了Genad，这是一种生成框架，将自主驱动式驱动为生成的建模问题。我们提出了一个以实例为中心的场景令牌，它首先将周围的场景转换为地图意识到的实例令牌。然后，我们采用差异自动编码器来学习结构潜在空间中的未来轨迹分布，以进行先验建模。我们进一步采用时间模型来捕获潜在空间中的代理和自我运动，以生成更有效的未来轨迹。genad最终同时通过在实例令牌的条件下并使用学习的时间模型来生成期货的学习结构潜在空间中的采样分布来同时执行运动前词和计划。在广泛使用的Nuscenes基准上进行的广泛实验表明，拟议的Genad在以高效率上实现了以视觉为中心的端到端自动驾驶的状态表现。代码：https：//github.com/wzzheng/genad。