XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系列的
时间系列的机器学习方法
使用深度学习（DL）的新机器学习方法（ML）超过时间系列模型，通常比传统的ML算法更准确。但是，这些相同的模型（DL）是其缺点，因为它花了大量时间来训练它们在其超偏见的复杂定制任务中。可以看出，使用包装技术（RF）和增强（GBM）的另一种强大的ML方法（即随机森林（随机森林-RF）和梯度增强机）的关注较少。它们的计算量较高，而不是时间串联模型，超出了超级保障者的自定义活动的复杂程度远不那么复杂。鉴于此发现，选择了其中两种 - 随机森林和LightGBM，因为它们代表了强大的方法，并且可以有效地捕获数据中的复杂非线性模式。从对这些技术的分析中，我们试图建立一种方法，以系统地获取一种能够协助分析师参与决策过程的工具，以了解投资，赚钱或等待和得出有关在巴西市场中潜在使用机器学习技术的结论，从而提出了推荐的推荐实践和/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/of。首先，进口的数据分区分为三组（培训，验证和测试），并且采用了两种数据分离方法：一种使用数据的时间方面和另一个随机除法。该过程遵循数据收集和存储步骤，价格序列的处理和归一化，串联属性的分析，从原始属性创建新属性，使用预测模型以及结果分析。值得注意的是，数据还使用描述为时间栏的方法的自定义标记。总而言之，考虑到所研究的问题，尽管随机分裂具有更有效的措施，这与使用时间分割有关。关于算法，LGBM证明了它的效果更好。
关于 AN-148/-158 系列的一般信息
AN-148/-158 维护计划基于无需大修的视情维护概念，该概念源自 MSG-3 运输飞机和发动机定期维护开发文件。维护计划开发程序是根据 FAA 咨询通告 AC122-21A 的建议制定的，由行业指导委员会 (ISC) 和工作组 (WG) 参与，航空公司代表、未来运营商和行业代表、主要部件供应商直接参与。ISC 工作的成果是 AN-148 维护审查委员会报告 (MRBR)。在 АN-148 MRBR 的基础上，安东诺夫公司制定了维护计划文件 (MPD)。
长期系列的叶绿素-A浓度在...
摘要：通过监测叶绿素浓度（CHLA），可以跟踪湖泊的富营养化状态并描述浮游植物生物量的时间动力学。这种监测必须既广泛又密集，以说明短期和长期生物量变化。通过具有高时间分辨率的轨道传感器对CHLA的远程估计可以实现这一目标。在这项研究中，我们使用MODIS图像为巴西半干旱地区的三个战略湖泊生成21年的CHLA时间序列：Eng。Armando RibeiroGonçalves，Castanh -o和Or。我们使用该地区13个湖泊中收集的数据来测试新的和已发布的回归模型以进行CHLA估计。所选模型已验证并应用于三个最大湖泊的每日MODIS图像。由此产生的CHLA时间序列表明，浮游植物生物量的时间动力学与湖泊的液压状态有关，而CHLA在强烈的水更新时逐渐下降，并在持久的干燥期间保持高。2004年的强烈雨季降低了浮游植物生物量，其影响甚至延长到随后的几年。我们的结果鼓励在羊水研究中探索MODIS存档图像。
4：4：4：1和3：3：1系列的金属间代理
化学系 - Ångstr的实验室，乌普萨拉大学，邮箱538，751 21 21 Uppsala，瑞典B材料与环境化学系，斯德哥尔摩大学材料与环境化学系，Svante Arrhenius诉AG 16C 16C，10691 10691，10691，斯沃尔姆，斯沃尔姆，斯沃尔姆，Sweden c c c c c c c，sweden c c c c。 D Univ Paris Est Creteteril，CNRS，ICMPE，UMR7182，2 Rue Henri Dunant，94320 Thiais，法国E CNRS-Saint-Saint-Gobain-Nims，IRL 3629，实验室，用于创新的关键材料和结构的实验室（链接）技术，10691 Stockholm，瑞典G乌克兰NAS和乌克兰MES的磁性研究所，03142 Kyiv，Kyiv，乌克兰H AGH KRAKOW大学物理学和应用计算机科学学院，Mickiewicza，30 - 059 - 059 Krakow，Poland
对生成AI咨询系列的回应
网络刮擦是一项大规模的处理活动，通常在没有人意识到的情况下进行。这种无形的处理为人们的权利和自由带来了特殊的风险。例如，如果某人不知道他们的数据已被处理，则无法行使其信息权。我们获得了有关缓解措施以应对这种风险的最少证据。这意味着在实践中，生成的AI开发人员可能难以证明其处理如何满足合法利益平衡测试的要求。作为第一步，我们期望生成的AI开发人员显着提高其透明度的方法。例如，他们可以考虑
简单专利系列的官方新闻
在微藻培养过程中采用干预措施（Aurantiochytrium sp）（57）摘要：本发明与微藻培养过程（Aurantiochytrium sp）的干预有关，以优化占优化的鳞状生产。通过微藻（Aurantiochytrium sp）的激活和培养阶段进行干预。干预培养过程根据每单位干生物量重量的最大索具水平水平显示质量标准。在激活阶段，纯微藻培养（Aurantiochytrium sp）在含有营养的琼脂培养基上激活：葡萄糖2.0％，酵母提取物0.5％，礁盐0.7％，介质琼脂1.5％，1.5％，在25°C下进行24小时，然后继续耕种阶段。常规培养阶段使用含有1.5％葡萄糖，酵母提取物为0.5％，礁盐0.72％的培养基，在250毫升的ERLEMEYER中填充，振动器的体积为100ml，速度为220 rpm，持续24-48小时。文化前阶段使用含有3％葡萄糖，1％提取物，0.72％礁盐的培养基，在250毫升的ERLEMEYER中填充，振动器的体积为100ml，速度为220 rpm，持续24-48小时。最后阶段是主要文化中生物量的生产。成人接种物被移至2000毫升Erlenmeyer烧瓶，其中包含1000毫升营养的培养基，营养8％，酵母提取物为18％，礁盐为0.72％，在220 rpm的摇动过程中，摇动过程为100-120小时。通过将生物量与上清液分开，以收获过程结束。
多中心病例系列的大规模分析
S. Georgin-Lavialle、B. Terrier、AF Guedon、M. Heiblig、T. Comont 等人。VEXAS 综合征临床和实验室特征的进一步表征：对 116 名法国患者的多中心病例系列进行大规模分析。英国皮肤病学杂志，2022 年，186 (3)，第 564-574 页。�10.1111/bjd.20805�。�hal-03707355�
使用fibonacci系列的文件加密
摘要 - 由于互联网的可访问性和技术改进，每天以电子方式传输信息，这将敏感的数据暴露于各种威胁。为了减轻这些风险，采用加密技术来保护传输过程中敏感信息。加密在保护数据中起着至关重要的作用，可确保唯一允许个人访问给定信息。因此，在给定的论文中，我们通过将斐波那契系列集成到Playfair加密算法中，提出了一种新颖的加密方法。斐波那契系列被哈希生成关键序列，从而增强加密过程的安全性。我们选择了斐波那契系列的几乎指数增长并降低了可预测性，从而抵抗了历史环境中使用的蛮力攻击和单词关联方法。在扩展的8x8加密矩阵中的符号的集成进一步增强了加密方案，因此很难破译。此外，我们将加密方法扩展到图像加密，证明了其在保护通过Internet传递的敏感图像数据方面的有效性。通过实验和分析，我们显示了我们修改的加密算法在确保电子通信和图像传输中的隐私和机密性方面的功效。