摘要 - 传统数据驱动的质量预测方法主要是由静态模型构建的,使用慢速采样率的清洁数据,使得dynamics未使用。为了充分利用以快速采样率收集的动态过程数据,本文提出了一种新型的基于深度学习的鲁棒双率动态数据建模方法,以质量预测动态非线性过程。首先提出了一种新的动态数据降级性对抗归因网络,以解决动态过程数据之间缺少的价值插补。然后,建立了一个新的提示卷积神经网络(HCNN),用于基于双速率数据的质量预测。提出的HCNN将通道扩展的信息提示机理纳入卷积神经网络中,以使用明确的时间和可变信息提取动态特征。最后,使用DOW蒸馏过程数据集和北京多站点空气质量数据集对所提出的方法进行了验证。
随着时间的推移,我有机会进一步分析这些失败的根本原因。我不断地问自己:“这是怎么发生的?我们比这更清楚!”我最终意识到,我们错误地认为我们正在做上述所有事情,但事实并非如此。缺少的要素是持续评估。ADP 5-0 用整整一章来描述评估作为作战过程中的一项关键活动。在我们 BN 攻击 OBJs SUN 和 EUROPA 期间,我们严重缺乏对评估重要性的这一理论强调。ADP 5-0 将评估定义为“确定完成任务、创造条件或实现目标的进展情况”。1F ii 持续评估的想法至关重要。不幸的是,在这次行动中,我们对评估的关注基本上在规划期间就结束了。我们的报告、对员工运行估计的维护以及对指挥官关键信息需求 (CCIR) 的分析未能在执行过程中实现持续评估,特别是在两个作战功能中:情报和火力。
该研究强调了有关当前零售和休闲市场趋势的关键信息,结论是城市和镇中心需要从以零售为主导转向在其服务与体验中创造混合用途和多目的目的地。对珀斯市中心目前的健康和功能进行了一次专门的深入审查,突出了市中心目前存在的问题,包括市中心主要步行区存在令人担忧的大面积明显空置单元,以及其他主要市中心街道上空置单元群,这表明需要积极努力填补或重新利用历史悠久的零售单元,并可能减少指定零售空间的数量。重要的是,它还确定了珀斯市中心变得更加多功能的机会,为消费者提供在线或本地中心不易找到的独特实体体验。这包括提高食品和饮料选择的多样性和质量,针对休闲和体验式活动中缺少的部分(例如室内高尔夫、攀岩、保龄球、主题酒店)。
肠易激综合征(IBS)是一种非常常见的胃肠道疾病,尽管不像肿瘤那样具有侵略性,但却以不同的方式影响患者的生活质量。IBS的原因尚不清楚,但是越来越多的研究表明,与健康人群相比,IBS患者的肠道菌群的特征(例如多样性,丰度和成分)正在改变,这证实了肠道菌群在IBS的发展中起着至关重要的作用。本文旨在通过审查大量文献来确定共同点。讨论了不同类型IBS的患者肠道菌群特征的变化,描述了相关机制,并总结了IBS中肠道微生物群的治疗方式。尽管有更多的临床试验取得了良好的进步,但缺少的是更具标准化,更广泛的,更大规模的多词临床研究。总体而言,肠道微生物群在IBS的发展中起着至关重要的作用,并且通过调节肠道菌群的治疗IB具有更大的潜力。
电气和电子工程 (EEE) 是一个迷人的领域,它可以带来挑战性、丰富性和回报性的经验,是所有工程学科中常青的分支。正如世界需要医生、护士和教师一样,EEE 也是我们无法缺少的,没有它,世界就会陷入黑暗。从全球定位系统到发电,电气工程师为各种技术的发展做出了贡献。他们设计、开发、测试和监督电气系统和电子设备在电信系统设计、发电站运营、建筑物照明和布线、家用电器设计或工业机械电气控制中的部署。这门学科的基础是物理学和数学,因为它们有助于获得此类系统如何工作的定性和定量描述。如今,大多数工程工作都涉及使用计算机,在设计电气系统时使用计算机辅助设计程序是很常见的。也许电气工程师最重要的技术技能体现在大学课程中,这些课程强调强大的数字技能、计算机素养以及理解技术语言和与电气和电子工程相关的概念的能力。
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《小型飞机耐撞性设计指南》旨在帮助飞机设计师了解与耐撞通用航空 (GA) 飞机开发相关的设计考虑因素。该文件最初被设想为五卷本《美国陆军飞机坠毁生存设计指南》的精简版单卷本。事实上,该指南的某些部分直接摘录自《美国陆军设计指南》。然而,《美国陆军设计指南》主要侧重于旋翼机的耐撞性,因此缺乏与 GA 飞机设计直接相关的信息。此外,自 1989 年《美国陆军设计指南》上次修订版发布以来,AGATE 联盟的高级耐撞性小组等各种团体已经开展了许多关于 GA 飞机耐撞性的研究项目。从这些研究工作中获得的一些信息已被纳入本文档,以及美国陆军设计指南中缺少的与 GA 耐撞性相关的信息。 《小型飞机耐撞性设计指南》远远超出了最初的概念,涵盖了当前适用于民用 GA 飞机的最先进的耐撞性技术。
摘要 智能代理和基于 AI 的系统正变得越来越普遍。它们以不同的方式支持人们,例如为用户提供建议、与他们合作实现目标或代表用户行事。此类系统缺少的一项关键功能是能够向用户提供其策略和在不同条件和场景下预期行为的有效摘要。我们认为这种能力是对“可解释机器学习”和“可解释 AI”背景下目前正在开发的能力的补充,在各种情况下都至关重要。特别是,当用户需要与代理合作时,当必须在不同的可用代理之间进行选择以代表她行事时,或者当被要求确定授予代理的自主权级别或批准其策略时,它可能会发挥关键作用。在本文中,我们提出了开发策略总结能力的挑战,而该领域的当前理论和方法尚未解决这个问题。我们提出了一个策略总结的概念框架,我们将其设想为一个涉及代理和人员的协作过程。最后,我们建议可以使用可能的测试平台来评估策略总结研究的进展。