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锂离子电池SOH预测，深度学习通过可解释的机器学习增强
本研究中使用的方法可以帮助电池开发人员将不同的操作策略与电池老化联系起来。We use inputs such as temperature (T), current (I), and state of charge (SOC) and utilize a feature transforma- tion technique which generates histogram-based stressor features representing the time that the battery cells spend under operational conditions, then investigate the performance of DNN models along with explainable machine learning (XML) techniques (e.g., SHapley Additive exPlanations) in predicting LiB SOH.比较分析利用了广泛的开源数据集来评估LSTM，GRU和FNN等深度学习模型的性能。预测以两种不同的模式执行：一个将预测的周期限制为520，另一个将预测扩展到了电池第一寿命的结束（SOH = 80％）。
对预测天气的机器学习技术的比较分析：案例研究
从历史上看，天气前铸造被认为是基于科学和技术的大气国家的预测。为了建模气候元素的非林耳，ANN已被证明有用，深度学习（DL）AP进一步增强了解决气象参数非线性的能力（Abdalla等，2021; Ren等，2021）。一种广泛使用的用于天气预报的算法是随机森林。主要用于基于过去的预测来预测天气，它在使用大型数据集时的准确性及其在每个分类中分别使用的灵活性（Krocak等，2023; Dhamodaran等，2020; 2020; Tyralis et al。，2019）。但是，值得一提的是，每种技术都有其局限性。例如，在复发性神经网络（RNN）中梯度消失和爆炸的概率以及卷积神经网络（CNN）中卷积过滤器的构造可以限制这些方法在长期建模和在序列数据中建模长期和三重关系中的有效性。RNN的精制版本是长期术语内存技术（LSTM）。这些可以解决梯度消失的问题，
Formosa Plastics Group
i n 2 0 2 3，f orm osa塑料g roup b id fare to for to the Old Headq Uarters b Uilding（1 9 7 6 -2 0 2 3）。I n the new b uilding in Neihu, the G roup ' s m ost im p ortant Corp orate Managem ent Philosop hy of " diligence, p erseverance, frugality, and trustw orthiness" integrates the Taiw an industrial develop m ent relief w ork s p ersonally designed b y President W en-Y uan W ong in 1 9 9 7 .The relief w ork s, nam ely " L eaving the Mainland for Taiw an, " " Cultivating the L and, " " D evelop ing L ight I ndustries, " " D evelop ing the Petrochem ical I ndustry, " and " Outlook s on the Electronics I ndustry, " com p lem ent each other, show ing that the Managem ent Com m ittee has not only inherited the sp Tw o创始人的Irit，B ut还携带它，并导致所有Em Ployees连续出现Ex p和G Roup的脚步rint并达到新的高度！
持久变革的建筑师 - 2023 年综合报告
MB / 正如 Dominique 所说，我们绝对必须进入空白领域，对我们来说，这意味着美国。有一些主要领域我们还没有涉足。除此之外，我未来几年的首要任务是，首先，继续为我们的合作伙伴带来良好的投资回报。我们想做的一切都取决于此。然后我在考虑筹款。尽管宏观背景艰难，但由于我们与客户建立了牢固的关系，以及 Ardian 广泛的产品系列，我们在 2023 年取得了有史以来第二大成功。我们正在进行四次旗舰筹款，还有两次即将进行，因此在未来一两年内，筹款方面有很多事情要做。我们还需要培育我们的新基金理念，例如半导体、氢、基于自然的解决方案等，以便为我们的客户提供新的机会并应对当今最重要的挑战。我清楚地记得，十年前，筹集我们的第一只二级基础设施基金是一项挑战，但今天，基础设施二级市场是一项非常大的业务，这表明创新是多么重要。我们还需要继续推动私人财富解决方案的发展。筹集散户资金是整个行业的一个主要趋势——去年它占我们总融资额的四分之一，而我们仍处于这一趋势的早期阶段。最后，我希望在做到这一切的同时，坚守我们的核心价值观，确保我们记住 Ardian 的与众不同之处，尤其是我们对成为客户至上的组织的信念。
分散剂塑料产品指南
lubrizol Advanced Materials，Inc。（“ Lubrizol”）希望您找到了提供的信息，但是您警告您，该材料（包括任何原型公式）仅用于信息目的，并且独自负责自己对信息的适当使用进行评估。在适用法律允许的最大范围内，Lubrizol不做任何陈述，担保或保证（无论是明示，暗示，法定还是其他），包括对特定目的的适销性或适用性的任何暗示保证，或任何信息的完整性，准确性或及时性。lubrizol不能保证此处参考的材料将如何与其他物质一起执行，以任何方法，条件或过程，任何设备或非实验室环境中的任何方法，条件或过程。在包含这些材料的任何产品进行商业化之前，您应该彻底测试该产品，包括产品包装的方式，以确定其性能，功效和安全性。您对您生产的任何产品的性能，功效和安全性负责。lubrizol不承担任何责任，您应承担所有使用或处理任何材料的风险和责任。所有司法管辖区都不得批准任何索赔。任何与这些产品相关的索赔的实体均负责遵守当地法律和法规。您承认并同意您正在使用此处以自身风险提供的信息。如果您对Lubrizol提供的信息不满意，那么您的独家补救措施将不使用信息。未经专利所有人许可，本文中没有任何内容作为许可，建议或诱因，以实践任何专利发明，而您的唯一责任有责任确定是否存在与专利侵犯与所提供信息有关的任何组件的专利侵犯或组合组合有关的问题。
Pro的多模式对比度学习
蛋白质通常表示为1D序列和2D/3D结构的多模式数据，为机器学习和计算生物学社区提供了一个激励示例，以推进多模式表示学习。蛋白质语言模型对结构的序列和几何深度学习学习了下游任务的出色单模式表示。因此，希望融合单模模型以更好地表示学习。，但仍然是一个公开的问题，即如何将它们有效地融合到多模式表示学习中，尤其是在适度的计算成本却具有显着的下游性能增益。要回答这个问题，我们建议利用单独验证的单模式模型，将它们集成到并行连接中，并在多模式的共同学习的框架下端到端端到端终极地预处理它们。技术挑战是在解决各种方式的异质性，尤其是各种语义鲁棒性的异质性的同时，构建内部和模式间对比的观点。我们通过对蛋白质同源性的领域知识来解决挑战，以告知积极观点的设计，特别是家庭的蛋白质分类（基于序列中的相似性）和超家族（基于结构的相似性）。我们还评估了与其他积极观点（例如身份和种植）相比，与其他积极观点相比，我们还评估了这种观点的使用。关于酶分类和蛋白函数预测基准的广泛实验证明了域信息构造构建和组合在多模式对比度学习中的潜力。
标题：RALL-2016M 方案的初步结果：针对 PH 阴性急性淋巴细胞白血病成人患者的“MRD 状态”靶向治疗
招募到 RALL-2016m 的患者（n=44）的中位年龄为 30 岁（18-53 岁），女性/男性比例为 20/24。在方案中，双表型 AL 的诊断率为 – 5%（n=2），T-ALL/淋巴瘤的诊断率为 – 36%（n=16），BCP-ALL 的诊断率为 – 59%（n=26）。通过流式细胞术对患者进行细胞遗传学研究和微小残留病 (MRD) 的集中评估
来自亚洲的案例研究：全球塑料污染条约的城市级学习
合作伙伴和贡献者：以下组织的代表通过访谈或参与利益相关者研讨会做出了贡献：绿色乔伊； hasiru dala; Qyos（Enviu的倡议）；国际自然保护联盟；菲律宾绿色和平组织；温泉香港；香港食品潘达； Deutsche Gesellschaftfürinternationale Zusammenarbeit（giz）;牡蛎; Delterra;塑料智商；汤姆拉Yunus环境中心； Systemiq;维奥利亚；亚洲发展银行；市政环境和自然资源（菲律宾）； Fecomee（外国环境合作中心，生态与环境部）；泰国Tambon Koh Yao Yai市公共卫生与环境部；气候变化和环境可持续发展部（菲律宾奎松市）的气候变化适应部；东京大都会政府环境局的可持续材料管理部；印度尼西亚海事事务和投资部；地方政府部门，菲律宾唐索尔；菲律宾八打雁市的城市环境和自然资源办公室；联合国亚洲和太平洋经济社会委员会
使用机器学习的天气预报...
印度哥印拜陀。抽象的天气预测在包括农业，运输和灾难管理在内的各个领域中起着至关重要的作用。本文提供了一种基于Python的设备，以了解旨在通过使用来自印度天气存储库的信息来预测气候情况的企业。我们通过细致的事实进行预处理，并关注亚洲/加尔各答时区域内的最终3天，以揭示对气候模式的大量见解。采用探索性数据评估（EDA）可视化，例如温度和降雨热图，风路表示和空间分布，我们对基本特征有了全面的了解。预测建模段集成了许多算法，其中包括线性回归，k-nearest邻居（KNN）回归和K-均值聚类。这些模型提供了细微的观点，预测温度完全基于湿度，利用相邻的信息因素进行预测，并将气候站分类为奇妙的气候群体。可视化会放大地理空间元素，在地图上显示温度密度图和聚集的散点图。此方法可确保对天气动态的整体理解，从而使利益相关者能够根据准确的预测做出明智的选择。本文以发现结果，对天气预测的影响以及对命运研究的能力途径的结论，强调了这项事业在推进气象学理解和预测能力方面的重要性。关键字：天气预测，机器学习，探索性数据分析（EDA），线性回归，地理空间可视化1。简介：在我们的日常生活中，由于天气的反复无常，很少有因素是深刻的影响。从指导我们的服装替代方案来指导农业实践的替代方案，以精确预测气候情况的能力具有很大的重要性。本文通过机器学习的电力进行了引导，并借助Python的能力来促进了气候预测领域的变革之旅。在其中间，这项事业不再只是预测温度或预期降雨，而是解决了大气元素的复杂舞蹈，这取决于来自印度天气存储库的记录。在全球范围内统治着良好的全球范围内，我们进入该领域的企业始于计划且细致的努力，以策划一个数据集，以反映现实世界中气候模式的复杂性。亚洲/加尔各答时区的结束3天即将成为我们的临时画布，捕捉了附近气候现象的剧烈性，因为其多样化和动态的天气。下一个旅程不再仅仅是对信息点的分析，而是对它们的相互联系的完整探索，揭示了温度波动，风指令和湿度微妙的细微差别的深刻故事。