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由教授、研究员和学生组成的杰出小组将讨论 Gen-AI 在高等教育中的诸多影响。我们邀请您参加由 AARE 特别兴趣小组:评估和测量 SIG 和专业和高等教育 SIG 与 RMIT 全球、城市和社会研究学院合作主办的混合活动。该活动可供参加,将于 10 月 16 日星期三下午 4 点在墨尔本 RMIT Oxford Scholar 现场举行,并通过 Zoom 虚拟举行。现场活动将提供各种小吃和饮料。Gen-AI 在课程中对学生参与度、积极性和学习成果的深远影响。使用 Gen-AI 进行评估所固有的教学意义,重点关注可访问性、包容性和偏见。
钻孔热交换器(BHE)可显着提高地面源热泵(GSHP)系统中的热交换效率。准确预测BHE的出口流体温度对于优化GSHP性能,存储和资源保护至关重要。传统的机器学习方法通过手动特征提取和复杂的非线性关系面临挑战。为了克服这些,这项研究引入了长期出口流体温度预测的混合卷积神经网络(CNN)和复发性神经网络(RNN)模型。该模型使用CNN进行时间特征提取和RNN进行顺序模式学习。对LSTM,CNN和Simpleernn模型进行了评估,提出的模型实现了卓越的性能,RMSE为0.818,MAE为0.642,AARE为0.0305,R²为98.75%,证明了BHE系统效率和可持续性的显着进步。