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acp-programme-2024.pdf
，日本，日本和伦敦大学的大阪大学约瑟夫·霍尔达恩博士，英国伦敦大学和大学教授，朱福和东京大学校长，日本东京大学，日本教授安妮·博丁顿教授，IAFOR副总裁兼执行副总裁，IAFOR＆MIDDLESEX大学，英国弗吉尼亚州教授，弗吉尼亚州教授，美国弗吉尼亚州教授。密歇根大学，美国和NACDA老龄化教授Haruko Satoh教授计划，大阪大学，日本教授Grant Black，Chuo University，日本Dexter Da Silva教授，Keisen University，Japan Japan Gary E. Swanson教授，美国北科罗拉多大学（FMR。） 澳大利亚澳大利亚科廷大学和文化研究协会人权教育中心巴登·奥福德教授弗兰克·S·拉维奇，密歇根州立大学法学院，美国京都大学教授，日本京都大学，日本，日本和伦敦大学的大阪大学约瑟夫·霍尔达恩博士，英国伦敦大学和大学教授，朱福和东京大学校长，日本东京大学，日本教授安妮·博丁顿教授，IAFOR副总裁兼执行副总裁，IAFOR＆MIDDLESEX大学，英国弗吉尼亚州教授，弗吉尼亚州教授，美国弗吉尼亚州教授。密歇根大学，美国和NACDA老龄化教授Haruko Satoh教授计划，大阪大学，日本教授Grant Black，Chuo University，日本Dexter Da Silva教授，Keisen University，Japan Japan Gary E. Swanson教授，美国北科罗拉多大学（FMR。）澳大利亚澳大利亚科廷大学和文化研究协会人权教育中心巴登·奥福德教授弗兰克·S·拉维奇，密歇根州立大学法学院，美国京都大学教授，日本京都大学
通过机器学习和深度学习的预测加密货币市场趋势
摘要。加密货币成为金融市场上的重要参与者，因为它吸引了大量的投资和利益。在这种充满活力的环境下，拟议的加密货币价格预测工具是一个关键的要素，为发烧友和投资者提供了指导，在一个市场上呈现为基于众多数字货币复杂性的市场。采用特征选择附魔和Arima，LSTM，线性回归技术的动态三重奏该工具为用户创建了一个马赛克，以便使用人工智能对实时加密宇宙的预测进行分析数据。当用户浏览算法迷宫时，他们可以选择大量而闪闪发光的高质量加密货币。该工具在分析过去的历史价格数据与机器学习的能力上，精心策划了一个有选择和信息的预测场景，用户在加密货币系统进行的财务发现故事中变成了主要角色。数值结果还支持该工具的有效性，如杰出的相应数字所强调的，例如ETH的较低RMSE值150.96，并最小化归一化的RMSE缩放到下面，也就是。定量成功强调了该工具为进行精确预测和改善娱乐性加密货币投资世界中的用户互动的有用性。
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通过准确的测量和管理消费者价格指数（CPI）来确保价格稳定，从而促进了有利于可持续增长，投资和就业的稳定经济环境。作为关键的经济指标，CPI对通货膨胀，购买力和生活成本进行了全面评估，这是政策制定者，企业和消费者的重要工具。在马来西亚，CPI稳步增加，反映了稳定的通货膨胀率。 认识到需要低和稳定的通货膨胀的需求，政府优先考虑这一目标，以增强经济繁荣和社会福祉。 准确的CPI预测对于经济稳定和明智的财务决策至关重要。 机器学习（ML）模型表现出了提高CPI预测准确性比传统方法的重要潜力。 但是，在马来西亚专门针对CPI和通货膨胀率预测的研究仍然有限。 这项研究评估了五种ML技术的性能：自回旋的集成运动平均值（ARIMA），几何布朗运动（GBM），门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM）和自适应的神经神经模糊的推理系统（ANFIS），以预测马来西亚CPI的CPI。 模型是通过将其预测与2022年10月至2023年9月的实际CPI数据进行比较来评估的。 结果表明，GRU模型表现最好，表现出最低的RMSE，MSE和MAPE得分，从而突出了通货膨胀的一致上升趋势。 这项研究鼓励使用先进的ML模型或混合方法进一步探索马来西亚通货膨胀，以提高预测准确性。在马来西亚，CPI稳步增加，反映了稳定的通货膨胀率。认识到需要低和稳定的通货膨胀的需求，政府优先考虑这一目标，以增强经济繁荣和社会福祉。准确的CPI预测对于经济稳定和明智的财务决策至关重要。机器学习（ML）模型表现出了提高CPI预测准确性比传统方法的重要潜力。但是，在马来西亚专门针对CPI和通货膨胀率预测的研究仍然有限。这项研究评估了五种ML技术的性能：自回旋的集成运动平均值（ARIMA），几何布朗运动（GBM），门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM）和自适应的神经神经模糊的推理系统（ANFIS），以预测马来西亚CPI的CPI。模型是通过将其预测与2022年10月至2023年9月的实际CPI数据进行比较来评估的。结果表明，GRU模型表现最好，表现出最低的RMSE，MSE和MAPE得分，从而突出了通货膨胀的一致上升趋势。这项研究鼓励使用先进的ML模型或混合方法进一步探索马来西亚通货膨胀，以提高预测准确性。
基于 CEEMD 和... 的飞机故障率预测方法
准确预测飞机故障率可以提高飞行安全和备件供应效率，有效提供良好的维修保养决策和健康管理指导。为了实现非线性非平稳飞机故障率的准确预测，提出了一种基于互补集经验模态分解（CEEMD）与组合模型融合的飞机故障率预测方法。首先利用互补集经验模态将故障率分解为多个不同频率的分量，然后选取集成移动平均自回归模型（ARIMA）模型和灰色Verhulst模型对不同分量进行预测，利用熵权重法求解组合模型的系数，最后将各预测模型的预测结果乘以各自的权重系数，得到最终的预测结果。以飞机燃油控制系统故障率数据的实际案例应用为例进行试验，采用7个评价函数作为评价标准来评估组合模型的性能。实验结果表明，所开发的组合模型优于其他误差平方和（SSE）、平均绝对误差（MAE）等模型，可以显著提高飞机故障率的预测精度，证明了该模型可以提高飞机故障率的预测精度。
研究文章EISSN：2306-3599; PISSN：2305-6622气候变化对豆科农作物生产的影响的建模方案：Kazak
摘要文章历史的气候变化会通过干旱或寒冷影响哈萨克斯坦的豆科农作物产量。大量预测Arima模型用于分析，我们探讨了气候变化对哈萨克斯坦豆科农作物生产的可能影响。从2030年到2100年创建了一个基本案例和三个气候变化方案，并使用了政府间气候变化（IPCC）和Kazhydromet的气候数据。特别是，应特别注意气候变化对农作物的影响，土地减少，谷物数量和质量减少。结果表明，降雨量降低，温度升高或霜冻损害豆类作物的产量。不同的地区有各种气候，气候变化将对北部和东南地区的农作物产量产生积极影响，并使农民能够培养经济高效的生产。大型农场的南部和西北地区有望减少耕地面积（60％）。农民通过使用杂种种子和新的灌溉技术来适应气候变化。霜冻的日子会影响小规模农场的产量。豆科农作物是重要的出口作物，在某些地区，气候变化会影响哈萨克斯坦的农业生产力和粮食安全。关键词：豆科农作物生产；气候变化；建模场景，改编，粮食安全。
评估全球能源结构的演变，以及……
andreea.pernici@csie.ase.ro 摘要。在当前背景下，资源稀缺、进口依赖、战争、通货膨胀或环境威胁等重大事件加剧了对优化能源分配的关注。因此，国际机构制定了广泛的政策和目标，这些政策和目标将直接反映在总体能源分配中。其中最重要的一项是，到 2030 年，可再生能源将占电力总发电量的 65%。为了研究这一目标的可行性，我们将分析过去二十年全球能源结构的演变，确定向替代能源的转变，同时找出低碳转型的变革推动者。该方法将包括一个引导聚类算法，该算法已计算了 3 个时刻：2000 年、2010 年和 2020 年，在能源分配方面产生了明显的差异。在本文的第二部分，我们采用了 ARIMA 模型，旨在预测到 2030 年可再生能源的份额，并得出令人担忧的结论：如果目前的节奏继续下去，目标将无法实现，气候可能会面临严重后果。因此，本文在引导聚类适用性方面大大弥补了方法论的空白，同时还从地理和时间角度展示了完整的能源图景。关键词：能源结构、可再生能源、引导聚类、时间序列、预测。
一种用于建模和预测短期空气温度的功能自回旋方法
对大气温度的精确预测对于各种应用，例如农业，能源，公共卫生和运输至关重要。现代技术的进步导致了传感器和其他工具的开发，以收集高频空气温度数据。但是，由于其特定特征，包括高维度，非线性，季节性依赖性等，准确的预测是具有挑战性的。为了应对这些预测挑战，本研究提出了一个基于组件估计技术的功能建模框架，通过将空气温度时间序列划分为确定性和随机组件。使用广义添加剂建模技术对每日和每年的季节性组成的确定性组成部分进行了建模和预测。同样，解释该过程短期动力学的随机组件是由功能自回旋模型，自动回归积分移动平均平均值和向量自回归模型对过程进行建模和预测的。为了评估模型的性能，从伊斯兰堡，巴基斯坦收集了每小时的空气温度数据，并获得了一日样本的预测。使用根平方误差，平均绝对误差和平均绝对百分比误差比较所有模型的预测结果。结果表明，与Arima和VAR模型相比，所提出的远距离模型的性能相对较好，从而导致样本外预测误差。这项研究的发现可以促进跨部门的明智决策，优化资源分配，增强公共安全并促进社会经济的韧性。
Eclinicalworks版本11用户指南
破解数据科学访谈是一本独特的书，可以将数据科学提炼为核心本质。它的结构与破解编码访谈类似，在该访谈中，在潜入访谈问题之前将引入基本概念。所涵盖的主题包括： *必要的先决条件（统计，概率，线性代数和计算机科学） * 18个数据科学中的重大思想（Occam的剃刀，过度拟合，偏见/差异折衷，云计算，维度的诅咒等）*数据争吵（探索性数据分析，功能工程，数据清洁和可视化） *机器学习模型（K-NN，随机森林，增强，神经网络，K-MEANS聚类，PCA等）*强化学习（Q-学习和深度Q学习） *非计算学习工具（图理论，Arima，线性编程） *案例研究（查看亚马逊和Uber等公司的数据科学）作者Maverick，具有强大的康奈尔大学运营研究和信息工程的背景，以及来自Cornell University的研究科学咨询公司的经验。他还在GCP上创建了流行的数据科学作弊地图和数据工程作弊地图。破解数据科学访谈旨在提供对数据科学概念的简洁明了的理解，使其成为面试准备的宝贵资源。准备征服数据科学世界！电子书版本现已在KDP Select上获得，而平装版已经发布了！作者Maverick还创建了一个破解数据科学采访GitHub Repo，并提供了链接，以帮助您进行面试。享受现场活动，通过工作角色策划的课程等等。This e-book and paperback guide covers essential topics like overfitting, bias/variance tradeoff, cloud computing, curse of dimensionality, data wrangling (EDA, feature engineering, cleaning, and visualization), machine learning models (k-NN, random forests, bagging, neural networks, k-means clustering, PCA), reinforcement learning (Q-Learning, Deep Q-Learning), non-machine learning tools (graph理论，Arima，线性编程），案例研究（探索亚马逊和Uber等公司的数据科学）等。在此处查看目录和无监督的学习章节！关于作者：Maverick拥有康奈尔大学的运营研究和信息工程学位，并拥有《财富》 500强公司的数据科学咨询经验。与O'Reilly进行10天的免费试验，可以完全访问《数据科学访谈》，以及60k+其他标题。希望在竞争性数据科学工作市场中脱颖而出？通过完成本访谈指南，您将获得成功的必要技能和信心。这种全面的资源涵盖了基本主题，包括：数据科学趋势和工作需求简历和访谈的投资组合Python和SQL编程机器学习模型深度学习组件与GIT进行代码版本，无论您是本领域的经验丰富的专业人员还是新的参赛者，本指南旨在帮助您。需要对Python，SQL和统计数据的基本知识；熟悉R还将为数据科学概念提供宝贵的见解。
尼泊尔林业部门对国民经济的贡献
摘要：森林是能源、木材和非木材林产品、药用和芳香植物、水文功能、生物多样性保护的主要来源，也是国家收入的基本来源。研究表明，在集约管理下，森林可以显著促进经济增长，并为当地社区创造就业机会。本文旨在预测林业部门对国民经济的贡献。本文考虑的林业经济方面是木材、非木材林产品 (NTFP) 和药用和芳香植物 (MAP) 以及保护区产生的收入。ARIMA 模型用于预测林业部门的经济贡献。研究发现，过去 15 年来，出售木材和燃料木产生的总收入（5019 万美元）高于保护区（3758 万美元）和 NTFP/MAP（690 万美元）的总收入。该模型预测，未来十年木材和燃料木销售的平均收入将达到 350 万美元。同样，未来十年，非木材林产品/森林管理规划和保护区的平均收入将分别约为 50 万美元和 620 万美元。该研究仅限于考虑森林使用者群体中的社区居民对木材、饲料、燃料木等森林产品的实物使用。因此，实行可持续森林管理、制定政策文件、建立以森林为基础的产业、建立林业苗圃、开展农林业实践和土地使用权保障可以提高林业部门的经济效益。
Scott Laing-金融临床助理教授...
•建模：通过机器学习的高级时间序列建模：Arima建模，ETS建模（指数平滑），先知建模，随机森林，XGBoost，Adam模型和机器学习集成高级公司融资（MGF：405）•本科高级课程课程在本科生课程中教授，并通过杂交格式进行了实用和杂交格式。•审查货币的时间价值，包括永久性，年金，债券定价，未来价值和现值计算等等。•资本结构理论，从股本到债务成本以及公司融资决策，债券定价和权益估值，股票结构，莫迪格利亚尼和米勒理论等方面的资本平均成本等。•学生学习如何通过财务计算器和Microsoft Excel进行计算，该课程继续涵盖电源查询和电源枢轴框架，以获取未来的学生职业机会。他们还可以选择接触Rstudio或Python，以获得额外的信用和额外的技能。投资管理（MGF：402）•根据资产分配，投资组合理论，安全选择，衍生品等结构的课程。•应用的Excel纸和财务计算器指导问题，以巩固超出理论的学习概念。•学习成果的模块化方法，包括使用Python，R编程等经验。其他课程经验：固定收益，统计学介绍，投资组合理论，衍生品，数据科学的简介，数据建模，金融科技布法罗州立大学