XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDFMS
乌干达抗旱防洪服务——初步成果
• 这项服务以成本价提供给 GOU 用户，使用免费卫星数据、开放技术和云计算可以将成本降低到可接受的水平。与 UNMA 合作向商业客户推销这项服务，使 DFMS 联盟能够随着时间的推移收回投资，同时这些商业客户将推动系统的持续发展，以满足不断变化的需求并利用新数据集将提供的机会。
使用长短期记忆人工神经网络 (LSTM) 进行经济即时预测
近年来，人工神经网络 (ANN) 已成为各个领域和学科取得众多进步的催化剂。然而，它们对经济的影响却相对微弱。一种类型的 ANN，即长短期记忆网络 (LSTM)，特别适合处理经济时间序列。在这里，该架构的性能和特性与动态因子模型 (DFM) 进行了比较评估，动态因子模型目前是经济即时预测领域的热门选择。在三个独立变量的即时预测中，LSTM 的结果优于 DFM；全球商品出口价值和数量以及全球服务出口。其他优势包括它们能够处理各种时间频率中的大量输入特征。缺点是无法将输入特征的贡献归因于模型输出，这是所有 ANN 的共同点。为了促进该方法的持续应用研究，避免需要任何深度学习库知识，使用 PyTorch 开发了一个配套的 Python 库：https://pypi.org/project/nowcast-lstm/。
西北太平洋牛肉饲料牛的食源性病原体患病率喂养了两种不同的直接喂养微生物
近年来，由于可能污染周围粮食作物的可能性，人们对食源病原体的肉牛脱落的兴趣增加。但是，由于大多数研究强调缓解后的研究工作，因此发表的有关该主题的研究数量下降了。进行了一项领域的研究，以确定饲喂两种不同的直接喂养微生物（DFMS）的肉牛病原体和指标细菌的患病率。粪便样品被随机分配给了16支笔。在研究期间，饮食补充了两个不同的DFM。）嗜酸乳杆菌（NP51）和弗洛伊德尼里奇丙肽（NP24）（9 log 10 cfu/head/day）和ii。）唾液乳杆菌（L28）（6 log 10 cfu/head/day）。粪便样品，并分析了沙门氏菌和大肠杆菌O157：H7的存在以及大肠杆菌O157：H7，肠杆菌科和浓度的浓度。粪便样品从饲养的L28中收集的L28的浓度较低（P <0.05），并且具有相似的患病率，并且在103天之前，在研究中，在饲料的NP51/NP24中，在大肠杆菌O157：H7中没有显着差异。在第103天，饲喂L28的患病率为40％，浓度为0.95 log 10 mpn/g，而喂养的NP51/NP24的患病率为65％，浓度为1.2 log 10 mpn/g。沙门氏菌患病率，但在任何样本中未检测到以显着量得出结论的样本。补充了NP51/ NP24的牛在103日的供应期间，在103日的供应期间，EB将EB的显着减少减少了2.4 log 10 cfu/ g。很明显，大肠杆菌O157：H7和其他食源性病原体仍在牛业务中普遍存在，并且应考虑预见前的缓解策略来降低牛肉产品的风险。
HSE 2024 年业务计划
根据 Darb Al Salama ODC 合同和 3PL 合同采取关键行动，完全 (100%) 满足 SP-2000 规定的安全车辆要求。根据批准的 Proforma 签订的 UWD 合同完全 (100%) 满足 SP-2000 规定的 DFMS 改造要求。降低所有关键路口的风险（29 个路口 - V.高风险和高风险路口）推动驾驶 LSR 合规性的进一步改善，与 2023 年相比额外提高 10% 结束 2024 年 L1 道路安全审计行动更新和简化 SP-2000v5 以符合 OPAL 和从 IOGP365 中学习到的经验测量和优化 PDO 道路公里暴露率 5%，重点关注 DPM、UWD 和 UID 操作引入车辆道路适用性抽查 KPI 为每检查 100 辆车中有 18 个缺陷（比 2022 年提高 36%）私人通勤：发布私人通勤政策，禁止 PDO 员工和承包商私人通勤，包括变更管理计划和时间表。
哪个人可以更好地预测，比较不同的GDP ...
本文的目的是使用巴西数据实施，比较和验证各种GDP预测技术，重点是确定本季度任何地方的精确预测的可扩展策略。我们分析了GDP预测文献的演变，从动态因素（DFM）到现代机器学习和重复出现的神经网络。为了评估每种方法的预测能力，我们使用一步和多个步骤的方法生成51个预测年份，此外，我们使用常规回归神经网络（RGNN）来平衡不规则的边缘数据。我们的分析表明，虽然更深的重复神经网络（例如LSTM）在多个预测中执行可靠的性能，但它们的总体性能不高于更简单的模型，例如MIDAS和梯度增强。此外，Lasso和Adalasso技术的应用在Nowcasting的背景下强调了它们的稳健性。这些发现表明，传统的经济模型和机器学习技术继续是GDP Nowcast的强大和有效的工具，深入学习方法需要更多的改进和更大的测试集，以便在这一领域充分发挥其潜力。