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使用轮廓线或...确定散装材料的体积
注 1—已成立一个工作组来开发数字地形建模 (DTM) 程序的测试方法。它将解决所有已知的数据收集程序，例如常规地面测量、摄影测量、大地定位卫星 (GPS) 等。 1.3 以英寸磅单位或 SI 单位表示的数值应单独视为标准。在文本中，SI 单位显示在括号中。每个系统中表示的数值并不完全等同；因此，每个系统都独立使用。将两个系统中的值组合在一起可能会导致不符合规范。 1.4 本标准并不旨在解决与其使用相关的所有安全问题（如果有）。本标准的用户有责任在使用前建立适当的安全和健康实践并确定监管限制的适用性。
2015确定PCR效率的变化，并表征连续稀释液对DNA信号的影响
第一读者Catherine Grgicak，博士学位生物医学法医学助理教授第二读者Robin Cotton，博士学位副教授兼生物医学法医学
锂离子电池的热行为：老化，热量...
Figure 26 – Ablation of vmM GABA/Glycine Neurons Results in Increased Twitches/Second During REM Sleep and Increased Proportion of Time During REM Sleep Spent Twitching in the Neck Muscle ..................................................................................................................................44
确定电动汽车的空气动力学优化
Results ......................................................................................................................................... 6
确定谐波失真的方法比较...
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确定 COVID-19 抑制政策的最佳持续时间：成本效益分析
如果得不到任何干预，新冠病毒将给美国经济造成超过 9 万亿美元的损失。抑制政策旨在通过关闭学校和非必要企业等严格的社会隔离措施来减少新病例数量。缓解政策限制较少，旨在通过限制密切互动和隔离传染性个体来减缓新病例的增长。假设在疫苗上市之前，抑制阶段将被缓解阶段取代，我们发现，抑制阶段的经济成本越高，最佳持续时间越短，两个阶段减少病毒传播的效果就越好。最后，通常提出的开关式抑制政策在经济效率上不如在疫情爆发之初实施的持续抑制制度。
确定清理措施是否使用永久解决方案在最大程度上使用不成比例的成本分析
模型毒物控制法（MTCA）要求生态学“在最大程度上偏爱永久解决方案”（RCW 70A.305.030（1）（b））。反映本法定授权，MTCA规则要求“最大程度地使用永久解决方案”（WAC 173-340-360（3）（a）（x））“使用永久解决方案”。MTCA规则还指定了如何在可行性研究（FS）中评估清洁行动替代方案的程序（步骤），以确定哪种替代方案符合这一要求（WAC 173-340-360（5））。
确定解决马尔可夫决策过程的有效方法
我们在这里考虑马尔可夫决策过程（MDPS），总体知识是已知的过渡和奖励功能。主要有两种有效的方法，可以使用基于模型的方法来精确求解MDP：动态编程或线性程序，如[11]中所述。确定解决MDP问题的最有效方法一直是文献研究的主题。有关全面的审查，请参阅[1]以及[11，9]。根据[11]，有人认为，基于价值的算法（例如价值迭代（VI）及其变体）并不像基于政策的方法那样实用，因此建议避免使用。另一方面，对基于策略的方法进行了比较下注政策迭代（PI）和政策迭代（PIM）尚不清楚，尽管后者似乎更有效[11]。早期的发现表明，线性编程方法不适合解决此类问题，这主要是由于求解器的速度慢[9]。尽管如此，文献中的比较研究有限，截至2007年，这个问题仍未解决[10]。随着线性编程求解器（例如Gurobi或cplex）的性能不断提高，以及并行化可能性的进步，对求解方法的定期重新评估变得相关。因此，在[1]的研究中，对线性编程和政策迭代的性能进行了比较分析，是对特定的马尔可夫决策过程（MDP）模型进行的，重点介绍了预期的总奖励标准。非零条目的1％。所考虑的MDP的特征是较大的状态空间（基数至少为2000），并且表现出各种动作选择（范围为2至500）。值得注意的是，所有过渡矩阵都高度稀疏，仅包含1％和0。先前的研究采用内点方法来解决线性程序。他们认为线性编程（LP）优于策略迭代（PI），并且对于特定模型而言，这显着。必须注意，[1]检查的模型类别在文献中很普遍，尤其是在给定状态下可能的转移数量的网络问题中。尽管如此，该研究仍具有一定的局限性。首先，即使这些方法可能会超过速度上的标准PI，但它并未考虑修改策略迭代及其变体。其次，研究中采用的LP解决方法仅提供政策而不是政策和价值观，就像动态编程一样。最后，其结论对更稀疏或其他操作标准的更广泛案例的概括性仍然不确定。这项工作的目的是找出线性编程在更一般的情况下是否仍然是一种有效的工具，并且在哪些条件（状态空间和行动空间维度，稀疏性）下找到使用动态编程仍然有效。
使用机器学习算法确定学生在线教育中的适应性水平
摘要 - 在在线教育的背景下，学生的适应性是他们成功的关键因素。本研究旨在使用机器学习模型来预测在线教育环境中学生的适应性水平。使用了1205个记录的数据集，其中包括几个人口统计和上下文特征，例如年龄，性别，教育水平和机构类型等。数据预处理包括使用单速编码对分类特征的转换。然后将数据集分为培训和测试集，以评估模型的性能。随机森林算法被选择用于分类任务，因为它能够处理具有多个特征的数据及其稳健性，以防止过度拟合。结果表明，随机森林模型在预测适应性水平时的准确性为91.29％。不同类别（“低”，“中度”，“高”）的回忆和F1得分值表示良好的性能，尤其是对于“低”和“中度”类别。本研究收集的所有信息都是匿名的，可确保数据隐私。数据集包括国家和国际层面的数据，提供了广泛而可推广的观点。