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2645-SE AMS ENET S6898.1 ESHB 2645（修正版）
（9）（（费用））部门可以向参与的制造商收取固定费用，以收回本节第（3）款所述计划指导、审查和批准程序相关的成本。部门为实施计划而产生的其他行政费用，包括管理计划审查和批准、执行和任何规则制定，可以通过向每家制造商收取年度费用来收回，该费用的计算方法是将部门的行政费用除以制造商在最近一个日历年华盛顿州光伏组件销售额的按比例份额，基于最佳可用信息。评估本款授权费用的唯一目的是可预测地和充分地资助部门管理光伏组件回收计划的成本。
使用机器学习模型绘制高山谷（意大利北部）中的土壤有机碳库存和不确定性
摘要：在这项研究中，我们对两个土壤层（0-10 cm和0–30 cm; Soc股票10和SOC 10和SOC 30）的土壤有机碳库存（SOC库存）和相关的不确定性进行了全面分析。，我们在不同的机器学习模型中采用了数字土壤图（DSM）方法，包括多元自适应回归花纹（MARS），随机森林（RF），支持向量回归（SVR）和Elastic Net（ENET）。我们的数据集包含来自110个Pro文件的土壤数据，考虑到存在岩石碎片的存在，所有基于散装密度（BD）的所有采样点的SOC库存计算，无论是测量还是估计。作为我们研究的环境协变量，我们使用了环境变量，尤其是从数字高程模型（具有20 m像素分辨率），土地覆盖数据和气候图中得出的地貌学参数。为了评估模型的有效性，我们使用确定的系数评估了他们预测SOC股票10和SOC股票30的能力（R 2）。SOC股票10的结果如下：火星0.39，ENET 0.41，RF 0.69和SVR 0.50。对于SOC库存30，相应的R 2值为：MARS 0.45，ENET 0.48，RF 0.65和SVR 0.62。此外，我们计算了均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），偏差和Lin的一致性相关系数（LCCC），以进行进一步评估。使用RF模型的由此产生的SOC库存图显示了SOC股票10的RMSE = 1.35 kg m -2的精度，而SOC库存的RMSE = 3.36 kg m -2的精度。为了绘制SOC库存的空间分布并解决两个土壤层中的不确定性，我们选择了RF模型，因为它的性能更好，如最高R 2和最低的RMSE和MAE所示。为了进一步评估和说明土壤图的精度，我们通过分析了表现最佳的RF模型的50个迭代的标准偏差（SD），进行了不确定性评估和映射。该分析有效地强调了我们土壤图中获得的高精度。不确定性的地图表明，与SOC股票相比，RF模型可以更好地预测SOC股票10。预测SOC股票的正确范围是该方法论的主要局限性。
2021-22
L@titude 网络视觉报警器 ������������������������������������������������������������������������������������������14 Compas 网络视觉报警器 ����������������������������������������������������������������������������������������������15 4 通道 NAC 面板模块 ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������16 8 通道继电器面板模块 ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������17 8 通道常规区域面板模块 ��������������������������������������������������������������������������17 16通道输入/输出接口 ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������18 Media Gateway™面板模块 ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������19 Elite RS ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������20 Elite演示案例 ����������������������������������������������������������������������������������������������������21 精英 ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������22 eNET ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������24 L@ti-View �� ... �� ... ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������36 多标准传感器 - 烟雾和热量 ��������������������������������������������������������������������������������������������������38
高效 CNN 加速器的设计和实现......
近年来，卷积神经网络（CNN）凭借其出色的特征提取能力在图像识别、工业故障检测、无人驾驶等领域得到了广泛的应用。然而，传统的 CNN 模型 [1, 2, 3] 具有大量的参数，难以部署在资源受限的嵌入式设备上。因此，随着 CNN 的应用需求不断增加，如何简化 CNN 模型并有效地将其部署到嵌入式设备上成为了新的研究热点。使用轻量级 CNN 模型，例如 Xception [4]、MobileNet [5, 6, 7] 和 ShuffleNet [8]，是在准确率损失不大的情况下显着减少参数数量的有效方法。此外，使用低比特数据量化方法[9，10，11]可以将32比特数据量化为8比特甚至更低，大大减小了CNN模型的大小。因此，结合这两种方法对轻量级CNN模型进行低比特数据量化，为实现CNN模型提供了一种计算友好的算法解决方案。在各类嵌入式设备中，FPGA在功耗和灵活性之间提供了更好的权衡，成为实现CNN的一种有吸引力的解决方案。然而，轻量级CNN模型包含多种核大小，这对基于FPGA的CNN加速器的设计提出了挑战。大多数现有设计[12，13，14，15，16，17，18，19，20，21]可以有效处理具有某些特定核大小的卷积。然而，
从磁共振成像中检测脑肿瘤...
简介：这项工作的目的是使用计算智能技术对磁共振成像（MRI）图像进行检测和分类。材料和方法：3264个MRI脑图像的数据集包含4类：未指定的神经胶质瘤，脑膜瘤，垂体和健康的大脑，在本研究中使用。Twelve convolutional neural networks (GoogleNet, MobileNetV2, Xception, DesNet-BC, ResNet 50, SqueezeNet, ShuffleNet, VGG-16, AlexNet, Enet, EfficientB0, and MobileNetV2 with meta pseudo-labels) were used to clas- sify gliomas, meningiomas, pituitary tumours, and healthy brains找到最合适的模型。典范包括图像预处理和超参数调整。根据每种类型的脑肿瘤的准确性，精度，召回和F量表来评估每个神经网络的性能。结果：实验结果表明，MobilenetV2循环神经网络（CNN）模型能够以99％的精度，98％的召回率和99％的F1得分来诊断脑肿瘤。另一方面，验证数据分析表明，CNN模型Googlenet在CNN中的精度最高（97％），并且似乎是脑肿瘤分类的最佳选择。结论：这项工作的结果强调了人工智能和机器学习对脑肿瘤预测的重要性。此外，这项研究达到了迄今为止脑肿瘤分类中最高的确定性，这也是唯一一项同时比较许多神经网络的性能的研究。
2020-2025战略计划的警察分析...
建立人类技能，经济和社交技能的工作将继续，以及高质量的经济体，诱惑和技术，能源，心理学，营养，养分，路线，光子和技术整合之间在建设知识群落之间很重要的地方。将以特殊权威（官方或非犹太人）的形式以及毕业生和研究生的支持。技术技能和技术能力的发展将鼓励使用新的开发报价和技术传播。主要需要黑人和妇女利益相关者在研究和劳动力发展方面以及医学毕业生的毕业生。