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nswdg - DEVGRU 支持候选人
这些职位位于弗吉尼亚州弗吉尼亚海滩，属于 CNO 优先级 1、类型 2 海上任务岗位。这些工作中的许多都是研究、开发、测试和评估工作的一部分，以确定国防部、国防部和特种部队是否适合使用。
使用LSTM，多层GRU和Drop-Gru神经网络预测能源消耗。
摘要：随着智能电网发展的急剧增长以及当前在开发测量基础设施方面的进步，短期功耗预测最近引起了人们的关注。实际上，未来电力负载的预测是避免能源浪费并建立有效的电力管理策略的关键问题。此外，可以将能源消耗信息视为历史时间序列数据，这些数据需要提取所有有意义的知识，然后预测未来的消费。在这项工作中，我们的目标是建模并比较三种不同的机器学习算法，以进行时间序列的预测。所提出的模型是长的短期记忆（LSTM），门控复发单元（GRU）和Drop-gru。我们将使用功耗数据作为我们的时间序列数据集，并相应地进行预测。LSTM神经网络在这项工作中受到青睐，以预测未来的负载消耗并防止消耗峰值。为了对该方法进行全面的评估，我们在某些法国城市中使用了实际数据功耗进行了几项实验。在各个时间范围内的实验结果表明，LSTM模型比GRU和Drop-gru预测方法产生更好的结果。的预测错误较少，其精度是更详细的。因此，这些基于LSTM方法的预测将使我们能够提前做出决策，并在消费超过授权阈值的情况下触发负载脱落。这将对计划电源质量和维护动力设备产生重大影响。
乔纳森·格鲁伯（Jonathan Gruber）
Jonathan Gruber MIT经济部40 Ames Street，E17-434剑桥，马萨诸塞州02142电话：617-253-8892传真：617-253-1330电子邮件：gruberj@gruberj@mit.edu web：http/econ-wwwww.mit.mit.mit/frife.mit/frife.mity/frife.mity/frife：n.endery gruber/frife ofer：ways there：way way way way way way way way star博士哈佛大学经济学学士学位，1992年马萨诸塞州理工学院经济学研究所（PHI BETA KAPPA）职位：麻省理工学院经济学系主任福特经济学教授，麻省理工学院经济研究局非居民经济研究局经济研究局在布鲁克斯国际研究所国际经济研究副研究副总裁董事会，董事委员会撰稿人，iv撰写的董事会副总裁，ivot b. 2023年国家经济研究局卫生保健计划主任，2009 - 2019年美国卫生经济学家学会主席，2016- 2018年。美国卫生经济学家学会董事会，2016 - 2020年卫生保健成本研究所董事会，2011年至2018年，麻省理工学院经济学教授，1997 - 2014年，玛格丽特·麦克维卡·麦克维卡·曼特（Margaret Macvicar），麻省理工学院研究员，2007 - 2017年，2007 - 2017年，美国经济局局长，2006-2008，2006-2008，2018年2008-2008-2019-2019。美国麻省理工学院经济学副教授，1995年至1997年，麻省理工学院经济学助理教授，1992- 1995年，国家经济研究局儿童局局长，1996 - 2009年，国家经济研究局教职员工研究员，1992 - 1999年1992 - 1999年1992 - 199年2000-2010
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salud-assenbidea）2。 Elisa Molins Castiella（Climica University de Navarra）3。 JoséLuisRevuelta Herrero（医院将军GregorioMarañón）4 MtitoMorenoMartínez（医院De La Santa Creu I Sant Pau）5。 LauraMenéndezNaranjo（Virgen de la rarrixaca大学医院）6 Cristina Villanueva Bueno（医院将军大学GregorioMarañón）7 PabloSánchezSancho（Vall d'Hebron University Hospital）8 玛丽亚·约瑟普·卡雷拉斯·索勒（Vall D'Hebron University Hospital）9。 卡罗来纳州瓦尔迪维亚·瓦德尔（Vall D'Ebron University Hospital）10 CristinaálvarezAstainza（中央De Asturias University Hospital）11。 JoséAntonioHernándezRamos（医院De Sant JoandeDèu）12。 Rocio Ruiz Martin de la Torre（Servicios Centralses dirección将军de asistenciaElisa Molins Castiella（Climica University de Navarra）3。JoséLuisRevuelta Herrero（医院将军GregorioMarañón）4 MtitoMorenoMartínez（医院De La Santa Creu I Sant Pau）5。 LauraMenéndezNaranjo（Virgen de la rarrixaca大学医院）6 Cristina Villanueva Bueno（医院将军大学GregorioMarañón）7 PabloSánchezSancho（Vall d'Hebron University Hospital）8 玛丽亚·约瑟普·卡雷拉斯·索勒（Vall D'Hebron University Hospital）9。 卡罗来纳州瓦尔迪维亚·瓦德尔（Vall D'Ebron University Hospital）10 CristinaálvarezAstainza（中央De Asturias University Hospital）11。 JoséAntonioHernándezRamos（医院De Sant JoandeDèu）12。 Rocio Ruiz Martin de la Torre（Servicios Centralses dirección将军de asistenciaJoséLuisRevuelta Herrero（医院将军GregorioMarañón）4MtitoMorenoMartínez（医院De La Santa Creu I Sant Pau）5。LauraMenéndezNaranjo（Virgen de la rarrixaca大学医院）6 Cristina Villanueva Bueno（医院将军大学GregorioMarañón）7 PabloSánchezSancho（Vall d'Hebron University Hospital）8 玛丽亚·约瑟普·卡雷拉斯·索勒（Vall D'Hebron University Hospital）9。 卡罗来纳州瓦尔迪维亚·瓦德尔（Vall D'Ebron University Hospital）10 CristinaálvarezAstainza（中央De Asturias University Hospital）11。 JoséAntonioHernándezRamos（医院De Sant JoandeDèu）12。 Rocio Ruiz Martin de la Torre（Servicios Centralses dirección将军de asistenciaLauraMenéndezNaranjo（Virgen de la rarrixaca大学医院）6Cristina Villanueva Bueno（医院将军大学GregorioMarañón）7 PabloSánchezSancho（Vall d'Hebron University Hospital）8 玛丽亚·约瑟普·卡雷拉斯·索勒（Vall D'Hebron University Hospital）9。 卡罗来纳州瓦尔迪维亚·瓦德尔（Vall D'Ebron University Hospital）10 CristinaálvarezAstainza（中央De Asturias University Hospital）11。 JoséAntonioHernándezRamos（医院De Sant JoandeDèu）12。 Rocio Ruiz Martin de la Torre（Servicios Centralses dirección将军de asistenciaCristina Villanueva Bueno（医院将军大学GregorioMarañón）7PabloSánchezSancho（Vall d'Hebron University Hospital）8玛丽亚·约瑟普·卡雷拉斯·索勒（Vall D'Hebron University Hospital）9。卡罗来纳州瓦尔迪维亚·瓦德尔（Vall D'Ebron University Hospital）10CristinaálvarezAstainza（中央De Asturias University Hospital）11。 JoséAntonioHernándezRamos（医院De Sant JoandeDèu）12。 Rocio Ruiz Martin de la Torre（Servicios Centralses dirección将军de asistenciaCristinaálvarezAstainza（中央De Asturias University Hospital）11。JoséAntonioHernándezRamos（医院De Sant JoandeDèu）12。 Rocio Ruiz Martin de la Torre（Servicios Centralses dirección将军de asistenciaJoséAntonioHernándezRamos（医院De Sant JoandeDèu）12。Rocio Ruiz Martin de la Torre（Servicios Centralsesdirección将军de asistencia
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
使用基于 GRU 的 RNN 层构建的自动编码器降低 EEG 信号的噪声
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基于CNN和GRU
在这些指示的指导下的位置。但是，有效地融合视觉和语言方式之间的信息仍然是一个重大挑战。为了实现自然语言和视觉信息的深入整合，本研究引入了多模式融合神经网络模型，该模型将视觉信息（RGB图像和深度图）与语言信息（自然语言导航指令）结合在一起。首先，我们使用更快的R-CNN和RESNET50来提取图像特征和注意机制，以进一步提取有效的信息。其次，GRU模型用于提取语言功能。最后，另一个GRU模型用于融合视觉语言功能，然后保留历史信息以将下一个动作指令提供给机器人。实验结果表明，所提出的方法有效地解决了机器人真空吸尘器的本地化和决策挑战。关键字：机器人真空吸尘器；视觉语言导航；多模式融合； Resnet50; gru;
