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SB 527 – 社区脱碳计划
该法案提供了一个机会，可以试行一个深思熟虑、公平公正的全电动未来过渡，通过提供零排放改进，包括为建筑物提供先进的热泵“闭环”技术，同时引导负责任的公用事业投资以限制未来的费率上涨并支持受影响的工人。社区规模的脱碳模式是为住宅和商业建筑通电的最有效方式，特别是对于无法自行升级电器的低收入家庭和小型企业。这也是在我们的能源系统转型中创造和维持高路边工作岗位的最佳方式。
知道您的邻居：通过空间视觉语言推理改善单视的重建
从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面，但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而，这些方法仍然在被占地的区域困难，因为没有视觉观察的几何形状需要（i）周围的语义知识，以及（ii）关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn，这是一种单视场景重建的新方法，其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块，以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示，以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明，与预测每个3D点的密度相比，Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果，并且与先前的工作相比，零弹性概括的改进。项目页面：https：//ruili3.github.io/kyn。
修改模糊遗传算法：规则生成和缓存的最近邻居策略
摘要：遗传算法（GA）比其他方法（例如梯度下降或随机搜索）更有用，尤其是对于具有许多局部最小值和Maxima的非不同的函数，例如梯度下降或随机搜索。标准GA方法的缺点之一是需要设置许多超参数，并且基于复杂规则而不是更直观的模糊规则，选择压力是基于复杂的规则。通过模糊逻辑调整此类参数的遗传算法的变体，以使参数更新原理更容易解释，构成模糊遗传算法（FGAS）的类别。本文提出了对具有N个特性和自动生成规则的两个相对模糊遗传算法（FGA）的修改，以及旨在改善模拟运行时的计算优化。在基准功能（Ackley，Griewank，Rastrigin和Schwefel）上评估了修改，并且选择了每个修改方法的最佳设置（即成员资格功能，术语数，T-norm和t-conorm）。将结果与标准GA和粒子群优化（PSO）进行了比较。结果表明，FGA方法可以使用缓存和最近的邻居方法进行优化，而不会失去准确性和收敛性。证明这两种修改后的方法在统计学上的表现明显比基线方法差。结果，我们提出了对现有两种算法的两种优化：通过缓存和测试其性能，通过规则生成和最近的邻居估算进行外推。
定量Kriging邻里分析（QKNA）
各种研究人员都仔细检查了Kriging的线性估计方面，以及每个块估计值的性能。为了评估Kriging绩效，采用了一组指标，称为定量Kriging邻里分析（QKNA）。QKNA包括Kriging方差（KV），Kriging效率（KE），统计效率（SE），回归的斜率（SR），负重量（NW）的幅度（NW）以及对平均值（WM）的简单krig重量。考虑可用数据，变量图和块几何形状，计算了块模型中每个块的计算，并量化Kriging性能。本课程回顾了QKNA的措施，讨论了应如何应用它们，并显示了一个小的实际例子。此外，它揭示了为什么QKNA不支持块大小或搜索半径的选择。
坏邻居：纤维化基质是黑色素瘤对靶向治疗产生耐药性的新因素
摘要：目前转移性皮肤黑色素瘤的治疗方法包括免疫疗法和针对丝裂原活化蛋白激酶 (MAPK) 通路关键分子的药物，该通路通常由 BRAF 驱动突变激活。转移性 BRAF 突变黑色素瘤患者的整体反应对于结合 BRAF 和丝裂原活化蛋白激酶激酶 (MEK) 抑制剂的疗法更好。然而，大多数最初对疗法有反应的患者在数月内就会产生耐药性。获得性对靶向疗法的耐药性可能是由于黑色素瘤细胞中的其他基因改变以及通常与转录重编程和去分化细胞状态相关的非遗传事件。在第二种情况下，有可能识别由靶向疗法诱导的促纤维化反应，这些反应有助于改变黑色素瘤肿瘤微环境。已证实多种恶性肿瘤（包括乳腺癌和胰腺癌）的慢性纤维化与癌症之间存在密切的相互关系。在此背景下，纤维化对黑色素瘤药物适应性和治疗耐药性的贡献正在迅速显现。在这篇综述中，我们总结了最近的证据，强调了药物暴露和耐药黑色素瘤中纤维化疾病的特征，包括细胞外基质重塑增加、肌动蛋白细胞骨架可塑性增强、对机械线索的高度敏感性以及炎症微环境的建立。我们还讨论了几种潜在的治疗方案，用于操纵这种纤维化样反应来对抗耐药性和侵袭性黑色素瘤。
遗传算法优化的k-nearest邻居和支持载体机器在资源受限环境中检测乳腺癌的
摘要 - 胸癌构成了重大的全球威胁，强调了迫切需要早期检测以降低死亡率。研究人员正在努力最大程度地减少假阳性和假阴性的发生，从而提高了乳腺癌检测模型的效率。为了实现这一目标，他们采用了先进的技术，例如人工精神，机器学习，深度学习和计算智能。支持向量机（SVM）和K-Nearest邻居（KNN）是两种流行的轻型机器学习技术。;但是，它们的有效性取决于适当的特征选择和参数调整。遗传算法操作通过智能选择相关特征和微调参数提供了解决方案，从而提高了早期诊断的分类精度。这项研究证明了使用遗传算法进行特征选择的混合计算智能模型的有效性。使用威斯康星州乳腺癌诊断数据集，提出的Gaknn-SVM模型在检测乳腺肿瘤方面表现出了卓越的性能。结果表明，基于171个测试样本，其准确性，灵敏度和特异性率分别为98.25％，98.15％和98.41％。总体而言，遗传算法和机器学习方法具有提高乳腺癌检测准确性的巨大希望，最终导致更好的诊断结果和降低的死亡率，尤其是在资源受限的环境中。
机器学习简介K-Nearest邻居
sl s s s sw物种dist 52 6.4 3.2 versicolor 0.200 59 6.6 2.9 versicolor 0.224 75 6.4 2.4 2.9 versicolor 0.100 76 6.6 6.6 3.0 versicolor 0.200 98 6.2 2.9 versicolor 0.224 6.3 2.224 104 104 6.3 2.9 0.200 117 6.5 3.0 Virginica 0.100 138 6.4 3.1 Virginica 0.100 148 6.5 3.0 Virginica 0.100
皮肤类型分析通过计算机视觉和最近的邻居
这个提出的计算机视觉系统是一种创新的解决方案，可以帮助在皮肤病学诊断和个性化护肤方面革命性。在使用最新的图像分析技术时，该系统拾取了与皮肤类型，色调以及其他皮肤问题有关的基本属性，例如痤疮，色素沉着甚至细纹。这可以通过在HSV和YCBCR颜色空间中进行转换来精确确定皮肤，从而精确地确定皮肤，无论是否有任何照明或环境条件，都可以精确地确定皮肤的细分。Fitzpatrick肤色分类与K-最近的邻居（KNN）一起使用，以在音调上有很大的差异，因此具有包含和准确的结果。它通过使用一式式编码和余弦相似性来映射针对策划产品数据库的独特皮肤配置文件，从而为用户提供可行的见解。它被放置在一个基于网络的平稳平台中，该平台将允许实时视频和电子商务集成，为不同的方法集创建友好且易于访问的体验。
双线性和最近邻的比较分析
像素转换在图像处理中至关重要，很大程度上取决于插值方法来确保平滑度和清晰度。这项工作重点关注两种广泛使用的图像插值技术：最近邻插值和双线性插值，这两种技术都是使用集成软件代码实现的。我们的方法使每种插值技术都可以独立应用，从而可以直接比较它们的性能。为了对每种插值方法进行全面评估，我们使用了一组基本质量评估指标：峰值信噪比 (PSNR)、结构相似性指数 (SSIM)、灰度分析和均方误差 (MSE)。选择这些指标是为了对图像清晰度、结构准确性和整体视觉质量进行平衡评估。本研究的结果对每种插值技术的优势和局限性进行了详细分析。这些发现旨在帮助研究人员和从业者根据他们在图像处理领域的特定要求选择最合适的插值方法。通过提供比较框架，这项工作通过增强评估和优化数字成像应用中的图像质量的方法来为该领域做出贡献。