Erwandi Yanto使用统计方法和气体地热测定法增强地热储层温度估计:探索阶段的Lumut Balai场的案例研究,通常使用地热测定法估算储层温度。但是,由于地质学家和地球化学家之间的解释和见解,大量的表面表现数据有时可能导致温度估计的差异。此外,井下压力和温度测量值可能显示出轻微的变化。为了应对这些挑战,可以采用基本的统计方法来定量地对数据进行分类并简化温度地热计的确定。通过基于相似特征将数据分组到人群中,并使用直方图和概率图(P-图)分析它们,我们可以更好地理解每个人群的分布。由极值引起的离群数据可以排除在于提高准确性。结果表明,P10值(最乐观)来自直方图与井下温度测量值紧密一致。使用地热计的估计储层温度范围为243°C至273°C,代表最乐观的温度范围。这与几个生产井中从PT数据获得的最高储层温度的范围很好,即221°C至266°C。#3
位5524商业智能和分析简介位5594或MGT 5804 FA位5534应用商业智能和分析位5524 SP BIT 5544 BIT 5544企业AI介绍SP 5564 Healthcare Information in BIT BIT 5564医疗保健信息ACIS 5504 SP BIT 5574 HEALTARCARE DATEM INSPACTIO 5254移动应用程序开发CS 5044 SP CS 5644与大数据CS 5044 FA CS 5664社交媒体分析CS 5044 SP CS 5744软件设计和质量CS 5704 FA ECE 5480网络安全和互联网ECE 5484或CS 5484或CS 544 LEC 544 fa,SU 5485448448484. FA ECE 5494 AI和机器学习ECE 5484或MGT 5804 SP ECE 5585 IT安全和信任LECE 5484 FA ECE 5586 IT安全和信任LL ECE 5585 SP ECE 5984 SS:针对创新技术的重要工程方法
i. 预先警告和信息素养:预先警告或预先警告公众的目的是在虚假信息传播之前教育人们,促进批判性思维和媒体素养。对于虚假新闻网站,重要的是在它们被用于影响力运动或 HIC 之前揭露它们,并教育公众了解它们将政治内容与非政治内容混合在一起的策略。国家图书馆委员会的“来源、理解、研究和评估” (SURE) 活动是帮助新加坡公众培养信息素养技能以辨别准确信息和虚假信息并发现影响力运动的主要努力之一。
摘要从互联网技术和通信技术的快速发展中受益,行业互联网迅速上升。随着互联网技术的快速发展,网络安全变得越来越突出。此外,入侵攻击会导致系统故障或降低系统性能,因此入侵检测是确保系统可靠性的重要方面。针对运营过程中工业互联网面临的巨大安全风险,本研究提出了一种基于卷积神经网络的工业互联网故障检测模型,该模型最初通过卷积神经网络筛选了卷积神经网络的入侵攻击,并引入了粒子群群群优化算法,以识别筛查的入侵攻击。The experimental results demonstrated that when the training set size was 1600, the accuracy rates of random forest, K-mean clustering algorithm, convolutional neural network and improved convolutional neural network algorithms were 93.2%, 94.9%, 96.3%, and 98.6%, respectively, and the false alarm rates were 6.9%, 5.0%, 3.8%, and 2.1%, respectively.随机森林,K均值聚类,卷积神经网络和改进的卷积神经网络算法的均方根误差值分别为0.32、0.22、0.18和0.11。当训练集大小为800时,相应的F1值为0.81、0.84、0.87和0.98。该研究的结果表明,改进的算法模型优于其他策略,为在工业互联网中的应用提供了坚实的基础。
脑科学系隶属于生物系,拥有来自生物学、计算机科学、物理学、数学、化学、医学、心理学和工程学等多个领域的 100 多名研究生和博士后。他们在充满启发性的学术氛围中,利用最先进的研究设施进行高度综合和跨学科的研究,并与全球顶尖研究机构密切互动。
年度偶然洪水:确定的基准洪水高程)和区域 X 其他洪水区域(0.2% 年度偶然洪水区域;1% 年度偶然洪水区域,平均深度小于 1 英尺或排水面积小于 1 平方英里;以及受堤坝保护免受 1% 年度偶然洪水侵袭的区域),如洪水保险费率图 42003C0353H 所示,生效日期为 2014 年 9 月 25 日,宾夕法尼亚州阿勒格尼县。所示的洪水区域按公司社区面板的比例绘制,并且是近似值。本声明并不保证标的财产是否会被洪水淹没。
2024年已经对人形机器人产生了兴趣。在第七机器人学习研讨会上,将在ICLR-2025举行,我们将超越人形体内体现,并问:我们离具有人级能力的机器人有多远?我们需要改进具体的学习,决策,感知和数据收集,以培训通常有身体能力的机器人,以鲁棒性地执行各种活动,例如烹饪或整理房屋 - 人们在不思考的情况下进行的活动?我们认为,当前机器人系统的许多弱点反映了一般AI方法和模型的缺点。因此,在本研讨会上,我们将寻求ICLR社区以机器人技术和机器人技术正交的部分,学术界和行业的科学贡献以及来自各种背景和职业阶段的参与者的不同观点。利用我们先前在机器人展示的经验,以符合时代的精神,我们将在研讨会的海报会议期间邀请几家人形机器人机器人公司展示其机器人。
我们提议在 ICLR 2025 上举办一个全天中型研讨会,题为“加速材料设计的人工智能”(AI4Mat-ICLR-2025)。该研讨会将成为人工智能与材料科学交叉领域的研究人员使用人工智能驱动的技术解决紧迫科学挑战的场所,如图 1 所示。人工智能正在开始彻底改变材料科学与工程,推动学术和政府机构(美国国家标准与技术研究所 (NIST),2024 年;多伦多大学,2024 年;mol,2023 年;宾夕法尼亚州立大学,2024 年;美国国家科学基金会 (NSF),2024 年)和企业研究实验室(IBM Research,2024 年;默克集团,2023 年;微软研究,2024 年;FAIR Chem,2024 年)的全球重大研究计划,同时还出现了几家由人工智能驱动的材料发现初创公司(Radical AI,2024 年;CuspAI,2024 年;PhaseTree,2024 年;Entalpic AI, 2024;轨道材料,2024)。为了促进这些不同利益相关者之间的合作,我们的研讨会将采用包容性材料设计方法,涵盖晶体、聚合物、分子、纳米材料、非晶态材料和高熵材料等多种物质形式。这种整体方法将确保全面的讨论,并促进材料领域的新方向。
摘要:路由是6G网络中关键的架构方面之一,在实现新一代无线通信期望的巨大数据传输速率和功能中起着至关重要的作用。此处讨论了这些发展和方法的下一代无线通信系统,称为6G,关键技术包括AI,ML和量子启发的计算,以改善路由。它还可以帮助路由算法具有智能,并能够不断适应现有的网络条件,以实现数据的最佳传输,减少延迟和现有资源的最佳利用率。调查还重点介绍了动态网络切片,边缘计算和改进安全措施的使用,这表明新技术如何携手合作,以改善Internet的路由路径。从这项调查中,当前的研究趋势,技术进步和未来范围可清楚地了解6G网络如何作为前几代的下一个发展将解决路由问题并促进高级互连,安全和响应式的通信框架。关键字:6G网络,最佳路由,人工智能,机器学习,低延迟,量子计算。