XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOptimizer
未知未知的探索机器学习
b x×b x 7→r。由代表定理[37]，（3）的优化器的形式为h（b x）= p m i = 1 u i k（b x，b x i）和g（b x）= p m i = 1 w i k（b x，b x，b x，b x，b x i），u i和w i是u i and w i是可以学习的。SO（3）可以
优化糖尿病诊断：使用 Hyperband 的 ADGB 可提高预测准确性
本研究引入了一种创新的机器学习框架，以提高糖尿病预测准确性和模型可解释性。该方法首先通过链式方程 (MICE) 进行多次插补，以解决缺失数据并确保完整的数据集以供分析。为了解决类别不平衡问题，采用了合成少数过采样技术 (SMOTE)。使用 Z 分数异常值检测来去除异常值，进一步提高模型的稳健性。结合灰狼优化器 (GWO) 和方差分析的混合特征选择方法混合 GWAN 优化了相关特征的选择，平衡了预测能力和模型简单性。该框架的核心是自适应增强梯度增强机 (ADGB)，这是一种融合了 AdaBoost 和梯度增强机 (GBM) 优势的集成学习模型。通过 Hyperband 算法进行超参数优化可以对模型进行微调，实现 97.84% 的高预测准确率。这种综合方法不仅提高了准确性，还提高了预测模型的精度、召回率和 F1 分数。通过整合这些先进技术，该框架在早期糖尿病诊断中展现出巨大潜力，强调了集成方法在医疗数据分析中的重要性以及开发可靠诊断工具的准确、可解释模型的必要性。关键词：灰狼优化器、梯度提升机、合成少数群体、公共健康 1. 介绍
考虑碳排放的分布式添加剂制造机的研究文章调度
制造。在竞争日益激烈的经济中，增材制造可以帮助企业保持敏捷，创新和可持续性。考虑到生产和运输引起的碳排放，本文介绍了多站点添加剂制造（AM）机器调度问题。建立了一个混合企业线性编程模型，旨在优化两个独立的目标，以解决多个无关的AM机器环境中的经济和环境可持续性。前者是由生产，运输，设置和迟到的罚款造成的总成本，后者是由生产和运输引起的碳排放总量。该模型在Python中编码，并通过Gurobi Optimizer求解。提供了一个数值示例来表示问题的基本特征，并显示了提出的框架的必要性。针对两种主要情况下的600和1800S时间限制进行了全面的计算研究，结果已详细阐述。本文介绍了考虑由生产和运输引起的经济和环境可持续性的概念，提出了第一个数学模型，并通过一项全面的实验研究来衡量其绩效。
分布式储能系统优化配置以提高电压稳定性并最大程度降低总成本
通过增加储能系统 (ESS) 可以提高配电网的能源效率。这些系统的战略布局和适当大小有可能显著提高网络的整体性能。适当尺寸和战略位置的储能系统有可能有效解决峰值能源需求，优化可再生和分布式能源的增加，协助管理电能质量并降低与扩大配电网相关的费用。本研究提出了一种利用蒲公英优化器 (DO) 来找到配电网中 ESS 的最佳位置和大小的有效方法。目标是降低系统的年度总成本，其中包括与功率损耗、电压偏差和峰值负荷需求相关的费用。本研究中概述的方法在 IEEE 33 总线配电系统上实施。将所提出的 DO 获得的结果与原始系统的结果进行对比，以说明 ESS 位置对总体成本和电压曲线的影响。此外，还对 Ant Lion 优化器 (ALO) 的结果和预期的实验设计 DO 进行了比较，结果显示 DO 比 ALO 节省了更多成本。所推荐方法的简单性和解决所研究优化问题的有效性使所获得的 ESS 位置和大小有利于在系统内实施。
结合电动汽车和电容式储能技术的不同混合传统和可再生能源系统的负载频率稳定
维持发电和需求之间的电力平衡被普遍认为是将系统频率保持在合理范围内的关键。这对于基于可再生能源的混合动力系统 (HPS) 尤其重要，因为此类系统更容易发生中断。本文提出了一种著名的改进型“分数阶比例积分双导数 (FOPIDD2) 控制器”作为创新型 HPS 控制器，以克服这些障碍。推荐的控制方法已在风能、再热热能、太阳能和水力发电以及电容式储能和电动汽车等电力系统中得到验证。通过将改进后的控制器与常规 FOPID、PID 和 PIDD2 控制器进行比较，可以评估其性能。此外，使用新设计的算法术语鱿鱼游戏优化器 (SGO) 优化了新构建的 FOPIDD2 控制器的增益。将控制器的性能与灰狼优化器 (GWO) 和水母搜索优化等基准进行了比较。通过比较最大频率下冲/过冲和稳定时间等性能特征，SGO-FOPIDD2 控制器优于其他技术。分析并验证了所提出的 SGO 优化 FOPIDD2 控制器在各种负载场景和情况下承受电力系统参数不确定性影响的能力。结果表明，无需任何复杂设计，新控制器就可以稳定工作并以适当的控制器系数调节频率。
使用复发神经网络（RNN）
在本文中，我们使用复发性神经网络（RNN），该神经网络（RNN）结合了多个门控复发单元（GRUS），长期短期记忆（LSTM）和Adam Optimizer来开发用于心脏病预测的新的混合学习模型。该提出的模型的出色精度为98.6876％。该提出的模型是GRU和RNNS模型的混合体。该模型是在Python 3.7中开发的，通过整合与Keras和Tensorflow一起工作的多个GRU和RNN作为深度学习过程的后端，并得到各种Python库的支持。使用RNN的最新模型可实现98.23％的精度，而深神经网络（DNN）的精度达到了98.5％。由于神经网络的复杂设计，在神经网络模型中具有冗余性的大量神经元以及克利夫兰不平衡的数据集，现有模型的常见缺点是准确性较差。实验，结果表明，使用RNN的拟议模型和几个具有合成少数族裔过采样技术（SMOTE）的GRU达到了最高水平的性能。完成了。这是他使用Cleveland数据集的RNN最准确的结果，并且显示出对患者心脏病的早期预测的希望。
Latitude-3450-3550-Spec-Sheet.pdf
dell Security功能Dell Trusted设备Dell Safebios Dell Safeid Dell SafeSupply链Dell Secered组件验证（在云上）Dell可管理性功能Dell命令|更新dell命令|配置Dell命令|集成套件戴尔命令|监视戴尔命令|英特尔vpro从乐队戴尔命令| PowerShell提供商Dell命令| Deploy Driver Packs Dell SupportAssist for Home PCs Dell SupportAssist for Business PCs Dell SupportAssist OS Recovery Dell Optimizer Additional Software Security Features Netskope™ Cloud Access Security Broker (CASB) Netskope™ Secure Web Gateway Netskope™ Zero Trust Private Access Vmware ® Carbon Black Endpoint Standard Vmware ® Carbon Black Endpoint Standard + Secureworks ® Taegis™ XDR Bundle Vmware ® Carbon黑色端点高级VMware®CarbonBlack Endpoint Enterprise企业SecureWorks®Taegis™XDRVMware®工作空间一个标准VMware®工作空间一个高级VMware®工作区一个企业绝对®端点 - 可见度绝对®端点 - 端点 - 控制
3DEXPERIENCE CATIA R2020x - X10D 解决方案
[多学科自动绘图员]（CA）复合材料设计师复合材料制造商复合材料工程师（CA）[复合材料设计师和制造商] [复合材料激光投影操作员] 复合材料编织设计师复合材料成型设计师（CA）液压成型钣金设计师紧固件设计师模具和工装设计师[模具设计师] [逆向形状优化器] 冲压模面设计师结构设计师钢铁和设备布局设计师空间分配建筑师住宿设计师重量与平衡分析师（CA）
使用长期记忆的每日气候预测...
通讯作者： - Jinxin XU1*摘要： - 气候预测在包括农业，灾难管理和城市规划在内的各个部门中起着至关重要的作用。用于气候预测的传统方法通常依赖于复杂的物理模型，这些模型需要大量的计算资源，并且可能无法准确捕获当地天气模式。本研究探讨了长期记忆（LSTM）网络（一种复发性神经网络）的潜力，用于预测每日气候变量，例如温度，降水和湿度。利用德里市的历史气候数据，我们开发了一种LSTM模型来预测短期气候趋势。该模型由两个LSTM层组成，然后是三个密集的层，并与Adam Optimizer，平均平方误差丢失以及平均绝对误差作为度量组成。我们的结果证明了该模型在气候数据中捕获时间依赖性的能力，从而达到了温度预测的令人满意的准确性水平。这项研究强调了机器学习技术，尤其是LSTM网络的潜力，以增强气候预测，并促进对天气敏感部门更明智的决策。关键字： - 机器学习，预测模型，时间序列预测，长期记忆。
chen-xiao gao
将序列建模技术应用于决策问题，例如连续控制和黑框优化。对于连续控制，我们确定了决策变压器和拟议法案（AAAI'24接受）的潜在故障模式，以利用优势条件来实现强大的控制。进行黑盒优化，我们提出了通过安装行为算法的遗憾的学习历史来提炼和加强现有的黑框优化算法，从而使序列模型能够充当通用优化器（当前是提交）。bytedance，北京，中国07/2021 - 11/2021研究实习生