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参数自适应非模型的状态估计结合了注意机制和LSTM
如今，状态估计被广泛用于诸如自动驾驶和无人机导航之类的领域。但是，在实际应用中，很难获得准确的目标运动模型和噪声协方差。这导致传统卡尔曼过滤器的估计准确性降低。为了解决此问题，本文提出了一种基于注意参数学习模块的自适应模型免费状态估计方法。此方法将变形金刚的编码器与长期短期内存网络（LSTM）结合在一起，并通过offline学习测量数据获得了系统的操作特性，而无需对系统动力学和测量特性进行建模。此外，根据注意力学习模块的输出，期望最大化（EM）算法用于估计在线系统模型参数，并使用KalmanFureter来获得状态估计。使用GPS轨迹路径数据集验证了本文，实验结果表明，所提出的参数自适应模型自由状态估计方法的估计精度比其他模型具有更好的估计精度，从而提供了一种使用深度学习网络进行状态估计的有效方法。
优化电穿孔参数，使用 3 至 2000 kDA 的荧光葡聚糖将大分子有效递送至猪受精卵中
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。
从事与任务参数化的高斯流程一起学习的多参考框架技能
摘要 - 从演示中学习的核心挑战是生成适应能力并可以推广到看不见的情况的表示。这项工作建议在不使用特定于任务的启发式方法的情况下学习这种表示形式，而在全球框架中叠加本地技能，在多次参考框架技能学习的背景下。首先通过使用高斯流程（GPS）拟合相对技能来了解本地政策。然后，另一个GP决定了每个帧与每个时间步的相关性，它是从不同批次的演示中以自我监督的方式训练的。GP的不确定性定量能力被利用以稳定当地政策并以完全贝叶斯的方式训练框架相关性。我们通过在模拟中生成的多帧任务的数据集以及具有机器人操作的拾取和位置重新封闭任务的真实实验中生成的多帧任务。我们用两个指标评估了方法的性能：生成的轨迹与每个任务目标以及这些轨迹和测试专家轨迹之间的偏差有多近。根据这两个指标，所提出的方法始终优于最先进的基线，任务参数化的高斯混合模型（TPGMM）。
可解释的多尺度机器学习基于图标的对流参数
摘要机器学习（ML）基于基于地球系统模型（ESM）的参数化，其目标是更好地表示子网格尺度过程或加速计算。杂种ESM中的基于ML的参数化已从短高分辨率模拟中成功地学习了亚网格尺度过程。但是，大多数研究都使用特定的ML方法来参数化基因趋势或通量，该趋势源自主要是理想化的设置或超级参数的各种小规模过程（例如，辐射，对流，重力波）的复合效应（例如，辐射，对流，重力波）。在这里，我们使用过滤技术将对流与这些过程在逼真的环境中使用二十面体非静液压建模框架（ICON）明确分开，并在逼真的环境中对彼此之间的各种ML算法进行基准测试。我们发现，在表现出最佳的离线性能的同时，一条未能的U型NET学习了对流降水与亚网格通量之间的反向因果关系。尽管我们能够将U -NET的学习关系与物理过程联系起来，但对于非深度学习的梯度增强了树是不可能的。然后将ML算法在线耦合到主机图标模型。我们最好的在线性能模型，一种消融的U型NET，不包括沉淀示踪剂物种，表明与传统方案相比，与高分辨率模拟相比，模拟降水极端的一致性和平均值具有更高的一致性。但是，在水蒸气路径和平均沉淀中都引入了平滑偏置。我们的结果暗示了可能通过混合ESM显着减少系统错误的潜力。在线，与未驱动的U -NET相比，融合的U -NET显着提高了稳定性，并且在整个模拟期内运行稳定。
使用sarima建模和计量参数的预测：
卡拉奇方法论中温度因素：使用季节性自动回归综合运动平均值（SARIMA）模型。从2012年1月1日至2022年12月31日的每日最高和最低温度数据使用该模型的训练数据。这些数据集干净且修改，以获取该地区最高和最低温度数据的月平均值。这些数据集使用用于模型开发。两个数据集分别通过了时间序列分析，并且最适合两者的模型正在开发。发现：研究显示了温度数据中的季节性，以及在最低和最高温度数据集中的平均值增长，这表示过去十年中的全球变暖。含义：这些结果将有助于将来研究卡拉奇温度变化以及制定策略以适应该地区的这种变化。
AXA启动开拓性Heatwave参数保险
Axa香港和澳门（“ AXA”）致力于成为反对气候变化的驱动力，并利用其在气候风险评估方面的专业知识，以支持企业解决相关风险并建立可持续的未来。今天，我们很高兴地宣布推出市场优先的“热浪参数保险”，该产品旨在为夏季在户外工作的户外从业人员提供增强的保护。在过去三十年中的气候数据绘制了可见的图片 - 从1994年到2023年，香港的年平均温度每十年的统计学上升为0.30°C。这种令人震惊和持续的显着崛起对某些职业（例如建筑工人，物业管理人员）以及公用事业和运输部门的从业人员构成了更高的风险，他们在极端热量事件中通常会暴露于户外情况。认识到这种紧迫的需求，Axa带头引入了“ Heatwave参数保险”，为预防热压力和保护受影响的从业者提供了灵活和方便的好处。天气参数保险机制很容易且直接，每人适中的溢价为HKD19.9。被保险人有资格获得等效价值的HKD100的支出或“反热量套件”，当温度在8月至10月期间连续三天超过36.0°C 2时。AXA将在满足预定的扳机时不断监视温度水平，并主动为客户提供信息和补偿。要确保一个简单便捷的过程，被保险人不需要证明损害或损失，也不需要申请额外的索赔或提交索赔表和支持文件以获得支出。
滑铁卢护理服务申请包
我承认并理解，没有保证划船的任何类型的就业机会或机会。我了解，我将不会在招聘过程的所有阶段进行进步，并进一步理解并同意我不会以任何方式负责任何员工，划行的管理或滑铁卢地区。作为候选人，我进一步了解，我将被要求通过第三方（OPPAT）完成物理测试。我知道我需要在截止日期之前提交成功的反对结果。通过签署该文件，我同意为我在该测试中可能会承受的任何伤害保存无害的行，其员工或代理商。
从热状态估计哈密顿参数
我们对通过测量已知温度的吉布斯热态来估计未知汉密尔顿参数的最佳精度设定了上限和下限。界限取决于包含参数的汉密尔顿项的不确定性以及该项与完整汉密尔顿量的不交换程度：不确定性越高和交换算子越多，精度越高。我们应用界限来表明存在纠缠热态，使得可以以比 1 = ffiffiffi np 更快的误差来估计参数，从而超过标准量子极限。这个结果支配着汉密尔顿量，其中未知标量参数（例如磁场分量）与 n 个量子比特传感器局部相同耦合。在高温范围内，我们的界限允许精确定位最佳估计误差，直至常数前因子。我们的界限推广到多个参数的联合估计。在这种情况下，我们恢复了先前通过基于量子态鉴别和编码理论的技术得出的高温样本缩放。在应用中，我们表明非交换守恒量阻碍了化学势的估计。
汉密尔顿护理人员服务2023年度报告
2023年，我们推出了名为社区参与自行车单元（CEBU）的护理人自行车单元；我们扩大了减少伤害计划；我们继续在自主静脉内培训我们的初级保健护理人员。我们还引入了新技术，一个例子是我们社区护理人员使用的设备，该设备提供了伤口图像，因此我们可以评估其严重性并相应地治疗。我们还收到了目前正在转换为紧急医疗车辆的全地形车的交付，并将在2024年底之前做出响应。也，我们为我们的车队和第二个部门增加了7架救护车，以支持麦克马斯特儿童医院新生儿和小儿运输团队，由卫生部100％资助。当我们的护理人员学习新技能并增强现有技能时，他们都继续专业发展。
