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收到：2024年3月4日；接受：2024年7月22日；出版：2024年8月13日引用了本文（APA）：Lim，S。E.，Misiran，M.，Sapiri，H。，＆MD Yus
这项研究重点介绍了perlis的每月温度和降雨模式的预测，目的是为该地区的气候提供宝贵的见解。采用了各种预测方法，包括简单的季节性指数平滑（SSE），Holt Winter添加剂，Holt Winter乘法和季节性Arima。使用键误差指标（例如平均绝对误差（MAE），均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE））评估这些模型的准确性。分析结果表明，简单的季节性指数平滑（SSES）模型始终优于其他方法，显示了温度和降雨预测的最低误差指标。具体而言，对于每月温度，MAE的最低误差指标值为0.401，RMSE为0.465，MAPE为1.434。每月降雨，SSES模型表明，1.528的MAE，1.952的RMSE和157.477的MAPE，表明其在捕获Chuping气候中捕获季节性模式方面的准确性很高。该研究的结论表明，在接下来的31个月内，预期的温度和降雨模式稳定，直到2025年底。预测中的这种可靠性为包括农业和环境管理在内的各个部门提供了有价值的信息，这些信息依赖于准确的气候预测进行计划和资源分配。关键字：预测，简单的季节性指数平滑（SSES），Holt-Winter添加剂，Holt Winter乘法性，季节性Arima。[1]。引言Chuping，马来西亚佩里斯（Perlis），以其广泛的农业行业而闻名，其中包括几种不同的农产品，例如大米和橡胶。此外，它具有成为该国最大的甘蔗生产区（Perlis州政府，北卡罗来纳州）的区别。这些农业活动的成功和生产力显着影响当地经济，产生就业机会，刺激农村发展，并支持该地区许多人的生计以及农业部门的谋生，在削弱佩里斯的整体经济增长方面。这些农业活动中这些农业活动的繁荣和生产力与天气条件（主要是降雨和温度）密切相关。
50 个州的 COVID-19 调查
了解各州公众政策偏好的 COVID-19 联盟 合作伙伴：东北大学、哈佛大学、罗格斯大学和西北大学 作者：Roy H. Perlis（哈佛医学院）；David Lazer（东北大学）；Katherine Ognyanova（罗格斯大学）；Matthew A. Baum（哈佛大学）；Mauricio Santillana（哈佛医学院）；James Druckman（西北大学）；John Della Volpe（哈佛大学）；Alexi Quintana（东北大学）；Hanyu Chwe（东北大学）；和 Matthew Simonson（东北大学） 7 月 10 日至 26 日，我们进行了第七轮大规模 50 个州的调查，部分结果在此处展示。您可以在 www.covidstates.org 上查看以前的报告。
苏联计算机技术 - 1959 年
经过多年的研究，我们逐渐积累了一些有关计算机发展的信息。为了提高我们访问的有效性，代表团尽量不去调查那些先前描述过的领域。然而，为了使本报告具有说服力，我擅自引用了一些其他来源的材料。特别是，我引用了 1958 年访问苏联的 Perlis Robertson 小组获得的一些信息。我还核对了其他一些参考资料，以期使我们的信息与先前描述的信息相一致。我们希望本报告能够真实地反映出西方世界对苏联计算机领域的认识。我们选择以积极和明确的方式进行报告，但我们的事实材料当然也有可能存在错误。除其他因素外，跨越 1.mguagc 障碍的沟通困难也给国家带来了不确定性。
6380930345825220941787100.pdf
a 西北工业大学化学与化学工程学院，西安，中国 b 朱夫大学科学与艺术学院物理系，沙特阿拉伯 Al-Gurayyat 756 号信箱 c 梅努菲亚大学电子工程学院物理与工程数学系，埃及 Menouf 32952 d 塔伊夫大学科学学院化学系，沙特阿拉伯 Taif 21944 号信箱 11099 e 宋卡王子大学工程学院专业工程系能源技术项目，泰国宋卡合艾 90110 Karnjanavanich 路 15 号，应用科学学院，马来西亚玻璃市亚劳 Cawangan Perlis 02600 g 哈立德国王大学先进材料科学研究中心 (RCAMS)，沙特阿拉伯 Abha 61413 号信箱 9004哈立德国王大学，邮政信箱 9004，艾卜哈 61413，沙特阿拉伯 i 哈立德国王大学理学院物理系，邮政信箱 9004，艾卜哈 61413，沙特阿拉伯 j 中国环境科学研究院，环境基准与风险评估国家重点实验室，湖泊污染控制与生态修复国家工程实验室，北京 10012 k 福州大学材料科学与工程学院，生态材料先进技术重点实验室，多尺度计算材料设施，福州 350100，中国 l GLA 大学化学系纳米技术实验室，北方邦马图拉 281406，印度 m 浙江师范大学化学与生命科学学院，浙江金华 321004 n 浙江师范大学地理与环境科学学院，金华 321004，中国
50州的共同19号调查 - 政策研究所
合作伙伴：东北大学，哈佛大学/哈佛大学，罗格斯大学和西北大学的作者：戴维·拉泽（David Lazer）（东北大学）；罗伊·H·佩里斯（哈佛医学院）；凯瑟琳·奥格尼亚诺瓦（Rutgers University）； Matthew A. Baum（哈佛大学）；马修·西蒙森（Matthew Simonson）（东北大学）；乔恩·格林（东北大学）；詹姆斯·德鲁克曼（James Druckman）（西北大学）；阿迪娜·吉蒂默（Adina Gitomer）（东北大学）；詹妮弗·林（詹妮弗·林（Jennifer Lin）（西北大学）；毛里西奥·桑蒂拉纳（Mauricio Santillana）（哈佛医学院）和亚历克斯·金塔纳（Alexi Quintana）（东北大学）从2020年4月到2021年1月，我们进行了多次浪潮，包括一项大型50个州的调查，其中一些结果在此处介绍。您可以在covidstates.org上在线找到以前的报告。
第4卷
Div> December 05, 2020 - Online 1st International Mega Webinar on Common Questions Asked During Viva -Voce: Tips and Tricks to Tackle Them Was Organized by Center For Graduate Studies (CGS) and Graduate Students Associate (GSA) Postgraduates Societies of Universities, UTHM Global Society (UGS) Universiti Tun Hussein Onn Malaysia (UTHM), University Technology Petronas （PGSCEE-UTP），马来西亚佩里斯大学（UNIMAP），马来西亚大学（UNIMAP）（PGSS-ITM-KL）（FPEND-IKM），马来西亚北部马来西亚大学（UUM），国际伊斯兰大学马来西亚，马来西亚大学马来西亚（孟加拉国社区）（孟加拉国社区）国际大学（Diu-Bangladesh）。
第五届智能传感器及应用国际会议
马来西亚理工大学 (UTM) 人工智能学院与 IEEE 仪器与测量学会马来西亚分会合作，很高兴宣布举办第五届智能传感器与应用国际会议 (ICSSA) 2024。会议定于 2024 年 9 月 10 日至 12 日在马来西亚槟城圣吉尔斯温布利酒店举行。本次会议由马来西亚理科大学 (USM) 和马来西亚玻璃市大学 (UniMAP) 联合举办。我们诚邀从业者和研究人员加入我们充满活力的社区，致力于推进科学技术的前沿，促进智能传感器和应用的创新和高质量研究与开发。今年的会议以“塑造智能创新的未来”为主题，鼓励学者探索突破性技术，促进协作努力，并设想变革性解决方案，推动社会走向更加智能和创新的未来。
使用环状伏安法的壳聚糖/还原石墨烯氧化石墨烯/锰二氧化碳改性电极检测胆固醇
Div> A Department of Chemistry, Faculty of Mathematics and Natural Science, University of North Sumatra, Medan, 20155, North Sumatra, Indonesia B Center of Excellent Chitosan and Advance Materials, University of North Sumatra, 20155, Medan, Indonesia C Department of Pharmacology and Therapeutics, Faculty of Medicine, University Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, Mercu Buana University, West Jakarta, Indonesia E伦敦大学学院材料发现研究所，伦敦大学学院，WC1E 7JE，英国f物理学系，数学和自然科学学院，化学工程学院，化学工程，工程学院，麦加塞拉比大学，麦加，麦卡，班达·阿塞23245
cv
最佳纸张奖2024 ieee SSRR 2024的最佳纸张。在44篇接受论文中。Alan J. Perlis SCS研究生教学奖2024官方引文：重新设计和教学Moble Robot算法实验室，教学和学生互动方面的一般卓越工作以及致力于改善所有课程的工作。总统奖学金2023年，由CMU总裁授予的CMU博士学位一年奖学金，并由Uber Inc.国王福（King-Sun Fu）纪念纪念奖最佳纸张奖荣誉奖荣誉奖2023 IEEE Robotics（T-RO）。在200多篇接受的论文中。最佳纸张奖2022 IEEE SSRR 2022的最佳纸张。在56份公认的论文中。国家科学基金会（NSF）博士2021年学生旅行奖参加ISER会议并参加博士联盟。 FICCI研究员，机器人学院夏季学者（RISS）计划2017国家科学基金会（NSF）博士2021年学生旅行奖参加ISER会议并参加博士联盟。FICCI研究员，机器人学院夏季学者（RISS）计划2017
AALBORG UNIVERTET的机会约束...
摘要 - 本文提出了使用粒子群优化（PSO）对人工神经网络（ANN）的增强，以管理虚拟电厂（VPP）系统中的可再生能源资源（RESS）。这项研究突出了ANN-BPSO算法与原始BPSO算法的比较。在搜索隐藏层（n）和学习率（LR）中节点数量的最佳值时进行了比较。这些参数值用于微电网最佳能量调度的ANN训练中。已对涉及Ress的微电网（MG）的VPP系统进行了测试，这些方法涉及Ress，以最大程度地减少能力并优先考虑可持续资源的参与，而不是从公用事业网格那里购买电力。该模型使用马来西亚北部Perlis State记录的24小时记录的实际载荷需求进行了测试。此外，Tenaga nasional Berhad Research（TNBR）太阳能气象学记录了真实的天气状况数据，平均为1小时（例如，太阳辐射，风速，电池状态数据和燃油水平）。结果表明，与BPSO算法相比，ANN-PSO给出了精确的决策，这反过来又证明神经网的增强达到了最佳的能量调度水平。