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RBF 六月经济评论：概览
截至 5 月份，各行业表现疲软。红木（-39.4%）、木片（-36.0%）、锯材（-18.1%）、黄金（-19.5%）和矿泉水（-10.4%）的产量均出现了两位数的同比收缩，这主要是由于行业特定的供需问题。受游客人数增加、就业机会、信贷增加和个人汇款流入增加的支持，消费支出有所增加。新消费贷款（16.0%）、汇入汇款（25.2%）和净增值税征收（34.9%）（消费活动的指标）今年迄今均出现年度增长。投资支出较去年有所改善，但仍低于疫情前的水平。截至 5 月份，新投资贷款（23.0%）出现增长，但由于市场需求下降，截至 4 月份国内水泥销量小幅下降（-1.0%）。总体而言，2023-24 财年国家预算的扩张性财政立场将对增长产生积极影响。此外，鉴于新公布的国家预算中税收和财政政策的明确性，预计投资将回升。劳动力需求继续改善，截至 5 月的累计招聘广告数量显着增长（33.5%）。与此同时，按收入还款计划（19.9%）在同一时期实现了年度增长，这意味着收入增长。
RBF 四月经济评论：概览
受多种经济因素影响，3 月份大宗商品价格涨跌互现。石油输出国组织 (Organization of Petroleum Exporting Countries, 简称：欧佩克) 于 3 月中旬宣布将进一步减产 120 万桶/日直至年底，此后，布伦特原油价格上涨至每桶 84.18 美元。然而，到月底，油价已跌至 79.77 美元。联合国粮农组织食品价格指数较去年 3 月的峰值下跌 20.5%，2023 年 3 月平均为 126.9 点，连续第 12 个月下跌。3 月份，小麦、植物油和乳制品的价格指数大幅下跌，而糖和肉类价格指数则上涨。由于预期美联储将暂停加息，投资者纷纷购买避险金属，黄金价格在 3 月底上涨。
RBF 四月经济评论：概览
受多种经济因素影响，3 月份大宗商品价格涨跌互现。石油输出国组织 (Organization of Petroleum Exporting Countries, 简称：欧佩克) 于 3 月中旬宣布将进一步减产 120 万桶/日直至年底，此后，布伦特原油价格上涨至每桶 84.18 美元。然而，到月底，油价已跌至 79.77 美元。联合国粮农组织食品价格指数较去年 3 月的峰值下跌 20.5%，2023 年 3 月平均为 126.9 点，连续第 12 个月下跌。3 月份，小麦、植物油和乳制品的价格指数大幅下跌，而糖和肉类价格指数则上涨。由于预期美联储将暂停加息，投资者纷纷购买避险金属，黄金价格在 3 月底上涨。
用beta产品内核对有限域进行优化
使用高斯工艺（GP）和Matérn和径向基函数（RBF）协方差函数的贝叶斯优化通常用于优化黑盒功能。Matérn和RBF内核没有对函数域的任何假设，这可能会限制其在有限域中的适用性。为了解决限制问题，我们引入了一个非平稳β单元Hyper-Cube（BUC）内核，该内核是由Beta分布密度函数的产物诱导的，并允许在有界域上建模功能。为了提供理论见解，我们在使用BUC内核的GP上限置信度（GP-UCB）算法时提供了信息增益和累积后悔界限的分析。我们的实验表明，在不同问题中，BUC内核始终优于众所周知的Matérn和RBF内核，包括合成功能优化以及视觉和语言模型的压缩。
对比传统方法和机器学习方法......
基于光学的深亚波长尺寸特征尺寸的精确测量一直受到制造工艺改进的挑战，包括更小的线宽、更密集的布局以及近原子尺度上更大的材料复杂性。电磁建模在很大程度上依赖于用于解决光学测量逆问题以进行参数估计的前向映射。机器学习 (ML) 方法一直受到关注，要么作为绕过与模拟直接比较的手段，要么作为增强非线性回归的方法。在这项工作中，使用特征明确的实验数据集及其假设二维几何的模拟库来研究 ML 方法。通过比较一种直接的库查找方法和两种 ML 方法（使用径向基函数 (RBF) 的数据驱动非线性回归替代模型和间接应用模拟强度数据的多输出高斯过程回归 (GPR)），说明了 ML 在光学临界尺寸 (OCD) 计量方面的优势和局限性。 RBF 和 GPR 通常比传统方法的准确度更高，而且训练点数最少只有 32 个。然而，随着测量噪声的降低，RBF 和 GPR 的不确定性差异很大，因为 GPR 的方差后验估计似乎高估了参数不确定性。在 OCD 中，必须同时解决准确度和不确定性问题，同时平衡模拟与 ML 计算要求。
基于语法进化的偏瘫类型检测的特征提取
摘要：偏瘫是由脑损伤引起的疾病，并影响了人口的显着百分比。患有这种疾病的患者的影响是体内的左侧或右侧的无力，痉挛和运动障碍。本文提出了一种基于径向基础功能（RBF）网络的语法演化（GE）的自动特征选择和构造方法，该网络可以对患者和健康个体之间的偏瘫类型进行分类。所提出的算法在包含Rehagait移动步态分析系统加速度计传感器的数据集中进行了测试，这些算法放置在各种患者身体部位。收集的数据分为2秒的窗口，并进行了手动预处理和功能提取阶段。然后，将提取的数据作为对基于GE的方法的输入表示，以创建新的，更有效的特征，然后将其作为RBF网络的输入引入。本文的实验部分涉及通过四种分类方法测试所提出的方法：RBF网络，多层感知器（MLP）接受了Broyden-Fletcher – Fletcher – Goldfarb – Shanno（BFGS）培训算法，支持Vector Machine（SVM）和GE基于GE的Parellitiation（GEL）工具（GICIFIT）工具（GICIFIT）工具。测试结果表明，与其他四种方法相比，所提出的解决方案具有最高的分类精度（90.07％）。
使用机器学习技术的 CMYK-CIELAB 颜色空间转换
摘要 在本研究中，我们实施了四种不同的机器学习方法来执行 CMYK 和 CIELAB 颜色空间之间的颜色空间转换。我们探索了支持向量回归 (SVR)、人工神经网络 (ANN)、深度神经网络 (DNN) 和径向基函数 (RBF) 模型在实现此颜色空间转换（AToB 和 BToA 方向）方面的性能。本研究使用的数据集是 FOGRA53，它由 1617 个颜色样本组成，这些颜色样本以 CMYK 和 CIELAB 颜色空间值表示。转换模型的精度以 ∆ E ∗ 色差来衡量。此外，在实际应用中，将提出的模型与标准 ICC 配置文件在此颜色空间转换方面的性能进行了比较。结果表明，对于正向转换（CMYK 到 CIELAB），使用 RBF 可获得最高的精度。而对于后向变换（CIELAB 到 CMYK），使用 DNN 可获得最高的准确度。
分析人工神经>锂离子电池的电荷状态
电荷状态（SOC）是电池剩余容量至关重要的评估指标。需要进行精确的社会估计对于确保锂离子电池的安全功能并防止过载和过度耗尽非常重要。但是，可再生能源的独立应用已成为确定锂离子电池SOC确切能力的关键问题。为了估算随着时间的推移能力，电池管理系统计算了锂离子电池的SOC。这允许实施智能控制系统。本文在估计电池SOC中的后退传播（BP）神经网络（BP）神经网络（NN）的限制和弱点之后，介绍了SOC电池估算的增强径向基础功能（RBF），例如趋势速度缓慢，概括较差，并且可以提高网络的准确性，但需要时间才能进行时间。实时使用实验数据训练增强的RBF。将经过训练的SOC的NN与实际值进行了比较，MATLAB用于模拟评估其准确性的方法。
基于EEG的驱动疲劳检测，使用两级学习层次径向基础函数 将药物重新定位到阿尔茨海默氏病的三孔深神经网络中的线粒体融合蛋白2 表观遗传时钟捕获的DNA甲基化加速年龄影响乳腺癌风险
脑电图（EEG）的驾驶疲劳检测最近由于脑电图技术的非侵入性，低成本和可饮用的性质而引起了人们的关注，但是从嘈杂的EEG EEG信号中提取信息以驱动疲劳检测的嘈杂的EEG信号仍然具有挑战性。径向基函数（RBF）神经网络由于其线性参数网络结构，强大的非线性近似能力和所需的概括属性而吸引了很多注意力。RBF网络性能在很大程度上取决于网络参数，例如隐藏节点的数量，中心向量的数量，宽度和输出权重。但是，直接优化所有网络参数的全局优化方法通常会导致高评估成本和缓慢的收敛性。为了提高基于EEG的驱动疲劳检测模型的准确性和效率，本研究旨在开发两级学习层次结构RBF网络（RBF-TLLH），该网络（RBF-TLLH）允许对关键网络参数进行全局优化。在模拟驾驶环境中，在疲劳和警报状态下，在疲劳和警报状态下收集了实验性脑电图数据。首先利用主成分分析来从EEG信号中提取特征，然后使用拟议的RBF-TLLH用于驾驶状态（疲劳与警报）分类。结果表明，与其他广泛使用的人工神经网络相比，提出的RBF-TLLH方法实现了更好的分类性能（平均准确性：92.71％；接收器工作曲线下的面积：0.9199）。此外，只需要使用拟议的RBF-TLLH分类器中的培训数据集确定三个核心参数，这增加了其可靠性和适用性。发现表明，提出的RBF-TLLH方法可以用作可靠的基于EEG的驱动疲劳检测的有希望的框架。