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斐济国家电子商务战略（2025-2029）
斐济储备银行（RBF）（包括联合国资本开发基金（UNCDF））的发展合作伙伴的支持，支持消费者在互联网渗透率高和可负担性的情况下采用在线交易。通过太平洋数字经济计划提供的UNCDF支持是多方面的，重点是在国家金融包容策略下整合数字金融服务和包容性财务。UNCDF还通过战略政策制定和实施，开发监管框架和能力建设来进一步促进政府为改善金融包容性和数字素养的努力。这种整体方法旨在培养一个强大的数字环境，以支持斐济的可持续经济增长和更广泛的财务包容性。
学院模型帐户2023至2024
BAU Business as Usual BRD Development Bank of Rwanda CIFs Climate Investment Funds CIV Collective Investment Vehicle CP3 Climate Public Private Partnership Programme CRS Creditor Reporting System DAC Development Assistance Committee Defra Department for Environment, Food and Rural Affairs DESNZ Department for Energy Security and Net Zero FCDO Foreign Commonwealth and Development Office GBP Great British Pounds GHG Greenhouse Gas HMRC His Majesty's Revenue and Customs ICF International Climate Finance KPI关键绩效指标KWH千瓦时MDB多边发展银行谅解备忘录备忘录，了解非政府组织非政府组织ODA官方发展援助OECD经济合作与发展RBF成果基于融资的融资UNFCCC联合国联合国联合国气候变化框架公约
利用机器学习提高矮牵牛组织培养效率：改善愈伤组织形成的途径
矮牵牛在组织培养中的重要特征是其不可预测且依赖于基因型的愈伤组织发生，这对高效再生和生物技术应用提出了挑战。为了解决这个问题，机器学习 (ML) 可以被视为一种强有力的工具，用于分析愈伤组织发生数据、提取关键参数和预测矮牵牛愈伤组织发生的最佳条件，从而促进更可控和更高效的组织培养过程。该研究旨在利用 ML 算法开发矮牵牛愈伤组织发生的预测模型，并优化植物激素浓度以提高愈伤组织形成率 (CFR) 和愈伤组织鲜重 (CFW)。该模型的输入为 BAP、KIN、IBA 和 NAA，输出为 CFR 和 CFW。比较了三种 ML 算法，即 MLP、RBF 和 GRNN，结果表明 GRNN (R 2 83) 在准确性方面优于 MLP 和 RBF。此外，还进行了敏感性分析以确定四种植物激素的相对重要性。IBA 的重要性最高，其次是 NAA、BAP 和 KIN。利用 GRNN 模型的卓越性能，集成遗传算法（GA）来优化植物激素浓度，以最大化 CFR 和 CFW。遗传算法确定了最佳植物激素组合，即 1.31 mg/L BAP、1.02 mg/L KIN、1.44 mg/L NAA 和 1.70 mg/L IBA，CFR 为 95.83%。为了验证预测结果的可靠性，在实验室实验中测试了优化的植物激素组合。验证实验的结果表明，通过 GA 获得的实验结果和优化结果之间没有显著差异。本研究提出了一种结合机器学习、敏感性分析和遗传算法的新方法，用于建模和预测矮牵牛的愈伤组织形成。研究结果为优化植物激素浓度、促进愈伤组织形成以及在植物组织培养和基因工程中的潜在应用提供了宝贵的见解。
EEG4Students：脑电图数据收集和机器学习分析的实验设计
使用机器学习和深度学习根据脑电图 (EEG) 信号预测认知任务一直是脑机接口 (BCI) 中发展最快的领域。然而，在 COVID-19 大流行期间，数据收集和分析可能更具挑战性。大流行期间的远程实验带来了一些挑战，我们讨论了可能的解决方案。本文探讨了可以在个人计算机上有效运行以执行 BCI 分类任务的机器学习算法。结果表明，随机森林和 RBF SVM 在 EEG 分类任务中表现良好。此外，我们研究了如何使用经济实惠的消费级设备进行此类 BCI 实验以收集基于 EEG 的 BCI 数据。此外，我们还开发了数据收集协议 EEG4Students，为对此感兴趣的非专家提供此类数据收集指南。我们的代码和数据可以在 https://github.com/GuangyaoDou/EEG4Students 找到。
基于M-SVR算法的激光直接沉积熔体轨迹几何特征预测
摘要：几何特征是表征激光直接沉积质量的重要手段，提高预测模型的精度有助于提高沉积效率和质量。模型主要输入变量为激光功率、扫描速度和送粉速率，输出变量为熔轨宽度和高度。应用基于径向基函数（RBF）的多输出支持向量回归（M-SVR）模型，建立了熔轨几何特征预测的非线性模型。采用正交试验设计进行试验，随机选取试验结果作为训练和测试数据集。一方面，与单输出支持向量回归（S-SVR）建模相比，该方法将高度预测的均方根误差降低了22％，且训练速度更快，预测精度更高；另一方面，与反向传播（BP）神经网络相比，宽度的平均绝对误差降低了5.5％，平均绝对误差更小，泛化性能更好。因此，建立的模型可以为精确选择直接激光沉积工艺参数提供参考，提高沉积效率和质量。
基于快速检测纸板
摘要：长期以来，农药残留物一直是食品安全的重要方面，这一直是一个主要的社会问题。这项研究对基于酶抑制方法鉴定农药残留物快速检测卡的研究和分析进行了研究和分析。在这项研究中，图像识别技术用于从快速检测卡的检测结果中提取颜色信息RGB特征值，并建立了四个回归模型，以定量预测使用RGB特征值快速检测卡指示的农药残留浓度。四个回归模型是线性回归模型，二次多项式回归模型，指数回归模型和RBF神经网络模型。通过研究和比较，已经表明，指数回归模型在预测快速检测卡指示的农药残留浓度方面表现出色。相关值为0.900，均方根误差为0.106。当预期浓度接近0时，不会有负预测值。这为基于酶抑制方法的农药残留物快速检测卡开发图像识别设备的开发提供了一种新颖的概念和数据支持。
基于物联网的火灾检测：机器学习技术的编译研究
摘要无法检测到的摘要ÖZ火灾变得无法控制。开始无法控制的火灾对人类和自然生命构成了重大危险。，尤其是在公共和拥挤的地区，大火可能导致生命损失和大规模财产损失。因此，有必要尽可能准确，快速检测火灾。与物联网（IoT）技术一起使用的烟雾探测器可以彼此交换数据。在这项研究中，使用机器学习算法处理从两种不同类型的基于IoT的烟雾探测器收集的数据。使用K-Nearest邻居（K-NN），多层感知器（MLP），径向基函数（RBF）网络，幼稚的贝叶斯（NB），决策树（DT），随机森林（RF）和Logistic Model树（RF）和Logistic Model树（LMT）算法。使用机器学习算法处理从烟雾探测器获得的数据，以创建非常成功的模型设计。该研究的目的是设计一个基于人工智能的系统，该系统能够尽早发现在室内和室外发生的火灾。
评估健康和神经退行性衰老中的执行功能能力 - 选择性文献评论
摘要：电动汽车（EV）在有效管理能源方面遇到了重大障碍，尤其是在面对各种驾驶环境和周围因素时。本研究旨在评估安装在日产叶片中的完全运行的混合储能系统（HESS）中的三个不同控制系统的性能。目的是通过专注于针对不同的全球环境和驱动环境来优化能源管理来提高电动汽车的性能。这项研究通过使用MATLAB/SIMULINK开发独特的能源管理系统模型来利用分析策略。该模型是专门设计的，用于优化完全活跃的HESS电池和超级电容器（SC）的集成和控制。该模型模仿了三个不同的驾驶周期下的控制器的性能：Artemis乡村，Artemis高速公路和US06。这些发现在管理电池电量状态（SOC）和系统的响应性方面表现出显着的进展，尤其是在使用径向基函数（RBF）控制器时。这项研究强调了HESS提高电动汽车的有效性和耐用性的能力，从而促进了电力运输技术的更广泛的接受和进步。