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RIIO-3 股权成本——CAPM 参数
• 在估计无风险利率 (RFR) 时考虑政府债券中蕴含的便利溢价； • 在估计事前 TMR 时删除生活成本指数 (COLI)-CED 调整，而是使用 Ofgem 使用的 CPIH 历史通胀序列来缩减 Dimson、Marsh 和 Staunton (DMS) 提供的名义数据； • 在计算事前 TMR 时排除序列相关调整； • 主要根据事后 TMR 来通知其 TMR 津贴，而不是将 50% 的权重放在历史事前方法上； • 承认 TMR 和政府债券收益率之间的关系，正如之前的监管决策中所做的那样，因为这可能是可投资性的必要条件； • 在估计贝塔系数时考虑的水务公司样本中包括 Pennon。
下丘脑生长抑素能神经元的消耗在小鼠大脑、骨髓、脂肪和视网膜中重现糖尿病表型
✉ Maria B. Grant mariagrant@uabmc.edu。Chao Huang 和 Robert Follett Rosencrans 对这项工作做出了同等贡献。作者关系和活动作者声明，不存在任何可能对其工作产生偏见或被认为会偏见的关系或活动。贡献声明 CH 管理所有实验和数据收集并编辑了手稿。RFR 收集了代谢数据并撰写了手稿。RB 进行了立体定向手术。PH 进行了组织处理和免疫组织化学分析。YA-A 进行了视动和 ERG 记录，CPV 和 ALFL 协助进行了流式细胞术和骨髓功能测定。GML、PMF 和 KLG 协助进行了实验设计。所有作者都对数据的获取和分析做出了贡献。所有作者都对手稿的重要知识内容进行了批判性修改，并批准了手稿的最终版本。MBG 构思了实验、获得了资金、设计了实验、协助进行了数据解释、编辑了手稿并且是手稿中所有数据的担保人。
从Fenton Hill到Fervo：EGS是否正在接近商业生存能力？
地热能是可持续的能源，提供可靠和可再生能源解决方案。然而，由于传统方法的复杂性和不频，可以准确测量产生两相流体的井的地热井输出和焓。本文通过继续开发一种实时方法来衡量流量和地热井的焓的工作来解决这些问题，而不会中断操作。重点是使用基于高级规则的模型和机器学习技术准确估算地热流体的流量和焓。这项研究通过使用Landsvirkjun在2019年，2020年，2021年和2023年进行的Landsvirkjun的地热操作的测量来整合数据驱动的方法，以进行连续监测和早期检测井绩效变化。该研究采用了在Theistareykir和Bjarnarflag地热发电厂的专业差压力孔板表设置，提供了对模型至关重要的详细测量。最有效的模型使用噪声降低噪声的应用（DBSCAN），用于降低噪声，递归功能消除与交叉验证（RFECV）进行精确特征选择以及具有五个关键特征的随机森林回归（RFR），实现均方根误差（RMSE）为0.011。这种方法可以显着提高地热发电测量的效率和准确性，从而为实时监控和操作优化提供见解。
aquipta atogepant（作为一水合物）10 mg片剂
N=216 Monthly Migraine Days (MMD) across 12 weeks Baseline 7.8 7.5 Mean change from baseline -4.1 -2.5 Difference from placebo -1.7 p -value <0.001 Monthly Headache Days across 12 weeks Baseline 9.0 8.5 Mean change from baseline -4.2 -2.5 Difference from placebo -1.7 p -value <0.001 Monthly Acute Medication Use Days across 12 weeks Baseline 6.9 6.5 Mean change from基线-3.8 -2.3安慰剂-1.4 p-值<0.001≥50％≥50％MMD响应者在12周％响应者中响应者59 29与安慰剂（％）30 p -value <0.001≥75％MMD响应者在12周的响应者中遇到12周的响应者38响应者38 11的差异38 11 P -V -V -Value <0.0.00 <0.00 <0.001 at -6 b at -6 b at -6 b at -6 b at -6 b at -6 b at -6 B. -9.1 -5.2与安慰剂-3.9 p -Value <0.001 A MSQ v2.1 rfr c在第12周基线46.6 46.6平均基线31.0 20.0与安慰剂11.0 p -value <0.001 <0.001
新研究项目的建议...
提出建议时，请记住以下项目，申请人必须回答以下所有项目。说“文本”，您可以写文本，插入图片或平板电脑。关于研究基础设施的道路指南基础设施的建议必须在表格上提交。不允许将其应用于表单的安装。“道路指南中基础设施的建议”最多应为三页，首页或总共四页。字体和字体大小应作为以形式设置为IE。11分钙纤维（身体）。 不允许更改形式中边缘或标题的宽度。 申请必须作为PDF文档提交。 固定提交建议的是2024年9月12日。 15.00。 可以通过Innvidasjodur@rannis.is 的E -Mail地址在基础架构基金的网站以及Rannís基础设施基金专家11分钙纤维（身体）。不允许更改形式中边缘或标题的宽度。申请必须作为PDF文档提交。固定提交建议的是2024年9月12日。15.00。可以通过Innvidasjodur@rannis.is
通过机器学习来推进天气预测
摘要：本研究文章研究了使用以前的天气数据来改善即将到来的天气状况的预测建模的可行性。该研究旨在通过分析完整的数据集，以确定许多气象指标（包括温度，降水和风速）之间的值得注意的模式和相互作用。该研究采用一系列数据预处理技术来确保数据质量，包括处理缺失值和正常功能。通过探索性数据分析，我们辨别指导我们预测方法的重要关联。结果强调了复杂的分析技术在增强天气精确度方面的功效。这项研究推动了数据驱动的方法在应对气候预测和环境管理预测中解决问题的应用，为气象学家和气候科学家提供了重要的见解。关键字：天气预测，机器学习，天气预报，随机森林回归（RFR），逻辑回归，KneighBorsClassifier（KNN），支持向量机（SVM）。*接受的作者接受：2024年12月12日；出版：2024年12月13日，如何引用本文：Azlaf Souad，Benfettah Mohammed Ali（2024）。通过机器学习来推进天气预测：预测算法的综合研究。北美学术研究，7（12），92-98。 doi：https：//doi.org/10.5281/zenodo.14516214利益冲突：没有任何冲突要声明。出版商注：NAAR在已发表的地图/图像和机构隶属关系中对管辖权主张保持中立。版权所有：©2024作者。作者对本手稿中的文本，图，数据完全负责，该数据根据创意共享归因（CC BY）许可（https://creativecommons.org/licenses/licenses/4.0/）提交了可能的开放访问出版物。
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使用DL和ML混合方法预测孟加拉国大蒜价格
在孟加拉国生长了许多不同种类的香料。在这些香料中，大蒜是最重要的。尽管每年需要600,000吨大蒜，但孟加拉国仅设法生产约80,000公吨的香料[1]。根据政府的报道，其余部分主要来自印度和中国。每一天都会发现对大蒜的需求有所上升。因此，由于没有足够的供应来满足需求，价格就会更高。诸如孟加拉国农业部报道的2018年的大蒜在2018年的五十至八十塔卡。2019年对大蒜的需求激增。但是，大蒜供应没有变化。价格从2024年到250。以大蒜为例； 2019年1月1日，价格为每公斤80塔卡，但到7月14日，每公斤升至180塔卡。由于其异常行为，因此对这种变化有很大的关注。定价范围表明，增加和减少是零星的。孟加拉国贫穷的人无法承担这笔费用。数据不确定性的非结构化特征为财务预测增加了复杂性。的预测进一步混淆了这样一个事实，即天气，劳动力，储存量，运输和供求比等变量会影响结果。现代AI允许机器模仿人类的行为。使用多种ML算法，M。M。Hasan等。[2]成功消除了洋葱市场的波动，并预测了未来的洋葱价格。在金融中应用机器学习的可能性很大。为了实现这一目标，我们采用了有关大蒜价格的收集数据，我们开发了一些能够预测未来大蒜价格的ML和DL模型。如Geron等人[3]所观察到的，只有一些可用的机器学习工具包括Scikit-Learn，Tensorflow，Matplotlib，Pandas和Numpy。为了使用我们的数据集，使用各种功能选择和特征提取算法。对于第一个模型，使用了DNN。对于第二和第三模型，使用的模型类型是长期记忆（LSTM）模型。最后，第四型模型是LSTM和ML的组合结构，其中LSTM部分仅用于选择特征，而ML算法（如梯度增强回归（GBR），随机森林回归（RFR），线性回归（LR）（LR）都用于训练功能。由于我们将为大蒜每日价格产生预测，因此我们对此进行了监督的学习。根据大蒜市场的给定ML和DL模型，可以在不同来源预测该产品的价格。我们的工作集中在这一目标上。