XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSDSS
使用机器学习探索银河系
目标。我们探索机器学习技术，以预测星系之间的星形量，恒星质量和金属性，红移范围为0.01至0.3。方法。利用CATBOOST和深度学习体系结构，我们利用了来自SDSS的多播放和红外光度数据，并在SDSS MPA-JHU DR8目录上进行了跨训练。结果。我们的研究证明了机器学习的潜力，即仅从光度数据中准确预测星系特性。我们通过使用CATBOOST模型专门实现了最小化的根平方错误。对于恒星形成率的基础，我们达到了RMSE SFR = 0的值。336 dex，而对于恒星质量预测，将误差降低为RMSE SM = 0。206 dex。此外，我们的模型得出RMSE金属性= 0的金属性预测。097 DEX。 结论。 这些发现强调了自动化方法在有效估计多波长天文学数据的指数增长的情况下有效估计关键星系的重要性。 未来的研究可能会集中于精炼机器学习模型和扩展数据集，以实现更准确的预测。097 DEX。结论。这些发现强调了自动化方法在有效估计多波长天文学数据的指数增长的情况下有效估计关键星系的重要性。未来的研究可能会集中于精炼机器学习模型和扩展数据集，以实现更准确的预测。
纽约市技术学院危险交流计划
危险通信计划适用于纽约市技术学院的所有化学用途（请参阅附录G-定义），但实验室区域（实验室标准29 CFR 1910.1450涵盖实验室中的化学用途）和仅在密封容器中处理化学品（例如，仓库）的化学品。仓库类型操作仅需要适当的标签，SDSS以及员工的信息和培训。某些化学物质免于OSHA危害通信标准，包括危险废物，食物，木材，烟草，以及可能带来的危险物质，例如药物和化妆品，带给CUNY供个人食用（在急救套件中摩擦酒精含量）。
在数据探索中平衡熟悉度和好奇心与深度强化学习
能够在探索性数据分析（EDA）中找到一组记录（EDA）的能力，以取决于数据集中对象的散射以及用户对数据的了解及其表达需求的能力。这产生了各种EDA方案和解决方案，它们在向用户提供的指导上有所不同。在本文中，我们研究了建模的好奇心与熟悉程度（DRL）（DRL）和表达数据探索操作员之间的相互作用。我们将好奇心形式化为固有的奖励和熟悉，作为外在奖励。我们研究了为这些奖励所学的几个政策的行为。我们在SDSS上进行的实验，一个非常大的天空调查数据集1提供了几种见解，并证明需要更深入地检查DRL和数据探索操作员，而这些探索者超越了钻孔和滚动。
NRSC-RMT-1-2024邮政编码09 Syllabus.pdf
定义; GIS组件； GIS的功能；重要的GIS软件；数据源；栅格和矢量数据模型，数据结构；地理数据格式；属性类型；创建数据库，空间数据输入技术和所使用的设备；矢量化和构造图数据；空间和非空间数据模型；拓扑，拓扑关系的概念；数据错误的来源；空间数据生成和分析的算法；空间建模； Web GIS的原理，元素，架构，服务和应用；移动GIS的概念；多标准分析和空间决策支持系统（SDSS）；数据挖掘； 3D-GIS;基于位置的服务；云GI;地理空间大数据分析；数据立方体及其应用；地理空间标准；开源GIS；地质。测量和映射：
使用说明（手册）Magpurix®血液DNA ...
仅用于体外诊断。使用套件之前，请仔细阅读所有说明。在DNA纯化技术中，该产品的使用应限于受过训练的人员。严格遵守用户手册是最佳结果所必需的。应注意打印在包装盒上的到期日期和所有组件的标签。在其到期日期后不要使用套件。使用化学药品时，请始终穿合适的实验室外套，一次性手套和保护性护目镜。有关更多信息，请咨询适当的安全数据表（SDSS）。这些可在MSD（材料安全数据表）的方便且紧凑的PDF格式在线获得 - 下载 - www.zinexts.com。请向您的本地代表/代理商或制造商以及您所在国家/州的主管当局报告有关该设备的任何严重事件。
人工智能对危害交流的影响
在将安全数据表 (SDS) 翻译成不同语言时，保持准确性至关重要，但这可能是一项昂贵且耗时的任务，而且还存在翻译错误的风险。为了评估准确性，我们使用了三种类似的工具（Azure、ChatGPT 和 DeepL），并将英语 SDS 的墨西哥语-西班牙语翻译与西班牙语产品的标准 SDS 进行了比较。分析显示以下结果。准确性：20% 的 DeepL 翻译、32% 的 ChatGPT 和 35% 的 Azure 翻译与标准西班牙语产品 SDS 不匹配（含义或同义词）。质量：DeepL 生成了完全格式化的翻译文档，但 ChatGPT 和 Azure 文档在翻译后需要格式化。这三种 AI 工具都有拼写错误。可行性：使用 DeepL，我们能够翻译格式化的文档，没有任何字符限制。它接受扫描和数字文档进行翻译。
使用说明 (手册) MagPurix® 血液 DNA ...
仅用于体外诊断。使用试剂盒前请仔细阅读所有说明。本产品应仅限于接受过 DNA 纯化技术培训的人员使用。为获得最佳效果，请严格遵守用户手册。请注意所有组件包装盒和标签上印刷的有效期。请勿使用过期的试剂盒。使用化学品时，请务必穿着合适的实验服、戴上一次性手套和防护眼镜。有关更多信息，请查阅相应的安全数据表 (SDS)。这些资料以方便、紧凑的 PDF 格式在线提供，网址为 MSDS（材料安全数据表）- 下载 - www.zinexts.com。请将与设备有关的任何严重事故报告给您当地的代表/代理商或制造商，以及您所在国家/州的主管部门。
使用说明 (手册) MagPurix® 血液 DNA ...
仅用于体外诊断。使用试剂盒前请仔细阅读所有说明。本产品应仅限于接受过 DNA 纯化技术培训的人员使用。为获得最佳效果，请严格遵守用户手册。请注意所有组件包装盒和标签上印刷的有效期。请勿使用过期的试剂盒。使用化学品时，请务必穿着合适的实验服、戴上一次性手套和防护眼镜。有关更多信息，请查阅相应的安全数据表 (SDS)。这些资料以方便、紧凑的 PDF 格式在线提供，网址为 MSDS（材料安全数据表）- 下载 - www.zinexts.com。请将与设备有关的任何严重事故报告给您当地的代表/代理商或制造商，以及您所在国家/州的主管部门。
监督机器学习算法的恒星分类
天文对象，例如恒星，类星体，银河系是研究宇宙和星系的非常重要的关键。我们都知道恒星同样发出光线和星系。这些天文对象的光具有一种辐射，称为电磁辐射。当我们拆分电磁辐射时，我们会得到光谱。光谱被定义为七种颜色的光，光谱用于识别每个恒星的化学成分和温度。每个灯光指示特定的化学元件或分子。由于每个灯光中存在的化学元件量，每个灯射线的温度变化。我们将能够使用位于墨西哥的Sloan Digital Sky Survey（SDSS）望远镜来获得该温度。由于这些光谱特征包含有关天文对象的重要信息，这对于更好地分类对象非常有用。用于处理大量数据，数据挖掘是一种常见的技术。使用了多种监督的机器学习算法，例如幼稚的贝叶斯，随机森林，决策树，决策树和多层感知器，并将结果相互比较。随机森林具有巨大的优势，例如平均许多决策树，随机森林会减少过度拟合，并且不容易受到数据中噪声和异常值的影响。与其他现有算法相比，随机森林中的准确性百分比很高。关键字：恒星光谱，天文对象，机器学习，多层感知。1。简介