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基于聚类的异常值检测，以改善情况...
这项工作的目的是研究基于集群的异常检测是否可以检测空中交通中的异常事件。正常模型适用于仅包含标记为正常的航班的数据。给定这个正常模型，调整异常检测函数，以便将与正常模型相似的数据点分类为正常，将异常的数据点分类为异常。由于数值数据的结构未知，因此测试了三种不同的聚类方法：K-means、高斯混合模型和谱聚类。根据正常模型的建模方式，使用不同的方法来调整检测函数，例如基于距离、概率，最后通过一类支持向量机。
了解加利福尼亚气候智能农业背后的科学：
改善土壤结构并增加SOM是气候智能农业的关键目标，因为既倾向于增加浸润和排水，改善曝气，增强水和养分持有能力，并降低压实和侵蚀性损失的风险（Steenwerth等人。2014; Lal等。2018）。传统上，土壤和农业科学家将这种有机物的构建过程视为简单的碳等式，碳输出。SOM只能通过增加总碳输入来增加（即根，残基或有机修正案）或减少总损失（来自耕作，侵蚀等）。对SOM的更细微的理解强调了其保存是由土壤结构，微生物生理和土壤生物能够发挥作用的整体效率所决定的生态系统特性（Schmidt等人。2011）。土壤中的所有有机碳都是微生物分解的“公平游戏” - 仅通过与粘土和/或物理遮挡的络合而稳定
2024 年北欧反应演习 警察和 PST 需要提示
- 请求敏感信息的人，例如士兵的行踪、行进路线和姓名或其他作战信息 - 拥有关键基础设施或演习区域草图、图纸或照片的人 - 在社交媒体或其他方式分享演习活动详细信息的人 - 异常或特别有针对性的社交媒体查询 奇怪的电话、欺诈企图、身份盗窃或获取信息，例如从自称来自警察或国防部的人那里获取信息 - 可能包含有关人员或活动的信息的数据丢失或数据泄露
使用自我出版的
Priya Vij 1*，Patil Manisha Prashant 1摘要背景：卵巢癌（OC）是女性生殖系统的高致命性恶性肿瘤，其特征是由于疾病的复杂性和晚期诊断，其死亡率高以及与临床研究相关的挑战。技术的进步，例如医学事物（IOMT），为改善OC检测和诊断提供了新的机会。目的：本研究旨在使用IOMT数据开发和评估一种新型的OC检测方法，利用自组织图（SOM）和改进的复发性神经网络（IRNN），并通过扩展的和谐搜索优化（EHSO）算法增强了重复的神经网络（IRNN），以提高功能选择和分类准确性。方法：该研究利用IOMT的OC数据并应用了SOM进行功能选择，这有助于管理和分类大数据集。SOM被用来改善数据表示形式，并解决标签和分类数据中的挑战。使用EHSO算法进行了优化的IRNN模型，以增强分类性能。
实施针对 covid-19 疾病的疫苗接种
5.2 可及性和包容性 ................................................................ 192 5.2.1 沟通 .............................................................................. 192 5.2.2 出具 Covid 证书的工作 .............................................. 193 5.2.3 没有电子身份证的人 ........................................................ 198 5.2.4 没有人口登记地址的人 ...................................................... 199 5.2.5 有协调号码的人 ............................................................. 199 5.2.6 使用预留号码登记的人 ...................................................... 200 5.2.7 在另一个欧盟/欧洲经济区国家全部或部分接种疫苗的人 ............................................................. 201 5.2.8 在第三国接种疫苗的人 ............................................................. 201 5.2.9 来自第三国的访客 ............................................................. 202
STM32 处理器的外部非易失性存储器管理 管理 STM32 处理器的非易失性存储器 Johannes Falk
本报告介绍了开发用于处理 STM32 微处理器使用的外部存储设备的库的工作。此举由开发数字和模拟合成器的 Suonobouno AB 公司代表执行。这项工作包括开发用于内存管理的通用函数，以及针对预期应用系统中出现的特定数据结构所采用的函数。最终创建了一个库，可以对该项目涉及的两种存储介质执行必要的数据读取和存储。这可以通过一个干净的界面进行控制，不需要了解存储技术背后的技术细节。该库是模块化的，具有明确的依赖关系管理策略，因此它可以随着进一步的集成而成长和发展。
4931 -AMS期刊
摘要：为了提高对影响每月海面温度（SST）变异性的海洋过程的理解，我们分析了社区地球系统模型，第2版，层次结构，其中模型仅在其海洋复杂性程度上有所不同。最现实的海洋是动态海洋模型，作为完全耦合模型（FCM）的一部分。从机械脱钩的模型（MDM）中的下一个最现实的海洋就像FCM一样，但排除了异常的风应力 - 驱动的海洋变异性。最简单的海洋是平板海洋模型（SOM）。将浮力耦合的动态海洋纳入MDM，其中包括SOM中缺乏温度对流和垂直混合，导致到处的SST变量减弱，并且与SOM相比，高纬度和赤道PACIDICE中SST异常的持久性降低。与MDM相比，大多数区域中FCM中的异常风应力 - 驱动的海洋动力学会导致更高的SST方差和更长的持续时间尺度。动态海洋的净作用，作为整体阻尼剂或异常SST方差和持久性的扩增，在区域取决于区域。值得注意的是，我们发现与FCM相比，SST变异性的热力学强迫幅度的大小相比，SOM和MDM配置中海洋模型的复杂性的努力导致了变化。这些变化部分源于海洋变化的混合层深度的差异，并在尝试量化某些海洋机制对模型之间SST变异性差异的相对贡献时应考虑。
用自我...
大脑的皮质可塑性是使我们能够学习和适应环境的主要特征之一。的确，由于两种形式的可塑性，大脑皮层具有自组织的能力：结构性塑性性，从而产生或削减了神经元之间的突触连接，并改变了突触可塑性，从而改变了突触连接的力。这些介绍很可能是基于人脑发展的极其竞争的特征：多模式关联。故障，感觉方法的多样性，例如视觉，声音和触摸，大脑都达到了相同的概念。此外，生物学观察结果表明，当两者相关时，一种模态可以激活另一种方式的内部表示。为了建模这种行为，Edelman和Damasio分别提出了逆转和收敛/发散区，在该区域中，双向神经通信可以导致多模式融合（收敛）和模态激活（差异）。尽管如此，这些理论框架并未在neu-rones级别提供计算模型。本论文的目的是首先以（1）的（1）多模式学习而不是超级靶向的，（2）的（2）在能量水平上对能量处理的（3）能量处理的（2）。我们提出并比较不同的标签方法，以最大程度地减少标签数量，同时保留最佳精度。根据这些准则和对文献神经模型的研究，我们选择了Kohonen提出的自组织（SOM）卡作为我们系统的主要组成部分。我们介绍了迭代网格，这是一个完全分布在材料神经元之间的架构，该架构允许在SOM中进行蜂窝计算，因此，在处理和连接时间方面逐渐了解的系统。然后，我们在释放的标签后学习中评估了SOM的性能：在训练期间没有标签，那么很少有标签可用于标记SOM的神经元。我们使用SPIKE（SNN）中的神经网络将表演与不同的方法进行比较。然后，我们建议使用提取的特征而不是原始数据提高SOM的性能。我们正在使用两种不同的方法从MNIST数据库中提取SOM分类的研究：一种具有卷积自动介绍者的机器学习方法和SNN的生物启发方法。为了证明SOMA冲突的能力 - 如果数据更复杂，我们通过传输DVET使用Mini-Imagenet数据库来使用学习。完成，我们转到多模式关联机制。我们通过使用SOMAS和每周学习来基于最近的原理来构建以生物启发的垃圾模型。我们提出并比较不同的
生物多样性和气候变化
老师用自定义案例填充PowerPoint演示文稿，该案例提出了一个本地问题，代表了需要解决的挑战。•是否存在由于气候变化而威胁的当地动物或植物物种？•是否有当地栖息地（例如森林，草原等。），由于气候变化而受到威胁？•在天气的当地变化中受到影响，例如热，洪水，干旱等？•您是否受海水水平增加的影响？•当地作物有危险吗？•可选：在课程前与学生分享一张有关栖息地的事实表（Rainforests / Poles /在免费 /世界海中）< / div>
意大利太空天气科学的现状和观点
1 ASI-ITRIAIA太空航天局，通过DEL POLITECNICO SNC，00133，意大利00133意大利2意大利军事航空，空军工作人员3，Viale Dell'Younfers N.4，00185罗马，意大利3号Inf-Astro-astro phyic phyic observoration，Turgatory tornation tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory torains toragity toraine tornial teraine，turnesse turne surins turga物理学，通过科学研究1，00133意大利罗马5大学，物理和地质学系，通过Pascoli S.N.C.，06124意大利佩鲁吉亚6号地理和火山学研究院，通过Di Vigna Murata 605，som som som solicy，00143 ROME，ITRICTITITO，ITRICTIOS，ITRICTO，TRENTO，di vigna Murata 605 38123意大利特伦托8天文和空间行星学的Inf-Inf-Institute通过Del Fosso del Cavaliere 100，00133 Rome，意大利罗马9 Inf-Artonomical Obtervorator，Trieste，Loc。basovizza n。 302，34149意大利Trieste 10 Infn-Tifpa，通过Sommari 14，38123 Trento，意大利