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Sub3DNet1.0：区域尺度三维地下结构测绘的深度学习模型
摘要：本研究介绍了一种基于卷积神经网络的高效深度学习模型，该模型结合了联合自编码器和对抗结构，用于从二维地表观测数据进行三维地下测绘。该方法被用于描绘澳大利亚沙漠景观中的古河谷。该神经网络在 6400 平方公里的区域内进行训练，使用地表地形作为二维输入，使用航空电磁 (AEM) 得出的古河谷存在概率图作为三维输出。训练后的神经网络在 99% 的训练域内平方误差 < 0. 10，在 93% 的验证域内平方误差 < 0. 10，表明它在重建训练区域以外的三维古河谷模式方面是可靠的。本研究设计的神经网络结构和训练算法由于其通用结构，具有广泛的应用潜力，可以从二维地表观测数据构建三维地质特征（如矿体、含水层）。
区域尺度三维地下水三维可视化深度学习模型...
摘要。本研究介绍了一种基于卷积神经网络的高效深度学习模型，该模型具有联合自编码器和对抗结构，用于从二维表面观测进行三维地下测绘。该方法用于描绘澳大利亚沙漠景观中的古谷。该神经网络在 6400 平方公里的区域内进行训练，使用陆地表面地形作为二维输入，使用机载电磁 (AEM) 得出的古谷存在概率图作为三维输出。训练后的神经网络的平方误差 < 0 。在 99% 的训练域中为 10，并产生平方误差 < 0 。在 93% 的验证域中，10 的准确率达到 90%，表明它在重建训练区域以外的 3D 古河谷模式方面是可靠的。由于其通用结构，本研究设计的神经网络结构和训练算法具有广泛的应用潜力，可以从 2D 地表观测构建 3D 地质特征（例如矿体、含水层）。
电力项目模板_截至 2023 年 1 月 31 日 (干净).xlsx
前身为：GLEDC Luna 煤电厂。将转换为其他技术（液化天然气）。一些许可和要求需要修改或重新申请。地热 190.000 Maibarara 3 地热发电项目 地热 Maibarara 地热公司 拉古纳/八打雁 20.000 2025 2025 Bacman 4 Botong - Rangas 地热项目 地热能源开发公司 培根区、索索贡、索索贡市 20.000 2026 2026 Kayabon 地热项目 地热能源开发公司 马尼托、阿尔拜 30.000 2026 2026 卡林加地热发电项目 - 一期 地热 阿拉贡电力和能源公司 卢布甘、帕西尔和廷拉扬、卡林加 40.000 2027 2027 更新容量 卡林加地热发电项目 - 二期 地热 阿拉贡电力和能源公司 卢布甘、帕西尔和廷拉扬、卡林加 40.000 2029 2029卡林加地热发电项目 - 第三阶段地热 阿拉贡电力和能源公司 Lubuagan, Pasil 和 Tinglayan, 卡林加 40.000 2031 2031 水电 6,683.558 皮亚皮河水电项目 水电 Repower 能源开发公司 Real, 奎松 4.500 2025 2025 下锡夫水电项目 水电 Asiapac 绿色可再生能源公司 Natonin, Mt. Province 3.000 2025 2025 上锡夫水电项目 水电 Asiapac 绿色可再生能源公司 Natonin, Mt. Province 2.750 2025 2025 伊布拉奥 2 水电项目 水电 Ibulao Mini Hydro 公司 Kiangan, 伊富高 7.400 2025 2025 邦邦水电项目 水电 FDC 可再生能源公司 Santa Fe, 新比斯开26.000 2025 2025 Ilaguen 水力发电项目水电 Isabela 电力公司 San Mariano 和 San Guillermo，Isabela 19.000 2025 2025 Bacolan 水力发电项目水电 Northgreen 能源公司 San Clemente，Tarlac 和 Mangatarem，Pangasinan 3.000 2025 2025 Coto 2 水力发电项目水电 Coto Hydro 公司 Masinloc，Zambales 3.500 2025 2025 Camiling River 3 水力发电项目水电 Northgreen 能源公司 Mayantoc，Tarlac 4.200 2025 2025 Boga 水力发电项目水电 Kadipo Bauko 水电公司 Bauko，Mt. Province 1.000 2025 2025 Upper Chico 水力发电项目水电 Kadipo Bauko 水电公司 Bauko，Mt. Province 2.000 2025 2025 Lower Chico 水力发电项目 Hydro Kadipo Bauko Hydropower Corp. Bauko, Mt. Province 2.100 2025 2025 ARIIS 2 (NIA Stn 5+437.50) 水力发电项目 Hydro C Squared Prime Commodities Corporation San Manuel, Pangasinan 0.750 2025 2025 ARIIS 3 (NIA Stn 5+898.50) 水力发电项目 Hydro C Squared Prime Commodities Corporation San Manuel, Pangasinan 0.500 2025 2025 ARIIS 1 (NIA Station 4+283) 水力发电项目 Hydro C Squared Prime Commodities Corporation San Manuel, Pangasinan 0.900 2025 2025 ARIIS 4 (Stn 4+808)水力发电项目 Hydro C Squared Prime Commodities Corporation 圣曼努埃尔，邦阿西楠 0。670 2025 2025 Tumauini（上级联）水力发电项目 Hydro Philnew Hydro Power Corp Tumauini, Isabela 11.300 2025 2025 Kibungan 2 水力发电项目 Hydro Hedcor Benguet, Inc. Sugpon, Ilocos Sur 40.000 2025 2025 SIS 清关中的项目名称错误 Tublay 3 水力发电项目 Hydro AT Dinum Company Tublay, Benguet 1.000 2025 2025 Matuno 1 水力发电项目 Hydro Smith Bell Mini-Hydro Corp. Ambaguio, 新比斯开 7.400 2025 2025 Matuno 2 水力发电项目 Hydro Aurora All Asia Energy Corporation Ambaguio, 新比斯开 15.000 2026 2026 卡米利 1水力发电项目 水电 Northgreen 能源公司 Mayantoc，塔拉克省 7.000 2026 2026 Coto 1 水力发电项目 水电 Coto Hydro Corp. Masinloc，三描礼士省 9.000 2026 2026 Olilicon 水力发电项目 水电 SN Aboitiz Power - Ifugao，Inc. Ilagan，伊富高省 20.000 2026 2026
FEMA：针对大样本全脑成像数据的快速高效混合效应算法
图 1 分箱对固定效应参数估计的均方误差 (MSE) 的影响。我们模拟了 2000 个具有 5 个固定效应（10,000 个观测值）的成像变量。然后，使用 20 个不同的箱值，我们使用 FEMA 估计参数并计算参数估计的平均（超过 50 次重复）平方误差。面板 (a) 中的黑色虚线表示五个固定效应中的每一个的总 MSE（跨 2000 个成像变量），而橙色实线表示五个固定效应的总 MSE 的平均值。我们观察到最小总 MSE 在箱值为 100（由绿线表示）时，而箱值为 20（由紫线表示）显示出可比的 MSE；面板 (b) 显示每个箱值所需的计算时间（跨 50 次重复取平均值）；箱值为 20（紫线）的计算时间是箱值为 100（绿线）所需计算时间的一小部分。请注意，两个面板的 x 轴都是非线性的。
Daniel Laver 使用立方持久性揭示时间变化的fMRI数据的拓扑
摘要。许多具有平均场相互作用的吉布斯度量是混乱的，因为N粒子系统中的任何K颗粒的集合都是渐近独立的，因为N→∞具有k固定或k = o（n）的n→∞。本文用成对相互作用的一类连续Gibbs的吉布斯度量量化了此概念，其中主要示例是由凸相互作用控制的系统，并均匀地凸出限制电位。K颗粒的边际定律与其极限产品度量之间的距离显示为O（（K/N）C∧2），c profional con-Oft均与平方温度相关。在高温情况下，这基于熵的亚粘附性，这会改善先前的结果，熵的亚加性最多可以产生O（k/n）。正如高斯示例所证明的那样，绑定的O（（k/n）2）无法改善。结果是非反应的，并且通过相对的渔民信息，相对熵或平方二次的Wasserstein度量来定量距离。该方法依赖于限制度量的先验功能不平等，用于根据（K + 1） - 粒子距离得出K粒子距离的估计值。
机器学习的药品销售预测
摘要：这项研究探讨了机器学习策略估算药品协议的适当性，并显示了对四个计算的比较研究：随机森林，梯度增长，长期记忆（LSTM）和自动性综合运动平均值（ARIMA）。现实世界中的药物交易信息用于评估使用测量值的预定计算的先见优先执行，例如残酷绝对误差（MAE），均方误差（MSE）和根残酷平方误差（RMSE）。结果表明，LSTM击败了其他计算，完成了最大的900个MAE，13000的MSE和113.96的RMSE。此外，该研究对不同部门的有先见之明分析和机器学习的后续进展进行了全面调查，计算医疗保健，供应链给药，背部和自然支持性。这些发现强调了进步分析在推动关键决策，优化资产分配以及缓解药品交易中的危险方面的变革潜力。向前迈进，将机器学习驱动的确定模型集成到组织程序中将继续彻底改变制药行业，并为可维护的开发和进步扫清道路。
Nano Medicine的应用和挑战用于COVID ...
应对保险行业股市的非线性，不稳定和复杂性所带来的挑战，我们提出了一种增强的生成性对抗性神经网络的股票预测模型，称为Cal-Wgan-GP。该模型的发电机结合了CNN-BILSTM模型等组件和一种自我发项机制，用于生成股票收盘价的精确预测。包括多层卷积神经网络组成的歧视者的任务是区分发电机产生的股票关闭价格和实际股票收盘价。选择了该模型的概括能力，中国Ping An，中国生活，新华社保险和太平洋保险的库存数据。在数据集构建过程中，相关功能（包括技术指标）都合并为促进该模型，以更好地学习隐藏的数据信息。实验结果表明，Cal-Wgan-GP超过四个评估指标的基线模型：平均平方误差（MSE），均方根平方误差（RMSE），平均绝对误差（MAE）和R-squared（R2），可实现最高的数据拟合程度。
吕宋指示性电力项目 截至 2022 年 3 月 31 日
水电 6,635.698 拉穆特水电项目 水电 拉穆特-阿西普洛小型水电公司 阿西普洛，伊富高省 6.800 2022 2022 皮纳卡纳万河水电项目 水电 Sunwest 水电公司 佩纳布兰卡，卡加延省 6.000 2023 2023 皮亚皮河水电项目 水电 Repower 能源开发公司 Real，奎松省 3.300 2023 2023 卡米林 1 水电项目 水电 Northgreen 能源公司 Mayantoc，塔拉克省 7.000 2023 2023 下锡福水电项目 水电 Asiapac 绿色可再生能源公司 纳托宁，山省 3.000 2024 2024 上锡福水电项目 水电 Asiapac 绿色可再生能源公司 纳托宁，山省 2.750 2024 2024 Matuno 1 水力发电项目 Hydro Smith Bell Mini-Hydro Corp. Ambaguio, 新比斯开 7.400 2024 2024 Matuno 2 水力发电项目 Hydro Aurora All Asia Energy Corporation Ambaguio, 新比斯开 15.000 2024 2024 Ibulao 1 水力发电项目 Hydro Kiangan Mini Hydro Corporation Kiangan,伊富高 6.750 2024 2024 Ibulao 2 水力发电项目 Hydro Ibulao Mini Hydro Corporation Kiangan, Ifugao 7.400 2024 2024 Coto 1 水力发电项目 Hydro Gedangan Enterprises Co. Masinloc, Zambales 9.000 2024 2024 Olilicon 水力发电项目 Hydro SN Aboitiz Power - 伊富高, Inc. 伊拉甘, 伊富高20.000 2024 2024 Chico River 水力发电项目 Hydro San Lorenzo Ruiz Builders & Developers Group, Inc. 塔布克，卡林加 52.000 2024 2024 Pasil B 水力发电项目 Hydro I-Magat 可再生能源公司 帕西尔，卡林加 15.684 2024 2024 Pasil C 水力发电项目 Hydro I-Magat 可再生能源公司 帕西尔，卡林加 9.754 2024 2024 Tignoan (Lower) 水力发电项目 Hydro Aurora All Asia Energy Corporation 雷亚尔，奎松 8.000 2024 2024 Pampang 水力发电项目 Hydro FDC 可再生能源公司 圣菲，新比斯开 26.000 2024 2024 Kabayan 2 水力发电项目 Hydro Aboitiz Power Corporation本格特 52.000 2025 2025 蒂诺克 1 水电项目水力发电厂 Clara Power Corp. 蒂诺克，伊富高省 3.000 2025 2025 蒂诺克 2 水电项目水力发电厂 Clara Power Corp. 蒂诺克，伊富高省 6.500 2025 2025 蒂诺克 3 水电项目水力发电厂Clara Power Corp. 蒂诺克，伊富高省 5.000 2025 2025 Ilaguen 水电项目水电 Isabela Power Corp. 埃查格，伊莎贝拉省 19.000 2025 2025 Bacolan 水电项目水电 Northgreen Energy Corporation 圣克莱门特，塔拉克省和 Mangatarem，邦阿西楠省 3.000 2025 2025 Coto 2 水电项目水电 Gedangan Enterprises Co. 马辛洛克，三描礼士省 3.500 2025 2025 Camiling River 3 水电项目水电 Northgreen Energy Corporation 玛扬托克，塔拉克省 4.200 2025 2025 Boga 水电项目水电 Kadipo Bauko 水电公司巴乌科山省 2.000 2025 2025 Lower Chico 水力发电项目 Hydro Kadipo Bauko 水力发电公司 Bauko, Mt. 省 2.100 2025 2025 Sablan 1 水力发电项目 Hydro Hedcor, Inc. Sablan 和 La Trinidad, Benguet 20.000 2025 2025 Calanan 水力发电项目 Hydro Violago 黄金开发公司 Tabuk 市, Kalinga 60.000 2025 2025 Dalimuno 水力发电项目 Hydro Violago 黄金开发公司 Tabuk 市, Kalinga 58.000 2025 2025 ARIIS 2 (NIA Stn 5+437.50) 水力发电项目 Hydro C Squared Prime Commodities Corporation San Manuel, Pangasinan 0.480 2025 2025 ARIIS 3 (NIA 站 5+898.50) 水力发电项目 Hydro C Squared Prime Commodities 公司 圣曼努埃尔，邦阿西楠省 0.480 2025 2025 ARIIS 1 (NIA 站 4+283) 水力发电项目 Hydro C Squared Prime Commodities 公司 圣曼努埃尔，邦阿西楠省 0.670 2025 2025 ARIIS 4 (站 4+808) 水力发电项目 Hydro C Squared Prime Commodities 公司 圣曼努埃尔，邦阿西楠省 0.680 2025 2025 Tumauini (上级梯级) 水力发电项目 Hydro Philnew Hydro Power Corp Tumauini，伊莎贝拉省 14.000 2025 1905
比较尼日利亚的Adamawa和Cross Rivers State的水稻产量预测的机器学习算法
稻米生产对于全球粮食安全至关重要，准确的收益预测使他们有知情的决策。本文研究了Adamawa和Cross River州的水稻产量预测的机器学习（ML）技术，具有不同的农业气候条件。常用的传统收益预测方法通常具有限制，例如对可用数据的见解和降低的准确性。因此，这项研究探讨了机器学习的潜力，以提高预测准确性。我们利用气候数据和历史水稻产量来训练和评估决策树，随机森林，支持矢量回归，多项式回归，多线性回归和长期短期记忆（LSTM）模型。使用平方误差，均方根误差，确定系数，平均绝对误差和平均绝对百分比误差进行比较。特征选择将全天空的光合辐射（PAR）视为最具影响力的因素。线性回归以上模型出现，其R²为0.90（Adamawa）和0.91（Cross River），表明了整个地区的可概括性概括性。这项研究为两个尼日利亚地区的ML驱动农业信息系统的开发做出了贡献，从而增强了农业实践和粮食安全。