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设备使用机器学习（表面冷凝器案例研究）的设备性能成本优化
设备性能评估或预测通常是使用常规方法进行的。组织通常太忙了，无法专注于设备性能的改进机会。机会识别的机会在很大程度上依赖于专家意见，而使用的方法通常会因其所拥有的知识而异。简单和现实的设备性能预测的好处将有明显的提高维护成本，因此可以帮助降低资产的总运营成本。在这项研究工作中，将表面冷凝器用作案例研究。本研究工作中提出的解决方案是将机器学习方法应用于用于表面冷凝器监视的内联仪器数据，并预测表面冷凝器的性能以及表面冷凝器操作中涉及的过程的消耗率，而无需复杂的工程方法或解决方案。时间序列预测（TSF）分析用于性能预测，而深度学习神经网络用于消费率预测。从技术预测中获得的结果将转化为较高的设备性能与设备性能较低之间的成本节省。该方法将帮助资产工作团队确定表面冷凝器维护的经济方法。
算法扩散用于采样凸体
从高维凸体中生成随机样品是无数连接和应用的基本算法问题。[DFK91]的著名结果的核心是用于计算凸体体积的随机多项式算法，是第一个用于均匀采样凸体的多项式时间算法。在此后的几十年中，对抽样的研究已导致其算法复杂性的一系列改进[LS90，LS93，KLS97，LV06，CV18]，通常基于发现的新数学/几何结构，建立了与其他领域的连接（例如，均具有新的工具），并开发了新的工具（例如并分析马尔可夫连锁店。随着数据的扩散和机器学习的越来越重要，取样也已成为一种必不可少的算法工具，应用采样器需要非常高的尺寸的采样器，例如科学计算[CV16，HCT + 17，KLSV22] Sta20]。凸体的采样器基于马尔可夫链（有关摘要，请参见§A）。他们的分析是基于关联的马尔可夫链的电导限制，后者又界定了混合速率。分析电导需要将精致的几何参数与（Cheeger）凸体的（Cheeger）等级不平等相结合。后者的原型示例如下：对于任何可测量的分区S 1，s 2，s 3的凸形身体k r d，我们有
中期战略
AEO 非洲经济展望 AfCFTA 非洲大陆自由贸易区 AfDB 非洲开发银行 ALSF 非洲法律支持基金 AMV 非洲采矿愿景 AU 非洲联盟 CB 能力建设 COP 联合国气候变化缔约方会议 COVID-19 2019 年冠状病毒病 CSO 民间社会组织 DFI 发展金融机构 ESG 环境、社会和（良好）治理 EITI 采掘业透明度倡议 FDI 外国直接投资 GC 理事会 GDP 国内生产总值 HIPC 重债穷国 ICT 信息通信技术 IFF 非法资金流动 IMF 国际货币基金组织 KM 知识管理 MB 管理委员会 M&E 监测和评估 MEL 监测、评估和学习 MoU 谅解备忘录 MTS 中期战略 MW 兆瓦 NGO 非政府组织 PMF 绩效衡量框架 PPP 公私合作伙伴关系 RAAA 快速援助和评估分配 REC 区域经济共同体 RMC 区域成员国 SDG 可持续发展目标SI 战略干预 SO 战略目标 SP 战略支柱 ToC 变革理论 TS 转型国家（主要发展挑战是脆弱性的国家） TSF 转型支持基金 UN 联合国 UNCTAD 联合国贸易和发展会议 USD 美元 WB 世界银行
Microsoft Word - 2024_10_29 Vita GA Rolf 博士 v. Uslar_DEU.docx
总医务官博士医学凹痕。 Rolf von Uslar，文学硕士 牙科专家 出生日期：1969 年 8 月 9 日 婚姻状况：已婚，有 2 个女儿 职业生涯 1988 年 加入德国武装部队，在法伊茨赫希海姆 SanBtl 12 担任军医候选人 1988 – 1989 年 在安贝格哈默尔堡步兵学校、慕尼黑德国武装部队医院、德国武装部队医学院、SanBtl 12 接受初步培训 1989 – 1994 年 在维尔茨堡尤利乌斯马克西米利安大学学习牙科 获得阿道夫和因卡吕贝克奖 1994 – 1995 年 陆军牙医，埃尔福特牙科组，运输营 133 1995 年 施内贝格牙科组负责人，山地步兵营 571 1995 – 1998 年 马里恩贝格牙科组负责人，步兵营 371 1998 – 2001 年 部门负责人德国武装部队医疗办公室 I 1 牙科，波恩 2001 – 2003 布伦瑟姆牙科集团/NLD RHQ AFNORTH 负责人 2003 – 2004 作战规划负责人，联邦国防军作战司令部 JMed 部，施维洛塞 2004 – 2006 总参谋部/海军上将参谋部 2004 年联邦国防军指挥参谋学院国家课程，汉堡 2006 – 2007 医疗司令部 G3.1 干预部队部门负责人，科布伦茨 2008 – 2011 联邦国防部医疗服务组织政策官员，II 2 医疗服务指挥参谋，波恩 2011 国际安全援助部队总部 CJMED 医疗行动/计划参谋，喀布尔 2012 – 2013 “下巴伐利亚”医疗训练团指挥官，费尔德基兴
使用去噪自动编码器进行脑电图连接分析以检测阅读障碍
时间采样框架 (TSF) 认为，诵读困难特有的语音困难是由一个或多个时间速率的非典型振荡采样引起的。LEEDUCA 研究对儿童进行了一系列脑电图 (EEG) 实验，让儿童聆听慢节奏韵律 (0.5-1 Hz)、音节 (4-8 Hz) 或音素 (12-40 Hz) 速率的调幅 (AM) 噪声，旨在检测可能与诵读困难相关的振荡采样感知差异。这项研究的目的是检查这些差异是否存在，以及它们与儿童在通常用于检测诵读困难的不同语言和认知任务中的表现有何关联。为此，估计了时间和频谱通道间EEG连接，并训练了去噪自动编码器（DAE）来学习连接矩阵的低维表示。通过相关性和分类分析研究了这种表示，结果表明其能够以高于0.8的准确率检测出诵读困难患者，平衡准确率在0.7左右。DAE表示的某些特征与儿童在语音假设类别的语言和认知任务中的表现显著相关（p<0.005），例如语音意识和快速符号命名，以及阅读效率和阅读理解。最后，对邻接矩阵的更深入分析显示，DD受试者颞叶（大致是初级听觉皮层）电极之间的双侧连接减少，以及F7电极（大致位于布罗卡区）的连接增加。这些结果为使用更客观的方法（例如 EEG）对阅读障碍进行补充评估铺平了道路。
跨域通过双匹配转换
跨域少数射击语义分割（CD-FSS）旨在训练可以从不同域中分割具有一些标记图像的域类别的广义模型。以前的作品证明了特征转化在顾问CD-FSS中的有效性。但是，他们完全依靠支持图像进行特征转换，并且反复使用每个班级的一些支持图像很容易导致过度拟合并忽略了类内部外观差异。在本文中，我们提出了一个双重匹配的基于转换的网络（DMTNET）来解决上述问题。我们建议自我匹配转换（SMT），而不是完全依靠支持图像，以基于查询图像本身本身构建特定于特定的转换矩阵，以将特定于域特异性的查询特征转换为域。计算特定特定的转换矩阵可以防止过度拟合，尤其是对于元测试阶段，仅将一个或几个图像用作支撑图像来分割数百或数千个图像。获得了域 - 不足的特征后，我们利用了双关联构建（DHC）模块，以与Support图像的前景和背景之间的查询相关之间的超相关性，基于前景和背景图的前景和背景预测映射的产生和超级映射，并具有分为分段，以增强其分段。此外，我们提出了测试时间自我填充（TSF）策略，以更准确地自我调整看不见的域中的查询预测。代码可在https://github.com/chenjiayi68/dmtnet上找到。在四个流行数据集上进行的实验实验表明，DMTNET比最新方法实现了卓越的性能。