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机器学习 - Genai培训
本课程向学生介绍了机器学习的基本原理（ML），专注于使用Python图书馆的核心算法，应用程序和动手实践。在课程结束时，学生将对ML算法有牢固的了解以及将其应用于现实世界问题的能力。
归纳时空的临时性克里格，具有物理学引导的增量训练策略
摘要 - 用于空气质量的传感器的部署受到高成本的限制，导致网络覆盖不足和某些领域的数据缺陷。利用现有的观察结果，时空kriging是一种在特定时期估算未观察到位置空气质量的方法。具有增量训练策略的归纳时空kriging已证明了其使用虚拟节点模拟未观察到的节点的有效性。但是，虚拟节点和真实节点之间的差异仍然存在，这使从虚拟节点到实际未观察到的学习模式的应用变得复杂。To address these limitations, this paper presents a Physics- Guided Increment Training Strategy (PGITS).具体来说，我们设计了一个动态图生成模块，以将空气颗粒作为物理知识的对流和扩散过程纳入图形结构，并动态调整邻接矩阵以反映节点之间的物理相互作用。通过将物理原理用作虚拟节点和真实节点之间的桥梁，该策略可确保虚拟节点及其伪标签的特征更接近实际节点。Consequently, the learned patterns of virtual nodes can be applied to actual unobserved nodes for effective kriging.Index Terms —Air quality inference, sensors, inductive spatio- temporal kriging, physics principles, increment training strategy
在高级阶段和进一步的教育与培训教学（09133015）
选修模块的方法论至少根据教学专长选择两种方法。相同的方法将在第二年，三年级和四年级进行。南非荷兰语JMA 200，300，451，454 6 6 12英语JME JME 200，300，451，454 6 6 12的方法论Isizulu JZL 200，300，451，451，451，451，454 6 12 SEPEDI JSP 200，300，300，300，451，451，451，454 6 6 12 12 12 200; 454 6 6 12 Setswana JSW 200，300，451，454 6 6 12地理JMG 200，300，451，454 6 6 12历史记录方法学JMH 200，300，451，451，451，451，451，451，451，451，451，451，451，451，451，451，451，451，451，451数学素养的方法
ETP新闻稿2025年3月 - 就业培训面板
您需要知道的是：加利福尼亚州领导着绿色行业投资，这将促进经济并打击气候变化。就业培训小组（ETP）支持零排放车辆（ZEV）制造商，例如业力汽车，并提供用于定制工作培训的资金。ETP培训美元将帮助业力培训工人从混合动力车转移到全电动汽车时。萨克拉曼多 - 2月28日，加利福尼亚就业培训小组批准了327,600美元的业力汽车，以培训Irvine和Moreno Valley的260名工人。总部位于欧文（Irvine）的业力汽车（www.karmaautomotive.com）是南加州唯一的超旧型，扩展范围的混合动力电动汽车（EREVS）和全电动汽车的制造商。该公司是零排放工具（ZEV）行业的公认领导者，以有限的生产量和用于制造这些高级车辆的软件和数字技术的创新而与众不同。他们的意思是：“ ETP很荣幸能够对业力汽车和工人的高技能进行这项投资，” ETP执行董事Jessica Grimes博士说。“这些在清洁经济和其他支持良好工作的行业中的战略投资确保我们州的经济保持强劲，我们的劳动力为未来做好了准备。”业力总裁Marques McCammon说：“我们很高兴获得这份ETP合同，使业力汽车能够投资于员工的发展并提高我们的运营效率。”“这笔资金将帮助我们提供高质量的培训计划，这对于我们在行业中的增长和竞争力至关重要。”
人工智能（AI）麦纳马培训课程
牛津管理是管理培训和咨询解决方案的主要供应商。成立了10年，牛津管理对组织和个人的培训和发展需求有深入的了解。，这种知识和经验，再加上对提供创新和领先的解决方案的承诺，无论市场条件如何，我们都会继续发展。
一个定量性状基因座，用于减少与脑淀粉样血管病减少的小胶质细胞APOE表达
CAA风险（序数）Shade等。2024 -ROSMAP+NACC+ACT‡7,381 70.6％-0.81 [0.76，0.86] 8.00E -12 CAA风险（ordinal）Rosmap（重叠的Shade Shade et al.2024）847 46.5％50.1％0.67 [0.54，0.83] 2.57E-04 CAA风险（ORDINAL）NACC（重叠的Shade Shade Shade et al.2024）4,126 84.1％49.0％0.85 [0.78，0.92] 1.07E-04 CAA风险（ORDINAL）MCSA（独立于Shade等人2024）801 33.5％47.3％0.87 [0.73，1.05] 0.151
烟花算法训练的人工神经网络（FWANN）的开发和绩效分析：财务时间序列序列序列的案例研究
财务时间序列是高度非线性的，它们的运动是不可预测的。人工神经网络（ANN）在财务预测中有足够的应用。ANN模型的性能主要取决于其培训。尽管基于梯度下降的方法对于ANN训练很常见，但它们有几个局限性。烟花算法（FWA）是一种最近开发的元疗法，它受到夜间烟花爆炸现象的启发，它提出了诸如更快的融合，并行性和找到全球最佳优势之类的特征。本章打算开发一个由FWA和ANN（FWANN）组成的混合模型，用于预测收盘价系列，交换系列和原油价格时间序列。将FWANN的适当性与基于PSO的ANN，GA-基于ANN，基于DE的ANN和MLP模型等模型进行了比较。四个性能指标，MAPE，NMSE，ARV和R2被视为评估的晴雨表。进行性能分析以显示FWANN的适用性和优越性。