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一种用于推进机器学习模型的混合脉冲卷积神经网络方法
在本文中，我们提出了一种新颖的独立混合脉冲卷积神经网络 (SC-NN) 模型，并在图像修复任务上进行了测试。我们的方法利用 SNN 的独特功能（例如基于事件的计算和时间处理）以及 CNN 强大的表示学习能力来生成高质量的修复图像。该模型在专为图像修复设计的自定义数据集上进行训练，其中使用蒙版创建缺失区域。混合模型由 SNNConv2d 层和传统 CNN 层组成。SNNConv2d 层实现泄漏积分和发射 (LIF) 神经元模型，捕捉脉冲行为，而 CNN 层捕捉空间特征。在本研究中，均方误差 (MSE) 损失函数演示了训练过程，其中训练损失值为 0.015，表示在训练集上的表现准确，并且模型实现了低至 0 的验证损失值。 0017 的测试结果。此外，大量的实验结果证明了其最先进的性能，展示了在单个网络中集成时间动态和特征提取进行图像修复的潜力。
学习停止削减生成以进行有效的混合构成线性编程
切割平面（切割）在解决混合整数线性程序（MILP）方面起着重要作用，因为它们可以显着拧紧双重界限并改善解决性能。削减的关键问题是何时停止削减生成，这对于解决MILP的效率很重要。但是，许多现代的MILP求解器采用了硬编码的启发式方法来解决这个问题，这往往会忽略MILPS中基本的作用，而不是某些应用。为了应对这一挑战，我们制定了削减生成，以阻止概率作为增强学习问题，并提出了一种新颖的新生graph g raph raph raph raph raph m o del（Hygro），以学习有效的停止策略。Hygro的一个吸引人的特征是，它可以有效地捕获MILP的动态和静态功能，从而为停止策略提供动态决策。据我们所知，Hygro是第一个解决削减生成停止问题的数据驱动方法。通过将我们的方法与现代求解器相结合，实验表明，与柔软的基线相比，透明质可能可显着提高解决MILP的效率，从而提高31％。
基于可解释人工智能的实用嫁接模型
摘要：机器学习和深度学习都是人工智能的一部分，对全球的市场营销和消费者产生了巨大的影响。然而，从神经网络发展而来的深度学习算法通常被视为黑箱，因为它们的网络结构和权重无法被人类用户解释。一般来说，银行业的客户有权知道他们的申请为何被黑箱算法的决策拒绝。本文提出了一种实用的嫁接方法，将全局模型和局部模型结合成可解释人工智能的混合模型。两个基于决策树的模型被用作全局模型，因为它们具有高度的可解释性，可以作为混合模型的骨架或蓝图。另外两个模型，包括深度神经网络和 k-最近邻模型，被用作局部模型，分别提高准确性和可解释性。实施了一个财务困境预测系统，以评估混合模型的性能和所提出的嫁接方法的有效性。实验结果表明，基于终端节点嫁接的混合模型可能会提高准确性和可解释性，具体取决于所选择的局部模型。
利用可再生能源降低无线接入网络的总拥有成本
摘要 不断上涨的电价促使移动网络运营商寻找新的节能无线接入网络 (RAN) 解决方案。在本研究中，我们重点研究一种特定类型的 RAN，其中独立的太阳能电池板用作电网能源的替代能源。首先，我们描述这种基于混合能源的无线接入网络 (HEBRAN)，并制定一个优化问题，旨在降低该网络的总拥有成本 (TCO)。然后，我们提出了一个框架，该框架提供了一种经济高效的算法来选择 HEBRAN 的太阳能电池板和电池的适当尺寸，以及两种新颖的开启/关闭算法，用于在网络运行期间调节电网电力的消耗。此外，我们创建了 HEBRAN 优化问题的简化模型，以便在混合整数线性规划 (MILP) 求解器中对其进行求解。结果表明，我们的算法优于 MILP 解决方案和经典的开启/关闭方法。此外，我们的研究结果表明，迁移到 HEBRAN 系统是可行的，并且对移动网络运营商来说具有成本效益。
量子化学中激发态的全电路量子算法
利用量子计算机研究量子化学是当今的一个重要的研究领域。除了广泛研究的基态问题外，激发态的确定在化学反应和其他物理过程的预测和建模中起着至关重要的作用。本文提出了一种基于非变分全电路的量子算法来获得量子化学哈密顿量的激发态谱。与以前的经典-量子混合变分算法相比，我们的方法消除了经典的优化过程，减少了不同系统之间相互作用带来的资源成本，实现了更快的收敛速度和更强的抗噪性，没有贫瘠的平台。确定下一个能级的参数更新自然取决于前一个能级的能量测量输出，并且只需修改辅助系统的状态准备过程即可实现，几乎不会引入额外的资源开销。本文给出了氢、LiH、H2O 和 NH3 分子算法的数值模拟。此外，我们还提供了一个示例
HealthData@EU 指导委员会第五次会议
姓名 组织 Emer Doyle (主席) 健康信息政策，健康部主任 Teresa Maguire 博士 健康研究委员会 Sanela Smith 中央统计局 Frances Burns 博士 北爱尔兰可信研究环境 Barbara Foley 博士 健康信息与质量管理局 Rachel Flynn 健康信息与质量管理局 Kevin O'Carroll 博士 健康信息与质量管理局 Brid Burke 健康研究同意声明委员会 Denise Manton 爱尔兰国立大学梅努斯分校 Mansoor Ahmed 爱尔兰国立大学梅努斯分校 Helen Conroy 健康信息政策，健康部主任 Eoin Farrell 健康信息政策，健康部 Judith Szlovak 健康信息政策，健康部 Azul O'Flaherty 健康信息政策，健康部 Cáit Ní Chorcora 健康信息政策，健康部 Leah Dowdall 健康信息政策，健康部 Kathryn Kissane 健康服务主管 Niall Sinnott eHealth，健康部 Steve Dempsey 爱尔兰癌症协会 其他出席人员 Marie Higgins、Elaine Meehan (HIQA)、Catriona Wray、Ronan O'Kelly、Peter Doherty 和 Martin Gallagher (DoH)
Lantzville业务许可证截至2024年10月31日
编号Plumbing & Heating 250.619.2360 3658 Ross Road, Nanaimo, BC V9T 2S5 37 Cheryl Morch, RMT Registered Massage Therapy 250.802.4894 7115 Eby Road, Lantzville, BC V0R 2H0 38 Choice Cleaning Services Interior/Exterior Cleaning 250.714.6254 7435 Slogar Drive, Lantzville, BC V0R 2H0 39 Christina Carolyn Services Inc. Consulting/Bylaw Services 604.317.0550 3474 Tyee Crescent, Nanoose Bay, BC V9P 9H9 40 Chrysalis Creative Home Staging Inc. Home Staging 403.828.5141 6865 Normarel, Lantzville BC V0R 2H0 41 CJ Tomilin Incorporated DBA Tomcore Developments许可的住宅建设者250.802.4819 7046 Lantzville BC V0R 2H0 42 Cliff's Edge Getaways Inc.短期租金住宿778.867.867.4099 5150 5150 5150 BRODIZ VILLE BRID RIDGE PLACHED HARD HEARDER Distribution 250.390.3187 6855 Mart Road, Lantzville, BC V0R 2H0 44 Coastal Adventure Suite Short Term Rental Accommodation 250.619.7122 7345 Venture Road, Lantzville, BC V0R 2H0 45 Comfort Clips Dog Grooming Mobile Dog Grooming 250.797.9792 8082 Northwind Drive, Lantzville, BC V0R 2H0 46完整的潮湿验证（公元前1047335 BC Ltd.）潮湿250.619.5001 7127 Sabrina Place，Lantzville，BC V0R 2H0
成功实施混合产品策略需要什么？应急视角
自 20 世纪 90 年代初以来，销售集成的商品和服务包（即所谓的混合产品）已成为工业市场的一种趋势。混合产品旨在帮助公司在竞争激烈的市场中脱颖而出并获得更高的利润。同时，有证据表明，许多公司仍然未能成功提供此类混合产品。因此，本研究的目的是测试实施混合产品策略与公司的财务成功之间是否存在正相关关系，以及哪些偶然因素会调节这种关系。通过对来自不同行业的 N=299 家欧洲工业公司进行跨行业调查，这些公司将产品和服务结合到了不同的程度，本研究表明，混合产品策略在激烈的竞争条件下尤其成功。结果进一步表明，公司主动决定实施混合产品策略（而不是仅仅对客户压力做出反应）会影响公司从混合产品中获得的绩效收益。此外，结果表明，高层管理承诺、模块化以及支持基础设施等能力极大地促进了混合产品战略的成功。这些结果对混合产品战略的成功具有重要意义。
混合增材制造 420 不锈钢的超声波测绘
内布拉斯加大学林肯分校机械与材料工程系，内布拉斯加州林肯市，美国 通讯作者 – Joseph A. Turner，电子邮件 jaturner@unl.edu。注：Haitham Hadidi 的当前地址是沙特阿拉伯吉赞大学机械工程系，吉赞，吉赞 45142。摘要 金属混合增材制造 (AM) 工艺适合于制造可提高工程性能的复杂结构。混合 AM 可用于制造功能梯度材料，通过完全耦合的制造工艺和/或能源的协同组合，可在整个领域内产生微观结构和材料特性的变化。工程设计和制造空间的这种扩展对无损评估提出了挑战，包括评估无损测量对功能梯度的灵敏度。为了解决这个问题，使用线性超声测量来检测三种制造方法制成的 420 不锈钢试样：锻造、AM 和混合 AM（定向能量沉积 + 激光喷丸）。将波速、衰减和漫反射结果与试样沿构建/轴向的显微硬度测量值进行比较，同时使用微观结构图像进行定性验证。超声波测量结果与破坏性测量结果相得益彰，分辨率没有任何实质性损失。此外，超声波方法被证明可有效识别混合 AM 试样上的弹性特性和微观结构的梯度和循环性质。这些结果突出了超声波作为混合 AM 样品高效且易于获取的无损表征方法的潜力，并为 AM 中的进一步无损评估决策提供信息。
大高山盆地的混合水文建模
摘要。高山盆地是人生生命的重要水源，可靠的水文建模可以增强高山盆地的水资源管理。最近，混合水文模型，基于过程的模型和深度学习（DL）在水文模拟中表现出了很大的希望。然而，现有混合模型的一个显着局限性在于它们未能在盆地中纳入适当的信息并描述高山水力过程，从而限制了它们在大型高山盆地中的Hy-Drological模型中的适用性。为了解决此问题，我们通过采用基于过程的模型作为主链并利用嵌入式神经网络（ENNS）来开发一组混合半分布的水电模型，以参数化和替换不同的内部模块。在藏族高原上的三个大高山盆地上测试了所提出的模型。一种气候扰动方法是用于测试混合模型的适用性，以分析大型高山盆地气候变化的水文敏感性。结果表明，提出的混合水文模型可以很好地预测径流过程和模拟大型高山盆地中的径流成分贡献。具有NASH – Sutcliffe Efiencies（NSES）的最佳混合模型高于0.87的最佳混合模型，显示了与最新的DL模型的合并性能。Hy-Brid模型在盆地内的未加州地点模拟水文过程方面还具有显着的能力，显着超过了传统的分布模型。总的来说，这项研究提供了一种具有另外，结果还显示了对气候变化的水文敏感性分析的合理模式。