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利用数据驱动的稳健模型预测控制实现混合可再生能源系统的建筑气候控制
虽然可再生能源系统和模型预测控制 (MPC) 的实施可以减少不可再生能源的消耗，但使用 MPC 进行建筑气候控制的一个挑战是天气预报的不确定性。在这项工作中，我们提出了一个数据驱动的稳健模型预测控制 (DDRMPC) 框架，以解决天气预报不确定的情况下使用可再生混合能源系统进行建筑气候控制的问题。控制和能源系统配置包括供暖、通风、空调、地热热泵、光伏板和电力储存电池。从气象站收集历史天气预报和测量数据，以识别预测误差并用于不确定性集构建。数据驱动的不确定性集是使用多种机器学习技术构建的，包括带核密度估计 (KDE) 的主成分分析 (PCA)、结合 PCA 和 KDE 的 K 均值聚类以及狄利克雷过程混合模型 (DPMM)。最后，开发了一个数据驱动的稳健优化问题，以获得具有可再生能源系统的建筑物的最佳控制输入。使用康奈尔大学校园内控制带有可再生能源系统的建筑物的案例研究来展示所提出的 DDRMPC 框架的优势。
泊松等级印度自助餐 -
在这项工作中，我们对我们称为泊松层的印度bu效过程进行了全面的贝叶斯后验分析，该过程旨在用于复杂的随机稀疏计数物种采样模型，该模型允许跨组内和内部共享信息。此分析涵盖了可能有限数量的物种和未知参数，在贝叶斯机器学习环境中，我们能够随着更多信息的采样而学习。为了实现我们的结合结果，我们采用了一系列从贝叶斯潜在特征模型，随机占用模型和偏移理论中汲取的方法。尽管有这种复杂性，但我们的目标是使从业人员（包括那些可能不熟悉这些领域的人）可以访问我们的发现。为了促进理解，我们采用了一种伪式风格，强调清晰度和实用性。我们的目标是用一种与微生物组和生态学专家产生共鸣的语言来表达自己的发现，以解决建模能力的差距，同时承认我们不是这些领域中的专家。这种方法鼓励将我们的模型用作域专家采用的更复杂框架的基本组成部分，从而体现了Dirichlet过程中开创性工作的精神。最终，我们对后验分析不仅会产生可进行的计算程序，而且还可以实现实际的统计实施，并在微生物组分析中为相关数量提供了明确的映射。
文章 全球人工智能对教育影响的研究趋势分析
摘要：当今世界，人工智能与人类智能共存，任何领域都无法摆脱人工智能的影响。当前，讨论教育不能不提及人工智能，人工智能对教育的目的、内容、方法、评价体系等各个领域都产生了全方位的影响。本研究旨在通过研究人工智能的当前影响和预测未来影响来探索教育的未来方向。本研究还通过网络分析、主题建模和全球教育人工智能研究趋势，应用潜在狄利克雷分配算法，研究了各国的研究趋势和合作状况。在过去的 20 年里，关于教育人工智能的论文数量稳步增加，自 2015 年以来更是急剧上升。研究大致可分为八个主题，包括“教学内容的变化”。利用线性回归模型，识别出3个热点话题、2个冷门话题以及每个研究主题的趋势变化。研究发现，AIED研究应在主题上更加多元化和深入，将AI算法和技术直接应用于教育领域，应进一步推广。本研究为探索未来AIED研究方向提供了参考。
层次结构聚类，具有离散潜在变量模型和集成分类的可能性
查找数据集的一组嵌套分区对于在不同尺度上发现相关结构很有用，并且经常处理与数据有关的方法。在本文中，我们引入了一种基于模型的分层聚类的一般两步方法。将集成的分类可能性标准视为目标函数，此工作适用于该数量可以处理的每个离散潜在变量模型（DLVM）。该方法的第一步涉及最大程度地提高相对于分区的标准。解决了通过贪婪的山坡攀岩启发式方法发现的已知局部最大最大最大最大值问题时，我们基于遗传算法引入了一种新的混合算法，该算法允许有效地探索解决方案的空间。所得算法小心地结合并合并了不同的解决方案，并允许簇数K的共同推断以及簇本身。从这个自然分区开始，该方法的第二步是基于自下而上的贪婪程序来提取簇的层次结构。在贝叶斯语境中，这是通过考虑dirichlet群集比例的先验参数α作为控制聚类粒度的正规化项来实现的。标准的新近似值被推导为α的对数线性函数，从而实现了合并决策标准的简单函数形式。第二步允许在更粗的尺度上探索聚类。将所提出的方法与现有的模拟和实际设置的策略进行了比较，结果表明其结果特别相关。本工作的参考实现可在论文1随附的r软件包贪婪中获得。
在Reddit上对Chatgpt的公众态度
Chatgpt表现出了令人印象深刻的能力，并影响了人类社会的各个方面，从而引起了不同社会领域的广泛关注。本研究旨在全面评估Reddit上对Chatgpt的公众看法。数据集是通过社交媒体平台Reddit收集的，其中包含与Chatgpt相关的23,733个帖子和合并。首先，为了研究公众态度，本研究使用潜在的迪里奇分配（LDA）算法进行了内容分析，以提取相关主题。此外，情感分析将用户帖子和使用自然语言制作中的文本BLOB和VADER分类为正面，负面或中性。主题建模的结果表明，确定了有关CHATGPT的七个主题，可以将其分为三个主题：用户感知，技术方法和对社会的影响。情感分析的结果表明，有61.6％的帖子和评论对Chatgpt有利意见。他们强调了Chatgpt提示和与用户进行自然对话的能力，而无需依靠复杂的自然语言处理。它为chatgpt开发人员增强其可用性设计和功能提供了建议。同时，包括用户在内的利益相关者应综合人类社会中Chatgpt的优势和缺点，以促进系统的道德和受监管实施。
量子鸽子的足迹
量子佯谬描述的现象在自然严格遵循经典物理的情况下不可能发生。量子力学提出了许多佯谬。当我们考虑初始准备和最终测量之间的量子系统时，就会出现一类特殊的量子佯谬。此类预选择和后选择佯谬的著名例子包括三箱佯谬 [1]，该佯谬推断一个粒子肯定同时出现在两个不同的位置，以及哈代佯谬 [2]，该佯谬推断粒子-反粒子对中的每个粒子都曾穿过同一空间区域，但不会同时出现在那里。一个更新的例子是量子鸽巢佯谬 [3,4]，即将一定数量的粒子放入较少数量的盒子中，并推断没有两个粒子占据同一个盒子。后一个佯谬引发了广泛的讨论和一些实验实现 [5-9]。我们重新审视了这一鸽巢悖论，并提出了一个概念上更强的变体。我们还认为，现有的实验实施尚未明确证明这一悖论。经典的鸽巢原理指出，如果将 N 只鸽子放入 M 个鸽巢中，且 N > M ，则必定至少有一个鸽巢包含多只鸽子。该原理由狄利克雷于 19 世纪提出 [ 10 ]，广泛应用于数论和组合学。该原理看似显而易见，并将计数的基本概念形式化，但它显然可以被预选择和后选择量子系统违反。
版权所有2024在Creative Commons CC-By 4.0下的作者开放访问引用为：Shehu M.＆Gjika E.（2024）。对三个主要
今天的求职者遇到了许多障碍，同时试图找到与他们的兴趣，就业能力软技能和专业经验保持一致的职业。在阿尔巴尼亚，求职者经常通过积极探索在各种在线工作门户网站上列出的职位空缺来启动他们的求职。与传统的基于调查的分析相比，在线发布的工作空缺分析为劳动力市场参与者提供了额外的优势。这是因为它可以实现更快的分析过程，根据准确的数据促进决策，并且在制定其劳动力市场政策时应仔细考虑每个国家。由于在线发布的数据是未标记的，因此已证明，无监督的学习技术（更确切地说是主题建模算法）的潜力在分析工作空缺时非常出色，主要是在评估就业能力软技能方面。算法对于在文本中发现隐藏的模式，促进重要数据的提取，生成文档摘要并增强内容理解至关重要。本文分析并比较了主题建模中使用的三种主要方法和算法，这些方法和算法可用于分析可就业性软技能：潜在语义分析（LSA）（LSA），潜在的迪里奇莱特分配（LDA）和伯托。在本文结束时，通过对在
外电场作用下具有双曲型轴势的圆柱量子点的光学特性
摘要：本文研究了轴向施加电场下圆柱形量子点结构的电子学与光学特性，选取四种不同的轴向双曲型势。考虑了一个位置相关的有效质量模型，在求解特征值微分方程时既考虑了有效质量在轴向随约束势变化的平滑变化，也考虑了其在径向的突变。特征值方程的计算同时考虑了狄利克雷条件（零通量）和开边界条件（非零通量），在垂直于施加电场方向的平面内实现，这保证了本文结果对于具有极高寿命的准稳态的有效性。采用对角化法结合有限元法，找到了圆柱形量子点中约束电子的特征值和特征函数。用于求解微分方程的数值策略使我们能够克服异质结构边界平面和圆柱面相交区域中边界条件存在的多个问题。为了计算线性和三阶非线性光学吸收系数以及折射率的相对变化，我们使用了密度矩阵展开中的两级方法。我们的结果表明，通过改变结构参数（例如轴向电位的宽度和深度以及电场强度），可以调整所关注结构的电子特性和光学特性，以获得适合特定研究或目标的响应。
释放物联网和区块链的力量
作为物联网（物联网）和区块链技术的融合，它越来越多地塑造多样化的领域。这种融合对强化安全，增强隐私和简化操作的潜力引发了相当大的学术兴趣，从而产生了令人印象深刻的文学作品。但是，使用潜在的Dirichlet分配（LDA）剖析和分类这一领域存在明显的研究。这篇评论论文努力通过精心分析仅从Scopus数据库中绘制的4455个期刊文章的数据集来弥合差距，该数据集围绕着物联网和区块链应用程序捕捉。利用LDA，我们从该系列中提取了14个不同的主题，并在该跨学科领域中提供了研究主题的广泛视野。我们的探索强调了与物联网和区块链有关的研究的增长，这强调了这种技术合并的不断上升。在供应链管理和医疗保健数据管理和安全性中的供应链管理和区块链中的物联网和区块链集成中，表明这种融合具有转换供应链和安全医疗保健数据的重要潜力。 同时，较少讨论的主题包括基于区块链的物联网系统中的访问控制和管理以及使用区块链和物联网的无线传感器网络中的能量效率。 据我们所知，本文是在物联网和区块链研究的背景下使用LDA的第一个，提供了有关现有文献的独特观点。表明这种融合具有转换供应链和安全医疗保健数据的重要潜力。同时，较少讨论的主题包括基于区块链的物联网系统中的访问控制和管理以及使用区块链和物联网的无线传感器网络中的能量效率。据我们所知，本文是在物联网和区块链研究的背景下使用LDA的第一个，提供了有关现有文献的独特观点。此外，我们的发现为提出的未来研究方向铺平了道路，刺激对较少探索的方面的进一步研究并维持这种动态场的增长。
卡痛树的健康益处和副作用
摘要：背景：Kratom 是一种可以改变人的精神状态的物质，尽管存在潜在的健康风险，但可用于缓解疼痛、改善情绪和戒除阿片类药物。在本研究中，我们旨在分析社交媒体上关于 Kratom 的讨论，以提供更多关于 Kratom 的好处和副作用的见解。此外，我们旨在展示算法机器学习方法、定性方法和数据可视化技术如何相互补充，以辨别对 Kratom 效果的不同反应，从而补充传统的定量和定性方法。方法：使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 算法、PyLDAVis 和 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 技术分析社交媒体数据，以识别 Kratom 的好处和副作用。结果：分析表明，Kratom 有助于戒毒和管理阿片类药物戒断，缓解焦虑、抑郁和慢性疼痛，改善情绪、精力和整体心理健康，并提高生活质量。相反，它可能引起恶心、胃部不适和便秘，增加心脏风险，影响呼吸功能并威胁肝脏健康。其他报告的副作用包括脑损伤、体重减轻、癫痫发作、口干、瘙痒和对性功能的影响。结论：这种综合方法强调了其在全面了解对 Kratom 的不同反应方面的有效性，补充了用于研究 Kratom 的传统研究方法。