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使用解释性机器学习，在时空中映射农作物生产的场内驱动因素。 Sally Poole，Thomas Bishop，Dhahi al-Shammari，
抽象的农艺师和生产商通常固有地知道季节性和场内作物变异性的关键驱动因素。然而，随着全球对更可持续和生产性粮食系统的需求不断增长，了解和量化它们对于最大程度地提高投入效率和生产力潜力至关重要。这项研究的重点是位于新南威尔士州Moree（新南威尔士州）西部1099公顷的案例研究领域，那里有10个以上的收益率数据。数字土壤图是由关键土壤特性和约束产生的（例如使用野外收集的土壤数据在四个深度至0.9 m的土壤数据以及近端和远程感知的空间数据的情况下，使用了水的能力。使用LIDAR数据以1 m分辨率创建了场的高程图。Xgboost模型，具有土壤和高程预测因子为变量，用于预测每个季节的产量。然后使用Shapley添加说明（SHAP）来解释输出，并通过确定和映射预测变量的最负面值来解释最有限变量的图。然后确定田间每个点的最限制因素（小麦或鹰嘴豆），以及季节性潮湿或干季。结果在生产最有限的限制中显示出一些一致的趋势。“湿”季节产生了最不一致的趋势，因为在不同的农作物阶段或作物类型上，供水事件的影响和严重程度变化。此外，还检查了一个案例研究季节，以了解尿素管理决定对作物产量的可变率的影响。总体而言，这项研究表明，解释性机器学习对于理解和量化时空影响作物变异性非常有用，这将在未来改善作物管理。
CFO作为值驱动程序的CFO的关键时间
在AI的帮助下，新兴的机会将数据获利，这可能是丰富的价值来源，但它也涉及复杂的因素，包括所有权，隐私和新的第三方关系。从数据得出值以有效捕获它开始。公司中的某些人每天都使用数据；有些人具有帮助制定策略的地位。CFO都做到了。作为马萨诸塞州理工学院（MIT）媒体实验室的访客副教授Hossein Rahnama和Flybits的创始人说：“数据是资产类别。信任是货币。和人工智能（AI）是经济。” 2
使用线性数据驱动模型
摘要 - 模型预测控制（MPC）已广泛应用于自主驾驶的不同方面，通常采用非线性物理派生的模型进行预测。但是，反馈控制系统本质上正确正确地正确正确，因此在许多应用程序中，使用线性时间不变（LTI）模型进行控制设计是足够的，尤其是在使用可靠的控制方法时。这种方法的理念似乎在当前的无人驾驶汽车研究中被忽略了，这是我们旨在在这里解决的研究差距。也就是说，我们没有衍生出相应的最佳控制问题的车辆动力学的细致的非线性物理模型，而是识别低阶数据驱动的LTI模型并通过可靠的线性MPC方法来处理其不确定性。我们基于管MPC（TMPC）为无人驾驶汽车开发了两步控制方案，该方案引入了结构鲁棒性，尽管在数据驱动的预测模型中对错误进行了建模，但仍确保了约束依从性。此外，我们采用了旨在利用线性MPC问题的特殊结构的快速优化方法。我们使用从现实世界数据中识别的车辆模型以及IPGCARMAKER中的仿真来评估所提出的控制方案，在该模型中，该车辆的模型固有地是非线性的，并使用了详细的3D物理学。我们的结果表明，可以有效地使用LTI模型来实现车道维护任务，TMPC可以防止车道出发和由于模型不确定性而导致的碰撞，并且线性模型允许与NAIVE MPC实现相比，可以通过数量级来减少计算时间的算法改进。
奥地利电力市场至2030年的关键价格驱动力
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客户体验策略师角色概述：客户体验（CX）策略师是该机构客户体验Ini
•战略规划和执行：制定和实施与代理机构的使命和目标保持一致的CX策略。领导跨职能计划，以满足客户需求并改善所有渠道的服务交付。•客户旅程映射：领导客户旅程地图，角色和其他设计文物的创建，以可视化和交流客户互动。使用这些工具来识别疼痛点和改善区域。•客户的声音（VOC）：使用定性和定量方法进行深入的VOC研究。将调查结果综合为可行的见解，并与利益相关者合作实施改善客户体验的变化。•利益相关者的参与：与计划经理，政策制定者和运营团队紧密合作，将CX注意事项集成到项目计划和执行中。促进研讨会和协作会议，以建立买入并推动CX最佳实践的采用。•经验设计和改进：领导新服务和流程的设计和原型制作，采用以人为本的设计原理，以确保它们满足不同客户群的需求。根据用户反馈和性能指标，不断地完善并迭代设计。核心能力：
惠灵顿地区的气候驱动因素和季节性前景
2024年冬季比长期平均水平明显温暖，卡皮蒂海岸测量了自1953年以来测量的记录中第二温暖的冬天。多亏了新西兰以东的大型高压区域，概要流量主要是从北部出发的。虽然这种异常设置阻止了南极洲的主要极性入侵，但与今年冬天的流量相关的风不足导致了明显的霜冻。Kāpiti海岸和Wairarapa的一部分的总季节性降雨量高于平均水平，这有助于改善厄尔尼诺斯夏季的干燥度。即使这样，Wairarapa仍需要一致的弹簧补给才能防止干燥重新出现。8月在塔拉鲁阿山脉的重大恢复量是长期降雨和洪水的两倍以上，在卡皮蒂海岸，每月的总数是记录下第二高的（测量值以来的测量值）。气候驱动器
英国主要基础设施项目的成本驱动因素
可以降低这些费用的情况，现在是时候使它们制作了。数十年的部门（例如运输，水和能源传播和分布）一直以成熟的系统运行，以保持稳态并管理增量增长。，但是，正如第二个国家基础设施评估所强调的那样，为了提供净净值，支持经济增长并支持对气候变化的弹性，现在需要更大的变化水平。2英国必须开始大规模建设基础设施，以传输足够的电力以动力电动汽车和热泵，以拥有足够的水以支撑越来越多的房屋并改善交通拥堵城市的流动性。新基础设施感觉更昂贵，因为自2007年以来，英国的建筑超越成本比人均高度增长了30％。3使项目按时交付，预算将确保委员会推荐的投资计划在HM财政部规定的财政职权范围内交付。
联合公用事业：改进的车队可持续性，驾驶员安全和车辆可用性
联合公用事业公司现在正在寻求了解他们将来可以从哪些其他车辆见解中受益。通过对他们的车辆数据有更深入的技术理解，车队经理将能够在维护方法中更加主动和预防。例如，当车队经理完全了解柴油颗粒过滤器（DPF）的功能，以及可能导致车辆停机时间和额外维护成本的因素时，他们将有能力更好地发现DPF易于失败的DPF的早期警告信号。例如：DPF重新恢复事件的高度计数可能表明车辆的驱动不足以清洁DPF，这可能导致它填充并引起发动机警告灯，甚至是DPF故障。
