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智能嵌套：使用图形神经网络估算嵌套问题中的几何兼容性
抽象减少材料浪费和计算时间是切割和包装问题的主要目标（C＆P）。解决C＆P问题的解决方案包括许多步骤，包括要嵌套的项目的分组以及在大物体上分组项目的排列。当前的算法使用元赫尔术直接解决布置问题，而无需明确解决分组问题。在本文中，我们为嵌套问题提出了一条新的管道，该管道始于将要嵌套的项目分组，然后将其排列在大物体上。为此，我们介绍并激发了一个新概念，即几何兼容性指数（GCI）。具有较高GCI的项目应聚集在一起。由于GCIS不存在标签，因此我们建议将GCIS建模为图形的双向加权边缘，我们称之为几何关系图（GRG）。我们提出了一个基于增强学习的新型框架，该框架由两个以类似于演员的方式学习GCI的训练的图形神经网络组成。然后，要将项目分组为群集，我们将GRG建模为电容的车辆路由问题图，并使用元使用术解决方案。在带有定期和不规则形状的项目的私人数据集上进行的实验表明，与开放式嵌套软件相比，该算法可以显着减少计算时间（30％至48％），而开放式嵌套软件则可以在定期损失上获得类似的固定物品，并且对不规则物品的三倍损失进行了相似的修剪损失。
Microsoft Word-使用LIDAR POINT CLOUDS.DOC
摘要 - Terrain表面粗糙度是一个抽象的概念，其定量描述通常是模糊的。因此，文献中使用了各种粗糙度指数，其选择通常在应用中具有挑战性。本研究比较了通过五个常用粗糙度指数量化的地形表面粗糙度图，并探索了它们在四个不同表面复杂性的四个地形表面的相关性。这些表面由使用空中激光雷达（光检测和范围）数据构建的数字高程模型（DEM）表示。这项研究的结果揭示了得出的局部表面粗糙度图的全局模式的相似性以及其局部模式的区别。后者表明在研究中考虑多个指数的重要性，在该研究中，局部粗糙度值是随后分析的关键输入。
肌电图作为运动过程中代谢能量消耗的替代评估方法
最大限度地减少代谢能量消耗 (MEE) 对提高运动障碍人士的活动能力至关重要，因为需要高能量的运动会导致活动减少。康复计划和设备使用 MEE 来确定其有效性，但由于时间延迟和非真实条件，使用间接量热法会受到限制。肌电图 (EMG) 可以深入了解肌肉如何激活；因此，本研究的目的是通过利用 EMG 信号开发实时 MEE 反馈系统。参与者以不同的步频（首选、+/- 15%、+/- 30%）完成了五种步行条件，同时收集了呼吸气体交换、地面反作用力和 EMG 信号。实时 EMG 信号被数字积分并分成步幅，然后按力成本 (COF) 系数缩放。MEE 具有先前文献中看到的预期二次关系 (R 2 = 0.967)，以及 COF 数据 (R 2 = 0.701)。 EMG 方法稳定在 75.1% - 133.1% 之间，不在 MEE 的近距离范围 (90% - 110%) 内；因此，未来的研究必须研究其他数学方法。我们的结果表明 MEE 和 EMG 活动之间存在定性关联，可用于提高残疾人士的行动能力和生活质量。
2021 年和 2022 年全球经济中影子经济的新冠疫情相关估算结果
成因（MIMIC）方法。货币需求方法的基本思想是，影子经济中出售的商品和服务以现金支付，使用现金需求函数，可以估算出以现金形式提供和执行的商品和服务，从而计算出影子经济的规模（增加值）。MIMIC 方法基于这样的思想：影子经济的规模不是一个直接可观察的数字，但可以使用地下经济中可量化的成因（例如税负和监管量）以及反映影子经济活动的指标（例如现金和官方劳动力参与率）来近似计算。由于 MIMIC 方法只能计算出各个国家地下经济的相对数量级，因此需要使用现金方法计算的一些 SE 值来将 SE 值转换/校准为绝对值（即占官方 GDP 的百分比或十亿欧元）。下面简要解释 MIMIC 估计程序（参见图 1 ） 2 ：
用于评估决策信心的元学习 BCI
摘要 目的。我们研究了最近引入的基于元学习的迁移学习技术是否可以提高脑机接口 (BCI) 在决策信心预测方面的性能，而传统机器学习方法则无法实现。方法。我们将偏向正则化算法的元学习应用于基于视频馈送的困难目标识别任务中，根据脑电图 (EEG) 和眼电图 (EOG) 数据逐个决策地预测决策信心的问题。该方法利用以前参与者的数据来生成预测算法，然后快速调整该算法以适应新参与者。我们将该方法与 BCI 中几乎普遍采用的传统单受试者训练、一种称为领域对抗神经网络的最先进的迁移学习技术、我们最近用于类似任务的零训练方法的迁移学习改编以及简单的基线算法进行了比较。主要结果。在大多数情况下，元学习方法明显优于其他方法，在只有来自新参与者的有限数据可用于训练/调整的情况下，效果要好得多。通过有偏正则化的元学习，我们的 BCI 能够无缝集成来自过去参与者的信息与来自特定用户的数据，以产生高性能预测器。它在小型训练集存在下的稳健性是 BCI 应用中的真正优势，因为新用户需要在更短的时间内训练 BCI。意义。由于 EEG/EOG 数据的多变性和噪声，BCI 通常需要使用来自特定参与者的数据进行训练。这项工作表明，使用我们的有偏正则化元学习版本可以获得更好的性能。
使用...估算县级疫苗接种覆盖率
摘要 1 全国儿童免疫调查 (NIS-Child) 是一项针对美国 19 至 35 个月儿童的父母和监护人的随机拨号调查。NIS-Child 每年在国家和州一级以及选定的地方和地区提供儿童疫苗接种覆盖率估计值。我们描述了使用 NIS-Child 数据生成县级疫苗接种覆盖率的小区域估计方法。使用 2008-2018 年 NIS-Child 数据，结合队列以增加样本量，得出 2007 年至 2011 年和 2012 年至 2016 年出生儿童的两岁儿童估计值。这些模型使用来自区域卫生资源文件、人口普查规划数据库、出生记录和其他来源的县级预测因子。我们描述了应用横断面 Lindley 和 Smith 区域级模型（也称为 Fay-Herriot 模型）的方法，以及选择县级疫苗接种覆盖率预测因子的方法和与这些方法相关的局限性。县级估计值是使用 James-Stein 方法生成的，这是一种经验最佳线性无偏预测方法。此外，我们讨论了一个交互式地图工具，该工具显示了县级疫苗接种覆盖率估计值在各县之间的差异以及县级覆盖率可能与县级特征之间的关联。关键词：随机数字拨号；Fay-Herriot 模型；James-Stein 估计；数据可视化
用于评估桥梁军事载荷分类的工具...
本报告是作为美国政府机构赞助的工作的说明而编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
用于估算温室气体排放的地球观测...
针对未作出承诺的国家（即目前非附件一国家）的议定书。本文通过总结发展中国家估算毁林所致排放量的技术能力和关键制约因素，为这些政策讨论做出了贡献。减少毁林所致排放量的政策实施取决于对国家层面避免排放量的准确和精确估计（Santilli 等人，2005 年）。必须估计几个组成部分：（1）国家层面的森林覆盖率损失，（2）基准期的初始碳储量及其因毁林和退化引起的变化，以及（3）从定义的“基线”或基准期避免的排放量。遥感与地面测量相结合在确定森林覆盖率损失方面发挥着关键作用。自 20 世纪 90 年代初以来，技术能力不断提高，目前，在国家层面建立可操作的森林监测系统已成为大多数发展中国家的可行目标（ Mollicone 等人，2003 年；DeFries 等人，2005 年）。使用机载传感器远程感知森林碳储量的新技术和方法的开发也在取得进展（例如Drake 等人，2003 年；Brown 等人，2005 年）。虽然后者目前成本过高，无法覆盖大面积区域，但这些方法可用于推断更大区域的碳储量估计值。森林的多种土地利用方式会导致碳储量损失和二氧化碳排放，如果在清理过程中燃烧生物质，则会排放额外的非二氧化碳气体（Penman 等人，2003a）。毁林，定义为从林地转变为非林地（考虑到《联合国气候变化框架公约》对森林的定义），最容易监测，并导致单位毁林面积的碳储量损失相对较大（图1）。不可持续的木材生产、过度采伐燃料木和森林碎片边缘的火灾等森林退化行为比毁林更难观察到，但会对排放产生重大影响。森林退化也可能是毁林的前兆。另一方面，森林中的一些土地使用实践，例如管理伐木和轮耕，导致了转移
利用地球观测估算发展中国家森林砍伐造成的温室气体排放
议定书》适用于没有承诺的国家，即目前非附件一国家。本文通过总结发展中国家估算森林砍伐所致排放量的技术能力和主要制约因素，为这些政策讨论做出了贡献。减少森林砍伐所致排放的政策的实施取决于对国家层面避免的排放量的准确和精确估计（ Santilli 等人，2005 年）。必须估算几个组成部分：（1）国家层面的森林覆盖率损失，（2）基准期的初始碳储量及其因森林砍伐和退化引起的变化，以及（3）相对于定义的“基线”或基准期避免的排放量。遥感与地面测量相结合在确定森林覆盖率损失方面发挥着关键作用。自 1990 年代初以来，技术能力已经取得了进步，对于大多数发展中国家来说，在国家层面建立可操作的森林监测系统现在是一个可行的目标（ Mollicone 等人，2003 年；DeFries 等人，2005 年）。使用机载传感器远程感测森林碳储量的新技术和新方法的开发也在取得进展（例如 Drake 等人，2003 年；Brown 等人，2005 年）。尽管后者目前成本过高，无法覆盖大面积区域，但这些方法可用于推断更大区域的碳储量估算值。森林的多种土地使用方式会导致碳储量损失和二氧化碳排放，如果在砍伐过程中燃烧生物质，则会排放额外的非二氧化碳气体（Penman 等人，2003 年 a）。毁林被定义为从林地转变为非林地（考虑到《联合国气候变化框架公约》对森林的定义），这是最容易监测的，会导致单位毁林面积的碳储量损失相对较大（图 1）。不可持续的木材生产、过度采伐燃料木和森林碎片边缘的火灾等森林退化行为比毁林更不容易观察到，但会大大增加排放。森林退化也可能是毁林的前兆。另一方面，一些森林土地使用实践，例如管理伐木和轮耕，导致土地利用方式的转变。
利用地球观测估算发展中国家森林砍伐造成的温室气体排放
议定书》适用于没有承诺的国家，即目前非附件一国家。本文通过总结发展中国家估算森林砍伐所致排放量的技术能力和主要制约因素，为这些政策讨论做出了贡献。减少森林砍伐所致排放的政策的实施取决于对国家层面避免的排放量的准确和精确估计（ Santilli 等人，2005 年）。必须估算几个组成部分：（1）国家层面的森林覆盖率损失，（2）基准期的初始碳储量及其因森林砍伐和退化引起的变化，以及（3）相对于定义的“基线”或基准期避免的排放量。遥感与地面测量相结合在确定森林覆盖率损失方面发挥着关键作用。自 1990 年代初以来，技术能力已经取得了进步，对于大多数发展中国家来说，在国家层面建立可操作的森林监测系统现在是一个可行的目标（ Mollicone 等人，2003 年；DeFries 等人，2005 年）。使用机载传感器远程感测森林碳储量的新技术和新方法的开发也在取得进展（例如 Drake 等人，2003 年；Brown 等人，2005 年）。尽管后者目前成本过高，无法覆盖大面积区域，但这些方法可用于推断更大区域的碳储量估算值。森林的多种土地使用方式会导致碳储量损失和二氧化碳排放，如果在砍伐过程中燃烧生物质，则会排放额外的非二氧化碳气体（Penman 等人，2003 年 a）。毁林被定义为从林地转变为非林地（考虑到《联合国气候变化框架公约》对森林的定义），这是最容易监测的，会导致单位毁林面积的碳储量损失相对较大（图 1）。不可持续的木材生产、过度采伐燃料木和森林碎片边缘的火灾等森林退化行为比毁林更不容易观察到，但会大大增加排放。森林退化也可能是毁林的前兆。另一方面，一些森林土地使用实践，例如管理伐木和轮耕，导致土地利用方式的转变。