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使用高斯进程回归机器学习模型的Flyrock投掷预测
I.引言Flyrock是爆炸启动时远离采矿区的岩石质量。通常考虑的第一个参数是：负担，爆炸孔直径，深度，粉末因子间距，茎，爆炸性材料类型和sub-drill在Flyrock预测期间是可控参数。此外，爆炸工程师无法影响的岩石性能是无法控制的参数，例如压缩间距和岩石的拉伸强度。因此，爆炸工程师必须更改第一个参数，以最大程度地减少flyrock掷距离。设计了各种经验方程，以设想由爆破操作[1]，[2]产生的fly架。经验模型是根据flyrock上的几个现场实验的有效参数开发的，即孔直径，爆炸性，茎，负担的密度，弹出材料，粉末因子和孔长度的初始发射速度。因此，这些经验方程的性能预测能力在许多情况下不是很有效[2]，[3]。
diana，Alex，Matechou，Eleni，Griffin，Jim E.，Yu，Yu，Douglas W.，Luo，Mingjie，Mingjie，Tosa，Tosa，Marie，Bush，Bush，Alex和Griffiths，Richard A.（2024）
英国科尔切斯特埃塞克斯大学的数学，统计和精算学院； b英国坎特伯雷大学的数学，统计和精算学院；伦敦伦敦大学哥伦比伦顿大学的C级； D SchoolofbiologicySciences，英国诺里奇的东安格利亚大学；中国昆明，中国科学院昆明动物学学院生物多样性与生态安全的主要实验室； F Kunming生命科学学院，中国科学院，中国北京； G俄勒冈州立大学野生动植物，保护科学系，科瓦利斯，俄勒冈州渔业系；英国兰开斯特的兰开斯特大学H兰开斯特环境中心； I Durrell保护与生态研究所，肯特大学，坎特伯雷，英国
dian 研究所 - 技术 roorkee
2024 年 8 月 17 日 — 印度政治经济协会 (IPEA) 是一个拥有 34 年历史的专业组织，致力于在印度的理论和实践中推动政治经济的发展......
患者/临床医生/行业输入
亚临床炎症，脱髓鞘和神经退行性过程发生在存在症状之前的MS的最早阶段。放射学分离综合征（RIS）是MS的最早可检测阶段。患有RIS的人患有病变（即脑和脊髓）暗示了磁共振成像（MRI）所见，但没有MS的任何临床症状。将近一半患有RI的人将在十年内被诊断出患有MS。大约有85-90％的MS患者最初被诊断出患有复发性疾病病程，其特征是急性炎症攻击（复发），随后是缓解期。大约有10％的人被诊断出患有进行性MS，并且从一开始就会持续恶化症状。患有RI的人可以被诊断为MS的复发或渐进课程。
世界和平联盟
●世界需要团结，合作和发展朝着繁荣的未来发展。我们真正相信，即使在当前的全球混乱中，这也可以实现。首先，我们生活在信任危机中，我们必须创造条件，以取代信任，普遍的兄弟情谊占了上风。在人与国家之间建立信任就像编织强大的结构。我们需要变得真实和宽容，目前相互理解，保持诺言并积极倾听。分享经验并表现出同理心。操作中的一致性是绑定信任的线程。共同的目标感有助于建立个人之间的信任。友谊可以增强信任，但这不是唯一因素。具有较高价值观的领导力将提高信任，而真正的领导者必须在困难的混乱中坚持更高的价值观。兄弟情谊构成了普遍存在每个人格之间关系的事实。没有人可以逃避与其他人的关系所产生的收益或罚款。零件的利润或痛苦与整体相比。每个人类的良好努力使所有人类受益；每个人的错误或邪恶增加了所有人类的苦难。随着零件的移动，因此移动整体。作为整体的进度，因此零件的进度。部分和整体的相对速度决定了部分是由整体的惯性阻碍还是由普遍兄弟情谊的动量延伸。我们确实忠于人类的繁荣未来，我们在这个世界上都可以实现它。
基于高斯的定向粒子群优化
粒子群优化 (PSO) 是一种迭代搜索方法，它使用随机步长将一组候选解决方案围绕搜索空间移动到已知的最佳全局和局部解决方案。在实际应用中，PSO 通常可以加速优化，因为梯度不可用且函数评估成本高昂。然而，传统的 PSO 算法忽略了从单个粒子的观察中可以获得的目标函数的潜在知识。因此，我们借鉴了贝叶斯优化的概念，并引入了目标函数的随机代理模型。也就是说，我们根据目标函数的过去评估拟合高斯过程，预测其形状，然后根据它调整粒子运动。我们的计算实验表明，PSO 的基线实现（即 SPSO2011）表现优异。此外，与最先进的代理辅助进化算法相比，我们在几个流行的基准函数上实现了显着的性能改进。总体而言，我们发现我们的算法实现了探索性和利用行为的理想特性。
6年级路易斯安那州实施Amplify
*仅使用确定的现象来部分解决性能期望，并在其他单位中解决。†确定的现象仅部分解决了性能期望。应根据需要合并6级路易斯安那州范围和序列单元来探索性能期望的进一步指导。1根据Amplify开发的指导。²在此表中尚未包括下一代科学标准是独特的绩效期望。
加拿大农业和农业食品微观批评...
帽子学院，萨斯喀彻温省印度技术学院，萨斯喀彻温省理工学院），来自安大略省（汉伯学院，范霍瓦学院），大西洋加拿大（荷兰学院，达尔豪西大学）和不列颠哥伦比亚（Ubco）的某些代表。研究人员总共确定了28个独特的微观“程序” - 单校课程或一组在独特的网页上托管的课程，并以主题相关。一个例子是莱克兰学院（Lakeland College）的“可持续农业”计划，该计划托管了三个相关课程，每个课程都可以通过数字徽章进行唯一认证，其中包括氮管理，覆盖裁剪和轮换放牧。每个课程中提供的单个课程数量从1到13不等，中位数下降了3个课程。
引文 Tian J, Zhou T, Liu Z, Dong Y 和 Xu H (2024) 应激性高血糖与心脏病危重患者预后不良相关
心源性休克 (CS) 是一种高度致命的疾病，是发病率和死亡率的重要原因 (1)。根据美国最近的登记数据，估计每 100,000 例住院患者中约有 408 例因 CS 引起，平均住院死亡率为 37% (2)。无论 CS 患者是否患有糖尿病，都有许多因素导致他们易患高血糖症。炎症反应引起的交感神经刺激、心输出量减少导致的组织灌注不良、应激反应增加、血管加压素给药以及获得性胰岛素抵抗都会导致这种情况下血糖异常 (3)。应激性高血糖 (SIH) 是因急性疾病住院患者的一种暂时性疾病，在疾病消退后可自行缓解 (4)。无论重症患者入院时是否患有糖尿病，SIH 都很常见，并且似乎是疾病严重程度的一个标志 (5)。此外，关于 SIH 与预后的关系也一直存在争议（6，7）。尽管此前已证实应激性高血糖对心血管疾病的预后有害，但目前尚无证据表明应激性高血糖对 CS 患者，尤其是危重患者的预后具有相关性（8）。建议使用根据平均血糖状态进行调整的应激性高血糖比值（SHR）来评估实际血糖水平。先前的一些研究提出，SHR 可作为急性高血糖状态的指标，也可作为危重患者不良结局的预后指标（9-11）。因此，本研究旨在探讨 SIH 对重症监护病房内危重 CS 患者预后的影响，希望临床医生能够警惕危重 CS 患者的应激性高血糖，并能够意识到应激性高血糖可能带来的不良或伴随影响。