量子计算机有可能在某些复杂的计算问题上胜过经典计算机。但是,当前的量子计算机(例如,来自IBM和Google)具有继承噪声,该噪声会导致量子软件在量子计算机上执行的量子软件输出的错误,从而影响量子软件开发的可靠性。鉴于其可扩展性和实用性,该行业越来越涉及机器学习(ML)基于基于错误的错误缓解技术。但是,现有的基于ML的技术有局限性,例如仅针对特定的噪声类型或特定的量子电路。本文提出了一种实用的基于ML的方法,称为Q-Lear,具有新型功能集,以减轻量子软件输出中的噪声错误。我们在八台量子计算机及其相应的嘈杂模拟器上评估了Q- LEAL,全部来自IBM,并将Q-lear与基于基线的基于ART ML的最先进的方法进行了比较。结果表明,与基线相比,Q-lear在实际量子计算机和模拟器上都达到了25%的误差缓解措施。我们还讨论了Q学习的含义和实用性,我们认为这对于从业者来说是有价值的。
最终,由于众多能源供应强劲而需求下降,价格下降。这些供应因素包括液化天然气 (LNG) 市场的繁荣、可再生能源发电量高于以往任何时候、欧洲天然气田产能恢复以及法国核电产能恢复。电力供应的改善受到全球有记录以来最热一年的支撑,这减少了通常较冷月份的天然气需求,并使得英国和欧洲能够专注于在年初以更高的水平填充天然气储存库存。天然气储存目标提前几个月达到,并在整个欧洲达到历史最高水平。这种供应安全网最终使风险溢价下降,英国电力价值全盘下跌。
YEOC研讨会是一个过渡和保留研讨会课程。学生在成功完成课程中获得了BA 490和upo n upo n of th ey th ey th ey the the the the to to t t t t t t t t t t t t to Gradua te。他的cou rse是熟练的,因为在大学第一季度在大学的大学第一季度,suti t/cor n no cr n no cor n no cor n no cor n no cor n no cor n no cor n no cor n no cor n to to to to w su to to w su to to sue to sudive to sucly Community-bui lding的机会。本课程对前博士学位,B Usiness专业,Tude nts和UW上班同学非常开放。我们已经为该研讨会设计了课程,以围绕E Mappowerment,Com Munity和DVAN水泥的三个C或E值进行撤销。THI SINAR是一个SUP端口系统,成功的网络以及动机和指导的来源。
摘要 人工智能广泛应用于各个领域和不同目的,包括教育领域。然而,文献综述表明,虽然存在各种关于人工智能在教育中的应用的综述研究,但缺少针对科学教育的综述。为了弥补这一空白,我们在 2010 年至 2021 年期间进行了系统的文献综述,主要探讨三个问题:a) 学校科学中使用哪些类型的人工智能应用?b) 学校科学中的人工智能应用用于哪些教学内容?c) 人工智能应用对学校科学教学有何影响?所审查的研究(n = 22)包括九种不同类型的人工智能应用:自动评估、自动反馈、学习分析、自适应学习系统、智能辅导系统、多标签文本分类、聊天机器人、专家系统和心不在焉检测。大多数人工智能应用用于地球科学或物理学,人工智能应用用于支持知识构建或技能发展。就人工智能应用的影响而言,这体现在以下方面:学习成绩、辩论技巧、学习体验和教学。缺少对学习者和教师在学校科学中使用人工智能的经验的考察、人工智能实施的跨学科方法,以及对与道德和偏见相关的问题的考察。
蔓越莓水果腐烂(CFR)是一种主要的疾病复合体,显着影响蔓越莓作物,导致大量产量损失。在过去十年中,CFR越来越有问题,尤其是在高产和新品种中,据报道损失范围从50%到100%。此外,蔓越莓行业还面临着对使用广谱杀菌剂(例如Chlorothalonil和Mancozeb)的限制,因此需要探索替代管理策略。这项研究于2021年至2024年在马萨诸塞大学 - 阿默斯特蔓越莓站进行,评估了Frac组7、9和12的新型杀菌剂。单独测试并与硫代蛋白(FRAC 11)结合了活性成分 - 苯并叶二氟,pydi lumetofen,cyprodinil和流胞菌。这些杀菌剂在降低CFR发病率和提高产量方面的效率在蔓越莓品种“ Demoranville”,“ Ben Lear”和“ Stevens”和“ Stevens”上评估,并在Bloom早期和晚期阶段进行了应用。在2021、2023和2024中观察到果腐发生率和产量的显着差异。处理含有Pydi umetofen,pydi limetofen&fludioxonil和Benzovindi Floupyr的处理,当与硫代蛋白结合使用时,始终导致较低的腐烂率和较高的产率。含有cyprodinil&fludioxonil加上阿佐昔霉素的处理,仅在2021年进行了测试,也导致腐烂的发病率和较高的产率。这些发现突出了FRAC组7、9和12的新型杀菌剂的潜力,作为CFR管理的有效替代方法。他们的使用可以使CFR管理工具包多样化,减轻杀菌剂的耐药性并减少环境影响,从而解决了增加杀菌剂法规所带来的挑战。
p secial e ducation c redential c redential - 2021◼t ongva l and c onservancy,v iCe p iCe p rident Active live and g abrieleno t ongva ongva ongva ongva s tongva s prings f oundation v Ice p Ice p perient Active and Active tribal s corretary&h istorian and g abrieleno and g abrieleno and g aber nd and nd nd nd nd nd nd nd nd nd nd nd nd nd ◼ L OS A NGELES C ITY /C OUNTY N ATIVE A MERICAN I NDIAN C OMMISSIONER Active ◼ A NTELOPE V ALLEY M USEUM , V OLUNTEER Active ◼ N EX 'W ETEM S OUTHERN C ALIFORNIA B ASKET W EAVERS A SSOCIATION Active ◼ T RADITIONAL C AHUILLA B ASKET MAKING C OURSE - Idyllwild School of the Arts 2002/2005/2021◼m untiple s ubject t evering(c lear c redential) - UCLA 2017◼certification:n Ative a Merican p ublic h iealth-约翰·霍普金斯(John Hopkins Ctr)。for American Indian Health 2013 ◼ C ALIFORNIA I NDIAN C URRICULUM D EVELOPMENT 2005 - 2010 ◼ G ABRIELENO /T ONGVA M USEUM C ASE D ISPLAY , D ESIGN /D EVELOPMENT , Cooper Museum 2005 ◼ S TATE OF C ALIFORNIA T RIBAL A RCHIVES I NSTITUTE 2003 ◼ L OS A NGELES C OUNTY A RTS C委托G Rantee 2003
人工智能在风能系统中的应用改变了风力涡轮机和风力发电场的设计、运行和管理,提高了风力涡轮机和风力发电场的效率、弹性和可行性。本文探讨了人工智能驱动技术对风能各个方面的变革性影响,重点关注五个关键领域:两个主要领域:在涡轮机工程中,流体动力学和叶片设计等先进概念;在计算机科学中,主要组成部分包括用于涡轮机性能评估、涡轮机实时监控以及维护和风力发电场优化的机器学习。在提高涡轮机叶片设计和功能效率的具体应用中,人工智能仍然很有用,因为机器学习用于创造新的、更高效和更持久的叶片,而动态实时监控系统用于根据外部条件进行调整。基于人工智能的预测性维护能够在机械问题出现之前识别它们,从而减少机器停运的时间和运营费用。此外,人工智能还可以增强风力发电场的设计、尾流控制和负载平衡,以提高风力发电效率。它允许更有效地将能源引入更大的电网并进行水合,从而稳定地增加可再生能源的可用性。基于本文,人工智能的未来仍然体现在未来风能系统的增强中,从而保证能源解决方案的可持续能源、效率和成本效益,以实现整体能源转型。
一种通过卫星和无线电探空仪的垂直探测预报恶劣天气的统计技术。David L. Keller 和 William L. Smith,1983 年 6 月 (PB84 114099) 北半球积雪的空间和时间分布。Burt J. Morse 和 Chester F. Ropelewski (NWS),1983 年 10 月。(PB84 118348) 使用 NOAA 系列卫星进行火灾探测。Michael Matson、Stanley R. Schneider、Billie Aldridge 和 Barry Satchwell (NWS),1984 年 1 月。(PB84 176890) 使用卫星多通道海面温度图监测 1981-83 年东赤道太平洋的长波。 Richard Legeckis 和 William Pichel,1984 年 4 月。(PB84 190487)NESDIS-SEL Lear 飞机仪表和数据记录系统。Gilbert R. Smith、Kenneth 0. Hayes、JohnS. Knoll 和 RobertS. Koyanagi,1984 年 6 月。(PB84 219674)均匀地球和云表面反射模式图集(NIMBUS-7 ERB--61 天)。V. R. Taylor 和 L. L. Stowe,1984 年 7 月。(PB85 12440)使用卫星数据分析热带气旋强度。Vern F. Dvorak。1984 年 9 月。(PB85 112951)利用 NASA 空间站计划的极地平台进行地球观测。 John H. McElroy 和 Stanley R. Schneider,1984 年 9 月。(PB85 1525027 I AS)NOAA N-ROSS/ERS-1 环境数据开发活动摘要和分析。John W. Sherman III,1985 年 2 月。(PB85 222743/A3)NESDIS 14 NOAA N-ROSS/ERS-1 环境数据开发 (NNEEDD) 活动。John W. Sherman III,
指挥、控制和通信 (C3) 是一个相对较新的术语组合,描述了数千年来一直是军事行动一部分的功能。这种组合很方便,因为 C3 一词指的是对现代军事力量的成功至关重要的基本和相关行动,并且因为 C3 行动近年来已经变得如此严重地依赖于一个技术领域 - 。电子。在 C3 领域,技术、概念和与其他军事功能和行动的关系存在差异。然而,这些变化不应分散本手册读者对 C3 这一术语基本概念的注意力:表示在现代战争中对人员、武器、传感器和平台的使用至关重要的一组相关功能。随着对在协调或至少相关的行动中有效控制广泛分散的部队(包括空中、地面、潜艇、卫星和陆地)的需求日益增加,海军 C3 受到越来越多的关注。精确制导武器的迅速扩散、“战术”和“战略”核武器的可用性、苏联和某些第三世界海军的技术改进、现有的各种传感器系统以及许多其他因素增加了对实时、安全、冗余和有效的海军 C3 的需求。本手册的目的是在非机密级别上根据基本原则提供海军 C3 发展、趋势、要求和能力的广泛概述——作为美国海军 C3 的第一本教科书或“入门书”。
高频交易(HFT)使用计算机算法在短时间(例如第二级)中做出交易决策,该决策被广泛用于加密货币(Crypto)市场(例如比特币)。钢筋学习(RL)在Financial Research中表明,在许多Quantative交易任务上表现出色。但是,大多数方法都集中在低频交易上,例如日级,由于两个挑战,不能直接应用于HFT。首先,用于HFT的RL涉及处理非常长的轨迹(例如每月240万步),这很难优化和评估。其次,加密货币的急剧价格波动和覆盖趋势变化使现有算法无法保持令人满意的性能。为了解决这些挑战,我们提出了一种用于Hig f Reding(Earnhft)的方法,这是一个新颖的HFT三阶段层次RL框架。在第一阶段,我们计算了一个基于动态编程的最佳动作值,以提高二级RL代理的绩效和训练效率。在第二阶段,我们为不同的市场趋势构建了不同的RL代理,以回报率为特色,其中数百个RL代理人接受了不同的回报率偏好训练,只有一小部分将根据其盈利能力选择到池中。在第三阶段,我们训练了一个分钟级别的路由器,该路由器动态从泳池中挑选第二级代理商,以在不同市场上取得稳定的性能。通过在高保真仿真交易环境中对加密市场的各种市场趋势进行广泛的实验,我们证明,在3个流行的财务标准中,Earnhft显着超过了6个最先进的基线,超过了亚军的盈利者30%。