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应用遗传算法设计微型...
摘要使用微型氢发电厂（MHPP）已将自己确立为解决农村孤立地区能源贫困问题的基本工具，不仅在此领域，而且在大规模发电中也成为了最常用的可再生能源。尽管所使用的技术在过去几十年中取得了重要进步，但通常已应用于大型水力系统。这个事实将孤立的MHPPS的使用降级到背景。在这种情况下，这些项目的选项策略的制定仍然有很大的改善，实际上，这些项目仍然限于使用拇指规则。它导致了可用资源的次级最佳使用。这项工作建议使用遗传算法（GA）来协助MHPP的设计，从而找到MHPP不同元素的最合适位置，以实现对资源的最有效使用。为此，第一个开发了植物的详细模型，然后是最佳设计的优化问题，该问题是通过考虑真实的地形地形数据来提出的。这个问题都以single（以最大程度地降低成本）和多目标（以最大程度地降低成本，同时最大化生成的功率）模式，从而对使用气体在农村孤立区域设计MHPP的潜力进行了深入的分析。为了验证所提出的方法，它将应用于洪都拉斯的真实场景的一组地形数据。将所达到的结果与基线整数变量算法和其他元元素算法进行了比较，这表明在成本方面，解决方案的改善显着改善。
UNIT-1 算法的属性（或）特征：
例子：矩阵加法：2n 2 +2n+1 O(n 2 )，矩阵乘法：2n 3 +3n 2 +2n+1 O(n 3 )算法斐波那契(a,b,c,n) { a:=0; b:=1; write(a,b); for i:=2 to n step 1 do { c:=a+b; 时间复杂度：5n-1 频率计数：O(n) a:=b; b:=c; write(c); } } 第一种方法：算法 Rsum(a,n): // 使用递归添加元素 { count:=count+1; // 对于 if 条件 if(n<=0) then count:=count+1; // 对于 return stmt return 0; else return Rsum(a,n)+a[n]; // 用于加法、函数调用和返回 } 时间复杂度： 2(对于 n=0)+ TRsum(n-1) 2+TRsum(n-1) => 2+2+TRsum(n-2) …….. n(2)+TRsum(0) => 2n+2 n>0 第二种方法： StatementNum 语句每次执行的步骤频率 n=0 n>0
用于识别河流为...
拥有精确有效的监测系统来评估河流状态的重要性在于其预测和应对可能导致洪水和溢出的极端天气事件的能力。与水有关的灾难，例如山洪洪水，可能会对基础设施，经济以及最重要的是对人口安全的影响。因此，高级河流识别系统的实施成为SIT（首字母或首字母缩写）的战略优先事项。本报告旨在概述通过图像在河流识别领域使用的最新技术，方法和方法。通过对专业文献的审查，将探索使用计算机视觉，遥感，人工智能以及其他相关学科的河流检测和跟踪学科的最新进展。此外，将解决在其他地区和组织中实施类似系统的成功案例和最佳实践。最终，本文将成为为其河流识别项目寻找最合适和最有效的解决方案的起点。此处收集的信息将为理解基于图像的河流监测系统的计划和执行中必须考虑的可能性，挑战和关键注意事项提供稳固的基础，以确保人口和自然环境的安全和福祉。这些要素来自各种信息和经验的来源。基于图像的河流识别系统的实施项目测量河床并确定溢流的风险是在必须全面考虑几个要素的情况下设定的。
算法 - 名称理论局势 - 框架曲线 -
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修改模糊遗传算法：规则生成和缓存的最近邻居策略
摘要：遗传算法（GA）比其他方法（例如梯度下降或随机搜索）更有用，尤其是对于具有许多局部最小值和Maxima的非不同的函数，例如梯度下降或随机搜索。标准GA方法的缺点之一是需要设置许多超参数，并且基于复杂规则而不是更直观的模糊规则，选择压力是基于复杂的规则。通过模糊逻辑调整此类参数的遗传算法的变体，以使参数更新原理更容易解释，构成模糊遗传算法（FGAS）的类别。本文提出了对具有N个特性和自动生成规则的两个相对模糊遗传算法（FGA）的修改，以及旨在改善模拟运行时的计算优化。在基准功能（Ackley，Griewank，Rastrigin和Schwefel）上评估了修改，并且选择了每个修改方法的最佳设置（即成员资格功能，术语数，T-norm和t-conorm）。将结果与标准GA和粒子群优化（PSO）进行了比较。结果表明，FGA方法可以使用缓存和最近的邻居方法进行优化，而不会失去准确性和收敛性。证明这两种修改后的方法在统计学上的表现明显比基线方法差。结果，我们提出了对现有两种算法的两种优化：通过缓存和测试其性能，通过规则生成和最近的邻居估算进行外推。
数据科学算法基础，春季25
•本课程旨在针对研究生和高级本科生。•课程将快节奏。•联系（alperen.ergur@utsa.edu）如果您有疑问是否有招生。•本课程不会为您提供数据科学家的工作，但是它会使您更加更好。只是不要说出我的话 - 来倾听行业专家，了解该课程如何使您在学术和行业角色中受益。
纯粹的内在和算法时代
Deleuze和Guattari所建议的形象异常异常，毫无疑问地响起了强大的回响，并在其书籍中乘以其含义。作为一种代表，它立即表现为著名的黄蜂 - 有机系统的运动。作为一个修辞的例子，这听起来像是德勒兹（Deleuze）用来描述他如何对其他作者的个人解释的奇怪表达的新公式：“我认为自己是从后面带一个作者并给他一个孩子的作者”（在德勒兹（Deleuze）1995年，第6期引用）。作为一个工作方向，它表明放弃了将不同领域划分的区别，以便整体面对思想。哲学文献已经讨论了如何将不同的系统投入沟通中，而艺术家也探索了这些可能性，表现出了不可能的变化。但是，我想在德勒兹语境中讨论的观点从德勒兹的写作中移开，重点关注婚礼概念的创造力和创造的潜力，转向异常的晦涩面。在其最大的恶魔方面，这种畸变涉及德勒兹的整个哲学，这只是婚礼的两个部分之一。换句话说，我想暗示，德勒兹的内在哲学有可能成为Antoinette Rouvroy和Thomas Berns（2013）的新形式的社会控制形式的概念基础。完全误解虚拟和内在的危险越来越近，以及质疑这种特殊异常的婚礼呼吁我们注意的责任。因此，绝对内在的时代一方面，一个异常的婚礼仍然是一个婚礼，因此它涉及我们可以将Deleuze定义为“两个之间”的区域，这是一个不确定性的区域，也许是一个创造力的区域，也许我们可能会发现我们可能会发现Spspinozan Speeds Speeds或Nietzsschesschschschschschschschschschschschschschscheanements。另一方面，它是一个异常的，因此不能将其定义为两个不同和非熟悉系统之间不可分割性的条约；但是，一旦建立了这种非天然纽带，现实中的转变就开始了，抢夺了我们以单一意图认识到两个表演者的可能性。在这里，实际情况与虚拟相结合，将其等同于虚拟现实，可以访问耳机和键盘，社交网络和大数据。
学期1年7-代数思维
学生本来会在小学上看到一些代数，但是该单元试图赋予他们在中学中取得成功所需的基本知识。该单元中的某些单位将在5年级和6年级中得到涵盖，但我们以此为基础，并确保学生熟悉所需的符号以及KS3理性学生在7年级的混合能力课程中所需的任何细微差别，我们决定从代数主题开始。这是学生以前会看到的，但不是我们在7年级会做的深度。这构成了中学中许多代数工作的基础，并允许学生开始发现模式并抽象地思考。这是成功的数学家词汇所需的两个关键技能：
根据AI算法确定数字资产交易中的洗钱风险
摘要 - 本文探讨了检测与洗钱相关的可疑加密货币交易的方法，利用先进的AI算法。该研究介绍了一个多模型框架，该框架结合了生成对抗网络（GAN），LSTM，基于自动编码器的异常检测模型（ABAD）和其他算法，以应对样品不平衡和嘈杂数据等挑战。基于图形的功能工程和嵌入方法用于构建交易信息图并提取有意义的模式。结果表明，合奏学习方法在检测可疑交易时显着优于单个模型和基于规则的传统系统。尽管取得了成功，但仍然存在不平衡的数据集，噪音和有限的关系特征等挑战。未来的研究建议通过图神经网络和复杂的基于网络的方法来增强模型性能。这项工作强调了机器学习模型的可扩展性和适应性，以解决加密货币洗钱的不断发展的复杂性。