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根据机载激光扫描得出的树木直径建模...
过去，在野外准确测量树高比测量树胸高更困难。因此，林业文献中广泛开发了根据直径测量预测树高模型。通过使用机载激光扫描技术（例如 LiDAR），可以准确测量树高和树冠直径等树木变量，这一发展催生了对根据机载激光测量预测直径的模型的需求。尽管已经进行了一些拟合此类模型的工作，但没有一个模型能够结合空间信息来提高预测直径的准确性。使用简单的线性模型，根据激光测得的树高和树冠直径测量结果预测树木直径，我们比较了普通最小二乘法 (OLS)、具有非零相关结构的广义最小二乘法 (GLS)、线性混合效应模型 (LME) 和地理加权回归 (GWR) 的性能。我们的数据来自挪威建立的 36 个样地。这是第一项研究树木级 LiDAR 数据的空间统计模型使用情况的研究。使用 LME 预测树木直径的误差为 3.5%，使用 GWR 预测误差为 10%，使用 OLS 预测误差为 17%。LME 在所有验证类中的预测性能也表现出较低的变异性。考虑到使用参数统计推断（例如基于最大似然的指数）对 GWR 的困难，我们使用置换检验和引导法作为检测统计差异的方法。LME 明显优于其他模型，GWR 优于 OLS 和 GLS。我们的结果表明，LME 模型根据基于 LiDAR 的变量对树木直径的预测效果最佳，达到以前无法达到的程度。
具有林德布拉德主方程和干扰测量的量子启发语言模型用于情绪分析
量子启发模型在许多下游语言任务（如问答和情感分析）中表现出色。然而，最近的模型主要关注嵌入和测量操作，忽略了量子演化过程的重要性。在这项工作中，我们提出了一种新型的量子启发神经网络 LI-QiLM，它集成了林德布拉德主方程 (LME) 来建模演化过程和干涉测量过程，提供更多的物理意义以增强可解释性。我们对六个情感分析数据集进行了全面的实验。与传统神经网络、基于 Transformer 的预训练模型和量子启发模型（如 CICWE-QNN 和 ComplexQNN）相比，所提出的方法在六个常用的情感分析数据集上表现出卓越的准确率和 F1 分数。额外的消融测试验证了 LME 和干涉测量的有效性。
碳排放 - 传输、负载/... 的影响
低于 0 kg/MWh 的 LME： CAISO：频率 = 0.2%，平均值 = -320 kg/MWh ERCOT：频率 = 0.6%，平均值 = -180 kg/MWh SPP：频率 = 1.0%，平均值 = -191 kg/MWh MISO：频率 = 0.5%，平均值 = -349 kg/MWh NYISO：频率 = 0.6%，平均值 = -368 kg/MWh
交易参考：25/045日期：03/03/2025主题：更新...
1。LME要求成员完成此操作，以证明已根据其交易代码部署的算法（包括由其DEA客户部署的算法）进行了测试，以避免在部署或在部署之前创建不当交易条件或对交易算法或交易策略进行实质性更新，以解释用于该测试的手段。
虚拟现实中的实时情感检测：基于情感和脑电信号三维模型的技术
本文探讨了一种实时检测虚拟现实 (VR) 用户情感状态的技术的开发。该技术通过一项实验的数据进行测试，实验中 18 名参与者在 VR 家庭影院内观看了 16 个包含情感内容的视频，同时记录了他们的脑电图 (EEG) 信号。参与者根据三维情感模型评估了他们对视频的情感反应。分析了该技术的两种变体。两种变体之间的区别在于用于特征选择的方法。在第一个变体中，使用线性混合效应 (LME) 模型选择从 EEG 信号中提取的特征。在第二个变体中，使用递归特征消除和交叉验证 (RFECV) 选择特征。两种变体都使用随机森林来构建分类模型。通过交叉验证获得准确度、精确度、召回率和 F1 分数。进行了方差分析以比较每个变体中构建的模型的准确性。结果表明，特征选择方法对分类模型的准确性没有显著影响。因此，两种变体（LME 和 RFECV）在检测 VR 用户的情感状态方面似乎同样可靠。分类模型的平均准确率在 87% 到 93% 之间。
2020-2021-质量管理计划
Trillium Health Resources 的质量管理 (QM) 计划旨在确保地方管理实体 (LME)/管理式医疗组织 (MCO) 的核心功能和合格的从业者/提供者网络服务以完全符合州计划、我们的使命、理念、价值观、工作原则的方式提供，并符合或超过 LME/MCO 运营所遵循的法定和国家认证要求。质量管理计划 (QM 计划) 的目的是建立一种有计划、系统和全面的方法来衡量、评估和改进整个组织的绩效。QM 计划概述了 Trillium Health Resources 用于确定活动和衡量与改善会员护理和治疗相关的结果的结构、流程和方法。重点是持续改进临床护理的质量和安全性，以及我们网络中的服务提供。QM 计划促进对服务的客观和系统测量、监控和评估，并根据调查结果实施质量改进项目和活动。质量管理计划旨在评估和分析系统性能数据，这些数据随后将指导性能改进，以更好地支持我们服务的人。质量管理计划平衡了质量保证和质量改进活动，以便质量保证活动为质量改进过程提供信息。质量保证活动从多个来源获得数据，经过分析后，这些数据被整合并用于规划和指导行政和管理决策。质量管理计划成功的最终衡量标准是我们所服务的人是否实现了期望的个人成果。
资本主义的品种：俄罗斯选择了哪种模式？
各种资本主义 - 作为国际政治经济学研究线（IPE）。Peter Hall＆David Soskice（编辑）“资本主义的品种：比较优势的制度基础”两个基本模型：自由市场经济（LME）与协调的市场经济（CME）法律原理 - 作为经济学研究线。La Porta的论文，Shleifer，Glaeser，Vishny通过对法律体系的深入研究对市场经济发展的差异进行解释：英语 - 普通法与法语法律法。在这两种情况下：由于苏联比较经济学的崩溃（集中于经济系统分析）的崩溃，对不同市场经济与“计划与市场”之间的竞争分析开始研究从计划到市场的过渡以及新兴市场经济之间的差异。
Thibault Roumengous 博士
编码语言：Python（Anaconda、Colab）、MATLAB、R、Basic、C、C#。 WebDev：HTML、CSS、JS、PHP 操作系统：Windows、Ubuntu/Debian 机器学习算法编程（Tensorflow、SciPy）、数据挖掘、统计分析（LME 模型） 多模态生物信号处理和分析专家（如光学、电学、基于阻抗） 转化临床研究 使用 3D 打印进行原型设计（SLA、SLS、RAISE3D、Lulzbot） 软件：Monday.com、CED Spike 2、RedCap、FreeSurfer、Microsoft Office suite、Statistica、Prism、Rstudio、Adobe 机械设计和 FEA 分析（SolidWorks Suite） 设计和实施 IRB 批准的人体实验 语言：精通法语（母语）和英语，中级西班牙语和日语
Hogenelst-2024-Prebiotic.pdf
recyclamines®。材料，11（3），353。lme。（2021）。金属。https://www.lme.com/metals oostvogels，B。 （2017）。 自动段的duidelijkheid。 可从https://autorai.nl/duidelijkheid-over-autosegementen/访问，于2021年9月9日访问。 电动汽车：计算消费者的总拥有成本。 Element Energy Limited，第1卷。 44。 Pero，F。D.，Delogu，M。和Pierini，M。（2018）。 汽车部门的生命周期评估：内燃机（ICE）的比较案例研究https://www.lme.com/metals oostvogels，B。（2017）。自动段的duidelijkheid。可从https://autorai.nl/duidelijkheid-over-autosegementen/访问，于2021年9月9日访问。电动汽车：计算消费者的总拥有成本。Element Energy Limited，第1卷。44。Pero，F。D.，Delogu，M。和Pierini，M。（2018）。汽车部门的生命周期评估：内燃机（ICE）的比较案例研究