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威廉斯维尔中央学区入学研究
一个已被证明在预测 WCSD 幼儿园入学趋势方面非常有用的工具是学区所在地理区域的活产数据。每个学区都可以获取纽约州人口统计局 7 提供的数据，最早可追溯到 2003 年。这比过去提供了更准确的数据。与五年后的实际幼儿园入学人数相比，我们可以看出它们对 WCSD 的预测有多准确（图表 4）。在过去 16 年中，幼儿园入学人数与五年前的活产人数之比平均为 1.16 比 1。这意味着每五年有更多的幼儿园年龄儿童进入学区，而不是离开学区。
解决方案-FMSVEGA
Vega MT-5是车队控制的流行解决方案。可应要求提供：板上有或没有电池，以及选择接口 - RS-485或可以支持的界面。该设备的基本版本是没有CAN和RS-485接口的。内置蓝牙模块允许您使用BLE传感器。支持的协议：Wialon IP，Wialon Combine，Vega。
推荐引用 推荐引用 Kenney, William A.. “利用弹丸跟踪数据改进弹道风预测”（2017 年）。理学硕士 (MS)，论文，计算建模与仿真工程，Old Dominion University，DOI：10.25777/h8yz-9d19 https://digitalcommons.odu.edu/msve_etds/7
6. 多点风预测 ................................................................................................................................ 67 6.1 多点数据生成 ................................................................................................................ 68 6.2 确定风预测参数 ................................................................................................................ 68 6.3 多点风预测方法 ................................................................................................................ 70 6.4 模拟描述 ............................................................................................................................. 74 6.5 结果 ................................................................................................................................ 76 6.6 结果分析 ............................................................................................................................. 76 6.7 改变状态 ............................................................................................................................. 81 6.8 结论 ................................................................................................................................ 88
推荐引用 推荐引用 Grigoryan, Gayane 和 Collins, Andrew J.，“可解释性总是必要的吗？关于可解释人工智能的讨论”（2022 年）。建模、仿真和可视化学生顶点会议。2. DOI：10.25776/2ta8-8058 https://digitalcommons.odu.edu/msvcapstone/2022/scienceengineering/2
模型的可解释性一直是一个争论话题。一些研究指出，可解释性是不必要的，一些“白盒”模型，如回归模型或决策树，本质上是可解释的。本文对具有高度相关特征的多元回归模型进行分析，以说明模型在处理复杂数据时可解释性如何失效。在这种情况下，信任模型解释可能会有问题。Shapley 净效应技术有助于确定特征的边际贡献，可用于提高模型的可解释性并揭示有关预测的更多信息。该研究得出的结论是，在所有情况下，包括简单模型甚至更明显的情况，可解释性都是避免得出有偏见和错误结论的必要条件。