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基于天气预测功能工程框架的高级机器学习分类器的比较分析 * Rahul Gupta 1,2，Anil
5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。 电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999.重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。1。[6]。引言大多数行业，例如生物学，建构，运输和农业都受到不利天气条件（例如洪水，降雨，干旱等）的影响，从而使天气预报是必要的要求。防止农业和财务损失的最具挑战性的解决方案之一是天气预报。天气预报始于19世纪后期，随后在[1，2]中划定了天气预报行动的进展。在过去，气象学家用来根据其专业知识来估算天气参数，但现在该过程涉及应用技术和数据[3]。常规数据管理方法尚未被证明有效或有效地处理大数据[4，5]。事实上，世界各地的不可预测的天气模式必须通过使用不同的大气属性（例如湿度，压力，温度和风速等）来开发一种新的预测技术。传统上，预测是通过人类努力来完成的，但是今天，它是由需要使用高质量设备的巨大计算方法来控制的[7，8]。尽管使用卫星知识和超级计算机使用先进的技术来适应数据，但预后剂仍然对季风的变化感到困惑，这使得对数据的智能解释和分析变得困难。在现实世界中的应用中，例如医学诊断，语音和模式识别，自然语言处理，以及在某些可再生能源应用中，例如太阳照射，生物能源和风速预测机器学习（ML）算法利用计算方法来从历史数据和提取相关特征中获得所需的信息来增强预测输出[9-10]。
分析有益的Furi在Moniliasis（Moniliophythhora rorori）中的分析。
1哥伦布Eusebio Cruz Romero https://orcid.org/0000-0000-0002-4956-4961植物健康硕士，厄瓜多尔农业大学，厄瓜多尔，厄瓜多尔。 div>ccruz@uagria.edu.ec 2CésarErnestoMoránCastrohttps://orcid.org/000000-0000-0002-6596-9766环境科学博士学位，埃库拉埃科拉多州农业科学学院，埃库拉多，埃库拉多，埃库拉多，埃库拉。 div>cmoran@uagria.edu.ec 3 AbelAndreyGómezBermeohttps://orcid.org/0009-0009-8714-3269伊格拉格罗米拉格罗市农业厄瓜多尔植物健康硕士。 div>acomez@uagria.edu.ec 4 Juan Kevin Cruz Miranda https://orcid.org/0009-0008-2301-2545伊格拉格罗德市厄瓜多尔农业大学植物健康硕士。 div>jccruz@uagria.edu.ec 5 Pablo Israel VargasGuillénhttps://orcid.org/000000-0000-0001-6815-0425农业和生态畜牧业硕士，埃库拉多州埃库拉多州农业大学。 div>pvargas@uagria.edu.ec
菲律宾马尼拉公路运输中的智能运输系统实施：四步模型方法
摘要。交通拥堵是当今社会的一个巨大问题，因为车辆数量众多。目前，马尼拉是该国最严重的交通状况之一。尽管马尼拉利用了智能运输系统（ITS），但它仍然无法帮助城市的交通拥堵。本文的重要部分是将四步模型集成到ITS中。四步模型用于通过预测在一定时间内会有的车辆数量来解决运输危机。使用大都会马尼拉发展局（MMDA）提供的年度平均每日交通量（AADT），使用四步模型来投射未来十年的车辆数量。研究人员通过使用仿真软件来展示投影结果，将四步模型与其四步模型集成在一起。结果表明，到2033年，当前的流量将增加25％。
facha_anchament -Google电子表格
1）对于FTA卡，请告知应用的临床标本（织物，器官，分泌等），标记执行应用程序的光环中的位置。2）最小样本量为50克。3）最后，指示是否将测序研究与分析相关联。
瑞士球训练在单方面疏忽的康复中的功效
India 4 MPT, (Neuro), HOD of Shree Krishana Rehabilitation Centre, Udaipur, Rajasthan Received: 25-05-2024 / Revised: 23-06-2024 / Accepted: 26-07-2024 Corresponding Author: Dr. Rahul Gahlot Conflict of interest: Nil Abstract: Background: Unilateral neglect significantly impairs spatial awareness and functionality in stroke幸存者。瑞士球训练（SBT）提供了一种动态的康复方法，该方法可以通过利用本体感受性反馈和平衡增强练习来比常规疗法更有效地增强恢复结果。方法：这项实验研究包括30名单方面忽视的参与者，分为瑞士球训练（SBT）和常规疗法（CPT）组。使用便利抽样方法，以Berg平衡量表（BBS），线一分配测试（LIB），Star取消测试（SCT）和功能独立性度量（FIM）评估参与者。在四个星期内进行了干预前后的评估，数据分析由独立和配对t检验促进。结果：初步评估显示组之间的差异很小。在四个星期内，SBT参与者表现出BBS的显着改善（前：17.93至第四周：48.63），表明了卓越的平衡和稳定性。统计测试强调了SBT比CPT的显着进步，尤其是从第二周开始（P = 0.011，第2周）。结论：瑞士球训练可显着提高单方面忽视患者的平衡和功能独立性，而不是传统疗法。这项研究强调了SBT在复杂的康复方案中的潜力，这表明其在神经居住中的广泛应用。关键字：瑞士球训练，单方面忽视，神经康复，中风恢复，功能独立性，认知疗法。This is an Open Access article that uses a funding model which does not charge readers or their institutions for access and distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0) and the Budapest Open Access Initiative (http://www.budapestopenaccessinitiative.org/read), which permit unrestricted use,只要原始工作得到适当的信用，就在任何媒介中分发和复制。
少年法院 - 依赖与忽视
宣布了2024年8月8日，县检察官，小罗伯特·霍奇斯（Kenneth Hodges），小罗伯特·W·克恩（Robert W.迈克尔·科瓦卡（Michael Kovaka），科罗拉多州利特尔顿的被告父母律师办公室，上诉J.S.
自旋交叉聚合物加聚苯胺复合材料与 Fe3O4纳米粒子的电子传输特性
复合材料是多组分系统，其功能由其成分之间的相互作用决定。化合物的均匀性取决于材料、材料之间的相互作用和合成，并对性能产生重大影响。纳米粒子已被证明可以通过降低界面张力变成表面活性剂来促进不混溶液体的混合 [ 1 ]，并可能导致不混溶和可混溶聚合物溶液之间的可逆转变。将磁性纳米粒子添加到分子铁电体中可以合成多铁性材料 [ 2 – 4 ]。尽管自旋交叉复合物本身可以形成纳米粒子 [ 5 – 7 ]，但将磁性纳米粒子添加到自旋交叉分子中的研究很少。 [Fe(Htrz) 2 (trz)](BF 4 )（Htrz = 1H-1,2,4-三唑，trz − = 去质子化三唑配体）[7 – 12]就是这样一种自旋交叉复合物，它也已与纳米粒子结合[13, 14]。[Fe(Htrz) 2 (trz)](BF 4 )的特点是自旋态随温度变化而转变，从而引起电导率的变化[9, 15 – 19]。这种特定分子的自旋交叉转变温度通常为 (340–360) K，在接近室温时产生自旋态双稳态[8 – 12, 15 – 20]。通过添加聚苯胺 (PANI) [ 19 , 21 ] 或聚吡咯 [ 21 , 22 ]，所得均质复合材料的导通电阻可降低至 < 1 Ω · cm，从而使更小的分子器件成为可能 [ 23 ]，而不会因高阻抗而导致长延迟时间。为了了解自旋交叉复合物中自旋态间双稳态协同效应的修改 [ 24 ]，已经采用了多种技术 [ 25 – 27 ]。虽然用金属取代 [Fe(Htrz) 2 (trz)](BF 4 ) 中的 Fe 会降低电导率 [ 18 ]，但添加 Fe 3 O 4 等金属纳米颗粒可以通过驱动形态变化完全避免此问题。充分利用此类多组分系统的潜力以及由于添加纳米颗粒而产生的修改需要
印度斯坦联合利华有限公司
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提出的决定：Kenilworth Honiley的Honiley Road（A4177）以西土地（参考：3332671- 2024年7月23日）
•图编号BL-01-P01（站点位置计划）•图编号BL-01-P02 REV 01（建议的站点计划）•绘图编号BL-01-P03（PV高程）•图编号BL-01-P04（逆变器/变形金刚站（逆变器/变形金刚站）（逆变器/变形金刚站） (Weather Station Detail) • Drawing number BL-01-P08 (Substation Elevations) • Drawing number BL-01-P09 (Control Room Elevations) • Drawing number BL-01-P10 (Auxiliary Transformer) • Drawing number BL-01-P11 (CCTV Elevations) • Drawing number BL-01-P12 (Battery Container Elevations 40ft) • Drawing number BL-01-P13 (Storage Container Elevations 40ft) • Drawing number BL-01-P14 （电池围栏和门高程）•绘图编号BL-01-P16（指示性横截面）原因：避免疑问，提供确定性，并根据Warwick District地区本地计划的政策BE1，CC2和NE4确保令人满意的发展形式。时间限制许可