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使用机器学习方法预测航空公司票价
抽象机票定价是一个复杂而动态的过程，受到各种因素的影响，包括需求波动，季节性变化和竞争策略。准确的价格预测对于两家航空公司，最大化收入和客户以确保最佳交易至关重要。传统方法通常无法捕获机票定价的复杂和快速变化的模式。随着机器学习算法的出现，增强了票价预测的准确性和可靠性的潜力越来越大。本文旨在使用ML算法根据航空公司飞行数据来预测票价，并比较ML算法的性能。本文的次要目标是确定影响航空票价的主要因素。本文使用了从开放式来源获得的您和PG的飞行价格数据集。最终数据集由从2022年6月1日至2022年8月30日的962个记录组成，共三个月，其中包括19个不同的变量。将统计测试和ML算法应用于最终数据集。本文比较了培训和测试阶段中的MAE，MSE，RMSE和R2等性能指标，以预测机票价格的各种ML模型。根据模型培训和测试结果，最佳算法是GPR，R2：0.86（训练）和R2：0.90（测试）。这些发现与现有文献一致，进一步验证了某些模型在特定环境中的卓越功效，并证明了该领域的重大进展。本文通过比较各种机器学习算法在预测航空公司票价上的有效性，为模型性能和关键价格确定的因素提供新的和宝贵的见解，从而为文献做出了贡献。
评估3D- ...
摘要：准确的剂量学验证在放射疗法中变得越来越重要。al-尽管聚合物凝胶剂量测定法可能有助于验证复杂的3D剂量分布，但由于其对氧气和其他污染物的反应性强，因此对临床应用有局限性。因此，重要的是，凝胶储存容器的材料将与外部污染物的反应阻止反应。在这项研究中，我们测试了可以用作凝胶容器的各种基于聚合物的3D打印材料的化学渗透性。使用甲基丙烯酸，明胶和四甲基（羟甲基）氯化磷。比较了可应用于融合沉积建模（FDM）-Type 3D打印机的五种类型的印刷材料：丙烯酸酯丁烷丁二烯苯乙烯（ABS），cPE-POLYETER（CPE），聚碳酸酯（PC）（PC），多聚乳酸（PLA）和聚丙烯（PPPPPPPPPP）（PP）（PLA）（PLA）（pp）（plage vial）。分析了从磁共振成像扫描获得的每种材料的R2（1/T2）松弛率的地图。此外，评估了R2图的响应直方图和剂量校准曲线。R2分布表明，CPE比其他材料具有更高的边界，并且CPE的轮廓梯度也最接近参考小瓶。直方图和剂量校准表明，与参考小瓶相比，CPE提供了83.5％的最均匀和最高相对响应，均方根误差为8.6％。这些结果表明CPE是FDM型3D打印凝胶容器的合理材料。
传统黑人学院和大学 (HBCU)
• HBCU 的系统性和历史性资金不足是许多挑战的根源。 • 这些机构是其社区的科学、经济和文化驱动力。 • 教师准备进行研究。 • 12 所 R2 机构以及其他机构都存在大量研究领域。 • HBCU 知道如何度过充满挑战的时期。
KCNN4 将 PIEZO 依赖的机械转导与 NLRP3 炎症小体激活联系起来
PBOB KCNN4-EGFP F2 5'AACCCAGCCAGCAGTCCAAGATGGTGAGCAAGG GCGAGGAGCTGT 3' PBOB KCNN4-EGFP R2 5'CTACTTGTACAGCTCGTCCATGCCG 3' pBOB-jGCaMP7s-F 5'ATGGGTTCTCATCATCATCATC 3' pBOB-jGCaMP7s-R 5'TTACTTCGCTGTCACTATTG TACA 3'mNlrp3 R258W-F 5'TATCCACTGCTGGGAGGTGAGCCTC 3' mNlrp3 R258W-R 5'GAGGCTCACCTCCCAGCAGTGGATA 3' mNlrp3 D301N-F 5'TGGATGGCTTTAATGAGCTACAAGG 3' mNlrp3 D301N-R 5'CCTTGTAGCTCATTAAAGCCATCCA 3' mNlrp3 T 346M-F 5'CTGCTCATAACGATGAGGGCCGGTAG 3' mNlrp3 T346M-R 5'CTACCGGCCTCATCGTTATGAGCAG 3' 409
讲座 4 - 运算放大器模型
.subckt MCP6001 in+ in- V+ V- out * 输入级 - RIN = 10T, CIN = 3p, Voffset = 4.5m R1 in+ in- 10T C1 in+ in- 3p Voffset in+ offset dc 4.5m * 增益级 - R2 = {AOL/(6.28*GBP*CPOLE)}, AOL = 400k, GBP = 1Meg, CPOLE = 1n * gm = 6.28*GBP*CPOLE, 电流限制 IMAX = +/- 0.6mA G1 0 int_gain 值={limit(0.00628*V(offset,in-),0.6m, -0.6m)} R2 int_gain 0 63.7Meg C2 int_gain 0 1n * 输出级 - 电流限制为 +/- 20mA, ROUT = 300 欧姆 G2 0 输出值 = {limit(V(int_gain, 0)/300, 20m, -20m)} R3 输出 0 300 * 输出电压限制为 V+ 和 V- D1 int_gain V+ Dlimit D2 V- int_gain Dlimit .model Dlimit D(Ron=0.0001 Roff=100G Vfwd=0) .ends MCP6001
有关利托那韦的新兴科学技术信息
亚硝胺药物相关杂质 (NDSRI) 是一类 N -亚硝胺 (亚硝胺) 杂质，其结构与药品中的活性药物成分 (API) 相似。（请参阅 FDA 关于人用药物中亚硝胺杂质的行业控制指南（2024 年 9 月）、亚硝胺药物相关杂质 (NDSRI) 的推荐可接受摄入量限值（2023 年 8 月）、CDER 亚硝胺杂质可接受摄入量限值（2024 年 10 月））。FDA 正在告知含利托那韦产品的制造商和申请人，包括那些正在等待 FDA 审批的申请的制造商和申请人，FDA 对此类药品中可能存在的亚硝胺杂质的担忧。亚硝胺杂质含有亚硝基，因此它们被归类为 M7(R2) DNA 反应性杂质指南中所述的高致癌性“关注群体”。（请参阅 FDA 行业指南 M7(R2)《评估和控制药品中的 DNA 反应性（致突变性）杂质以限制潜在致癌风险》（2023 年 7 月））。
詹姆斯·韦伯太空望远镜和对至高无上信仰的改变
摘要 本研究旨在检验 JWST 信息来源对改变对至高无上之人的信仰的影响。使用描述性和推断性统计数据对数据进行了分析。在接受调查的 1009 名参与者中，如果 JWST 在太空中发现外星生命，46.7% 的人会感到高兴，而 44.9% 的人会感到害怕。JWST 信息来源对改变对至高无上之人的信仰有显著影响 (R = 0.395, R2 = 0.156, Adj R2 = 0.144, P < 0.05)。如果发现外星智慧生命，从 Facebook、教堂/清真寺和宗教领袖那里获取有关 JWST 的信息更有可能导致对至高无上之人的信仰改变。研究发现，图书馆对改变对至高无上之人的信仰没有显著影响。因此，报告建议图书馆继续作为客观的信息来源，而宗教组织则应就太空中可能存在的东西进行更深入的讨论。
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该大学被卡内基基金会列为 R2（高研究活动）机构，并正在迅速升至 R1（非常高的研究活动），该大学与新泽西州及其他地区的行业、政府和非营利组织合作。学生是重要的贡献者，他们在全国会议上发言、在专业出版物上分享荣誉并获得对其工作的认可。
使用YSIA遥控器Zigbee独立解决方案
1。找到配对的遥控器和所有其他遥控器，以在同一网络上组合2。按并按住遥控器上的编程按钮添加（R3），直到远程状态LED闪烁红色3次，然后发布3。确认远程状态LED闪烁琥珀色4。重复所有其他遥控器的步骤2和3（例如：R2＆R3）5。将所有遥控器定位在邻近（彼此之间5英尺以内）之间，以相互共享网络6。使用现有的配对遥控器（R1），简要按编程按钮与其他遥控器共享网络（R2），这两个遥控器上的LED都将变为绿色7。等到LED闪烁绿色，与R3 8共享网络。重复所有其他遥控器9。远程配对在网络共享过程中丢失，重新创建在此过程中丢失的任何以前的配对 - 请参阅将遥控器或频道配对到本指南的电机部分
微填料预测LSTM和ANN ...
微度是一种无意的，瞬态的意识丧失，与睡眠相关，持续到15秒。脑电图（EEG），记录已广泛用于诊断和研究各种神经系统疾病。这项研究分析了时间序列EEG信号，以使用两个深度学习模型来预测微渗：长期术语记忆（LSTM）和人工神经网络（ANN）。调查结果表明，ANN模型在微填料预测中实现了出色的指标，在关键性能指标中的表现优于LSTM。该模型表现出了出色的性能，如散点图，R2分数，平均绝对误差（MAE），均方误差（MSE）和根平方误差（RMSE）的结果所证明的。与LSTM模型相比，在两个模型之间，ANN模型在两个模型之间达到了最重要的R2，MAE，MSE和RMSE值（0.84、1.10、1.90和1.38）。这项研究的关键贡献在于其开发全面有效的方法，以准确预测来自EEG信号的微度事件。