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实时洪水预测：使用机器学习的河流分析
斯里兰卡的摘要Kalu Ganga River Basin在季风季节非常容易受到敏感，该季节经常造成毁灭性的洪水，破坏了当地社区的生活。解决这一关键问题，这项研究的重点是提高卡鲁甘加河流域水位预测的准确性。传统的水位预测方法已被证明是低效的，强调了对更先进和准确的预测技术的需求。这项研究开发了一种滚动预测系统，旨在使用多种机器学习算法来预测卡鲁恒河的Ratnapura站的未来水位。使用了10个月内收集的数据，分配了75％的培训，其余部分用于测试和验证。我们使用了四种机器学习模型，即支持矢量回归（SVR），随机森林（RF），人工神经网络（ANN）和长期短期记忆（LSTM）进行预测。所有模型在预测水位方面均表现出很高的精度，在大多数情况下，ANN和LSTM模型略优胜于SVR和RF。但是，在准确预测所有模型的峰值水位时都注意到了挑战。有限的10个月数据持续时间潜在地限制了模型的预测能力。总而言之，本研究中开发的滚动预测系统有望集成到rivernet.lk系统中，并有可能增强洪水管理能力。这项研究提供了可以推进斯里兰卡水资源管理和洪水减少措施的见解。建议使用跨越多年的较大数据集进行进一步的研究，以提高模型在预测更长时期水位方面的准确性。
智能估计在重复性过电流循环中，用于冷冻电运输应用中的HTS磁带中的关键电流降解
过电流循环是指对超导磁带/设备施加重复过电的过程，以表征其临界电流的降低。表征了稀土钡氧化铜（Rebco）磁带的过电流循环行为是高温超导（HTS）设备设计过程中的关键步骤。在HTS设备操作过程中，多起过电流事件可以显着降低总临界电流，从而导致潜在的淬火和故障。数据驱动的模型，以估计Rebco磁带的关键电流降解率（CCDR）在当前情况下。但是，在关键电流减少的估计中，这些方法在8％至11％的范围内表现出明显的误差。本文提出了基于人工智能（AI）技术的方法，该技术针对CCDR估计的常规方法的挑战。提出，测试了不同的基于AI的技术，并进行了比较，以显示提出的智能方法的有效性，包括支持向量回归（SVR），决策树（DT），径向基函数（RBF）和模糊推理系统（FIS）。对经过多个磁带的关键电流值进行了多个磁带的临界电流值，对当前周期进行了重复和重复性。结果表明，SVR方法的平均相对误差（MRE）为23％，对于DT模型约为0.61％，FIS模型的MRE远高于0.06％，RBF方法的MRE值约为1.1×10-6％。此外，提出的AI模型提供了快速测试时间，范围从1到11毫秒。这些发现强调了使用AI技术来增强与过电流事件相关的风险的估计准确性的潜力。
用于预测股票市场趋势的机器学习模型的比较分析
研究学者，印度萨加尔萨加尔的计算机科学与工程学院助理教授阿迪纳科学技术学院摘要：准确预测股票市场趋势是财务预测的重要组成部分，需要使用强大的方法来导航动态市场行为中固有的复杂性。这项研究对各种机器学习模型进行了比较分析，包括支持向量回归（SVR），线性回归，随机森林，K-Nearest邻居（KNN），决策树和弹性网，旨在预测三种nifty Indices的股票市场趋势：金融服务，信息技术和金属。评估将平方误差（MSE）用作度量标准，以及预测开放库存值的精确度。调查结果表明，决策树模型始终在所有检查指标中产生最低的MSE，这表示其出色的预测能力。随机森林模型还展示了竞争性能，尤其是在漂亮的金融服务和漂亮的金属指数中，提供了以低MSE为特征的可靠预测。相反，SVR模型显示出升高的MSE值，表明其在此特定分析中的功效有限。这项研究强调了模型选择在财务预测中的重要性，并强调了基于树的方法在有效捕获股票市场数据中存在的非线性关系方面的潜力。这项研究通过确定有效的机器学习模型来预测股票趋势，从而增强了金融市场中预测分析的领域。未来的调查可能集中于实时数据的整合，超参数的优化以及分析以涵盖全球市场的扩展，从而提高了这些预测模型的鲁棒性和适用性。
2023 年年度报告及账目
提高利率是为了对抗高通胀水平，因为通胀水平对每个人都产生了负面的财务影响。对于我们的储蓄会员来说，家庭账单相应增加的部分已被我们能够提供的储蓄余额回报部分抵消。然而，我们认识到，利率上升对我们的抵押贷款会员的影响已经加剧，利率上升不仅影响到协会的标准浮动利率 (SVR)，还影响到协会提供的新利率。虽然这些利率上升对我们的借款人产生了影响，但令人欣慰的是，拖欠率仍然很低。我们仍然致力于与遇到问题的任何抵押贷款持有人密切合作，帮助他们度过任何暂时的困难。
加密货币价格预测指标-IJRPR
此方法提供了[1]有见地的信息，可促进在极其不可预测的比特币市场中改善风险管理和决策。实验结果[2]表明，SVR模型对于加密货币价格预测的准确性可以通过综合学习模型有效地改进。这是通过考虑[3]长期任期内存（LSTM）和变形金刚神经网络来完成的，这些术语（LSTM）和使用历史差异以及使用历史差异以及这些型号的技术指示器以及这些模型（ELNCO）（ELNCO）（ELNCO）（ELNCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BIT）（BITCO）（BT） Litecoin（LTC）。我们的实验表明，[4]脊回归模型优于更复杂的预测模型，例如RNN和LSTM，在预测确切的关闭价格时。另一方面，LSTM可以比其他人更好地预期加密货币价格的方向。
肝脏会议：晚期突发补品
背景：基因型（GT）3B代表中国GT3丙型肝炎病毒（HCV）感染的50％以上，而GT3A在大多数其他国家 /地区占主导地位。GT3B患者的持续病毒学反应（SVR）率低于GT3A感染患者，尤其是在肝硬化患者中观察到的病毒学反应（SVR）。但是，针对GT3患者的当前治疗建议是基于GT3A占主导地位的地区产生的临床数据。方法：这项多中心，随机，开放标签的研究旨在评估Sofosbuvir（Sof）/Velpatasvir（Vel）加Ribavirin（RBV）（ARM A）（ARM A）和SOF/VEL/VEL/VEL/VOXILAPREVIR（VOX）（vox）（无需在治疗12周）[da da da da da da da da da， HCV患有GT3B的患者，并在中国补偿了肝硬化。主要终点是治疗结束后12周（SVR12）的SVR。结果：该研究是从2022年9月14日至2024年4月12日在中国七个中心进行的。在64例筛查的患者中，有61例入学并接受了至少一剂研究药物。30（49％）和31（51％）分别收到SOF/VEL加RBV或SOF/VEL/VOX，分别为12周。在7例未完成随访的患者中（ARM A，4例和手臂B，3例患者），1名患者撤回了同意，6例患者失去了随访。54在治疗结束后12周完成了随访（ARM A，26例患者和ARM B，28例患者）。在入学的61名患者中，有47名（77％）为男性，37岁（61％）是滥用药物，平均年龄为51.1±7.3岁。中值ALT为95（59，124）U/L，中位HCV RNA为6.5（5.9，6.9）log IU/ml。基线特征通常在整个治疗臂上平衡（所有p> 0.05）。SVR12是由49名患者实现的，SVR12的总率分别为80％（49 0f 61）和91％（49个中的49个），分别为治疗（ITT）和每个方案（PP）人群。ARM A的SVR12率明显低于ITT（70％和90％，P = 0.046）和PP（81％＆100％，P = 0.021）的ARM B中的SVR12率。5例无法实现SVR12的患者全部均为A ARM A，其中3例治疗后病毒学复发，2例患有治疗的病毒学衰竭。4例患者经历了不良事件（AE），没有评估与研究药物有关。结论：与SOF/VEL加RBV治疗相比，SOF/VEL/VOX治疗的12周在治疗方法（未经先前的DAA治疗）患者GT3B患者中获得了明显更高的SVR12率，中国的cirrhosis（NCT05467826）得到了补偿。
S.B.A.S.S.Public School，Mander（Mansa）...
LIST OF BOOKS FOR SESSION-2023-24 NURSERY 1 Kidterecy Playground Gabriel Books 1695 LKG 1 Kidterecy Playground Gabriel Books 1995 UKG 1 Kidterecy Playground Gabriel Books 1995 2 Awa svr pVIeY Speaking Hands Education 189 Total 2184 1 st 1 Punjabi Mala Manke-1 Speaking Hands Education 250 2 Maths Marvels-1 Brain Fuel Edu Books 345 3 The English Squad-1 Brain Fuel Edu Books 235 4 Discovering The Natural World-1 Brain Fuel Edu Books 270 5 Grammar Genius-1 Brain Fuel Edu Books 200 6 Anubhuti-1 Brain Fuel Edu Books 235 7 Navrang art and activity 1 Pragya Prakashan 169 Total 1704 2nd 1 Punjabi Mala Manke-2 Speaking Hands Education 260 2 Punjabi Vayakaran and Lekh
孩子如何学习阅读
阅读理解是多种技能的产物。流利的阅读，了解多年来多种语言和认知技能的奇迹融合的结果，这些结果多年来就发展起来。可以将这些分组在两个主要技能领域下：将印刷品翻译成可识别的单词，并将已识别单词转换为含义。被研究人员称为阅读的简单观点（SVR）（Gough＆Tunmer，1986; Hoover＆Tunmer，2020; Kim，2019年），该公式指出，阅读理解是解码（单词识别）和语言综合的产物（r = D x c）。如果这些域中的一个或两个都在开发中，则无法阅读理解。每个组件是必要的，但不够。学生必须能够毫不费力，准确地识别成千上万的印刷单词，并在上下文中了解大多数单词的含义。
机器学习方法可以预测2024 NBA冠军的获胜者
预测NBA冠军的获胜者变得越来越重要，因为有大量数据，联盟的受欢迎程度正在提高。这项研究调查了机器学习的技术，以预测2024 NBA Champi-horship的获胜者。使用和评估三种方法 - 随机森林回归，SVR和线性回归。该过程包括从篮球参考中删除数据，然后分析和选择功能。调查结果表明，根据每个模型，领先的投影团队为2024年，随机森林回归显示了最佳预测。对功能重要性的分析强调了关键的预测指标，例如团队质量评级和球员绩效指标。该研究强调了机器学习在预测运动结果中的能力，并指示了额外研究的领域以改善预测。