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金融市场中机器学习的有效性...
a。假设和研究问题：任何研究项目都始于研究主题的制定和使用机器学习方法的可检验的假设。研究问题必须与金融业有关，并解决目前存在的问题或困难。b。数据收集：收集训练和评估机器学习模型所需的相关数据是下一阶段。这些信息可从许多来源获得，例如新闻报道，股票价格，财务报表和社交媒体。c。准备数据：收集数据后，必须对其进行预处理，以消除任何冗余或不必要的信息，并通过机器学习算法进行准备以用途。必须在此阶段清洁，转换和归一化数据。d。功能工程：在此阶段，密钥变量和指标是根据与问题的相关性确定的。功能工程可能涉及创建新变量或降低维度以提高模型效率和准确性。e。模型开发：根据问题类型（分类，回归等）选择合适的机器学习模型。根据其处理财务数据的能力，考虑了决策树，支持向量机或神经网络等技术。f。模型评估：该模型在数据集的一部分上进行了训练，并在看不见的数据上进行了测试，以评估其预测性能，例如精确，召回或均值误差等指标。g。结果分析：分析结果，将发现与初始假设进行比较，并验证模型提供可行的财务见解的能力。任何矛盾之处都会以未来的改进，结果与现有的财务理论相关。2.2假设：本研究论文构建在以下假设上：假设1：机器学习模型提高了与传统方法相比的金融市场预测的准确性。假设2：由于其适应性的增强学习技术，特别适合在挥发性市场环境中的算法交易和动态决策。
自动驾驶汽车中机器学习的出现
机器学习的出现显着改变了自动化的景观，预示着效率，精度和创新的新时代。本文献综述探讨了机器学习在推进各个行业自动化方面的关键作用。通过检查机器学习算法的演变及其在自动化系统中的集成，该论文突出了关键的发展和突破，使机器能够通过最少的人类干预执行复杂的任务。评论从制造，医疗保健，金融和无驾驶员车辆中研究了案例研究，以说明机器学习驱动的自动化如何提高了生产率，增强的决策和降低运营成本。此外，本文讨论了与机器学习的广泛采用相关的挑战和道德考虑
通过高斯过程回归中机器学习模型中的不确定性定量：比较研究
[1] Bui-Thanh，Tan等。“由PDE管辖的贝叶斯反问题的极端尺度UQ。”sc'12：高性能计算，网络，存储和分析国际会议论文集。IEEE，2012年。[2] Durrande，Nicolas，David Ginsbourger和Olivier Roustant。“用于高维高斯过程建模的添加剂协方差内核。”Annales de la cociences de Toulouse：Mathématiques。卷。21。编号3。2012。[3] Brown，D。W.等。在造成热处理期间，激光粉末床融合TI-6AL-4V的微观结构的演变。冶金和材料交易A 52（2021）：5165-5181
HQ AMC 宠物旅行手册 - 空中机动司令部
• 由于加压货舱空间有限，AMC Patriot Express 航班上可携带宠物的空间非常有限。 • 宠物预订遵循先到先得的原则。 • 通常情况下，航班的宠物空间可在航班出发月份前 90-120 天预订。 o 这些预订由当地基地运输办公室处理。 • 收到任务通知后，请联系当地运输办公室，确定预订所需的文件和提交时间。 • 每个家庭的乘客可以携带两 (2) 只宠物旅行。 • 所有宠物（包括服务性动物）均需遵守国家进口要求，其中可能包括隔离。请联系您当地的兽医办公室了解具体进口要求，包括宠物隔离和扣留。 • 自 2024 年 8 月 1 日起，所有从海外进入或返回美国的狗（包括服务犬）都必须遵守新的具体要求，具体要求基于动物进入美国前 6 个月的所在地以及犬只接种狂犬病疫苗的地点（如有需要）。美国犬只进口要求和时间表可在 CDC 网站上找到：https://www.cdc.gov/importation/bringing- an-animal-into-the-united-states/dogs-entering-us-after-august-1.html#current-vaccination • 如果您对宠物的健康有任何疑虑，请咨询您的兽医。 • 主人应在到达航站楼前锻炼宠物。在办理登机手续前和抵达目的地后，请用皮带牵着宠物散步。 • 让陌生人（尤其是儿童）与宠物保持安全距离。即使是最温顺的宠物也可能被激怒而咆哮或猛咬。 • 在宠物笼上标明宠物的名字、您的姓名、目的地或单位地址以及电话号码（如果有）。还建议为您的宠物佩戴身份标签。 • 在宠物笼中放置一件熟悉的衣服或玩具可能有助于安抚您的宠物。 • 您可以在 AMC Pet Travel、USDA APHIS Pet Travel、USDA APHIS Pets on Planes 和 AVMA 页面上找到更多有用的提示和链接。
航空 - 先进空中机动 (AAM) 手册
几十年来，航空客户一直信赖我们的业务，使用我们的定制密封组件来保护他们的系统，这些组件解决了许多应用挑战，例如腐蚀性介质、高温、高压、高速和泄漏率。凭借我们多样化的成熟解决方案组合，我们的密封知识和经验与客户一起成长，使他们能够在现在和未来的技术上取得进步。我们携手合作，高效、安全、自信地设计未来的世界。
对罗非鱼水产养殖中机器学习应用的全面审查
罗非鱼水产养殖因其经济生存能力和适应性而已成为全球鱼类生产的关键部分。但是，该行业面临疾病管理，水质控制和饲料优化方面的挑战。这项全面的综述研究了机器学习（ML）在解决罗非鱼水产养殖中的这些挑战时的应用。探索的关键领域包括疾病检测和诊断，水质监测，饲料策略优化和生产管理。评论重点介绍了采用的各种机器学习模型和方法，讨论了它们的有效性，并确定了未来的研发方向。调查结果表明，尽管机器学习为增强罗非鱼水产养殖提供了巨大潜力，但仍需要解决数据质量，集成和可伸缩性之类的挑战，以充分实现这些好处。
探索建筑物中机器学习的预测能力
建筑物中准确的能源预测对于能源管理和可持续性至关重要。机器学习技术为传统方法提供了有希望的替代方法，可以有效地处理大型数据集并确定复杂的模式。本研究探讨了各种机器学习模型的预测能力，包括线性回归，决策树，随机森林，支持向量机和神经网络，以预测建筑物的能源消耗。通过利用这些模型，我们可以揭示推动能源消耗的最有影响力的因素，并为更好的能源管理和可持续性实践开发更准确的预测。该研究还通过置换特征重要性分析来确定影响能源消耗的最重要特征。的发现表明，机器学习模型，尤其是随机森林模型，在估计建筑物的能源消耗方面具有强大的预测能力。通过准确预测能源消耗，机器学习模型可以极大地有助于能源管理和可持续性工作。机器学习技术为
AFDP 3-36，空中机动作战 - 空军条令
超过 250 架美国空军机动飞机参与了此次空运，包括所有空运和空中加油机队。此外，近 100 名应急响应飞行员在香港国际机场执行机场作业。他们卸载、修理和装载了 778 架过境香港国际机场的飞机中的 721 架，平均全天候同时为四架飞机提供服务。他们还通过修复雷达、机场照明、加油能力、地面服务设备和车辆提供了关键的空中机动支持，以确保香港国际机场能够处理大量交通。此外，航空医疗后送人员在前往主要后送地点的途中提供了前所未有的关键医疗护理。医务人员在空中进行了多次挽救生命的复苏，并接生了三名婴儿。
先进空中机动
新兴技术圆桌会议 (ETR) 第九次会议 (2024 年第一季度) 于 2024 年 3 月 12 日举行。会议期间，圆桌会议成员与佐治亚州交通部多式联运部 (GDOT) 主任 Clement Solomon 博士一起探讨了先进空中机动性的进步，并介绍了 GDOT 的《先进空中机动性社区指南》。GDOT 的先进空中机动性蓝图（可在此处下载）于 2024 年 4 月发布，包括以下文件：执行摘要、蓝图和行动计划、社区指南、运营概念、直升机场分析、精选机场分析和技术报告。此外，我们选择使用三个自定义的 ChatGPT 4 GPT 来广泛分析先进空中机动性对亚特兰大地区的影响。这些 GPT 由 David Giguere/ARC ETR 设计，用于探索新兴技术，可通过 OpenAI GPT Store 提供给所有 GPT Plus 订阅者。编写本报告所用的GPT包括：
预测维护中机器学习的潜力
本文探讨了将机器学习整合到预测维护策略中的可能性，并专门针对在工业环境中采用这些技术的可持续性影响。该研究探讨了基于机器学习的预测维护策略以及这些技术的潜在社会和经济成果的可行性。该研究基于全球建立的维护公司内的案例研究。使用一种定性方法，其中除了评估来自多个站点的历史维护数据外，还对现场专家进行了半结构化访谈。该研究的结果突出了基于机器学习的预测维护在提高效率和减少工业设施的降低时的重要潜力，与可持续的管理实践保持一致。此外，这些发现突出了预测维护策略对维护人员安全的重大影响。还解决了将机器学习用于预测性维护的挑战和促进者。这种采用的主要挑战是基于机器学习的预测维护的高成本，复杂性和高期望。另一方面，机器学习技术的快速发展和对可持续实践的认识的提高促进了这种技术的采用。该研究还提供了有关基于机器学习的预测维护对可持续发展目标的潜在贡献的讨论，重点是目标8，目标9和目标12。