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烟花算法训练的人工神经网络（FWANN）的开发和绩效分析：财务时间序列序列序列的案例研究
财务时间序列是高度非线性的，它们的运动是不可预测的。人工神经网络（ANN）在财务预测中有足够的应用。ANN模型的性能主要取决于其培训。尽管基于梯度下降的方法对于ANN训练很常见，但它们有几个局限性。烟花算法（FWA）是一种最近开发的元疗法，它受到夜间烟花爆炸现象的启发，它提出了诸如更快的融合，并行性和找到全球最佳优势之类的特征。本章打算开发一个由FWA和ANN（FWANN）组成的混合模型，用于预测收盘价系列，交换系列和原油价格时间序列。将FWANN的适当性与基于PSO的ANN，GA-基于ANN，基于DE的ANN和MLP模型等模型进行了比较。四个性能指标，MAPE，NMSE，ARV和R2被视为评估的晴雨表。进行性能分析以显示FWANN的适用性和优越性。
![arxiv：2501.05472v1 [cs.cv] 2025年1月6日](/simg/d\d8d85f9fa5402ccc4c119866e9e225946f03fa53.webp)
arxiv：2501.05472v1 [cs.cv] 2025年1月6日
3D语义分割是驱动感知中最关键的任务之一。基于学习的模型准确感知密集的3D周围环境的能力通常可以确保自动驾驶汽车的安全操作。但是，基于激光雷达的3D语义分割数据库由依次获得的激光扫描组成，这些激光扫描是长尾且缺乏训练多样性的。在本报告中，我们引入了MixSeg3d，这是强度点云分割模型与先进的3D数据混合策略的复杂组合。具体来说，我们的方法将Minkunet家族与Lasermix和Polarmix集成在一起，这是两种场景 - 比例扩展方法，这些方法将LIDAR点沿Ego-Scene的倾斜度和方位角融合在一起。通过经验实验，我们证明了MixSeg3d在基线和先前的艺术中的优越性。我们的团队在2024 Waymo Open数据集挑战赛的3D语义Segmen track中获得了第二名。
检测具有细粒度不一致的视听深击
现有的视听深击检测方法主要集中于高级效率，以建模音频和视觉数据之间的矛盾。因此，这些副本通常忽略了更精细的视听伪像，这些伪影是深击所固有的。在此，我们提出了引入细粒机制，以检测空间和时间域中的微妙人物。首先，我们引入了一个本地视听模型，该模型能够捕获容易与音频不一致的小空间区域。为此，采用了基于空间本地距离与注意模块的细粒机制。第二，我们引入了一个暂时的伪假增强，以包括在训练集中结合暂时性不一致的样品。在DFDC和FakeAvceleb数据集上进行的实验证明了所提出的方法在泛化方面与在数据库和交叉数据库设置下的最新技术相比，在概括方面具有优越性。
在标签中毒攻击对分布式异质数据的标签中毒攻击下，平均聚合器比强大的聚合器更强大
对恶意攻击的鲁棒性对于分布式学习至关重要。现有作品通常考虑经典的拜占庭式攻击模型，该模型假设有些工人可以将任意恶意消息发送给服务器并打扰分布式学习过程的聚合步骤。为了防止这种最严重的拜占庭袭击，已经提出了各种强大的聚合器。被证明它们是有效的，并且优于通常使用的平均值。在本文中，我们证明了强大的聚合器太保守了，对于一类弱但实用的恶意攻击，称为标签中毒攻击，一些工人的样本标签被毒害。令人惊讶的是，鉴于分布式数据具有足够的异质性，我们能够证明平均聚合器比理论上最新的鲁棒聚合器更强大。实际上，在这种情况下，平均聚合器的学习错误被证明是最佳的。实验结果证实了我们的理论发现，显示了在标签中毒攻击下平均聚合子的优越性。
修改后的COVID ...
在此3阶段临床试验中的方法是从南部萨凡纳克海特省医院和Champhone District医院招募的，该试验是随机，平行控制和双盲，健康的成年人。主要结果是安全性和免疫原性，效率为探索性终点。用两剂量灭活疫苗完全免疫6个月的参与者被分配给SW-BIC-213组（25μg）或BBIBP组。主要的安全终点是描述每组中所有参与者的安全性，最多可在增强后免疫后6个月。与BBIBP在增强剂量后的BBIBP相比，与SW-BIC-213的几何平均滴度（GMT）有关，证明了中和抗体反应的优越性。与BBIBP相比，与BBIBP相比，在6个月内，与BBIBP相比，与BBIBP相比，SW-BIC-213与BBIBP相比，SW-BIC-213的相对效率在6个月的时间内评估了SW-BIC-213的相对效率。该试验已在ClinicalTrials.gov（NCT05580159）中注册。
模糊的驾驶员辅助系统设计具有纵向运动的自动驾驶汽车的主动干扰拒绝
在本文中，解决了一个具有两个控制器级别的实用自适应巡航控制系统（ACC）。上层控制方案由距离和速度控制器组成。该控制器生成所需的加速度轮廓，低级控制器必须尽可能紧密地遵循。具有很高精度的模糊自适应输出反馈控制器会产生这种所需的加速度。此外，自适应观察者估计无法测量的状态。较低级别的控制器调整节气门和制动执行器。在较低级别上，主动干扰排斥控制器（ADRC）消除了应用于汽车的所有内部和外部干扰。ADRC参数是通过粒子群遗传优化算法调整的。证明了所有信号的闭环稳定性和半全球均匀的界限。此外，还保险了ADRC控制器估计误差的渐近收敛性。为了显示所提出方法的有效性，将提出的算法与预测控制器进行了比较，并证明了该方法的性能优越性。
无人机数字航拍系统设计...
飞行控制效果。由此，提出一种基于无线传感器网络的数字航空摄影系统。首先分析航空摄影系统原理，组建无线传感器网络。在区间部署大量无线传感器节点，由节点完成无线通信、计算等功能。例如，设计SN-RN数据采集层、RN-UAV中继传输层、UAV-DC移动汇聚层，组成无线传感器网络架构，结合无人机数字航空摄影技术，组成无线传感器网络。实验表明，无人机数字航空摄影的介质误差、最大误差、介质误差限值较低，系统总工作时间短，无人机飞行执行的准确率保持在93%-95%之间，且始终稳定。因此，本方法整体成像效果较好，系统工作效率较高，系统控制效果较好，具有较强的实用性和优越性。
分布式能源经济效益评价模型...
本文提出了一种考虑多类型用户电力服务的分布式储能系统经济效益评估模型。首先，基于储能变流器的四象限运行特性，分析了分布式储能系统提供无功补偿、新能源消纳、峰谷套利等用户电力服务的控制方式与收益模型。其次，考虑储能的全寿命衰减成本、投资回收期、净现值和内部收益率，建立用户电力服务的经济效益评估模型。最后，通过经济效益与实用价值的对比研究，证明所提方法的有效性与优越性。通过敏感性分析，揭示了储能变流器备用容量配比、电能质量管理附加电价、峰谷电价差、电池成本以及项目周期对年收益率和内部收益率的影响，为分布式储能系统参与各类用户电力服务的电池选择与容量配置提供决策参考。
字母是一种新的优化控制系统架构，用于太阳能光伏储能应用
抽象针对太阳能光伏（PV）储能系统的高效率充电应用要求，预先发送了用于太阳能光伏的新型控制系统体系结构。系统根据太阳能光伏输出的实时发电数据动态调整其工作状态，从而在应用不同的环境参数时实现层次结合的操作模式和操作状态变化。另外，提出了辅助算法以实现有效的控制。与传统的控制系统体系结构相比，开发的电路可以实现高效率太阳能充电和多模式浮动应用。实施了实验原型，并得出了测试结果，以验证拟议系统的效果和优越性，该系统为应用光伏储能系统的应用提供了新的思想和参考。关键字：太阳能光伏能量存储，控制系统体系结构，多模式浮动应用，高效率充电分类：电源设备和电路