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深度学习 - 估计 - from-a-a-a-a-ferpheral- ...
抽象性估计是分析未知骨骼残留的关键要素。椎骨表现出明显的性别差异，并且在常规的形态学估计中已被证明是准确的。这项概念验证研究旨在研究第四腰椎（L4）的单个外围定量计算机断层扫描（PQCT）切片的可能性，即这项研究利用了Terry解剖集合中的总共117个椎骨。有58名男性和59个雌性尸体，所有白人种族，平均死亡年龄为49岁，范围为24至77岁。从L4语料库的中途进行了冠状PQCT扫描。性别估计是在辅助者软件中实现的19个神经网络架构中进行的。在探索架构中，基于LENET5的算法在测试集中达到了86.4％的最高精度。男性的性别特异性分类率为90.9％，女性为81.8％。这一初步发现通过鼓励和指导对基于人工智能的方法的未来研究在性别估算中的未来研究，从椎骨等单个骨骼特征中进行了研究。将快速获得的成像数据与自动深度学习算法结合在一起可能会为法医人类学建立有价值的管道，并在与传统方法结合使用时提供援助。
估计地球过冲的日期2024
概述：地球过冲日计算地球过冲日是一年中人类对自然需求的日期，超过了地球年度生物学的再生能力。在2024年，地球上流日落在8月1日，这意味着在1月1日至8月1日之间，人类对生物再生的需求等同于地球的整个年度复兴。在联合国官方数据集中构建了NOWCAST NOTY CONTICATS国家足迹和生物能力帐户（NFBA）的需求。但是，此数据带有时间延迟。最近报告的联合国数据通常的时间滞后约为3至4年。结果，国家足迹和生物能力帐户报告也有滞后时间。地球过冲日是对当年消费的估计，因此需要估算
对电池状态估计电动总线估计的数据驱动方法的研究进度
摘要：电池状态对于安全可靠的新能量车辆非常重要。电池状态的估计已成为电动巴士和运输安全管理开发的研究热点。本文总结了电池状态估计任务，比较和分析三种类型的数据源的基本工作流程，并分析了电池状态估算的三种类型的数据源的优势和缺点，总结了用于估算电池电池状态的三种主要模型的特性和研究进度，例如机器学习模型，深度学习模型，以及杂交模型，以及杂种模型以及开发趋势方法。可以得出结论，有许多数据源用于电池状态估计，并且在自然驾驶条件下的机载传感器数据具有客观性和真实性的特征，使其成为准确电池状态估算的主要数据源；人工神经网络促进了深度学习方法的快速发展，并且深度学习模型越来越多地应用于电池状态估计中，证明了准确性和鲁棒性的优势；混合模型通过全面利用不同类型的模型的特性来更准确，可靠地估算电池状态，这是电池状态估计方法的重要开发趋势。更高的精度，实时性能和鲁棒性是电池状态估算方法的开发目标。
在小面积估计气候变化态度的小面积估计中使用新数据源
气候变化是一个全球问题，对世界经济和社会产生重大影响。为了有效地应对气候变化和其他社会挑战，决策者通常需要在次国家层面上可靠地估计相关变量。全国代表性调查并不经常为此目的而设计。在这项研究中，我们建议使用小面积估计技术，以获取可靠的估计值，以使人们非常担心区域水平的气候变化。我们方法的一个新方面是，我们将非传统的辅助信息（特定的网络数据）包括在我们的模型中。对于本文中使用的数据，我们的结果表明，与没有模型的模型相比，合并Web数据的可靠估计更可靠。最后，我们还承认并解决了与小区域估算中使用Web数据相关的某些限制。
2023 财政年度预算估计
此外，2022 财年直接战争和持久成本 (DWEC) 和 2023 财年海外行动资金也包含在基本预算中。OCO、DWEC 和海外行动要求包括对以下任务的支持：• 坚定决心行动 (OIR) - 支持紧急作战准备和要求，以加速打击伊拉克和叙利亚伊斯兰国 (ISIS) 的战役• 欧洲威慑倡议 (EDI) - 支持对北约联盟的保证并加强合作伙伴的安全和能力• 持久自由行动 - 非洲之角 (OEF-HOA) - 支持非洲之角的反恐行动• 联合特遣部队 - 关塔那摩湾 (JTF-GTMO) - 支持在古巴关塔那摩湾美国海军基地的被拘留者行动• 斯巴达之盾行动 (OSS) - 保护、捍卫和建立中东的伙伴关系在此论证材料中，2021 财年包括 29.3 亿美元的 OCO 执行； 2022 财年包括 28.1 亿美元的 DWEC 预测，2023 财年包括 28.83 亿美元的海外业务预算请求。
2025 财政年度预算估计
作为陆军的战斗预备队，ARNG 继续通过反应迅速、随时待命的兵力生成能力支持现役部队维持联合作战。陆军将训练要求与作战需求要求相结合，影响了 ARNG 训练天数以及支持年度训练和特殊训练演习的推动因素。ARNG 继续支持两个主要训练场（国家训练中心和联合战备训练中心）的两个战斗训练中心 (CTC) 轮换。
AI-WSN：基于蜂群的到达方向估计
人工智能 (AI) 技术是无线传感器网络 (WSN) 中能源利用的最重要考虑因素。AI 通过优化传感器节点的能耗来改变工业运营。因此，它对于提高传感器节点定位精度至关重要，尤其是在不平衡或 Ad-hoc 环境中。因此，本研究的目的是提高传感器节点经常遇到障碍物或障碍物的位置的定位过程的准确性。蜂群优化 (BSO) 算法用于分割传感器节点，以提高锚节点和未知节点对之间的到达方向 (DoA) 估计的准确性。即使在存在不平衡条件的情况下，涉及三个独立蜂群的所提出的 DoA-BSO 也可以识别合理的锚节点以及排列成簇的分段节点。为了获得预期结果，目标函数的设计考虑了锚节点和未知节点对的跳数、能量和传输距离等因素。研究在大规模 WSN 中使用传感器节点对进行，以确定 DoA-BSO 的定位精度。将 DoA-BSO 与传统方法进行比较时，元启发式算法的结果表明，它显著提高了节点的准确性和分割性。
关于估计地图模型误差和 GPS...
为了确定是否可以安全地执行所需的操作，谨慎的导航员必须了解其车辆定位系统的当前空间不确定性以及用于描绘战区的导航地图模型的空间不确定性。从安全导航的角度来看，了解数据的准确性与数据本身一样重要。本文讨论了 GPS 车辆定位误差和特定于水深地图模型（图表）的相对较大的数据建模误差对电子海图 (EC) 的影响。它提出并演示了软件解决方案，这些解决方案可以统计评估这两种空间不确定性，并在 EC 环境中以图形方式集成这两个随机模型。本文还记录了加拿大水文服务局进行的一项实验，旨在确保实时 DGPS 用户计算出统计上有效的位置误差估计。实验对使用伪距冗余的传统实时误差分析获得的位置误差估计进行了地面实况分析。利用此地面实况信息，根据经验确定了改进的伪距误差模型。新的伪距误差模型使用 Novatel GPS 接收器计算的估计伪距方差不断更新，而不是应用最小二乘调整中典型的恒定先验伪距方差。该动态范围误差模型有效地减少了观察到的误差与其预测的误差估计之间的统计偏差。改进的范围误差模型还显著提高了位置解的性能。修改后的软件计算的所有 DGPS 位置的定位精度均优于 0.5 米。
2025 财政年度预算估计
海外行动成本 (OOC) 海外行动成本 (OOC) 是由前海外应急行动 (OCO) 资金资助的成本。此证明材料包括 2023 财年海外行动成本 (OOC) 实际值、2024 财年更新估计值和 2025 财年预算请求。OOC 资金包含在基本预算中。 OOC 要求支持以下任务： • 持久哨兵行动 (OES) – 支持通过使用超视距能力而不是国内军事存在来阻止恐怖分子在阿富汗藏身的努力。 • 坚定决心行动 (OIR) - 支持为伊拉克和叙利亚的伙伴部队提供建议、协助和支持的任务 • 欧洲威慑倡议 (EDI) – 支持对北约联盟的保证并加强合作伙伴的安全和能力。 • 持久战区要求和相关任务 – 包括安全合作、反恐和其他相关活动，以保护美国利益并允许灵活地实现美国国家安全目标。在本论证材料中，2023 财年包括 2,872,788 千美元的 OOC 实际执行金额；2024 财年包括 2,892,736 千美元的 OOC 更新预测金额，2025 财年包括 2,175,979 千美元的 OOC 预算请求。