基于ML的QKD系统参数优化解决方案是在密钥生成之前先预先优化算法。图7.2显示了基于ML的QKD系统参数优化的图。首先,对输入数据进行采样以选择无法由用户控制的物理参数的随机组合,并使用本地搜索算法来计算其相应的优化参数值,该值可以由用户调整。使用选定的ML模型将获得的物理参数值输入到ML模型培训师中。训练后,输出的n组预测参数值。通过将经典算法获得的关键率与基于预测参数值的密钥速率进行比较,比较结果回到了ML模型培训师。其次,当QKD系统需要参数优化时,将输入实时数据,并在应用ML函数后输出最佳参数值。最后,配置参数将输入到QKD系统中以完成参数优化。
丙烯酰胺 0.10 ȝ g/l 0.10 ȝ g/l 的参数值是指水中残留单体浓度,该浓度以与水接触的相应聚合物的技术规格中可推断出的特定迁移最大值开始计算,在该聚合物用于饮用水供应链的情况下。锑 10 ȝ g/l 砷 10 ȝ g/l 苯 1,0 ȝ g/l 苯并(a)芘 0,010 ȝ g/l 双酚 A 2,5 ȝ g/l 硼 1,5 mg/l 当淡化水是所讨论的供水系统的主要水源时,或在地质条件可能导致地下水中硼含量高的地区,适用 2,4 mg/l 的参数值。溴酸盐 10 ȝ g/l 镉 5.0 ȝ g/l 氯酸盐 0.25 mg/l 如果所用的消毒方法不会产生氯酸盐,则最迟必须在 2026 年 1 月 12 日之前达到 0.25 mg/l 的参数值。当采用产生氯酸盐(特别是二氧化氯)的消毒方法进行消毒时,适用 0.70 mg/l 的参数值。在可能的情况下,水管理者应尽力在不影响消毒效果的情况下应用较低的值。仅在使用相关消毒方法时测量该参数。亚氯酸盐 0.25 mg/l 在所采用的消毒方法不产生亚氯酸盐的情况下,必须最迟在 2026 年 1 月 12 日之前达到 0.25 mg/l 的参数值;到 2026 年 1 月 11 日,亚氯酸盐的参数值等于 0.7 毫克/升。当使用产生亚氯酸盐(特别是二氧化氯)的消毒方法进行消毒时,适用 0.70 mg/l 的参数值。在可能的情况下,水管理者应尽力在不影响消毒效果的情况下应用较低的值。如果您使用
3 我们可以注意到,在经典的 N 体问题(例如重力)中,一个粒子的运动方程也取决于所有其他粒子的位置。但在这种情况下,经典方程会为其他有影响的物体分配参数值。然而,Bohm 的制导方程将系统的配置视为一个整体。因此,不可能为某个特定粒子分配参数值或各个其他粒子的单独影响。
摘要 - 锂离子电池的有效管理和及时维护需要需要估算的不可证实的(内部)变量。观察者。看来,观察者通常很难在收敛速度和准确性方面获得良好的效果,而这些表现在实践中是必不可少的。在这种情况下,我们演示了如何使用最近开发的混合多观察者来改善为Lihium-Ion电池电化学模型设计的给定观察者的性能。使用标准参数值获得的仿真结果显示了使用所提出的方法提高估计性能的改进。使用标准参数值获得的仿真结果显示了使用所提出的方法提高估计性能的改进。
审计监控的目的是提供必要的信息,以确定是否符合最新坦桑尼亚标准 (TZS 789:2008 (附录 1) 中规定的所有参数值,除非可以另行确定,即给定饮用水供应中不可能存在可能导致相关参数值违规风险的浓度的参数。这将是从最新坦桑尼亚饮用水标准 (TZS 789: 2008) 规范中所含的微生物学和物理化学参数列表中选择审计监控参数的唯一标准。构成审计监控的参数如表 1 所示。EWURA 或其授权机构将作为外部审计师开展审计监控,而水务公司将作为内部审计师开展审计监控。
表5。优化的决策树的性能和验证精度............. 28表6。Classification report of decision tree......................................................29 Table 7.决策树的混乱矩阵................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 29表8。优化的模型参数值和验证精度......................................................................................................................................................................................................................................................... 31
Alex 在画布上画了一些原创作品并将它们的照片发布到网上。Becca 下载了这些图像并使用它们来训练 AI(训练将 AI 的模型参数配置为有用的值)。Becca 根据许可将训练好的参数值发布在她的网站上,该许可保留 Becca 将这些参数用于商业用途的权利。Cory 在一个用于制作艺术品的程序中使用这些参数值。Cory 单击“创建”,程序生成了一件作品。这件作品对 Cory 来说是新的,但它看起来很像 Alex 的一幅原创画布图像。Cory 出售了这件作品。告知 Cory 他们对 Alex(对于该程序生成的、Cory 随后出售的实质上相似的作品)和 Becca(对于违反许可规定获取 Becca 的参数并将其用于商业用途)的潜在版权责任。
表1:确定巨大食肉动物活性受气温控制的程度的模型选择结果。最佳拟合模型是通过校正小样本量(AICC)的Akaike的信息标准来识别的。所有模型均包含围绕单个巨型武术的随机截距。参数值显示在logit量表上。