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World File Search System合奏
超越合奏平均：利用气候模型组合进行下午预测
在亚季节时间尺度上产生关键气候变量（例如温度和沉淀）的高质量预测长期以来一直是操作预测的差距。本研究探讨了机器学习（ML）模型作为次生预测的后处理工具。滞后的数值集合预测（即成员具有不同初始化日期的合奏）和观察数据，包括相对湿度，海平面压力和地理位置高度，以预测每月平均降水量和两周的温度，以预测每月平均降水量和两周的温度。用于回归，分位数回归和二齿分类任务，我们考虑使用线性模型，随机森林，卷积神经网络和堆叠模型（基于单个ML模型的预测，一种多模型方法）。与以前单独使用集合的ML方法不同，我们利用嵌入整体预测中的信息来提高预测准确性。此外，我们研究了极端事件预测，这些预测对于计划和缓解工作至关重要。将合奏成员视为空间前铸件的集合，我们探讨了使用空间信息的不同方法。可以通过模型堆叠来减轻不同方法之间的权衡。我们提出的模型优于标准基准，例如气候预测和整体手段。此外，我们研究特征的重要性，使用完整的合奏或仅合奏均值之间的权衡以及对空间可变性的不同会计模式。
基于超图的机器学习合奏网络入侵检测系统
摘要 - 检测恶意攻击的网络入侵检测系统（NID）继续面临挑战。NID通常是离线开发的，而它们面临自动生成的端口扫描尝试，从而导致了从对抗性适应到NIDS响应的显着延迟。为了应对这些挑战，我们使用专注于Internet协议地址和目标端口的超图来捕获端口扫描攻击的不断发展的模式。然后使用派生的基于超图的指标集来训练集合机学习（ML）基于NID的NID，以高精度，精确和召回表演以高精度，精确性和召回表演以监视和检测端口扫描活动，其他类型的攻击以及对抗性入侵。通过（1）入侵示例，（2）NIDS更新规则，（3）攻击阈值选择以触发NIDS RETRAINGE RECESTS的组合，以及（4）未经事先了解网络流量本质的生产环境。40个场景是自动生成的，以评估包括三个基于树的模型的ML集成NID。使用CIC-IDS2017数据集进行了扩展和评估所得的ML集合NIDS。结果表明，在更新的nids规则的模型设置下（特别是在相同的NIDS重新培训请求上重新训练并更新所有三个模型），在整个仿真过程中，提出的ML集合NIDS明智地进化了，并获得了近100％的检测性能，并获得了近100％的检测性能。
使用MEL Spectrogram图像和合奏建模
如今，许多可怕的疾病是由蚊子以及其他类型的感染引起的。蚊子也被称为无声喂食器。由于这种能力，蚊子会利用增加其传播疾病的能力。许多威胁生命的疾病，例如疟疾，登革热，寨卡病毒，黄热病和基孔肯雅亚是由这些蚊子引起的。这些疾病是由病毒，寄生虫和细菌病原体通过各种载体（例如埃及伊蚊）和库勒克斯（Culex）引起的。由于全球案件的迅速增加，因此有必要部署智能机器自动化模型来减少感染的传播。本研究中使用的方法检测到负责传播这些疾病的不同类型的蚊子。控制感染传播的关键是根据其翅膀的拍子检测蚊子的类型。本研究中使用了与不同来源收集的与蚊子翼节相关的声音录音。这些录音是根据蚊子物种通过最大合并和卷积模型来划分的。整个工作在三个部分下进行了框架：识别记录的声音音频文件以获取MEL频谱图像，使用合并和卷积方法提取特征，并使用合奏方法使用分类器，例如随机森林，支持向量机（SVM）和决策树来识别蚊子类型。频率波用于在预处理阶段将音频记录转换为频谱图。频谱图滤波器用于消除频谱图像中的噪声。使用合并和卷积方法获得矢量值。然后将本工作中使用的分类器中的值馈入集合方法，以根据其机翼节拍识别蚊子类型。基于最终结果和观察结果，SVM分类器的精度最高，与其他分类器相比，伊迪斯型白emopictus型为95.05％。
基于蛋白质的Josephson Junction 气候模型 Köppen– Geiger气候分类，基于高分辨率气候预测的合奏 量子大厅和2D拓扑半学中的光响应 橙皮中新型生物复合材料的合成及其用于从水溶液中去除双氯芬酸的应用：评估吸附特性
纳米技术使得可以创建可用于研究大分子或生物纳米颗粒（MM或BNP）的电子特性和电子结构的纳米级结构[1-3]。在单分子电子[4]中，提议使用约瑟夫森连接（JJ）[5-7]研究小有机分子的电子性质，以及用于AndreENS的不同版本的Andreev SpectRoscopicy和Molecular Electronics方法和设备。这项工作的目的是显示基于MM或BNP的不体屏障JJ中约瑟夫森E ff Ect的可能性。为此，我们建议使用所研究的MM或BNP的特殊超导纳米级设备。在这种情况下，较大的大小由MM的2-2000 nm确定。尽管如此，如果超导体中的库珀对的相干长度和MMS或BNP的大小具有相同的数量级，则可能会发生约瑟夫森E ff ECT。实现约瑟夫森E ff ect，让我们测量电物理参数
使用先进的机器学习和合奏方法
摘要 - 这项研究采用一系列机器学习模型来预测摩洛哥的原油价格，包括线性回归，随机森林，支持向量回归（SVR），XGBoost，Arima，先知，先知和梯度提升。在其中，SVR以1.414的RMSE证明了最高精度。此外，评估了Arima和先知模型，分别产生2.46和1.41的RMS。合并模型结合了所有单个模型的预测，其RMSE为2.144，表明性能稳健。2024-2027的预测显示，原油价格的趋势上涨，SVR模型预测2027年的MAD 21.91，而整体模型预测14.47 MAD。这些发现强调了集合学习和先进的机器学习技术在产生可靠的经济预测中的有效性，为能源领域的利益相关者提供了宝贵的见解。
评估气候变化对使用CRCM5大型合奏
摘要。在过去的3年中，在巴伐利亚的几条大河流中观察到了极端回流期及以后的严重浮游。洪水保护结构通常是根据100年的事件设计的，重新基于相对较短的观察时间序列的统计外推，同时忽略潜在的时间非平稳性。然而，未来的降水预测表明，极端降雨事件的频率和强度的增加以及季节性的变化。这项研究旨在检查气候变化对水文巴伐利亚水文中98个水文测量表的100年流量（HF 100）事件的影响。由区域单模型初始条件（Smile）组成的水文气候变化影响（CCI）建模链创建了单个模型。使用加拿大区域气候模型5的50个可能的成员大型合奏（CRCM5-LE）用于驱动水文模型WASIM（水平衡模拟模型）以创建水力毫米。结果，建立了每次研究的时间段1500年（50名成员×30年）的数据库进行极端价值分析（EVA），以说明基于年度最大值（AM）的强大估计HF 100的Hydro-Simile方法的好处，并根据HF的频率和幅度进行了A的频率和巨大的频率，以A的频率和幅度a的频率A的频率和大量的A a。 （RCP8.5）。因此，通过应用结果表明，使用1500 AM的经验概率，与使用普通的极值（GEV）分布的1000个样本的典型可用时间间隔大小为30、100和200年的估算相比，使用1500 AM的HF 100估算提供了明显的优势。
合奏深度学习和机器学习
摘要：整体深度学习和机器学习的融合已成为应对医疗保健，金融和自治系统等各种领域的复杂挑战的关键策略。合奏方法结合了多个模型的优势，以提高预测准确性，鲁棒性和概括性而闻名。本文调查了集合技术的应用，强调了它们在改善医学成像中诊断精度，推进金融服务中的欺诈检测机制以及在自动驾驶汽车中的决策中的作用。整体方法（包括堆叠，增强和包装）的最新进步已显示在各种情况下都超过单个模型。但是，合奏学习提供的机会，例如高计算需求，模型可解释性问题以及过度拟合的潜力。本研究探讨了解决这些挑战的方法，包括创建更有效的算法以及合并可解释的AI（XAI）框架以增强透明度和用户信任。此外，我们讨论了量子计算和联合学习对集合技术发展的尖端技术的未来影响。集成深度学习和机器学习的未来将由大数据的扩散，计算硬件的进步以及对实时可扩展解决方案的需求来塑造。本文对当前的集合学习状态进行了广泛的审查，确定了重大挑战，并建议未来的研究方向充分利用这些技术在解决现实世界中问题方面的潜力。
通过合奏机器学习预测肥料...
印度的农业景观正在与先进技术的整合以提高生产力和可持续性的整合经历。认识到土壤健康在农业结果中的关键作用，该研究利用先进的算法来分析和解释土壤养分数据，从而为农民提供准确，及时的建议，以供最佳施肥。该方法涉及利用最先进的传感技术收集来自各个地区的综合土壤养分信息。通过应用ML模型建立了土壤养分水平与作物性能之间的关系，其中包括回归和分类方法。本研究的目的是创建一个能够基于特定土壤特征，农作物类型和区域变化的肥料预测模型。这项研究的预期好处包括改善资源利用率，提高农作物的产量以及通过靶向肥料的靶向施用来减少环境影响。通过为农民提供针对其特定土壤条件的精确建议，这种方法旨在为印度背景下的可持续农业实践，经济效率和整体粮食安全做出贡献。本文通过引入数据驱动的决策过程来强调机器学习应用程序在革新传统农业实践中的潜力。
使用序数优先级方法的合奏排名
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全球湿地甲烷排放的合奏估计2000-2020 Zhen Zhang 1，Benjamin Poulter 2，Joe R. Melton 3，William J. Riley 4，Geor
差异（ΔECH4）相对于2000-2009级别的平均水平的差异（ΔECH4）与由不同气候数据集（CRU和GSWP3-W5E5）分组的两组模拟。a，在2000 - 2020年期间的年度总异常的时间序列，阴影区域代表最小和最大建模排放之间的范围。水平线分别代表2000-2009和2010-2019的整体平均值。b，平均ΔECH4的纬度梯度，来自所示的两组仿真的30°纬度箱中的每个平均年度总ΔECH4。c，三个区域的平均季节性ΔECH4的盒子图。中央标记245