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能源工程的符号回归
能源工程中的符号回归探讨了机器学习，以解决臭名昭著的资源波动引起的可再生能源挑战。符号回归，一种机器学习技术，可从没有预定义结构的数据中发现数学模型，从而提供了可解释和准确的模型。本文研究了符号回归在能源工程中的应用，尤其是在预测可再生能源输出（例如风速反对功率输出）方面，这些输出速度高度可变且无法预测。这项研究利用遗传编程来发展符号表达式，以模拟风能系统中的复杂关系。该方法包括收集和预处理数据，训练符号回归算法以及使用各种指标评估模型。结果证明了符号回归在创建预测模型方面的有效性，以优于准确性和可解释性的传统回归方法。通过捕获固有的数据模式，符号回归提供了一种有希望的方法来提高可再生能源系统的可靠性和效率。讨论强调了符号回归比传统方法的优势，包括更好的模型解释性和减少人类偏见，并建议未来的研究方向，以进一步提高该技术在能源工程中的适用性。
量化示例 - 符号 - 及以下 - ...
第一部分。对实验结果的讨论。前面论文中描述的结果表明，膜的电行为可以由图中所示的网络表示。1。电流可以通过为膜容量充电或通过与容量并联的电阻通过电阻来通过膜传递。离子电流分为由钠和钾离子（INA和IK）携带的成分，以及由氯化物和其他离子组成的小“泄漏电流”（I，I）。离子电流的每个组件都由驱动力确定，该驱动力可以方便地测量为电势差和具有电导尺寸的渗透系数。因此，钠电流（INA）等于钠电导率（9NA）乘以膜电位（E）和钠离子（ENA）平衡电位之间的差异。类似的方程式适用于'K和I，并在p上收集。 505。我们的实验表明GNA和9E是时间和膜电位的函数，但是ENA，EK，EL，CM和G可以将其视为恒定。可以通过说明：首先，将膜电位对渗透率的影响汇总会导致钠电导率的瞬时增加，并且降低但保持较慢但保持钾的增加速度的增加；其次，这些变化是分级的，并且可以通过重现膜来逆转。为了确定这些影响是否足以说明复杂现象，例如动作潜力和难治时期，有必要获得有关
量子比特上的图形：演示量子计算机上的三种图形算法
用于数据库和数据管理的量子计算是一个新兴的研究领域，近年来取得了长足的发展 [35,46]。该领域旨在满足对更复杂的优化方法的需求，这些方法至关重要，因为数据量和复杂性继续以越来越快的速度增长。该领域的主要愿景是未来数据库的优化可能部分在量子计算机上进行。之前的大部分研究集中于利用各种二次无约束二元优化公式来优化关系数据库 [4、11、15、17、25、33、34、36、37、44、45、49、53]。第二种最常见的量子计算方法是用量子机器学习来解决数据库问题 [18、19、47、51、52]。尽管关系数据库中的许多优化问题从根本上来说都是图问题（例如，连接顺序选择），但该领域中图算法的全部功能尚未得到充分研究。为了对量子计算中现有的图算法进行更系统的研究和基准测试，
2D 和 3D 图形的基本概念
4. 汽车和航空航天业：3D 建模既用于车辆及其零部件的设计和测试，也用于广告和营销。许多汽车和飞机的广告都采用了 3D 生成的图像，这些图像看起来非常逼真，几乎不可能分辨出它们不是真实的摄像机镜头。3D 允许进行逼真的模拟，可用于在制造之前测试某个想法或车辆。
作战术语和图形 - GlobalSecurity.org
图 6-2。设备符号修饰符字段 ................................................................................................ 6-4 图 7-1。边界修饰符字段 ...................................................................................................... 7-2 图 7-2。友方侧边界示例 ...................................................................................................... 7-3 图 7-3。友方后方边界示例 ...................................................................................................... 7-4 图 7-4。友方前方边界示例 ...................................................................................................... 7-4 图 7-5。敌方侧边界示例 ...................................................................................................... 7-4 图 7-6。线修饰符字段 ............................................................................................................. 7-6 图 7-7。相线上友军出发线示例...................................................................................... 7-6 图 7-8。区域修正字段...................................................................................................... 7-7 图 7-9。友军集结区和拾取区示例...................................................................................... 7-7 图 7-10。点修正字段...................................................................................................... 7-8 图 7-11。友军弹药转运点和 VIII 级补给点示例...................................................................... 7-9 图 7-12。相线上友军 FSCL 示例...................................................................................... 7-10 图 7-13。友军禁火区示例............................................................................................. 7-10 图 7-14。目标标签字段................................................................................................ 7-10 图 7-15。核攻击/事件................................................................................................. 7-11 图 7-16。生物事件....................................................................................................... 7-11 图 7-17。化学事件....................................................................................................... 7-11 图 8-1。安装符号组件............................................................................................. 8-1 图 8-2。安装符号修饰符字段............................................................................. 8-3 图 9-1。稳定作战和支援作战符号组件....................................... 9-1 图 9-2。稳定作战和支援作战符号修饰符字段............................... 9-3 图 A-1。决策图形和战术任务图形示例.......................................................A-7 图 B-1。空降步兵师.......................................................................................................B-1 图 B-2。空中突击步兵师.......................................................................................................B-2 图 B-3。装甲师.......................................................................................................B-2 图 B-4。机械化步兵师.......................................................................................................B-2 图 B-5。轻型步兵师.......................................................................................................B-3 图 B-6。步兵师 ................................................................................................................B-3 图 B-7。海军陆战队师 ..............................................................................................................B-3 图 B-8。斯特赖克旅战斗队 ................................................................................................B-4 图 B-9。补给站 ................................................................................................................B-4 图 B-10。战斗勤务支援部队 ................................................................................................B-5 图 B-11。带标签字段的单位符号................................................................................B-6 图 B-12。带标签字段的设备符号................................................................................B-7 图 B-13。带标签字段的安装符号................................................................................B-8 图 B-14。稳定操作和支持操作符号及标签字段 .................B-8 图 C-1。连续操作区域 ................................................................................................C-1 图 C-2。非连续操作区域 ................................................................................................C-2 图 C-3。稳定操作和支持操作 ................................................................................C-2 图 C-4。战斗勤务支援行动................................................................................C-3 图 D-1。条形状态图示例......................................................................................D-2
医疗保健领域的图形挖掘
图形是一种无处不在的数据结构，可为具有交互的对象提供强大的建模。得益于人工智能和机器学习的最新进展，图形数据挖掘技术取得了快速进步。另一方面，公共卫生领域的研究和临床实践产生了大量相互关联的数据，而对现代图形挖掘原理和技术的探索仍然相当有限。在本次演讲中，我将介绍我们在医疗保健图形数据挖掘方面的研究愿景和议程，然后介绍我们在挖掘大脑网络、EHR 网络和移动网络方面取得的最新进展。最后，我将讨论未来方向，这些方向可以从与 BIOS 研究人员的进一步合作中受益。杨博士可以与教师、博士后和学生见面。如果有兴趣，请在 2022 年 10 月 5 日之前联系 Porchia Arnold（Porchia.Arnold@emory.edu）。
机器学习的图形信号处理
大规模结构化数据（尤其是与网络和图形等复杂领域相关的数据）的有效表示、处理、分析和可视化是现代机器学习的关键问题之一。图信号处理 (GSP) 是信号处理模型和算法的一个活跃分支，旨在处理图形支持的数据，它为应对这一挑战开辟了新的研究途径。在本文中，我们回顾了 GSP 概念和工具（例如图形过滤器和变换）对新型机器学习算法开发的一些重要贡献。具体来说，我们的讨论集中在以下三个方面：利用数据结构和关系先验、提高数据和计算效率以及增强模型的可解释性。此外，我们为 GSP 技术的未来发展提供了新的视角，这些技术可能成为应用数学和信号处理与机器学习和网络科学之间的桥梁。这些不同学科之间的相互影响可能有助于解决现代复杂数据分析的诸多挑战。
量子图形语言的秘诀
量子计算最常见的形式化是电路模型，这是一种表示二维希尔伯特空间中酉矩阵的图解语言，有关简介请参阅 [20]。量子过程的验证需要量子电路的健全完备的方程理论，即通过生成器和关系对酉矩阵的完整表示。这是一个众所周知的难题。通过放宽酉性条件并允许所有线性映射，人们发现了至少三种不同的完整方程理论。ZX 演算在 [4] 中被引入，并被设计为范畴量子力学程序的一部分。它依赖于两个互补可观测量之间的相互作用。ZX 演算已被证明是一种推理量子过程的良好语言 [7, 11]。然而，寻找一套使其完整的规则已经开放很长时间，部分解决方案 [15] 涉及二级图形语言：ZW 演算 [12,5]。该演算建立在两个三部分纠缠类（GHZ 和 W 状态）之上，揭示了新的结构。后来又引入了另一种完整的图形语言，即 ZH 演算 [1]，其灵感来自超图状态。与量子电路相比，这三种语言有一个重要的优势。流程和矩阵不仅仅用图表示，还要用图表示（因此称为图形语言）。同构图表示相同的量子演化。这一特性嵌入在“只有拓扑重要”范式中。这是一个微妙的特征：通常的图形语言（如量子电路）从给定的一组原语（通常是量子门）开始，输入和输出的概念对于这些原语来说很重要。当仅拓扑重要时，人们可以很容易地将输入切换到输出，反之亦然。
冷湖市图形标准手册
范围 无论何时使用冷湖市、冷湖能源中心或冷湖和地区 FCSS 徽标或名称，都必须符合本手册中设定的标准。由于每种通信媒介都具有视觉识别含义，因此这些图形标准将适用于以下内容：印刷材料：宣传册、手册、报告封面、文件夹、报纸广告等。电子产品：网站、电子文档、电子邮件签名等。促销和特色商品：名牌、横幅、帽子等。可以出现徽标的产品和特色商品范围是无限的。常用印刷和电子产品（备忘录、传真封面、信头、 PowerPoint 演示文稿等）的模板可供员工使用，因此，降低了徽标被滥用的风险并确保所有材料具有一致的外观和感觉。为冷湖市创建的任何文档在印刷前都需要获得通讯协调员的批准。