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使用机器学习预测哈萨克斯坦的食品价格
摘要使用机器学习来预测哈萨克斯坦食品的消费价格的相关性是由于需要有效管理价格并确保为人口提供食品的可用性。机器学习可以分析多种因素，例如通货膨胀，季节性波动以及供求的变化，并创建准确的预测，这在经济不确定性和食品价格波动的时期至关重要。在这项工作中，我们使用了一种机器学习方法来预测哈萨克斯坦的食品价格。主要重点是在这种情况下的机器学习方法的应用。我们使用2005年至2020年的每月农村，城市和混合价格数据来开发和测试模型。该研究研究了使用从世界食品计划价格数据库获得的数据集诸如决策树，随机森林和梯度提升之类的机器学习模型的使用。这有助于准确预测未来的食品价格。我们还使用各种指标评估了这些模型的准确性，例如均方根误差（RMSE），均方根误差（MSE），作为平均绝对误差（MAE）和确定系数（R 2）。在我们的工作中，我们得出的结论是，随机森林模型在所有测量指标中表现最佳。实验结果证实，随机森林模型产生的高精度在预测未来的食品价格价值方面具有（0.99）。关键字1机器学习，预测，消费者价格指数，随机森林，决策树，梯度提升。
加强城市二氧化碳监测以促进气候行动
准确可靠的二氧化碳测量对该项目至关重要，但城市环境面临着独特的挑战，包括温度和湿度波动等多变的天气条件。慕尼黑工业大学 (TUM) 在设计监测系统时，寻求一种可靠、准确且价格合理的二氧化碳传感器，能够在户外条件下提供稳定的测量结果。此外，该传感器还必须达到 1 ppm 均方根误差 (RMSE) 的二氧化碳测量精度，这对于理解城市环境中的空间模式至关重要。
具有 110 fs 抖动的 56 GHz 小数 N PLL
I. 引言随着通信系统追求更高的性能，低抖动时钟生成问题变得更具挑战性。例如，以 112 Gb/s 或 224 Gb/s 运行的 PAM4 发射器可以结合 56 GHz 锁相环 (PLL) 进行多路复用。这样的应用对设计提出了三个条件。首先，对于 224 Gb/s 的数据速率，PLL 抖动必须远低于符号周期，例如约 100 fs。其次，PLL 最好实现为小数 N 环路，以便以不同的晶体频率运行并可能纠正晶体误差。第三，多通道系统使得每通道使用低功耗、紧凑的 PLL 设计成为可取的，而不是在通道和长互连上分配 56 GHz 时钟。在此频率范围内，先前的小数 N 分频设计已实现 200 至 500 fs 的均方根抖动，同时功耗为 31 至 46 mW，所需芯片面积为 0.38 至 0.55 mm2 [1], [2], [3]。本文提出了一种小数 N 分频 PLL 架构和多种电路技术，可实现 110 fs 的均方根抖动和 23 mW 的功耗。实验原型采用 28 纳米 CMOS 技术制造，占用有效面积为 0.1 mm2。第二部分介绍了这项工作的背景。第三部分介绍了所提出的有限脉冲响应 (FIR) 滤波器和
使用优化和机器学习
摘要：准确的瞬时电力峰值负载预测对于有效的容量计划和具有成本效益的电力网络建立至关重要。本文旨在通过采用包含各种优化和机器学习（ML）方法的模型来提高瞬时峰值预测的准确性。本研究使用多线性回归（MLR）方程来研究独立输入对峰负荷估计的影响。这项研究利用1980年至2020年的输入数据，包括进出口数据，人口和国内生产总值（GDP），以预测瞬时电力峰值负载为输出值。根据误差指标，包括平均绝对误差（MAE），均方根误差（MSE），平均绝对百分比误差（MAPE），均方根误差（RMSE）和r 2评估这些技术的有效性。比较扩展到流行的优化方法，例如粒子群优化（PSO），以及该领域的最新方法，包括蒲公英优化器（DO）和淘金热优化器（GRO）。与常规机器学习方法进行了比较，例如支持向量回归（SVR）和人工神经网络（ANN），就其预测准确性而言。调查结果表明，ANN和GRO方法会产生最小的统计错误。此外，相关矩阵表明GDP与瞬时峰负载之间存在牢固的正线性相关性。所提出的模型显示出强大的预测能力来估计峰负荷，而ANN和GRO的表现与其他方法相比表现出色。
使用不同分辨率的数字高程模型进行洪水灾害模拟和绘图
背景和目标：精细地形信息是详细洪水模拟和制图的关键输入参数。本研究旨在比较使用不同分辨率的数字高程数据集开发的洪水模型的精度统计数据，这些模型来自光检测和测距以及干涉合成孔径雷达系统。方法：本研究应用地理信息系统中可用的水文工程中心-水文建模系统和水文工程中心-河流分析系统模型来模拟和绘制 Maapag 流域的洪水灾害。使用混淆误差矩阵、f 测量和均方根误差统计测试了模型的有效性和准确性。发现：结果表明，使用光检测和测距数据集，该模型的准确率分别为 88%、0.61 和 0.41；而使用干涉合成孔径雷达数据集，该模型的误差矩阵、f 测量和均方根误差的准确度分别为 76%、0.34、0.53。结论：使用光检测和测距数据集开发的模型比使用干涉合成孔径雷达开发的模型具有更高的准确度。尽管如此，考虑到模型实施成本和较小的精度残差误差，后者可以作为前者的替代方案用于洪水模拟和测绘。因此，洪水建模者，特别是来自地方当局的洪水建模者更喜欢使用更粗的数据集来优化洪水模拟和测绘工作的预算。
基于机器学习的嘧啶化合物的腐蚀抑制效率的预测：线性和非线性算法的比较研究
摘要。材料的腐蚀在各个行业构成了重大挑战，从而产生了重大的经济影响。在这种情况下，嘧啶化合物出现是有希望的，无毒的，具有成本效益和多功能腐蚀抑制剂的。然而，识别这种抑制剂的常规方法通常是时必时间的，昂贵的且劳动力密集的。应对这一挑战，我们的研究利用机器学习（ML）预测嘧啶化合物化合物腐蚀抑制效率（CIE）。使用定量结构 - 特性关系（QSPR）模型，我们比较了14个线性和12种非线性ML算法来识别CIE的最准确预测指标。装袋回归模型表现出卓越的性能，达到均方根误差（RMSE）为5.38，均方根误差（MSE）为28.93，平均绝对误差（MAE）为4.23，平均绝对百分比误差（MAPE）为0.05，以预测吡啶胺化合物的CIE值。这项研究标志着腐蚀科学的显着进步，提供了一种新型，有效的基于ML的方法，可替代传统的实验方法。它表明机器学习可以快速，准确地确定有机化学抑制剂（如嘧啶止材料腐蚀）的良好状态。这种方法为行业提供了一种新的观点和可行的解决方案，以解决已经存在的问题。
HBM.26416.pdf- -orca-加的夫大学
图1均方根误差（RMSE），调整后的R 2，并对使用相同参数和最大B值计算的Sandi模型的每个参数进行了截取，但壳数量不同，但壳数量不同：从与我们的协议相对应的6个。这三个曲线表示球形平均值的不同信噪比（SNR）预先形成的模拟：SNR = 50的圆形标记，SNR = 100的星号标记物以及在没有噪声的情况下正方形（即SNR相等的无限）。扩散率以μm2 /ms的含量为单位，在μm中的RSOMA报告。
以 DNA 拓扑异构酶 I 为靶点，对中药化合物进行计算筛选和分子对接，设计潜在的抗癌药物
每年，全球有成千上万的人因癌症发病率和死亡率上升而受苦。此外，癌症患者的治疗选择也很昂贵，而且抗癌药物往往疗效较低且副作用较大。DNA拓扑异构酶可以作为已确定的癌症靶点，因为人类拓扑异构酶（Top1）在有丝分裂后阶段调节基因转录，并在复制和修复过程中在DNA超螺旋中起关键作用。因此，在药物治疗过程中，阻断Top1可能对抑制癌细胞增殖至关重要。这里，通过虚拟筛选对中药化合物进行了筛选。中药库的虚拟筛选过程使得能够根据结合能（-7.1至-9.3Kcal/mol）将化合物列表缩小到29种化合物，而在Lipniski过滤之后，使用MM/PB（GB）SA过滤来筛选剩下的22种化合物，并根据结合自由能选出前四种化合物。这里，这四种化合物； CID-65752（T2972：吴茱萸次碱）、CID-5271805（T4S2126：银杏黄素）、CID-9817839（T2S2335：脱氢吴茱萸碱）和CID-51106（T3054：达伍里索林）在分子对接过程中的结合能分别为-8.2、-8.5、-8.3和-8.2，高于其他化合物。在这四个化合物中，ADMET筛选未发现两个筛选化合物CID-5271805和CID-9817839的毒性特征。此外，药物-蛋白质复合物的SASA（溶剂可及表面积）、Rg（回转半径）、RMSD（均方根偏差）和RMSF（均方根波动）轮廓在分子动力学模拟研究中揭示了化合物的稳定性和刚性。然而，这些研究需要通过实验方法进行验证，以开发更有效的抗癌药物。
利用反演方法进行碳酸盐岩储层表征...
中苏门答腊盆地是一个具有巨大石油和天然气潜力的沉积盆地。利用这一潜力所做的努力之一是利用地震方法进行地球物理勘探。地震方法是提供地球地下状况（例如层结构、地质结构、碳氢化合物指标以及储层的物理性质）清晰图像的最优秀方法。本研究采用了地震反演方法和地震属性方法。使用的地震属性是均方根 (RMS) 和包络属性。同时，所采用的地震反演是声阻抗反演（AI）。 RMS 和包络属性有助于绘制地震波的最大振幅，这些地震波反映了地表以下的密度或岩性差异，并指示了具有储层潜力的区域的存在。声阻抗反演可以绘制某一层的声阻抗值，可以有效定量指示岩性、孔隙度和储层特征的差异。均方根 (RMS) 和包络属性显示“FAP”油田 Telisa 地层顶部的亮点区域，而日志数据显示 Telisa 地层中存在碳氢化合物。研究区碳酸盐岩储层声阻抗值分布在15000((Ft/s)*(g/cc))～30000((Ft/s)*(g/cc))范围内。 “FAP”油田碳酸盐岩储层孔隙度为0.18～0.3（V/V），密度为2.2～2.4（g/c3）。关键词：苏门答腊盆地中部，RMS 属性，包络属性，反演