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克莱奥：2011
Yujie Ding，美国利哈伊大学，主席 Weili Zhang，美国俄克拉荷马州立大学，替补主席 Jerry Chen，美国麻省理工学院林肯实验室 Nils Fernelius，美国空军研究实验室 Manfred Helm，德国德累斯顿-罗森多夫研究中心 Iwao Hosako，日本国立信息通信技术研究所 Hiromasa Ito，日本理化学研究所 Peter Jepsen，日本理工大学丹麦，丹麦 Thomas Kleine-Ostmann，德国联邦物理技术研究院 Ajay Nahata，Univ.美国犹他州 Tsuneyuki Ozaki，国家科学研究所加拿大科学研究中心 Ci-Ling Pan，Natl.清华大学，中国 石伟，NP Photonics，Inc.，美国 David Zimdars，Picometrix，LLC，美国
刊首语8 园景新岁，共绘未来
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拟议的奥塔哥区域政策声明-2021 年 6 月.pdf
奥塔哥地区拥有丰富的淡水资源，包括地表水、天然湖、人工湖、地下水和湿地。奥塔哥的社区依靠这些水资源维持社会、文化和经济福祉。河流和湖泊构成了该地区地表水的大部分。瓦纳卡湖、瓦卡蒂普湖和哈威亚湖等大湖以及人工湖邓斯坦湖、罗克斯堡湖和昂斯洛湖等占新西兰湖泊总面积约 23% 的大型湖泊。主要集水区是瓦纳卡湖、瓦卡蒂普湖和哈威亚湖，这些湖汇入奥塔哥最大的河流克鲁萨河/马塔奥河。奥塔哥还有许多地下水源。湿地构成了奥塔哥许多重要的景观和生态系统元素，包括毯状沼泽和绳状沼泽、盐碱地、沼泽森林残余、浅湖群、河口盐沼和谷底沼泽。
战略投资计划 - 富尔顿市 - NY.gov
Caroline Chatterton，富尔顿图书馆执行董事 Jeff Coakley，奥斯威戈卫生局前执行副总裁兼首席运营官，市居民 Kristen Collins，C&S 公司的高级项目建筑师 Kim Doyle，Hair We Are 的小企业主 Brian Durant，卡尤加社区学院校长 Linda Eagan，富尔顿街区建筑商行政总监 Jim Farfaglia，市居民、作家和历史学家 Nancy Fox，CNY 艺术中心执行董事 Leah Haggerty，Century 21 经纪人兼所有者 Leah's Signature Brittney Jerred，市居民兼富尔顿人行道志愿者 David Mankiewicz，CenterState 首席执行官研究、政策和规划高级副总裁 Marie Mankiewicz，市居民兼富尔顿人行道志愿者 Michael Pollock，富尔顿储蓄银行总裁 Brian Pulvino，富尔顿中央学区主管 Mark Southwick，Huhtamaki 工厂经理 Tina Stephens，富尔顿社区银行副总裁兼分行经理大奥斯威戈-富尔顿商会执行董事凯蒂·图米 奥斯威戈县社区发展旅游和规划主任戴维·R·特纳 奥斯威戈县农业局主任南希·韦伯 小企业主兼居民罗伯特·韦斯顿
WTTE-RNN：威布尔事件时间递归神经网络
在本论文中，我们提出了一种预测事件发生时间的新模型：威布尔事件时间 RNN。这是一个用于预测下一个事件发生时间的时间序列的简单框架，适用于我们遇到连续或离散时间、右删失、重复事件、时间模式、随时间变化的协变量或不同长度的时间序列中的任何一个或所有问题时。所有这些问题在客户流失、剩余使用寿命、故障、尖峰训练和事件预测中经常遇到。所提出的模型估计下一个事件发生时间的分布具有离散或连续威布尔分布，其参数是递归神经网络的输出。该模型使用生存分析中常用的特殊目标函数（删失数据的对数似然损失）进行训练。威布尔分布足够简单，可以避免稀疏性，并且可以轻松地进行正则化以避免过度拟合，但仍然具有足够的表现力来编码诸如增加、平稳或减少风险等概念，并且可以在允许的情况下收敛到点估计。预测的威布尔参数可用于预测下一个事件时间的预期值和分位数。它还导致未来风险的自然 2d 嵌入，可用于监控和探索性分析。我们使用通用的审查数据框架来描述 WTTE-RNN，该框架可以轻松地与其他分布一起扩展并适用于多变量预测。我们表明，常见的比例风险模型和威布尔加速故障时间模型是 WTTE-RNN 的特殊情况。所提出的模型在具有不同程度的审查和时间分辨率的模拟数据上进行了评估。我们将其与二元固定窗口预测模型和处理审查数据的简单方法进行了比较。该模型优于简单方法，并且被发现具有许多优势和与二元固定窗口 RNN 相当的性能，而无需指定窗口大小和在更多数据上进行训练的能力。应用于 CMAPSS 数据集以进行模拟喷气发动机的 PHM 运行至故障得到了有希望的结果。