XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System学习方法
这项研究将HySplit合奏与CWT结合在一起，以获取污染物来源和使用的机器学习方法的小时解决，以量化TH
在北京中，主要受源自南部和西部的空气质量的影响，尤其是在西部空气质量的控制下。”它仅表现出观察到的现象，即北京中的环境污染事件主要受南方和西部的空气肿块的影响，尤其是在西部空气质量的影响下，但未能对为什么在某些情况下对西部空气质量产生更大的影响它缺乏猜测或参考相关研究，无法增强对这种现象的根本原因的理解。
一种对抗对抗性攻击的机器学习方法
将机器学习 (ML) 技术集成到车载自组织网络 (VANET) 中，可为自动驾驶和 ITS 应用提供有前景的功能。本文使用 DSRC 数据来评估不同 ML 模型（包括朴素贝叶斯、随机森林、KNN 和梯度提升）在正常和对抗场景中的有效性。由于数据集相对不平衡，因此采用合成少数过采样技术 (SMOTE) 进行采样，并采用防御性蒸馏来提高模型对对抗性扰动的弹性。从结果中可以清楚地看出，梯度提升和随机森林等模型在两种情况下都表现出很高的准确性，从而表明在出现新威胁时使用机器学习来提高 VANET 安全性和可靠性的潜力。通过这项研究，阐明了 ML 在保护车辆通信方面的应用对于提高交通安全和流量的重要性。
研究机器学习方法的效率，以模拟纸 - 羽毛行业对Aqua生态系统污染的影响
摘要自1960年以来，论文和拉力行业就成倍增长，这是造成水污染的主要原因之一。由于纸和拉工业的快速扩展以及其在Aqua生态系统污染中的重要作用，分析和管理相关污染物因素至关重要。这不是一件容易的事，因为下水道空间限制使用监视设备。此外，对污染物因子的实验室分析需要很长时间，可能会受到测量误差或一些未定义的诱导误差的影响。为了克服这些困难，本文旨在使用机器学习工具来分析污染物空间。化学氧需求（COD），混合酒悬浮固体（MLS）和pH被认为是分析污染物系统的主要参数。首先，获得了不同液压保留时间（HRT = 12、18和24）的MLSS和COD的实验值。之后，研究了线性回归，广义加性模型，神经网络和支持向量回归的效率，以模拟和预测MLS和COD的趋势。此外，考虑了这些方法用于预测膜体现的生物膜反应器（MBR）和膜充气生物膜反应器（MABR）中的pH。数值结果表明，NN是预测COD和MLSS和GAM可以准确预测pH的高度准确方法。此外，结果表明HRT = 18是分析COD和MLSS的最准确，最稳定的时间。
增强了乳腺癌预测的中性嗜性套装和机器学习方法
摘要：乳腺癌是影响全世界女性的最普遍的癌症类型，并对女性死亡构成严重风险。为了降低死亡率并提高治疗结果，早期检测至关重要。中性粒细节理论（NST）和机器学习方法（ML）方法在本研究中整合，以提供一种新型的混合方法（NS-ML），可改善乳腺癌诊断。使用威斯康星诊断乳腺癌（WDBC）数据集，该研究将这些数据转化为中性粒细胞（N）表示，以有效捕获不确定性。在N数据集（而不是传统数据集）上训练时，ML算法（例如决策树（DT），随机森林（RF）和自适应增强（Adaboost））的表现更好。值得注意的是，n- adaboost模型以99.12％的精度和100％的精度取得了出色的结果，突出了NS在增强诊断可靠性方面的功效。
通过机器学习方法增强投资组合优化
投资组合优化是根据某些审视，投资者的偏好和约束选择最佳资产投资组合的过程，通常优化风险和回报之间的权衡。这项研究评估了传统和新颖的机器学习组合优化技术的有效性，这是通过卖空销售（在先前的研究中经常忽略的设计功能）来评估的。我们从七个商品群体中采用历史商品市场数据。所研究的策略包括均值优化，全球最小差异，相等的权重，最大多元化，风险平价和分层风险平价。调查结果表明，允许短暂销售会影响性能组合优化策略。均值变化优化潜在地增加了返回，但以更大的波动性为代价。全球最小差异始终显示出稳定性和最小风险，非常适合采用保守投资策略的投资组合经理。最大程度的多元化投资组合和风险奇偶校验表现出适度但有弹性的性能，尽管其创新，但较高的临床风险均等往往更加动荡。出乎意料的是，同等的加权策略在更复杂的方法上保持了其基础，为那些重视简单性的人提供了可行的选择。此分析强调了将投资组合策略与投资者风险偏好相匹配的重要性，尤其是在整合诸如短销售之类的技术时。
碳捕获，利用率和存储中的地下地形空间智能：离岸存储站点选择的机器学习方法
本研究介绍了一个创新的数据驱动和机器学习框架，旨在准确预测特定离岸CO 2存储站点的站点筛选研究中的站点分数。框架无缝将各种地下地面地面数据源与人类辅助专家加权标准集成在一起，从而提供了高分辨率筛选工具。量身定制，以适应不同的数据可访问性和标准的重要性，这种方法考虑了技术和非技术因素。其目的是促进与碳捕获，利用率和存储相关的项目的优先位置（CCUS）。通过汇总和分析地理空间数据集，该研究采用机器学习算法和专家加权模型来识别合适的地质CCUS区域。此过程遵守严格的安全性，风险控制和环境指南，以解决人类分析可能无法识别模式并在合适的现场筛选技术中提供详细见解的情况。这项研究的主要重点是弥合科学探究和实际应用之间的差距，从而促进了CCUS项目实施时明智的决策。严格的评估包括地质，海洋学和环保指标为决策者和行业领导者提供了宝贵的见解。确保已建立的离岸CO 2存储设施的准确性，效率和可扩展性，建议的机器学习方法进行基准测试。这种全面的评估包括使用机器学习算法，例如极端梯度提升（XGBoost），随机森林（RF），多层极限学习机器（MLELM）和深神经网络（DNN），以预测更合适的场地分数。在这些Al Gorithm中，DNN算法在现场得分预测中最有效。DNN算法的优势包括非线性建模，功能学习，规模不变性，处理高维数据，端到端学习，转移学习，表示形式学习和并行处理。The evaluation results of the DNN algorithm demonstrate high accuracy in the testing subset, with values of AAPD (Average Absolute Percentage Difference) = 1.486 %, WAAPD (Weighted Average Absolute Percentage Difference) = 0.0149 %, VAF (Variance Accounted For) = 0.9937, RMSE (Root Mean Square Error) = 0.9279, RSR (Root Sum of Squares Residuals) = 0.0068和r 2（确定系数）= 0.9937。
革命6G网络：增强性能的深入强化学习方法
从5G到6G网络的过渡代表了通信技术的开创性步骤，该步骤有望重新定义世界的联系，互动和运作。6G将提供极大的性能飞跃，数据速率预计将达到前所未有的每秒1吨（TBP），而延迟降至低至0.1微秒。这种进化有望实现以前难以想象的应用程序和服务，将6G定位为下一波数字转换浪潮中的核心技术。6G最令人兴奋的方面之一是它为需要超低延迟和高带宽的高级应用提供了潜力。自动驾驶汽车将受益于近乎实用的数据传输，使它们可以相互交流，并实时与基础设施进行通信，以提高安全性和效率。这对于减少事故和实现智能运输系统的发展至关重要。此外，诸如全息沟通，增强现实（AR）和虚拟现实（VR）之类的沉浸式体验将达到6G的新高度，提供完全互动的三维体验，这些体验像生活一样，仅受到想象的限制。6G也将允许Terahertz（Thz（Thz）允许通过大量的型号供应大量的数据，并增强了大量的数据。密度。THZ频谱可以在短距离内更快地传输数据，这使其非常适合在茂密的城市地区和智能城市中的应用，在这些应用程序中，大量设备需要同时进行高速连接。因此，6G设置为支持物联网（IoT）的持续扩展，并实时连接数十亿个智能设备。这个庞大的网络将实现一系列新的服务和应用程序，从智能城市的智能照明和能源管理到行业的预测维护。此外，6G管理巨大的设备密度和数据量的能力将增强关键服务，例如实时远程医疗，远程诊断甚至机器人手术。其接近零的潜伏期和超高可靠性（高达99.9999％），6G将允许医疗专业人员从远处执行复杂的程序，从而扩大获得优质医疗保健的机会。这对于医疗专业知识和资源有限的农村和偏远地区尤其具有变革性。超出速度和连接性，可持续性将是6G网络的主要特征。这些下一代网络旨在通过采用先进的能源收获技术和改进的网络管理来优化能源效率。通过智能资源分配，6G网络将最大程度地减少跨基础架构和连接设备的能源消耗。关注可持续性的关注与全球努力减少环境影响并建立绿色技术的努力保持一致，以确保数字连通性的增长并不能以牺牲地球为代价。安全性和隐私增强功能也将是6G的关键组成部分，因为大量的连接设备和生成的数据深度需要强大的保护。总而言之，6G代表不仅代表更快，更广泛的连接性。高级加密，分散的网络体系结构和AI驱动的安全措施将形成安全6G环境的骨干，从而解决了增加连接性的漏洞。这是一个超连接，聪明和可持续的数字未来的基础。通过在医疗保健，运输，工业等方面启用革命性应用，6G将在塑造社会运作，提供便利和创新时发挥关键作用，而
中期负载预测的机器学习方法
摘要利比亚的通用电力公司（Gecol）近年来经历了电力需求激增，导致电力短缺，尤其是在夏季高峰期。这些短缺通常会因大生成单位故障或传输线破坏引起的系统中断而加剧，这极大地影响了该国的稳定性。利比亚正在进行的政治不稳定进一步加剧了这一问题，再加上电力供应问题，在该国一些最大的领域对石油和天然气的产生产生了负面影响。本研究通过采用机器学习（ML）技术来解决电力负荷需求预测的挑战，特别关注基于中期负载预测（MTLF）的人工智能算法。该研究比较了不同ML方法与实际消费数据的准确性和收敛性，旨在确定最有效的方法。准确的负载预测对于像Gecol这样的电气公用事业至关重要，可以有效地满足客户需求并优化发电和传输。着眼于班加西，这项研究开创了机器学习技术来预测总能耗和需求的应用。该研究的发现得到了从Gecol的班加西地区控制中心（BRCC）获得的现实世界数据的验证，这证明了ML在利比亚改善电力载荷预测的潜力。该研究得出以下结果：额外的树回收算法作为目标的孕妇产生了最佳结果，精度值为85％。Huber回归算法产生了赤字的最佳结果
一种用于智能自动化无服务器功能的深度重复增强学习方法
摘要 - 函数-AS-A-Service（FAAS）引入了一个轻巧的，基于功能的云执行模型，该模型在诸如IOT-EDGE数据处理和异常检测等一系列应用程序中找到了相关性。虽然云服务提供商（CSP）提供了近乎无限的功能弹性，但这些应用程序通常会遇到波动的工作负载和更严格的性能限制。典型的CSP策略是基于基于监视的阈值（例如CPU或内存）来确定和调整所需的功能实例或资源，称为自动化，以应对需求和性能。但是，阈值配置需要专家知识，历史数据或对环境的完整视图，从而使自动化的性能瓶颈缺乏适应性的解决方案。强化学习（RL）算法被证明有益于分析复杂的云环境，并导致适应性的政策，从而最大程度地提高了预期目标。最现实的云环境通常涉及操作干扰，并且可见度有限，使它们部分可观察到。在高度动态的设置中解决可观察性的一般解决方案是将复发单元与无模型的RL算法集成，并将决策过程建模为部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）。因此，在本文中，我们研究了用于功能自动化的无模型复发剂，并将其与无模型近端策略优化（PPO）算法进行比较。我们探讨了长期术语内存（LSTM）网络与最先进的PPO算法的集成，以发现在我们的实验和评估设置下，经常性的策略能够捕获环境参数并显示出有希望的函数自动效果的结果。我们进一步将基于PPO的自动化剂与商业使用的基于阈值的函数自动化和认为，基于LSTM基于LSTM的自动体现剂能够将吞吐量提高18％，功能执行13％，占8.4％的功能实例。