XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实际数据
基于人工智能的污水处理厂排放水质预测技术
《水污染防治法》规定了污水处理厂排放水的排放标准，并对化学需氧量 (COD) 进行控制。濑户内地区和其他指定区域的污水处理厂还对总氮含量 (TN) 和总磷含量 (TP) 进行额外监管。为了满足标准，污水处理厂使用自动测量设备来监测这些控制和调节参数；但是，根据流入污水处理厂的污水质量和污水处理工艺条件，排放水质可能会恶化。要将这种恶化的水质恢复正常，需要维护人员的经验和专业知识，而且由于需要经过一定的时间，因此也需要维护人员的劳动。为了让维护人员能够提前发现水质恶化，日信电机株式会社开发了一种技术，可根据这些控制和调节参数的过去实际数据，使用人工智能 (AI) 预测未来的水质变化。该技术有助于防止水质恶化，同时减轻维护人员的负担。
人工智能计划的专业大师...
本课程向学生介绍了实施针对机器学习的交易技术的现实挑战，包括从数据分析到市场订单的算法步骤。学生将了解如何在金融市场数据上实施不同的机器学习算法，他们将分析实际数据并创建交易和财务模型。学生还将学习如何设计，培训和评估基于自动交易策略的机器学习算法。本课程为他们提供了使用AI技能分析数据的机会，无论他们选择从事金融领域的新工作，启动通往量化交易职业的道路，还是掌握了新兴的AI应用程序的定量金融应用程序。重点是如何应用概率机器学习方法，例如线性回归，KNN和回归树等。在实际股票交易决策中。将研究和讨论一些行业案例研究。学生将在选定的案例研究或假设方案中共同努力，以实施针对机器学习的交易技术。最后，他们将撰写并介绍评估报告和调查结果。
快速构建可解释的全脑解码器
研究人员通常试图从功能性MRI测量的大脑活动中解码精神状态。严格的解码需要使用形式的神经预测模型，如果它们使用整个大脑，则可能是最准确的。但是，计算负担和缺乏现成的统计方法的解释性可能会使全脑解码具有挑战性。在这里，我们提出了一种构建既可以解释又有能力的全脑性解码器的方法。我们将部分最小二乘算法扩展到具有可变选择的正则化模型，该模型提供了独特的“一次性”，“以后调整一次”方法：用户只需拟合一次模型，并且可以在事后选择最佳的调音参数。我们在实际数据中显示，我们的方法随着数据大小的增加而表现得很好，并产生可解释的预测因子。该算法以多种语言公开使用，希望可以在神经成像研究中更广泛地实施可解释的全脑预测因子。
一种有效的心理情绪分类方法......
摘要：本研究探索了EEG信号中突出的信号，并提出了一种基于EEG信号识别情绪体验和心理状态的有效方法。首先，使用PCA将数据的维度从2K和1K降低到10和15，同时提高了性能。然后，针对构建基于EEG的识别方法的高质量训练数据不足的问题，提出了一种多生成器条件GAN，通过使用不同的生成器来生成覆盖实际数据更完整分布的高质量人工数据。最后，为了进行分类，引入了一种新的混合LSTM-SVM模型。所提出的混合网络在EEG情绪状态分类中获得了99.43%的整体准确率，在识别心理状态方面表现出色，准确率达到99.27%。所介绍的方法成功地结合了机器学习的两个突出目标：高精度和小特征尺寸，并展示了在未来分类任务中利用的巨大潜力。
使用开放政府数据
摘要在数据驱动决策至关重要的时代，本文探讨了先进的统计方法和机器学习的使用来预测特定大陆欧洲特定大陆的业务动态。在引言中讨论了预测经济学的重要性，随后对相关文献进行了回顾，该文献强调了最近的工作和预测。这项工作已利用苏格兰和威尔士的开放政府数据（OGD）为2010年至2023年，该研究还采用人工神经网络（ANN）进行回归分析来预测企业的增长。详细的关注是针对ANN的参数，用于确保方法论透明度。使用平均绝对年龄误差（MAPE）和确定系数（𝑅2）评估模型的有效性，分别为0.8％和0.97。后来，通过各种技术在视觉上表示结果，目的是将预测结果与实际数据进行比较。本文结束了概述该研究的重要贡献，它还强调了ANN在经济预测中的能力增强及其对决策的潜在影响。
抑制剂和风险
JANUS激酶抑制剂（Jakis）是靶向抗疾病药物的靶向合成疾病，是治疗患有中度至高类风湿关节炎（RA）疾病活性患者的重要替代方法。安全问题与静脉血管栓塞（VTE），严重的病毒感染以及最近在全球范围内出现的Jaki用户的主要不良心血管事件（MACE）有关。然而，由于解释这些安全问题的确切机制尚不清楚，因此在贾基使用者中，VTE，MACE和严重病毒感染的风险增加了。鉴于需要丰富Jakis在实际数据中的安全性，我们旨在量化在丹麦Danbio注册表中注册的RA患者的狼牙棒，VTE和严重病毒感染的发生率和风险，这是一种全国性的丹麦丹班登记册，这是一种用于风湿病学的生物疗法的注册表。 因此，我们将使用普遍的新用户设计进行基于人群的队列研究。 我们将从2017年1月至2022年12月确定18岁的Danbio中的所有RA患者，即18岁，接受Jaki或肿瘤坏死因子α抑制剂（TNF-αI）。。鉴于需要丰富Jakis在实际数据中的安全性，我们旨在量化在丹麦Danbio注册表中注册的RA患者的狼牙棒，VTE和严重病毒感染的发生率和风险，这是一种全国性的丹麦丹班登记册，这是一种用于风湿病学的生物疗法的注册表。因此，我们将使用普遍的新用户设计进行基于人群的队列研究。我们将从2017年1月至2022年12月确定18岁的Danbio中的所有RA患者，即18岁，接受Jaki或肿瘤坏死因子α抑制剂（TNF-αI）。普遍存在的Jakis的新用户将与使用时间条件倾向分数（TCP）相似的TNF-αI比较匹配。我们将描述每个暴露组（Jaki用户； TNF-αI用户）中结果（VTE，MACE，严重病毒感染）的累积发生率，按结果类型进行了分层。此外，Aalen-Johansen方法将用于估计按结果类型分层的事件生存函数。结果将丰富Jakis在现实世界中的安全性。，我们还将使用时间依赖性的COX比例危害模型在两个暴露组中使用95％置信区间（CI）估计危险比（HR）。
改善车辆轨迹预测的联合学习稳定性 /作者=太阳，Youbang；郭，江；帕森斯，基兰； nagai，Yukimasa /creationdate = 2024年7月9日 /主题=通信，机器学习< /div>
摘要众包信息可用于校准自动和自动驾驶汽车的高级驾驶员辅助系统/自动驾驶（ADAS/AD）参数。但是，在车辆网络中学习此类信息是具有挑战性的。一方面，单个车辆收集的数据可能不足以训练大型机器学习模型。另一方面，将原始数据上传到云服务器同样是不切实际的，这是由于符合通信的带宽要求和数据隐私威胁。本文通过应用联合学习（FL）寻求解决方案。我们旨在提高FL算法稳定性以提高预测准确性。因此，我们提出了一种基于方差的和结构感知的FL（VSFL），其中引入了FL服务器的基于方差的模型聚合方法，以进行最佳模型聚合，并为车辆客户提供了一个结构性模型培训方案，以解决统计异质性，而不会损害性能。我们首先为拟议的VSFL提供了理论分析。然后，我们使用合成数据和实际数据验证VSFL算法对车辆轨迹预测的效果。
降雨估算的机器学习方法
为了解决这些问题，这项工作提出了一种基于机器学习的方法，该方法可以结合来自各种遥感测量值的数据，并使用基于集合方法的分类器进行降雨估算。建议的方法在计算上比插值技术便宜，允许集成异质数据源，并在不可用的RGS的情况下提供了准确的降雨估计。它还利用了RG的高定量精度以及雷达和卫星保证的空间模式识别。所提出的方法提供了不可用的RG的降雨量的准确估计值，可以整合利用RGS的高定量精度和通过雷达和卫星确保的空间模式识别的异质数据源的整合，并且比插入方法的计算范围更低。在有关意大利地区Calabria的实际数据上进行的实验结果，与Kriging与Kriging与外部漂移（KED）相比，在降雨估计领域中得到了公认的方法，这在检测概率（0.58 versus versus versus versus误差）和均值误差（0.11 vers 0.15 vers 0.15）方面显示出显着改善。
电力系统规划中具有分段线性过渡的代表日数和小时数
摘要 — 电力需求和可再生能源变化很大，规划模型的解决方案依赖于捕捉这种变化。本文提出了一种混合多区域方法，该方法考虑了极值，使用有限数量的代表日和每天内的时间点，有效地捕捉实际数据的日内和日间时间序列。提出了一种基于优化的代表提取方法来改进日内时间序列的捕捉。与层次聚类方法相比，它在保存数据时间序列和极值方面具有更高的精度。所提出的方法基于分段线性需求和供应表示，与传统的分段常数公式相比，它减少了近似误差。此外，通过映射过程创建的具有相同代表的顺序链接的日块用于日间时间序列的捕捉。为了评估所提出方法的效率，开发了一个全面的扩展联合规划模型，包括输电线路、储能系统和风电场。
内容 - TeK Associates
Nuttall。这两种算法都在第 2 章中进行了描述。第 3 章描述了对模拟数据进行的实验，首先测试了为本次调查实施的软件工具，并在附录 D、E、F 和 G 中提供了支持性讨论。然后将这些工具应用于实际数据。这些实验指出了在寻求将多通道 LP 建模应用于雷达目标数据时遇到的这两种代表性算法的一些已知优势和劣势。附录 F 指出了在应用这些多通道 LP 算法时遇到的一些一般问题。第 4 章提供了仅使用自回归 (AR) 过程模型而不是显然更通用的自回归移动平均 (ARMA) 过程的考虑因素。第 5 章及其辅助附录 A 讨论了如何有效处理存在的雷达模糊函数效应，这些效应会影响处理结果，因此，如何根据计算的相干函数表示和相关的调节置信区域来缓和最终的互相关结果和结论。第 5 章将这些技术应用于 Tradex RV 尾流数据，作为对表示连续雷达距离门和/或