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LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
拓扑层结构中的光学双稳态及其在光神经网络中的应用*
材料Sio 2。在拓扑模式下，电场高度局部位于分层结构的反转中心（也称为界面），并成倍地衰减到批量上。因此，当从战略上引入非线性介电常数时，出现了非线性现象，例如Biscable状态。有限元数值模拟表明，当层周期为5时，最佳双态状态出现，阈值左右左右。受益于拓扑特征，当将随机扰动引入层厚度和折射率时，这种双重状态仍然存在。最后，我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法，可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
基于连接组的储层计算工具箱
神经回路的连接模式形成一个复杂的网络。这些电路中的信号如何表现为复杂的认知和适应性行为仍然是神经科学中的核心问题。伴随连接组和人工智能的进步从根本上开放了新的机会，以了解连接模式如何影响生物脑网络中的计算能力。储层计算是一种多功能范式，它使用高维动力系统的非线性动力学来执行计算和近似认知功能。在这里我们提供Conn2Res：一种开源Python工具箱，用于实现生物神经网络作为人工神经网络。conn2res是模块化的，允许施加任意体系结构和任意动态。该工具箱允许研究人员输入使用多种技术重建的连接组，从图形跟踪到非侵入性扩散成像，并施加多个动力学系统，从简单的尖峰神经元到磁性动力学。CONN2RES工具箱的多功能性使我们能够在神经科学和人工智能的汇合处提出新问题。通过将函数重新概念化为计算，Conn2Res为对大脑网络中结构功能关系的更机械理解设定了阶段。
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
Gal-1 和Gal-9 在子痫前期患者血清和胎盘表达的临床研究
0.05), 且早发型 PE 组 Gal-1 水平和 Gal-9 水平亦显着高于晚发型 PE 组 ( P <0.05)。 早发型 PE 组和晚发型 PE
推进区块链可扩展性：第 1 层和第 2 层解决方案简介
摘要 —比特币的崛起使区块链技术成为主流，放大了其潜力和广泛用途。虽然比特币已经变得非常出名，但其交易率并没有相应提高。挖掘一个区块并将其添加到链中仍然需要大约 10 分钟。这一限制凸显了寻求解决低吞吐量交易率的扩展解决方案的重要性。区块链的共识机制使点对点交易变得可行，并有效地消除了对集中控制的需求。然而，正如我们提到的比特币的区块创建率，与集中式网络相比，分散式系统也导致速度和吞吐量较低。为了解决这些问题，已经实施了两种主流的扩展解决方案，即第 1 层扩展和第 2 层扩展。第 1 层可扩展性的增强发生在传统区块链运行的地方。本文深入研究了第 1 层协议的组件以及直接改进底层区块链的扩展方法。我们还指出，尽管由于第 1 层存储成本高且延迟高，第 1 层解决方案仍存在固有的局限性，尽管已经进行了改进。此外，我们还讨论了第 2 层协议，即高级可扩展性技术，通过处理主网外的交易来提升区块链性能。我们的研究结果表明，第 2 层协议及其各种实现（例如汇总和通道）在交易吞吐量和效率方面明显优于第 1 层解决方案。本文详细讨论了这些第 2 层扩展方法，旨在让读者全面了解这些协议及其有效性的底层逻辑。关键词 密码学、区块链、可扩展性、Web3
机构和商业发展指南第 2 层和第 3 层自愿指标
气密性测试要求旨在测量气密性并确定与空气泄漏相关的问题，这些问题会影响整体建筑性能、能源效率和室内空气质量。这是通过在 75 帕斯卡 (Pa) 的压力下对建筑物外壳进行整栋建筑空气泄漏测试来实现的，该测试模拟了建筑物因温度和风的变化而经历的典型情况。该实践包括密封所有可操作的开口并对建筑物加压以测量通过外壳的空气泄漏阻力。表 4 提供了机构和商业建筑的性能和提交要求摘要。
issn 标题层
ISSN 标题 STRATE 21775141 (NT) 翻译文学杂志 22375953 (重新)思考法律 B4 24093823 [C]COMPASSESWORLD：建筑和室内设计国际网络 |中东 NP 24694312 [IN] 过渡 B2 23187344 @巴西教育登记册 23280662 # ISOJ 杂志 C 22380272 #10.ART NP 19839537 14TH NP 1981030X 19&20（里约热内卢） B1 23179953 1ST 分析 - SEADE NP 00942898 2010 第 42 届东南系统理论研讨会 (SSST) NP 22364285 20TH。 COMPÓS NP 20531583 2D 材料 A2 22376143 第二届巴西生产工程大会 NP 22378758 第二届葡萄牙语教学国际研讨会 B1 21905738 3 生物技术 A4 16682939 30-60 CUADERNO LATIN AMERICANO DE ARQUITECTUR C 23297662 3D 打印和增材制造 A2 23297670 3D 打印和增材制造（在线） A2 16194500 4OR（柏林） A2 18081142 5% 建筑 + 艺术 A4 21758182 53 巴西混凝土大会 - IBRACON 201 C 21758174 54 巴西混凝土大会 CBC 201 C 21758132 978-85-98936-04-8 NP 25256556 私人关系范围内基本权利的（不可）追加性。 B4 01047922 水杂志 C 22366695 BARRIGUDA：科学杂志 B3 25948245 BRUX C 08711097 城市（PORTALEGRE C 22370455 大学与社区之间的对话交流 B4 15487083 逆流（北卡罗来纳州罗利） B3 21451958 CONTRATIEMP C 25949675 字母的颜色 A3 14158973 字母的颜色（UEFS） A3 00117641 国防 B4 14136090 经济杂志 B3 22362029 经济杂志 - AERE B3 19836422 学校物理学（印刷版） B1 15578100 A 综合生物学杂志 A4 00239135 A LAVOURA (RIO DE JANEIRO C 19841035 A 阅读：PAR 州高等司法行政官学院笔记本 C 21752516 A 边缘：人文科学、文学和艺术电子杂志 B3 16473248 A 教育页面 NP 22364536 A PALAVRAD C 21763356 A PALO SECO：哲学和文学著作 C 21756104 A PESTE：精神分析与社会 C 2319037X FOC 杂志 C 16760336 第三年龄 B4 21751951 不死者的生活 C 00445592 A. RIVISTA ANARCHIC C 00946354 AANA 杂志 A3 15163210 A&C.行政与宪法杂志（印刷版） A2 24485764 A&H B2 23626089 A&P CONTINUITY A4 10283072 AAA。安蒂兰建筑文件 C 15597776 AACN 高级重症监护 B1 12321966 AAEM。农业与环境医学年鉴 B3 01491423 AAPG 公报（印刷版）A1 15221059 AAPS PHARMSCI A3 15309932 AAPS PHARMSCITECH A3
