XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System平方误差
基于深度强化学习的控制器设计...
在本研究中，将深度确定性策略梯度 (DDPG) 算法（该算法由人工神经网络和强化学习组成）应用于垂直起飞和着陆 (VTOL) 系统模型以控制俯仰角。之所以选择该算法，是因为传统控制算法（例如比例-积分-微分 (PID) 控制器）无法始终生成合适的控制信号来消除干扰和不必要的环境对所考虑系统的影响。为了控制该系统，在 Simulink 环境中对 VTOL 系统数学模型中的正弦参考进行训练，通过深度强化学习方法中具有连续动作空间的 DDPG 算法，该算法可以产生控制动作值，这些动作值采用能够根据确定的奖励函数最大化奖励的结构，以实现控制目的和人工神经网络的泛化能力。对于正弦参考和恒定参考，将俯仰角（指定 VTOL 系统的输出）的跟踪误差性能与传统 PID 控制器在均方误差、积分平方误差、积分绝对误差、百分比超调和稳定时间方面的性能进行了比较。通过模拟研究给出了得到的结果。
有抱负移民到加拿大的旁遮普青年的趋势预测
机器学习可以通过利用包括数据收集，预处理，模型培训和评估的全面流程来预测有望迁移到加拿大的旁遮普青年的趋势。最初，数据是从各种来源收集的，例如调查，历史移民记录，社交媒体讨论和经济指标。然后将此原始数据清洗，标准化并转换为有用的特征进行分析。通过探索性数据分析，模式和相关性被确定以告知模型选择。在预测迁移率的分类中，例如预测连续结果的回归，或用于预测趋势的时间序列模型，都会根据预处理数据进行选择和培训。训练过程涉及将数据分配到训练和测试集中，并使用交叉验证来微调模型的参数。使用准确性，精度和平方误差等指标来评估模型的性能，以确保可靠性。一旦验证，该模型将被部署以对新数据进行预测，并集成到应用程序中进行实时分析。使用新数据对模型进行持续监控和更新，可确保持续的准确性，以帮助决策者和利益相关者理解并应对旁遮普青年的迁移愿望。
机器学习的药品销售预测
摘要：这项研究探讨了机器学习策略估算药品协议的适当性，并显示了对四个计算的比较研究：随机森林，梯度增长，长期记忆（LSTM）和自动性综合运动平均值（ARIMA）。现实世界中的药物交易信息用于评估使用测量值的预定计算的先见优先执行，例如残酷绝对误差（MAE），均方误差（MSE）和根残酷平方误差（RMSE）。结果表明，LSTM击败了其他计算，完成了最大的900个MAE，13000的MSE和113.96的RMSE。此外，该研究对不同部门的有先见之明分析和机器学习的后续进展进行了全面调查，计算医疗保健，供应链给药，背部和自然支持性。这些发现强调了进步分析在推动关键决策，优化资产分配以及缓解药品交易中的危险方面的变革潜力。向前迈进，将机器学习驱动的确定模型集成到组织程序中将继续彻底改变制药行业，并为可维护的开发和进步扫清道路。
新兴股票市场分析的卷积深钢筋学习体系结构
在复杂而充满活力的股票市场格局中，投资者试图优化收益，同时与价格波动相关的微型风险。已经提出了各种创新方法，以通过考虑历史趋势和社会因素来实现高利润。尽管取得了进步，但预测市场动态仍然是一个持续的挑战。这项研究介绍了一种新颖的深入增强学习（DRL）体系结构，以有效地预测股票市场的回报。与需要手动功能工程的传统方法不同，拟议的模型利用卷积神经网络（CNN）直接处理每日股票价格和财务指标。该模型通过用卷积层替换传统的Q-表，解决了培训期间过度拟合和数据稀缺问题。优化过程最小化了平方误差的总和，从而提高了词典的准确性。实验评估证明了该模型的鲁棒性，在短期和长期视野中，在买卖策略上实现了67％的方向准确性。这些发现强调了该模型在浏览复杂市场环境中的适应性和有效性，从而在财务预测方面取得了重大进步。
具有生成对抗网络的高速接收器瞬态建模
摘要 - DATA密集型应用程序（例如人为的说明性和图形处理）变得司空见惯，需要高速IO才能部署这些关键应用程序。为了适应增加的数据需求序列化器/求职者（SERDES）接收器变得越来越复杂，具有不同的均衡方案来减轻通道障碍。对此接收器进行建模，因为它们是至关重要的。本文显示了一种通过生成网络进行固定和变化均衡的高速接收器瞬态建模的方法。该方法将接收器视为黑匣子，其输入和输出是两个不同的域，将问题作为域转换任务构图。所提出的方法使用时间序列的中间表示，成功地对接收器建模。我们证明所提出的方法是输入波形，接收器配置和通道不变的。在固定的均衡设置中，所提出的方法在[0,1]范围内的根平方误差为0.016，对于可变还原剂的同一范围内的误差为0.054。该方法可以在250ms以下预测一组批处理的结果，比同等时间步骤的等效香料模型快。索引项 - DATA驱动，生成，宏模型，Serdes，瞬态
使用IoT
音频隐肌是一种将数据隐藏在WAV，MIDI，AVI，MPEG和MP3文件的音频文件中的技术。音频文件已充当秘密通信多媒体文件（文本，图像，音频和视频）的封面。最不重要的位算法（LSB）是音频隐肌的标准和传统算法。使用LSB算法隐藏在WAV的音频文件中的文本文件中。由组织内部或外部交换了由此产生的Stego音频文件，以促进具有安全性和不可识别性的远程诊断。将音频隐身与物联网合并，以机密性和完整性增强了医疗记录中的安全沟通。使用归一化的互相关测量盖子和Stego Audios中的相似性。平均平方误差（MSE），峰值信号噪声比（PSNR）和位错误率（BER）性能指标评估封面音频和Stego音频文件中的失真。使用远程医疗模型的IoT使用IoT的音频隐身术超过了Stego Audio清晰度，平均PSNR为34.5dB，较低的BER为0.00035。
基于...
本研究采用新的基于增强的集合机学习模型，即梯度提升（GB）和自适应增强（ADABOOST），以预测地球聚合物稳定的粘土质土壤的无限制抗压强度（UCS）。使用270种用地质聚合物稳定的粘土式土壤样品开发并验证了GB和Adaboost模型，并用碎屑炉炉炉和粉煤灰作为源材料，氢氧化钠溶液作为碱性激活剂。数据库随机分为培训（80％）和测试（20％）集，用于模型开发和验证。使用了几个性能指标，包括确定系数（r 2），平均绝对误差（MAE），均方根误差（RMSE）和平均平方误差（MSE），用于评估开发模型的准确性和可靠性。这项研究的统计结果表明，GB和ADABOOST是根据R 2（= 0.980，0.975）的获得值（= 0.585，0.655），RMSE，RMSE（= 0.969，1.088）和MSE（= 0.940，1.185）的跨性别林地，相应地相差的，相应地相比，rmse（= 0.969，1.088），RMSE（= 0.969，1.088），RMSE（= 0.969，1.088），rmse（= 0.969，1.088），相应地相应地相比，梯度提升，多变量回归和基于多代基因编程的模型。此外，敏感性分析结果表明，地面抛光爆炸渣含量是影响UCS的关键参数。
变压器效率的实验分析与负载电阻
摘要。变形金刚在电能的分布中起着关键作用，尤其是在电子设备中。负载电阻显着影响变压器效率。本研究采用了一种实验方法，目的是评估实验数据分析和理论计算之间的一致性。The experimental setup involves testing a step-up transformer characterized by the following primary coil specifications: N p (number of turns) = 500, r p (resistance) = 2.5 Ω, L p (self-inductance) = 9 mH, and secondary coil specifications: N s (number of turns) = 1000, r s (resistance) = 9.5 Ω, L s (self-inductance) = 36 mH.载荷电阻（R）在10至500Ω的范围内变化。结果揭示了变压器效率的逐步提高，随着载荷的增加，效率高达300Ω，此后效率会下降。在降低变压器的情况下，具有与升级变体相同的规格，效率显示出类似的增强模式，载荷电阻最高为80Ω，超过它会减小。此外，渐进式变压器的根平方误差（RMSE）为0.0012，R-square（R 2）值为0.99。同样，对于降低的变压器，RMSE寄存器为0.0060，伴随着R-Square（R 2）为0.99。这些发现肯定了所采用理论在阐明变压器效率和负载抗性之间的复杂相互作用方面的特殊性。
根据恒定电压充电持续时间
摘要：必须精确地确定锂离子电池的健康状况（SOH），以确保包括电动汽车中的储能系统的安全功能。尽管如此，通过分析日常情况下的全电荷 - 放电模式来预测锂离子电池的SOH可能是一项艰巨的任务。通过分析放松阶段特征来进行此操作，需要更长的闲置等待期。为了面对这些挑战，本研究根据恒定电压充电阶段观察到的特征提供了一种SOH预测方法，并深入研究了有关恒定电压充电期间所包含的有关电池健康的丰富信息。创新，这项研究表明，使用恒定电压（CV）充电时间作为SOH估计模型的健康特征的统计数据。特定的新特征，包括恒定电压充电的持续时间，CV充电序列时间的香农熵以及持续时间增量序列的香农熵，是从CV充电相数据中提取的。然后，通过弹性净回归模型执行电池的健康估计。实验得出的结果验证了该方法的效率，因为它的平均平均绝对误差（MAE）仅为0.64％，最大根平方误差（RMSE）为0.81％，平均确定系数（R 2）为0.98。上述陈述可以证明所建议的技术对SOH的估计具有很高的精度和可行性。
评估随机森林，决策树，支持向量回归的性能和流量预测的梯度提升
这项研究利用一系列机器学习算法来预测Ikpoba河的小时流量。数据收集依赖于沿河沿线安装的水透度系统，收集每小时测量量高度，环境温度和大气压。将量规高度转换为流量数据，从Ikpoba河等级曲线中提取了涵盖2015年至2020年期间的历史量规和流量数据，并使用曲线拟合技术对水流和量规高度之间的精确关系进行了分析。使用各种拟合度措施，例如调整后的R平方值，估计标准误差和确定系数，用于识别最佳拟合关系。随后使用土壤和水评估工具对估计的流量数据进行了验证，并结合了研究区域的数字高程模型，以及其他输入参数，例如土壤，坡度，每日最大降水量和每日最高温度。使用Microsoft Excel中生成的回归图进行了验证结果。从机器学习结果中，随机森林算法在预测流量方面的其他方法优于其他方法，均为0.02的均值误差和确定系数为0.98。相反，决策树在预测单个数据点方面表现出了较高的准确性，最低的根平方误差为0.02。