西班牙银行倡导的一系列改革众所周知,7 因此我在此不再赘述。但是,我想强调的是,需要特别关注那些能够平滑不同部门之间生产要素重新分配的措施,因为西班牙经济的部门结构未来似乎将与现在有所不同。新的参与者、与客户互动的不同方式、新技术以及不太稳定和可预测的环境将成为未来部门情景的关键组成部分。
这项研究重点介绍了perlis的每月温度和降雨模式的预测,目的是为该地区的气候提供宝贵的见解。采用了各种预测方法,包括简单的季节性指数平滑(SSE),Holt Winter添加剂,Holt Winter乘法和季节性Arima。使用键误差指标(例如平均绝对误差(MAE),均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE))评估这些模型的准确性。分析结果表明,简单的季节性指数平滑(SSES)模型始终优于其他方法,显示了温度和降雨预测的最低误差指标。具体而言,对于每月温度,MAE的最低误差指标值为0.401,RMSE为0.465,MAPE为1.434。每月降雨,SSES模型表明,1.528的MAE,1.952的RMSE和157.477的MAPE,表明其在捕获Chuping气候中捕获季节性模式方面的准确性很高。该研究的结论表明,在接下来的31个月内,预期的温度和降雨模式稳定,直到2025年底。预测中的这种可靠性为包括农业和环境管理在内的各个部门提供了有价值的信息,这些信息依赖于准确的气候预测进行计划和资源分配。关键字:预测,简单的季节性指数平滑(SSES),Holt-Winter添加剂,Holt Winter乘法性,季节性Arima。[1]。引言Chuping,马来西亚佩里斯(Perlis),以其广泛的农业行业而闻名,其中包括几种不同的农产品,例如大米和橡胶。此外,它具有成为该国最大的甘蔗生产区(Perlis州政府,北卡罗来纳州)的区别。这些农业活动的成功和生产力显着影响当地经济,产生就业机会,刺激农村发展,并支持该地区许多人的生计以及农业部门的谋生,在削弱佩里斯的整体经济增长方面。这些农业活动中这些农业活动的繁荣和生产力与天气条件(主要是降雨和温度)密切相关。
大多数研究平滑追踪 (SP) 相关大脑活动的 fMRI 研究都使用了简单的合成刺激,例如正弦移动的点。然而,现实生活中的情况要复杂得多,SP 并不是孤立发生的,而是在扫视和注视序列中发生的。这就引发了一个问题:在跟踪电影中的移动物体时,是否会激活与在实验室条件下识别出的 SP 相同的大脑网络。在这里,我们使用了公开的 studyforrest 数据集,该数据集提供眼球运动记录以及 15 名受试者在观看好莱坞电影“阿甘正传”时的 3 T fMRI 记录。所有三个主要的眼球运动事件,即注视、扫视和平滑追踪,都是使用最先进的算法检测到的。在我们的分析中,平滑追踪 (SP) 是我们感兴趣的眼球运动,而扫视由于其变化性较低,充当了观看行为的稳定状态。对于 fMRI 分析,我们最初使用事件相关设计建模扫视和 SP 作为回归量。由于 SP 和内容运动相互依赖,我们随后添加了一个新的低级内容运动回归量,以将大脑激活从这两个来源中分离出来。我们发现 SP 期间的 BOLD 反应比 MT + /V5、延伸至楔前叶的中扣带回和右颞顶交界处的双侧扫视更高。当添加运动回归量时,SP 在颞上沟、楔前叶和辅助眼区皮质中显示出比双侧扫视更高的 BOLD 反应,这可能是由于背景运动的混杂效应。与 SP 相比,只有部分 V2 在扫视期间显示出更高的激活。总的来说,我们的方法应该被视为解读与 SP 相关的大脑活动的原理证明,SP 是复杂动态自然情境中除扫视之外最突出的眼球运动之一。
简介血管壁是一种复杂的多层组织,其中包含许多细胞群,可协调维持血管稳态并调节疾病状态下的血管重塑。主要动脉的最外层,Tunica Adventitia,由周细胞,成纤维细胞,脂肪细胞,WBC和常驻祖细胞/干细胞组成,均由细胞外基质,血管周围脂肪和Vasa vasorum(1-5)组成。外在重塑发生在慢性血管疾病或急性血管损伤之后,随着外在细胞的增殖,分泌促炎性细胞因子募集循环循环的白细胞,并增加细胞外基质沉积,从而导致慢性血管炎症和慢性血管炎症和僵硬(6,7)。在膜中发现的细胞群体,干细胞抗原-1 +祖细胞(ADVSCA1细胞)已成为兴趣增加的群体,因为这些多能细胞表现出具有特定分化能力的显着异源性基因性,因此对于病理脉管脉冲重塑和血管造成的维修可能很重要(3)。使用平滑肌细胞 - 特异性谱系跟踪和RNA-Seq,我们的组表征了通过原位重编程过程(称为ADVSCA1-SM细胞)来源于成熟平滑肌细胞(SMC)的Advsca1细胞的亚群(8)。与其他
We provide a unified analysis of two-timescale gradient descent ascent (TTGDA) for solving structured nonconvex minimax optimization problems in the form of min x max y ∈Y f ( x , y ), where the objective function f ( x , y ) is nonconvex in x and concave in y , and the constraint set Y ⊆ R n is convex and bounded.在凸 - 孔循环设置中,单次梯度下降(GDA)算法被广泛用于应用中,并且已被证明具有强大的收敛保证。在更一般的设置中,它可能无法收敛。我们的贡献是设计ttgda算法,这些算法是有效的,这些算法超出了凸形 - 连接设置,并有效地确定了函数φ(·)的固定点:= maxy∈Yf(·f(·,y)。我们还建立了解决求解平滑和非平滑concove-concave minimax优化问题的复杂性的理论界限。据我们所知,这是对非凸端优化的TTGDA的第一个系统分析,阐明了其在训练生成的对抗网络(GAN)和其他现实世界应用问题中的卓越性能。关键字:结构化的非凸极最小值优化,两次尺度梯度下降,迭代复杂度分析
简介血管壁是一种复杂的多层组织,其中包含许多细胞群,可协调维持血管稳态并调节疾病状态下的血管重塑。主要动脉的最外层,Tunica Adventitia,由周细胞,成纤维细胞,脂肪细胞,WBC和常驻祖细胞/干细胞组成,均由细胞外基质,血管周围脂肪和Vasa vasorum(1-5)组成。外在重塑发生在慢性血管疾病或急性血管损伤之后,随着外在细胞的增殖,分泌促炎性细胞因子募集循环循环的白细胞,并增加细胞外基质沉积,从而导致慢性血管炎症和慢性血管炎症和僵硬(6,7)。在膜中发现的细胞群体,干细胞抗原-1 +祖细胞(ADVSCA1细胞)已成为兴趣增加的群体,因为这些多能细胞表现出具有特定分化能力的显着异源性基因性,因此对于病理脉管脉冲重塑和血管造成的维修可能很重要(3)。使用平滑肌细胞 - 特异性谱系跟踪和RNA-Seq,我们的组表征了通过原位重编程过程(称为ADVSCA1-SM细胞)来源于成熟平滑肌细胞(SMC)的Advsca1细胞的亚群(8)。与其他
9.3估计能量使用情况(a),如果无法读取仪表,我们可以估计您的场所消耗的能量量,如果未获得计量数据(例如,如果未给出仪表的访问权限或仪表的访问量或仪表分解或有缺陷),或者是其他同意的同意。(b)如果我们估计您的场所消耗的能量来计算账单,我们必须:(i)明确指出该账单是基于估计的,并且(ii)稍后阅读仪表时,请调整账单以在估计和实际使用的能源之间的差异。(c)如果以后的仪表显示您的收费不足,我们将允许您在未读取仪表(如果少于12个月)或以其他方式的同一时间段内支付分期付款的分期付款。(d)如果您的操作尚未读取仪表,并且您要求我们根据仪表的实际阅读来替换估计的账单,我们将遵守您的请求,但可能会为您收取任何费用。9.4根据要求,您必须免费提供有关您的帐单历史记录的信息。但是,如果我们已经在12个月内为您提供了此信息,或者您需要信息返回超过2年,我们可能会收取您的费用。9.5账单平滑,您可以在同意的情况下安排您根据账单平滑安排支付账单,该安排基于每月12个月的能源消耗估算。
术语 A = 动作空间 a = 动作 a ,b = 机械手长度属性,m B = 值分布箱的数量 C = 科里奥利矩阵 dt = 目标上的对接口位置,m E = 期望 h = 角动量,kg ⋅ m2 ∕ s I = 转动惯量,kg ⋅ m2 J = 总预期奖励 K = 参与者数量 L = 损失函数 l = 线性动量,kg ⋅ m ∕ s M = 质量矩阵 M = 小批量大小 m = 质量,kg N = N 步返回长度 N = 正态分布 p = 位置,m R = 重放缓冲区大小 r = 奖励 u = 控制力度 v = 速度,m ∕ s X = 状态空间 x = 总状态;特定状态,下标为 c 或 tx = x 方向的位置,m Y = 目标值分布 y = y 方向的位置,m Z ϕ = 具有参数 ϕ 的价值神经网络 α = 策略网络学习率 β = 价值网络学习率 γ = 未来奖励的折扣因子 ϵ = 权重平滑参数 π θ = 具有参数 θ ϕ 0 或 θ 0 的策略神经网络 = ϕ 或 θ ϕ 的指数平滑版本,q = 角度,度 σ = 探索噪声标准差 ω = 角速率,rad ∕ s
1.2 基本操作 链路电压由主电源通过主电源整流器产生。连接到主电源的三相扼流圈可减少谐波电流,并将设备与同一供电网络上的其他转换器(消费者)分离。8230 变频器标准连接到接地网络。链路电压由高质量电解电容器平滑。通过电机转换器,这些电容器可提供电机所需的磁化无功功率,并将主电源侧的转换器与电机侧的逆变器分离。
公用事业规模储能解决方案主要分为三类:辅助服务、输配电设施服务和用户侧能源管理。辅助服务:频率调节、削峰、备份、电压支持、黑启动、可再生能源发电平滑、备用、响应;输配电需求:推迟输配电设施升级、缓解拥堵和电压稳定性;能源管理:提高电能质量、供电可靠性、能源套利和用户侧响应。