地热能作为可持续和清洁能源取决于储层温度的准确估计。理解含水层温度对于优化低率地地热系统开发至关重要。预测算法的进步可以提高地热效率,而间接温度测量的常规方法和地球化学分析中的假设会导致不确定性。作为一种措施,本研究对六种机器学习算法进行了全面评估,包括极端梯度提升(XGBoost),决策树,广义回归神经网络,极端的随机树,径向基础功能和弹性网。我们采用了基本绩效指标,包括确定系数(R 2)得分,均方根误差(RMSE),平均绝对误差(MAE),平均绝对百分比误差(MAPE)和差异(VAF)来阐明其预测精度和较低的Friulian Plain(Northerian Plain(Northerian Plain)(Northerev)(easterth)的预测准确性和普遍性作用。在经过审查的Al Gorithm中,XGBoost成为一个预测的示例,在测试数据集中取得了0.9930的显着r 2分数,始终为0.788,MAE为0.587,MAE为0.587,MAPE,MAPE为1.909,MAPE为1.909,高VAF为99.30,其出色的精确度和强大的精确度和强大的精确度。值得注意的是,其他四个模型的性能比XGBoost稍弱,而弹性网显示中等的预测能力,这说明了数据库的复杂性。进行了灵敏度分析,以确定影响温度预测的主要因素。与其他算法相比,Wilcoxon签名的秩检验证实了XGBoost在估计地热温度方面的出色性能,统计证据支持其精度和可靠性。用于不确定性分析的蒙特卡洛模拟强调了模型选择,准确性和不确定性管理在较低弗里利亚平原的地热项目计划中的重要性。在考虑的参数中,碳酸氢盐在0.51时的最高显着性,这对于准确的温度预测至关重要,因为它的缓冲能力直接影响水的热特性。镁和电导率每种都有0.11的贡献,也起着重要作用,因为它们对水的保留和分布能力的影响。水深为0.08,对预测模型中的温度曲线也有很大的影响。总而言之,在下部弗里利亚平原中,碳酸盐储层中XGBoost对含水层温度的准确预测强调了其优化地热资源的价值,并突出了对温度的最重要影响。
在SZ(2)的上下文中自己。重度抑郁症(MDD)的特征是影响障碍,认知功能障碍和明显的社会心理障碍,这些障碍可能会持续到几周到几年。它表明,在有症状缓解后,MDD的认知功能障碍持续存在,这可能导致社会功能障碍和自杀念头(3)。许多神经影像学研究表明,SZ和MDD患者的认知降低与前额叶皮层(PFC)功能障碍有关(4,5)。fMRI研究提供了证据,表明显着性网络异常可能在这两种精神疾病的发病机理中起关键作用(6)。多通道功能近红外光谱(FNIRS)是研究大脑皮层血液动力学活性的一种相对较新的方法。与其他神经影像学方法(例如fMRI或SPECT)相比,FNIRS具有较高的时间分辨率,并且可以透彻地使用。与EEG和MEG不同,它的数据不太容易受到电噪声的影响,因为它是一种光学成像方式(7)。由于其广泛的适用性,越来越多的研究人员正在使用FNIRS研究精神疾病中的大脑功能(8)。口头表达任务(VFT)是FNIRS研究中的代表性认知任务,以评估执行功能,这被认为与PFC的功能相关。经典的VFT采用两种形式的语音或语义单词效果,要求参与者以某个字母或属于某些类别的单词(9)的属性开始产生尽可能多的单词。许多研究发现,在VFT期间,SZ或MDD中PFC的功能不全(10,11)。但是,VFT仅涵盖执行功能的受限方面。不同的任务领域来探索精神疾病患者的认知功能。伦敦塔(TOL)任务是另一种经典的高灵敏度执行功能测试工具,主要反映了计划和解决问题的能力(12)。TOL任务要求参与者运用多种类型的能力,例如复杂的视觉和空间计划,工作记忆和选择性关注(13)。先前的FNIRS研究发现,在第一个集合SZ期间,前额叶激活降低(14)。一项研究比较了SZ和MDD患者的认知和执行功能,这表明患者的性能低于HCS,而SZ的性能比MDD差(15)。但是,在使用FNIRS的TOL任务和VFT任务期间,尚无研究比较SZ和MDD患者之间的大脑激活模式。综上所述,本研究旨在评估在VFT和TOL任务期间SZ和MDD患者脑激活的不同特征。此外,我们有兴趣发现FNIRS是否可以区分这两种精神障碍。
on。其最大的公开版本GPT-3,具有1750亿个参数,是基于神经网络深度机器学习的第三代自回归语言模型,在自然语言处理方面取得了长足的进步,在AI语言生成中树立了新的基准。[2,3]最近,Openai于2022年11月作为聊天机器人模型介绍了gpt-3的修改版Chatgpt-3.5,它是先前启动的AI Chatbots的高度精制且强大的版本。[4,5]它已经接受了大量数据的培训,包括书籍,网站,文章,期刊和其他在线资源。[6]这种预训练使其能够实现最新的自然语言功能,例如提问,连贯的写作,解决问题和计算任务。[7]此外,与以前的国家相比,Chatgpt经过精心调整,以进行更具挑战性的自然语言处理任务,并改善了响应的相关性和准确性,上下文理解和灵活性。[4,7]因此,它可以识别人类输入中的细微差别和复杂性,从而能够产生类似人类的对话文本或对各种提示和询问的响应。[5,8]这使得在各种受试者之间进行动态讨论。是2023年3月推出的更高级和更复杂的版本Chatgpt-4,其创意和增强性能比其先前的版本Chatgpt-3.5发行。随着其不断增长的用法,Chatgpt在几乎每个医学和科学学术界几乎都以多种方式被利用。[9]它能够响应包含图像,图形和其他非文本数据源的输入的能力,使其对人类的独特性甚至更有用。尽管AI LLM已在各种领域(例如营销,数据管理和客户支持)中广泛使用,但他们的医学和医疗保健干预受到了相对限制。但是,自发布以来,AI Chatgpt已成为一种新的医疗科学轰动,吸引了观众在医疗保健和医学方面的激动人心的机会。chatgpt在专业考试中多次进行了测试,其回答反映了其通过逻辑和相关信息环境解决复杂的医疗方案的能力。[10,11]关于医疗保健教育和科学写作,Chatgpt还表现出明亮,革命性的潜力,以增强和加速教学,学习和写作过程的过程。[12,13]此外,Chatgpt在临床实践中的实施是目前正在探索的一个有趣领域,突出了其潜在的利益,可提高医疗保健系统的质量和效率。尽管Chatgpt在医疗保健和医学科学方面具有一系列有希望的含义,但它也引起了人们对其使用情况的一些有效问题。科学幻觉是Chatgpt中众所周知的事件,它指的是科学合理且准确的虚假factual数据。此外,审查将提供有关未来可能性和建议的见解,以防止使用不当。[14]此外,偏见和窃的风险,道德,社会和法律并发症,数据责任,质量,透明度,过度依赖的风险以及技术吸引力 - 还有其他可能存在的缺点,以增强其使用。[15]本综述旨在全面概述CHATGPT在医学科学,医疗保健研究和教育,科学写作以及基于当前证据的临床环境中的能力和局限性。
美国全球定位系统 (GPS) 标准定位服务 (SPS) 由空间定位、导航和授时 (PNT) 信号组成,这些信号免费提供,供全球和平民用、商业和科学用途使用。本 SPS 性能标准 (SPS PS) 规定了广播信号参数和 GPS 星座设计方面的 SPS 性能水平。美国政府致力于达到并超过本 SPS PS 中规定的最低服务水平,这一承诺已编入美国法律 (10 U.S.C.2281(b))。自 1993 年 GPS 初始运行能力 (IOC) 以来,实际 GPS 性能一直达到并超过 SPS PS 中规定的最低性能水平,用户通常可以期待性能比此处描述的最低水平有所提高。例如,以目前 (2007) 的空间信号 (SIS) 精度,设计良好的 GPS 接收器在 95% 的时间内已经实现了 3 米或更高的水平精度和 5 米或更高的垂直精度。许多美国机构持续监测 GPS SPS 的实际性能,包括联邦航空管理局 (FAA),该机构在其国家卫星试验台 (NSTB) 网站 ( http://www.nstb.tc.faa.gov/ ) 上发布季度性能分析报告。鼓励感兴趣的读者参考此来源和其他来源以了解最新的 GPS 性能。作为美国对全球 GPS 用户社区承诺增强的另一个例子,美国总统于 2007 年宣布,不会将选择性可用性内置于现代化的 GPS III 卫星中。尽管 GPS 将来会提供三种新的现代化民用信号:L2C、L5 和 L1C,但此版本 SPS PS 中的性能规范仅适用于 L1 (1575.42 MHz) 粗/捕获 (C/A) 信号的用户,因为这是目前唯一达到完全运行能力的民用 GPS 信号。此外,本文档介绍了具有超过 24 颗卫星的“可扩展 24 槽”GPS 星座,“基线 24 槽”GPS 星座定义与上一版本的 SPS PS 保持不变。随着 GPS 对其民用服务进行现代化改造,SPS PS 将定期更新。此版本的 SPS PS 修订并取代了 2001 年 10 月 4 日发布的上一版本,并达到或超过了上一版本的所有性能承诺。鼓励对 GPS 教程信息感兴趣的读者参考有关该主题的大量参考资料。此次更新的重大变化包括 SIS 距离精度的最低水平提高了 33%,从 6 米均方根 (rms) 精度提高到 4 米 rms(7.8 米 95%),以及增加了 SIS 距离速度精度和距离加速度精度的最低水平,这些在 SPS PS 的先前版本中均未指定。除了指定 GPS 最低性能承诺外,SPS PS 还是一份旨在补充 GPS SIS 接口规范 (IS-GPS-200) 的技术文档。最后,根据美国天基 PNT 政策 (http://pnt.gov/policy/),SPS PS 强调了美国致力于与全球导航卫星系统 (GNSS) 和星基增强系统 (SBAS) 提供商合作,以确保 GPS 与新兴系统的兼容性和互操作性,供全球和平民用。
收到的纸张日期:2024年11月15日纸张接受日期:2024年12月16日纸张出版日期:2024年12月22日摘要该研究重点是通过将经过的神经网络(RNN)与模糊逻辑相结合。该研究的主要目标是通过整合两种方法的最佳云资源预测模型的准确性和解释性。通过将RNN序列预测能力与模糊逻辑的多功能性相结合以更好地分类不确定性管理和持续输出的多功能性来实现目标。模糊成员资格功能,并将其分类为模糊集(低,中和高)。使用指标RMSE,MSE,MAE和R-Squared(R²)对经典RNN和LSTM模型进行了基准与经典的RNN和LSTM模型进行了基准测试。从获得的结果中可以清楚地看出,RNN模糊性能比其他两个模型RNN和LSTM更好,就预测的准确性。RNN模型模型的RMSE = 0.003377,MSE = 1.141,MAE = 0.0023,R²= 0.5308,而RNN模型的RMSE = 0.013437,MSE = 0.013437,MMSE = 1.941,MAE = 0.0123,和R²= 0.39908。RMSE为0.023897,MSE为2.843,MAE为0.0223,R²为0.4308,对于LSTM模型而言,所有这些相对较差。这表明使用RNN模型模型时,资源分配预测可显着改善,在减少误差指标并提高可解释性的同时更适合数据。这为云资源优化的模糊逻辑与RNN的集成增加了价值。这是可以得出结论,RNN中的模糊逻辑增强了其减轻歧义的能力,以获得更容易解释的输出,因此是在动态上下文中优化云资源的更好替代方法。关键字:复发性神经网络(RNN),模糊逻辑系统,RMSE,MAE,MSE。简介云计算技术已成为现代数字时代企业和组织的重要工具,以追求可扩展性,效率和灵活性(Khan等,2022)。随着云计算的日益增长,虚拟机的安装和维护在云环境中变得越来越困难。今天,云计算区域复杂环境中的主要问题包括虚拟机迁移优化和有效的资源提供。传统上,资源分配和VM迁移技术始终产生了资源浪费和性能降解的问题,因为它们主要使用静态规则或手动设置,而这些规则或手动设置实际上是根据云环境中不断变化的趋势(Lin等,2024)进行修改的。因此,涉及云计算的最具挑战性的问题之一是利用新颖的技术工具,因为机器学习优化了虚拟机器迁移和动态资源分配。虚拟机迁移是云计算中最重要的技术之一,遵循该领域的任何人都可以看到它的重要性。简而言之,虚拟机迁移促进了资源的动态变化,实现负载平衡并增强了云环境的一般使用和效率(Yousefi&Babamir,2024)。虚拟机迁移的第二个优点是它可以在云环境中的缺陷中维护,成长或恢复而不会破坏用户服务。(Ghobaei -Arani等,2018)。这会改善系统的可用性。然而,虚拟机迁移并非没有挑战,包括在迁移过程中的绩效丧失,增加的迁移时间以及在迁移过程中引起的潜在数据一致性问题(Ruan等,2019)。传统的虚拟机迁移和资源分配优化通常取决于人类的设置或静态规则,这些规则和限制了许多缺点和限制。首先,静态规则通常无法对云环境中发生的动态变化做出反应。这意味着分配的资源要么不足或过多,影响