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尊敬的主任，附件是针对所提问题的答复......
主题：对采矿后土地使用的调查 - 听证会后回复 尊敬的主席 感谢您有机会在 2024 年 12 月 17 日举行的有益和生产性采矿后土地使用调查听证会上作为证人出席州发展常设委员会。我们很感激有机会代表规划、住房和基础设施部向委员会提供证据。请参阅随附的附件 A - 部门对通知问题的回复。没有建议对记录进行更正。我们相信这些信息对委员会有帮助。 谨上
空间耦合LDPC码的分层译码算法
图 5 给出了所提 LSWD 算法和 SWD 算法在不同 迭代次数时的比特错误概率 (Bit Error Ratio, BER) 曲线，其中最大迭代次数分别取为 5 和 10 。 图 6 给出 了两种算法的译码性能与最大迭代次数的关系，其 中信噪比分别为 2.5 dB, 4.0 dB 。综合分析 图 5 和 图 6 的仿真结果，可以看出： (1) 所提算法和现有文献 的 SWD 算法的误码性能曲线都有明显的瀑布区。 (2) 当迭代次数相同时，所提算法的性能优于 SWD 算法。如，当译码迭代为 50 次、译码窗长度为 9 时，为达到 10 –6 BER ，所提算法所需的信噪比值 为 3.9 dB ，而目前常用的 SWD 算法则需要 4.2 dB ， 所提算法约有 0.3 dB 的性能优势。 (3) 在译码性能 基本相同时，与 SWD 算法相比，所提算法可以明 显减少译码迭代次数。例如，当信噪比为 2.5 dB 时，为了获得 10 –3 的 BER ，所提算法和 SWD 算法所 需的迭代次数分别为 7 和 11 ；当信噪比为 4.0 dB 时，为了达到 10 –5 的 BER ，所提算法和 SWD 算法所 需的迭代次数分别为 12 和 20 ，此时所提算法的迭代
基于导航雷达回波视频数据的占据栅格地图构建方法
摘 要 : ［ 目的 ］ 为解决无人艇的船载导航雷达对养殖区 、 浮筒 、 小型漂浮物等海洋漂浮障碍物感知效果不 佳的问题 ， 提出一种基于导航雷达回波视频数据构建与更新的占据栅格地图的环境感知方法。 ［ 方法 ］ 首 先 ， 采用多级集合的形式描述雷达点迹与回波点间的包含关系 ， 为栅格地图构建奠定基础 ， 期间 ， 基于群相邻 关系对近邻点迹进行凝聚 ， 抑制目标分裂导致的航迹偏差 ； 然后 ， 利用所提的基于自然对数函数的占据栅格 地图概率更新算法 ， 通过合理利用历史数据区分海杂波与微小海洋漂浮障碍物 ； 最后 ， 建立基于点迹属性的 栅格地图概率扩散模型 ， 以较好地保证典型动态目标占据栅格更新的实时性。 ［ 结果 ］ 实船试验结果表明 ， 所提方法可准确获取养殖区 、 浮筒等成片海洋漂浮障碍物的轮廓信息 ， 抑制目标分裂现象 ； 与经典方法相比 ， 所提方法对干舷 0.5 m 的小型漂浮物首次发现距离提升了 78.34 m ， 定位精度提升了 1.42 m 。 ［ 结论 ］ 所提方 法能够实现对多种海洋漂浮障碍物 、 海面运动目标的准确感知 ， 确保无人艇航行安全。
17 June 2024 学术论文
研究团队开发了自适应采样器ASr，一种基于任务多样性、熵和难度动态加权的分 布生成函数，以优化元学习模型的泛化性能，并为此提出了一种通用的元学习算法。 研究团队在多个基准数据集和不同学习场景下对所提方法进行了广泛实验，包括小 样本学习、跨域学习、多域学习和增量学习等，并从多个维度对方法的有效性、泛化性 、计算效率等进行了评估和对比，结果证明了所提方法在不同网络架构和元学习框架下 的优越性能和通用性。
其他事项说明「中华民国一百十四年度再生能源电能趸购费率及...
114年度费率公告草案自113年12月13日刊登于行政院公报，113年12月12月18日举办听证会，113年113年12月30日趸购费率审定会进行实质讨论，相关回应说明公开于，相关回应说明公开于相关回应说明公开于，：https://wwwww.moeaea.gov.gov.tw/ecw/ecw/ecw/renewable/content/content/content/content/content/contentellink.aspx一下？menu_id = 778。（三）主要替代方案及支持所择方案的理由：
一种稳健且准确的基于深度学习的方法
结果：所提方法表现出更好的泛化性能，可以获得对所有结构的稳定准确率，而最新的深度学习方法对于某些结构的准确率极低。所提方法对所有样本都进行了分割，准确率明显高于传统方法，例如 3D U-Net、FreeSurfer 和脑功能性磁共振成像 (FMRIB) 软件库中的集成配准和分割工具 (FSL-FIRST)。此外，当将所提方法应用于较大的数据集时，可以对所有样本进行稳健的分割，而不会在明显不同于解剖相关区域的区域产生分割结果。另一方面，FSL-FIRST 对大约三分之一到四分之一的数据集在明显不同于解剖相关区域的区域产生了分割结果。
使用卷积神经网络和特征选择方法的超列技术对脑部 MRI 进行分类
正确且确定的脑肿瘤 MRI 分类在当前临床诊断、决策以及管理治疗方案中具有重要作用。在临床实践中，检查由专家通过视觉进行，这是一个劳动密集型且容易出错的过程。因此，需要基于计算机的系统来客观地执行此过程。在传统的机器学习方法中，提取并分类用于描述脑肿瘤 MRI 的低级和高级手工特征以克服上述缺点。考虑到深度学习的最新进展，我们在本研究中提出了一种新颖的卷积神经网络 (CNN) 模型，该模型结合了超列技术、预训练的 AlexNet 和 VGG-16 网络、递归特征消除 (RFE) 和支持向量机 (SVM)。所提模型的一大优势是，借助超列技术，它可以保留从深度架构不同层级的层中提取的局部判别特征。此外，所提模型通过融合从网络的最后全连接层获得的深度特征，充分利用了 AlexNet 和 VGG-16 网络的泛化能力。此外，使用 RFE 增强了所提模型的判别能力，从而揭示了最有效的深度特征。结果，所提模型在未使用任何手工制作的特征引擎的情况下获得了 96.77% 的准确率。确保了脑肿瘤 MRI 分类的全自动一致且有效的诊断模型。因此，所提模型有助于实现更客观的临床评估，支持专家的决策过程，并降低误诊率。
光伏与电池耦合直流微电网分布式储能系统协调控制
摘要：为适应独立光伏与分布式储能系统直流微电网频繁充放电及提高充电精度，提出一种基于增强下垂控制的能量协调控制策略。通过优化多储能系统的输出优先级，提高直流微电网整体供电质量。当光伏、储能同时工作时，所提方法可动态调整光伏、储能工作状态及储能单元下垂系数以满足系统要求。在包含不同容量储能单元的直流微电网中，所提策略可保持母线电压稳定，提高储能荷电状态均衡速度与精度，避免储能单元因过充或放电而停机。利用MATLAB/Simulink对所提策略进行验证，仿真结果表明所提控制策略在平衡能量供需、减少储能单元充放电时间等方面的有效性。
基于负电压自举电容器的具有改进线性度的自举开关
摘要 本文提出了一种用于改善采样线性度的新型自举开关。该技术通过引入负电压自举电容来降低关键信号节点的寄生电容，从而提高其线性度。采用0.18 µ m互补金属氧化物半导体技术对所提电路进行仿真，其寄生电容比传统结构大约降低30%。在轨到轨输入情况下，在50 MHz采样率下，采用1.2 V电源供电时，所提开关实现了83.3 dB的信噪比 (SNDR) 和82.3 dB的无杂散动态范围 (SFDR)。与传统自举开关相比，所提自举开关的SFDR和SNDR分别提高了11.7和12.7 dB。关键词：自举开关、线性、低电压 分类：集成电路（存储器、逻辑、模拟、射频、传感器）
利用最大熵原理识别疲劳寿命的概率分布
摘要：材料与结构的疲劳寿命具有较大的离散性，在工程设计中通常被考虑。为了减少主观不确定性的引入，获得合理的概率分布，本文提出了一种基于最大熵原理的疲劳寿命概率分布识别计算方法。利用疲劳寿命的前四个统计矩来制定最大熵原理优化问题的约束条件。还提出了一种精确的算法来寻找最大熵分布中的拉格朗日乘数，从而避免了求解方程组时出现的数值奇异性。用两个拟合指标来衡量所提方法的拟合优度。通过文献中的两组疲劳数据集证明了所提方法的合理性和有效性。并对所研究的疲劳数据集进行了所提方法与对数正态分布和三参数威布尔分布的比较。