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World File Search System拆分
草稿 - 拆分灯 - CMS-ML-DSA
注意：ID-SHA512或ID-Shake256用作私钥签名操作的一部分。但是，私有密钥签名操作并未采用用这些算法之一计算的消息消化作为输入。（RFC 8419）
热泵和米尼 - 拆分 - dimmies- ...
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spanseq：基于相似性的序列数据拆分方法，用于改善深度学习项目的开发和评估
摘要近年来，深度学习模型在计算生物学中的使用大大增加，预计它将继续随着自然语言诸如Rocessing等领域的当前进步。t hese模型虽然能够在输入和目标之间进行x关系，但也倾向于学习与de v elopment在其de v Elopment中使用的数据池的嘈杂偏差。为了评估他们在看不见的数据（其概括能力）上的性能，通常将A V ailable数据随机分为De V Elopment（Train / V Alidation）和测试集。该程序虽然标准表明，但由于所使用的数据库中的样本之间的现有相似性，因此已显示出对概括的可疑评估。在此w ork中，现在Spanseq，一种用于机器学习的数据库分区方法，可以扩展到大多数生物序列（基因，蛋白质和基因组），以便在集合之间进行V OID数据泄漏。我们还探讨了不限制相似之处的效果，从而重现了两种最先进模型对生物信息学上的de v elopment，不仅证实了随机分裂数据库对模型评估的后果，而且还扩大了这些对模型de V v epropment的影响。spanseq是https：// github.com/ genomicepidemiology/ spanseq。
2024-25 年度拆分教学大纲
总课时 9 第 5 章 [平方和平方根] 1. 平方简介 2. 平方数的性质 3. 一些更有趣的模式：- （a）加三角数（b）平方数之间的数（c）加奇数（d）一些连续自然数（e）两个连续偶数或奇数自然数的乘积（f）平方数中的更多模式 4. 求一个数的平方：- （a）平方中的其他模式（b）勾股数 5. 平方根：- （a）求平方根（b）通过重复减法求平方根（c）通过质因数分解（d）通过除法 6. 小数的平方根
Geo-Ready®拆分
地热热泵不仅是最舒适的加热和冷却方法，而且它们也是最具成本效益的方法。它们的用途足够多，可以在几乎任何家庭或任何环境中都表现出色，并且您会在加拿大和美国所有50个州的一百万个家庭中找到地热。可以将它们缩放到整个大学校园的单户住宅。实际上，我们用水力设备加热并冷却整个110,000平方英尺的总部。地理拆分是为了帮助您体验地热提供的所有好处 - 在您的时间范围内以及准备跨越地热时。
使用基于机器学习的优化算法拆分拉伸强度预测
摘要。预测拉伸强度的预测是确定结构性能的关键机械属性，是评估可回收骨料的可行性的组成部分。评估回收骨料的分裂拉伸强度的传统技术依赖于高级和耗时的实验室测试，这对于大规模应用可能是昂贵且效率低下的。这项工作提出了基于机器学习的算法，以预测分裂拉伸强度的性能。在这项研究中，从先前的研究中获得了257项测量，其中包含影响分裂强度的输入变量。使用三种方法来构建不同的预测模型，即支持向量回归，XG增强和随机森林。使用MAE，RMSE，MAPE和MASE等指标评估了各种模型的性能指数，以测量模型的准确性和可靠性。本研究表明，随机森林算法的表现优于其他RMSE值1.76的模型。实施拟议的模型可提高预测的可靠性，使研究人员能够做出有关将再生材料纳入可持续建筑实践中的明智决定，从而有助于减少建筑部门的环境影响。关键字：回收总骨料混凝土（RAC），机器学习，随机森林，XG提升，拉伸强度，支持向量回归
状态审查 TSO/DSO 拆分
本 CEER 文件 (C22-LAC-25-04) 介绍了根据清洁能源一揽子计划 (“CEP”) 修改的第三能源一揽子计划中输电系统运营商 (TSO) 和配电系统运营商 (DSO) 拆分条款实施情况的最新情况审查，重点关注自 2018 年夏季以来的新发展。它还简要讨论了最近达成的氢气和脱碳天然气市场一揽子计划中出现的与拆分相关条款相关的主要变化和新颖之处。根据欧盟能源指令和法规，能源网络受拆分要求的约束，这些要求要求成员国确保垂直整合的能源公司分离，从而分离能源供应链的各个阶段（发电、输电、配电和零售）。本状态审查评估了 DSO 和 TSO 拆分的状态，重点介绍了自 2018 年夏季以来规则实施的新发展由 CEP 介绍，并简要概述了最近达成的氢气和脱碳天然气市场一揽子计划中出现的拆分相关条款的主要新内容。目标受众 欧盟委员会、能源供应商、贸易商、天然气/电力客户、天然气/电力行业、消费者代表团体、网络运营商、成员国、学术界和其他相关方。关键词 拆分；跨部门；网络；第三揽子计划；市场监测；国家监管机构 (NRAs)；输电系统运营商 (TSOs)；配电系统运营商 (DSOs)；所有权拆分；独立系统运营商 (ISO)；独立输电运营商 (ITO)；互连器；全欧洲清洁能源一揽子计划（清洁能源一揽子计划，CEP）；氢气和脱碳天然气市场一揽子计划 如果您对本文有任何疑问，请联系：CEER 秘书处电话。+32 (0)2 788 73 30 电子邮件：brussels@ceer.eu
在科学拆分回声器中实现的宽带数据的定量处理
Barr，R.，Coombs，R.，Doonan，I。，＆McMillian，P。（2002）。目标识别奥利奥和相关物种。渔业部研究项目的最终研究报告OEO2000/01B，目标1。http：//fs。Fish。Govt。Nz/page。Aspx？aspx？PK = 113DK = 113DK = 22653 Bassett，C.，De Robertis，A。A.和Wilson，C。D.（2018）。宽带回声测量了阿拉斯加湾鱼类和欧盟的频率响应。ICES海洋科学杂志，75（3），1131–1142。 https：//doi。Org/10. 1093/iCesj MS/FSX204 Benoit-Bird，K。J.和Waluk，C。M.（2020）。 探索宽带渔业的承诺会回荡着物种歧视的人，并对数据处理效果进行Quantative评估。 美国声学学会杂志，147（1），411–427。 https：// doi。org/10。1121/10. 0000594 Blanluet，A.，Doray，M.，Berger，L.，Romagnan，J.-B.，Bouffant，N.L.，Lehuta，Lehuta，S。和Petitgas，P。（2019）。 使用宽带声学，网和视频来表征比斯威湾中声音散射层的表征。 PLOS ONE，14（10），E0223618。 https：// doi。org/10. 1371/journal。pone。0223618Brautaset，O.，Waldeland，A.U.，Johnsen，E.，Malde，K.，Malde，K.，Eikvil，L. （2020）。 使用深卷积神经网络中的多频率回声数据中的声学分类。 ICES海洋科学杂志，77（4），1391–1400。 https：//doi。org/10. 1093/iCesj MS/FSZ235Briseño-Avena，C.，Roberts，P.L。D.，P. L. D.，Franks，P.J。S.，＆Jaffe，J.S。（2015）。 中的方法ICES海洋科学杂志，75（3），1131–1142。https：//doi。Org/10. 1093/iCesj MS/FSX204 Benoit-Bird，K。J.和Waluk，C。M.（2020）。探索宽带渔业的承诺会回荡着物种歧视的人，并对数据处理效果进行Quantative评估。美国声学学会杂志，147（1），411–427。https：// doi。org/10。1121/10. 0000594 Blanluet，A.，Doray，M.，Berger，L.，Romagnan，J.-B.，Bouffant，N.L.，Lehuta，Lehuta，S。和Petitgas，P。（2019）。使用宽带声学，网和视频来表征比斯威湾中声音散射层的表征。PLOS ONE，14（10），E0223618。https：// doi。org/10. 1371/journal。pone。0223618Brautaset，O.，Waldeland，A.U.，Johnsen，E.，Malde，K.，Malde，K.，Eikvil，L.（2020）。使用深卷积神经网络中的多频率回声数据中的声学分类。ICES海洋科学杂志，77（4），1391–1400。 https：//doi。org/10. 1093/iCesj MS/FSZ235Briseño-Avena，C.，Roberts，P.L。D.，P. L. D.，Franks，P.J。S.，＆Jaffe，J.S。（2015）。 中的方法ICES海洋科学杂志，77（4），1391–1400。https：//doi。org/10. 1093/iCesj MS/FSZ235Briseño-Avena，C.，Roberts，P.L。D.，P. L. D.，Franks，P.J。S.，＆Jaffe，J.S。（2015）。zoops-o 2：宽带回声器，具有协调的stepeo光学成像，用于观察原位浮游生物。