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使用机器学习的天气预报...
印度哥印拜陀。抽象的天气预测在包括农业，运输和灾难管理在内的各个领域中起着至关重要的作用。本文提供了一种基于Python的设备，以了解旨在通过使用来自印度天气存储库的信息来预测气候情况的企业。我们通过细致的事实进行预处理，并关注亚洲/加尔各答时区域内的最终3天，以揭示对气候模式的大量见解。采用探索性数据评估（EDA）可视化，例如温度和降雨热图，风路表示和空间分布，我们对基本特征有了全面的了解。预测建模段集成了许多算法，其中包括线性回归，k-nearest邻居（KNN）回归和K-均值聚类。这些模型提供了细微的观点，预测温度完全基于湿度，利用相邻的信息因素进行预测，并将气候站分类为奇妙的气候群体。可视化会放大地理空间元素，在地图上显示温度密度图和聚集的散点图。此方法可确保对天气动态的整体理解，从而使利益相关者能够根据准确的预测做出明智的选择。本文以发现结果，对天气预测的影响以及对命运研究的能力途径的结论，强调了这项事业在推进气象学理解和预测能力方面的重要性。关键字：天气预测，机器学习，探索性数据分析（EDA），线性回归，地理空间可视化1。简介：在我们的日常生活中，由于天气的反复无常，很少有因素是深刻的影响。从指导我们的服装替代方案来指导农业实践的替代方案，以精确预测气候情况的能力具有很大的重要性。本文通过机器学习的电力进行了引导，并借助Python的能力来促进了气候预测领域的变革之旅。在其中间，这项事业不再只是预测温度或预期降雨，而是解决了大气元素的复杂舞蹈，这取决于来自印度天气存储库的记录。在全球范围内统治着良好的全球范围内，我们进入该领域的企业始于计划且细致的努力，以策划一个数据集，以反映现实世界中气候模式的复杂性。亚洲/加尔各答时区的结束3天即将成为我们的临时画布，捕捉了附近气候现象的剧烈性，因为其多样化和动态的天气。下一个旅程不再仅仅是对信息点的分析，而是对它们的相互联系的完整探索，揭示了温度波动，风指令和湿度微妙的细微差别的深刻故事。
KPI 测量、监控和分析指南 - 欧洲空中导航安全组织
术语 描述 亲和图 一种创造性过程，与团队合作或由团队使用，用于收集和组织想法、意见、问题等。 头脑风暴 一种强大、通用且简单的技术，用于在很短的时间内让一群人围绕一个共同主题产生大量想法。 原因 问题存在的已证实原因 - 不要与症状混淆。 检查表 系统的数据收集和解释工具 常见原因变异 系统固有且可预测的变异源。它影响所研究的过程输出的所有单个值；在控制图中，它作为随机过程变异的一部分出现。常见原因变异只能通过改变系统来消除。 控制图 按数据发生的顺序显示数据，并统计确定预期常见原因变异的上限和下限。它用于指示过程变异的特殊原因，监控过程以进行维护，并确定过程变化是否产生了预期的效果。 控制限 控制限定义控制图上绘制的数据中心线或平均值两侧三个标准差的区域。不要将控制限与规格限相混淆 控制限 控制限定义控制图上绘制的数据中心线或平均值两侧三个标准差的区域。 不要将控制限与规格限相混淆 效果 可观察到的动作或问题的证据。 相互关系 有向图 以图形方式表示复杂的问题、系统或情形中所有因素。 下限规格限值是一个值，高于该值时产品或流程的性能是可以接受的。这也称为下限规格限或 LSL。 平均值 一组数字的平均值。等于所有值的总和除以值的数量。 中位数 在一系列数字中，中位数是至少有一半的值大于或等于它，至少有一半的值小于或等于它的数字。 根本原因 造成不良情况或问题的基本原因。在许多情况下，根本原因可能由几个较小的原因组成。 根本原因分析 使用一种或多种不同的工具来确定特定故障的根本原因。运行图 用于按时间或顺序分析过程的图表。它们给出了某个过程随时间变化的图像，并有助于检测该变化的特殊（外部）原因。 散点图 用于通过图形显示两个变量之间的关系来解释数据的图表 σ 用于表示标准偏差的希腊字母。 特殊原因 通常不属于过程的一部分的原因会导致过程变化，通常会使过程失控。 任何异常的不可预测的变化。
遥测系统的测试方法和子系统第 1 卷...
图 6-3a。用于验证 IRIG 时间码准确性的基于 PC 的测试设置。...................................... 6-12 图 7-1。单个 CAIS 总线配置。......................................................................... 7-2 图 7-2。分离 CAIS 总线配置。......................................................................... 7-2 图 7-3。配置检查流程图 (1/2)。............................................................. 7-4 图 7-4。配置检查流程图 (2 / 2)。......................................................... 7-5 图 B-1。热瞬态测试设备。............................................................................. B-2 图 B-2。底座。................................................................................................................ B-3 图 B-3。传感器固定装置支架。................................................................................ B-4 图 B-4。传感器固定装置（黄铜）。................................................................................ B-5 图 B-5。玻璃固定环。............................................................................................. B-6 图 B-6。传感器安装插头。............................................................................................. B-7 图 B-7。闪光灯滑块。............................................................................................. B-8 图 B-8。灯架（大）。......................................................................................... B-9 图 B-9。灯架（小）。.................................................................................... B-10 图 B-10。使用开槽旋转盘和相当于测量应用的热源对传感器进行瞬态热冲击测试的测试设置。.................... B-15 图 C-1。发射器 RF 包络。................................................................................. C-1 图 C-2。晶体探测器输出。.................................................................................... C-1 图 C-3。幅度调制。......................................................................................... C-2 图 D-1。测量值和计算值。...................................................................... D-2 图 E-1。GUI 控制窗口。......................................................................................... E-6 图 E-2。文件浏览器窗口。...................................................................................... E-6 图 E-3。对话框：载波跟踪滤波器。.................................................................... E-7 图 E-4。对话框：符号跟踪滤波器。.................................................................. E-8 图 E-5。外部/接收器/眼图。外部、离散时间散点图。................................................................ E-10 图 E-6。................................................................. E-10 图 E-7。循环同步进度。......................................................................... E-10 图 E-8。表格分析摘要。............................................................................. E-11 图 E-9。图形分析控制窗口。......................................................................... E-11 图 E-10。假锁定眼图。.................................................................................... E-13 图 E-11。假锁定星座。................................................................................. E-13 图 E-12。数据采集设备。................................................................................ E-16 图 F-1。分析仪结构。.............................................................................................. F-3 图 F-2。参考功率谱。......................................................................................... F-4 图 F-3。星座图。............................................................................................. F-5 图 F-4。检测滤波器。......................................................................................... F-6 图 F-5。发射机测试设备。.......................... F-13 图 F-7。................................................................................ F-6 图 F-6。参考信号的比特间隔载波相位轨迹。发射机性能摘要。................................................................ F-15 图 F-8。使用差分编码预测的检测性能。.......................... F-15 图 F-9。基带频谱。................................................................................ F-16 图 F-10。在发射机 RF 端口测量的 OQPSK 星座。................................. F-16 图 F-11。决策样本直方图。................................................................................ F-17 图 F-12。在发射机 RF 端口测量的 OQPSK 星座。................................. F-17 图 F-13。箱间隔相位轨迹。......................................................................... F-18 图 F-14。轨迹偏差频谱。.............................................................................. F-19
KPI 测量、监控和分析指南 - 欧洲空中导航安全组织
术语 描述 亲和图 一种创造性过程，与团队合作或由团队使用，用于收集和组织想法、意见、问题等。 头脑风暴 一种强大、通用且简单的技术，用于在很短的时间内让一群人围绕一个共同主题产生大量想法。 原因 问题存在的已证实原因 - 不要与症状混淆。 检查表 系统的数据收集和解释工具 常见原因变异 系统固有且可预测的变异源。它影响所研究的过程输出的所有单个值；在控制图中，它作为随机过程变异的一部分出现。常见原因变异只能通过改变系统来消除。 控制图 按数据发生的顺序显示数据，并统计确定预期常见原因变异的上限和下限。它用于指示过程变异的特殊原因，监控过程以进行维护，并确定过程变化是否产生了预期的效果。 控制限 控制限定义控制图上绘制的数据中心线或平均值两侧三个标准差的区域。不要将控制限与规格限相混淆 控制限 控制限定义控制图上绘制的数据中心线或平均值两侧三个标准差的区域。 不要将控制限与规格限相混淆 效果 可观察到的动作或问题的证据。 相互关系 有向图 以图形方式表示复杂的问题、系统或情形中所有因素。 下限规格限值是一个值，高于该值时产品或流程的性能是可以接受的。这也称为下限规格限或 LSL。 平均值 一组数字的平均值。等于所有值的总和除以值的数量。 中位数 在一系列数字中，中位数是至少有一半的值大于或等于它，至少有一半的值小于或等于它的数字。 根本原因 造成不良情况或问题的基本原因。在许多情况下，根本原因可能由几个较小的原因组成。 根本原因分析 使用一种或多种不同的工具来确定特定故障的根本原因。运行图 用于按时间或顺序分析过程的图表。它们给出了某个过程随时间变化的图像，并有助于检测该变化的特殊（外部）原因。 散点图 用于通过图形显示两个变量之间的关系来解释数据的图表 σ 用于表示标准偏差的希腊字母。 特殊原因 通常不属于过程的一部分的原因会导致过程变化，通常会使过程失控。 任何异常的不可预测的变化。
KPI 测量、监控和分析指南 - 欧洲空中导航安全组织
术语 描述 亲和图 一种创造性过程，与团队合作或由团队使用，用于收集和组织想法、意见、问题等。 头脑风暴 一种强大、通用且简单的技术，用于在很短的时间内让一群人围绕一个共同主题产生大量想法。 原因 问题存在的已证实原因 - 不要与症状混淆。 检查表 系统的数据收集和解释工具 常见原因变异 系统固有且可预测的变异源。它影响所研究的过程输出的所有单个值；在控制图中，它作为随机过程变异的一部分出现。常见原因变异只能通过改变系统来消除。 控制图 按数据发生的顺序显示数据，并统计确定预期常见原因变异的上限和下限。它用于指示过程变异的特殊原因，监控过程以进行维护，并确定过程变化是否产生了预期的效果。 控制限 控制限定义控制图上绘制的数据中心线或平均值两侧三个标准差的区域。不要将控制限与规格限相混淆 控制限 控制限定义控制图上绘制的数据中心线或平均值两侧三个标准差的区域。 不要将控制限与规格限相混淆 效果 可观察到的动作或问题的证据。 相互关系 有向图 以图形方式表示复杂的问题、系统或情形中所有因素。 下限规格限值是一个值，高于该值时产品或流程的性能是可以接受的。这也称为下限规格限或 LSL。 平均值 一组数字的平均值。等于所有值的总和除以值的数量。 中位数 在一系列数字中，中位数是至少有一半的值大于或等于它，至少有一半的值小于或等于它的数字。 根本原因 造成不良情况或问题的基本原因。在许多情况下，根本原因可能由几个较小的原因组成。 根本原因分析 使用一种或多种不同的工具来确定特定故障的根本原因。运行图 用于按时间或顺序分析过程的图表。它们给出了某个过程随时间变化的图像，并有助于检测该变化的特殊（外部）原因。 散点图 用于通过图形显示两个变量之间的关系来解释数据的图表 σ 用于表示标准偏差的希腊字母。 特殊原因 通常不属于过程的一部分的原因会导致过程变化，通常会使过程失控。 任何异常的不可预测的变化。
从 TPM2 获得的新见解
材料与方法 AS 数据集 本研究中，我们从基因表达综合 (GEO) 数据库 (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) 中获得了 AS 的转录组表达谱 GSE43292 (GPL6244)、GSE57691 (GPL10558) 和 GSE125771 (GPL17586)（表 S1）。使用 R 包“limma”对 GSE43292、GSE57691 和 GSE125771 进行探针汇总、合并和背景校正。 微环境评分 ESTIMATE 算法主要基于单个样本的基因集富集分析 (GSEA)，利用表达谱数据对基质细胞和免疫细胞进行评分，然后预测这两类细胞的含量。本研究采用ESTIMATE算法对动脉微环境进行评分，并使用R包绘制微环境评分的散点图，以展示样本与评分之间的关系。TPM2与微环境评分的关系以基质、免疫和ESTIMATE评分作为对差异基因筛选确定的基因进行分组的依据。使用R包“limma”研究TPM2与微环境评分之间的关系。使用受试者工作特征（ROC）曲线检验微环境评分与TPM2关系的诊断价值。加权基因共表达网络分析（WGCNA）使用R包“WGCNA”对所有基因进行WGCNA。对于WGCNA，使用72个AS样本和42个正常样本构建所有基因的共表达网络。使用样本创建邻接矩阵，然后将其转换为拓扑重叠矩阵（TOM）。利用基于TOM的差异测量方法将基因划分为不同的基因模块，最小基因模块>100，相似模块合并的阈值为0.1，利用这些值寻找在AS中发挥重要作用的模块。同时，还利用WGCNA预测模块中基因之间的互连，然后将数据导入Cytoscape软件以绘制基因之间的连接图。还利用基因本体论（GO）分析对TPM2进行了分析，并使用Cytoscape中的BiNGO插件将结果可视化。Cytoscape软件可以为生物学家提供生物网络分析和二维（2D）可视化。BiNGO插件是一种用于确定哪些GO类别在一组基因或生物网络的子图中具有统计过度表达的工具。BiNGO将给定基因集的主要功能主题映射到GO层次结构上，并将此映射输出为Cytoscape图。功能富集分析GSEA是一种可以对全基因组进行GO和KEGG（京都基因和基因组百科全书）分析的计算方法。在我们的研究中，我们根据TPM2的表达水平对样本进行分组，并使用GSEA对全基因组进行GO和KEGG分析。单基因分析 使用 R 包“limma”进行单基因差异分析。 鉴定与 AS 相关的 TPM2 比较毒理基因组学数据库 (CTD 数据库，http://ctdbase.org/) 可用于预测基因/蛋白质与疾病之间的关系。在我们的研究中，使用该数据库分析了 TPM2 与 AS 之间的关系。