决策者和分析师正在不断评估经济状况。,曾经,国内生产总值(GDP)仅在法国参考季度结束后约30天的时间范围内可用。在这方面,政府和中央银行需要对本季度的GDP增长率进行准确,及时的评估,以便对经济状况进行更好和更早的分析。为了对预测提供一种经济解释,桥梁模型是对真实活动的短期预测的一种重要方法。这些线性回归“桥”(即链接)每月变量和季度GDP增长,从而可以根据解释指标的演变提供一些解释。在文献中广泛考虑了这种模型,尤其是为了预测国家和国际机构的GDP增长(例如,Baffifi等,2004; Golinelli和Parigi,2007; Barhoumi等,2012)。1在这方面,我们提出了基于大量软数据的桥梁模型,以将法国季度GDP增长。调查数据或软数据提供了直接从经济参与者获得的信号,并反映了自己活动的短期前景。此外,它们的出版物出版非常短,只有非常小的更正。2
1。treaster,A。L.和Yocum,A。M.,1978。五孔探针的校准和应用。技术。REP。 2。 Yasa,T。和Paniagua,G.,2012。 \多孔探测数据处理的鲁棒过程。 流量测量和仪器,26,pp。 46-54。REP。 2。Yasa,T。和Paniagua,G.,2012。\多孔探测数据处理的鲁棒过程。流量测量和仪器,26,pp。46-54。
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1 Dell Technologies。存储数据减少保证:需要客户签署并购买 Dell ProSupport™ for Infrastructure 四小时或下一工作日 (NBD) 支持协议、ProSupport Plus for Infrastructure 支持协议或与有效 Dell Technologies 支持合作伙伴签订的有效支持合同。适用产品仅包括全闪存存储产品。有关更多信息,请参阅 www.dell.com/en-us/dt/storage/data-storage.htm。
摘要:数据生成的指数增长已成为当今快速增长的数字技术中普遍存在的现象。技术进步和连接的设备的数量是这种扩展的主要驱动力。但是,数据的指数增长列出了不同体系结构的挑战,尤其是在效率低下的能源消耗,次优的带宽利用率以及在云环境中存储的数据的迅速增加。因此,数据降低技术对于减少传输和存储的数据量至关重要。本文对各种数据减少技术进行了全面审查,并介绍了基于数据丢失类型对这些方法进行分类的分类法。本研究中进行的实验包括不同的数据类型,评估这些技术在不同数据集中的性能和适用性。
对自动驾驶汽车的抽象协作感知旨在克服个人感知的局限性。在多个代理之间共享信息,可以解决多个问题,例如遮挡,传感器范围限制和盲点。最大的挑战之一是在受到束缚绩效和沟通带宽之间找到正确的权衡。本文提出了一种新的合作感知管道,该管道基于Whate2Comm算法具有优化策略,以减少几种代理之间的传输数据量。这些策略涉及编码器部分中的数据减少模块,以有效地选择最重要的特征,并以V2X方式交换消息的新代表,该消息将考虑信息及其位置的向量而不是高维特征图。在两个模拟数据集(OPV2V和V2XSET)上评估我们的方法。数据集上的AP@50的准确性大约为7%,并且在V2XSET和OPV2V上分别降低了89.77%和92.19%。
抽象边缘计算是云计算的扩展,其中将物理服务器部署到更靠近用户以减少延迟。边缘数据中心面临的挑战是与传统数据中心相比,不断增加容量降低的应用程序。本文介绍了Impalae,这是一种基于深入增强学习的代理,旨在优化边缘数据中心中的资源使用情况。首先,它提出将问题建模为马尔可夫决策过程,并具有两个优化目标:减少使用的物理服务器数量,并最大化数据中心中放置的应用程序数量。第二,它引入了基于近端策略选择的代理,以找到最佳的合并策略,以及与多个工人共享的学习者的异步架构,即使数据减少,它也可以更快地收敛。我们根据Microsoft Azure真实的痕迹,在模拟边缘数据中心方案中显示了潜力,考虑到CPU,内存,磁盘和网络要求。实验表明,小mpal虫有效地增加了每集可以放置的VM数量,并且它迅速收敛到最佳策略。
在此时高度发达的工业时代,开发其业务的公司的竞争当然具有创新的策略,必须从生产过程(生产)到销售过程(营销)进行。本研究的目的是使每个公司经营各种类型的业务并相互竞争,以使公司始终发展,而竞争力同样具有竞争力是很好地处理公司的课程。作者在这项研究中使用的数据是数据减少,数据显示和撤回结论的方法。要注意的重要事情之一是公司拥有的库存或库存。大型Spa公司是一家从事按摩和反射学的业务。经营业务所需的各种项目,当然与公司的库存有关。本文将讨论大je下Spa公司如何处理公司库存中的库存以及ERP(企业资源计划)系统在公司的运营活动中的应用。