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World File Search System时间序列
空气污染与健康时间序列研究的修订分析
健康影响研究所成立于 1980 年，是一家独立、公正的机动车排放对健康影响信息来源。健康影响研究所支持所有主要污染物的研究，包括受管制污染物（如一氧化碳、臭氧、二氧化氮和颗粒物）和不受管制污染物（如柴油发动机尾气、甲醇和醛类）。迄今为止，健康影响研究所已支持北美和欧洲机构的 220 多个项目，并发表了 140 多份研究报告。为了履行其作为机动车污染物对健康影响的独立信息来源的使命，该研究所还参与了特别审查和评估活动。通常，健康影响研究所的资金有一半来自美国环境保护署，另一半来自美国 28 家机动车和发动机制造商和营销商。有时，其他公共和私人组织的资金要么支持特殊项目，要么为健康影响研究所的研究提供部分资源。无论资金来源如何，健康影响研究所在确定研究重点和得出结论方面都拥有完全的自主权。独立董事会负责管理 HEI。研究所的健康研究和审查委员会服务于互补的科学目的，并吸纳杰出的科学家作为成员。HEI 资助的研究和评估结果已用于公共和私人决策。
使用量子神经网络进行时间序列预测⋆
量子计算 (QC) [15] 诞生于 1982 年，当时理查德·费曼指出了使用经典计算机模拟量子系统的复杂性。从那时起，QC 一直作为一个研究领域不断发展，直到今天，QC 的当代应用多种多样，包括密码学、金融、博弈论、化学建模或机器学习 [5][10][12][17]，仅举几例。量子计算硬件的最新发展和可以在经典计算机中运行的量子计算机模拟器的存在，为提高量子计算的最新水平做出了重大贡献，尽管量子霸权（理解为从指数时间到多项式时间的显著加速）尚未实现，但对于少数应用而言，例如使用 Grover 搜索在 O(√n) 中搜索无序集合，使用 Deutsch-Jozsa 方法判断函数是否平衡，或使用 Shor 算法进行整数因式分解 [15]，这些只是最常见的例子。
股票市场预测时间序列分析使用堆叠...
1。处理顺序依赖性：股票市场数据本质上是顺序的，每个数据点取决于先前的数据点。lstms可以通过维护内部状态并选择性地记住或忘记以前的时间步骤中的信息来捕获数据中的远程依赖关系。
时间序列分析和Q-DAS中的预测14.0.2.2
现在，在M-QIS中，用户可以使用TSAF自动预测质量值。tsaf从先前的测量结果中学习，并准确地预测了测量结果的未来趋势：自动化，快速和准确。在过程失控之前，请了解未来的不符合性，并及时做出反应。
时间序列预测中扩散模型的兴起
本调查深入研究了扩散模型在预测时间序列中的应用。扩散模型正在展示最新的生成AI领域。本文包含有关扩散模型的综合背景信息，详细介绍了其调理方法并审查其在预测时间序列中的用途。分析涵盖了11个特定的时间序列实现，其背后的知识和理论，对不同数据集的有效性以及彼此之间的比较。这项工作的关键贡献是对扩散模型在预测时间序列预测中的应用以及对这些模型的按时间顺序排列的概述中的应用。此外，本文对该领域的最新目前进行了深入的讨论，并概述了潜在的未来研究方向。这是研究人员在AI和时间序列分析中的宝贵资源，对扩散模型的最新进步和未来潜力提供了清晰的看法。
用于生成 Sentinel-2 时间序列的 Google Earth 引擎
• 自 2014 年以来，萨利哈女士一直参与巴基斯坦世界空间周活动。她因此参加了多项可持续发展目标活动。她的领导能力、组织能力和沟通能力帮助她与团队进行了富有成效的合作，并促成了宝贵的项目成果。
可再生能源系统时间序列减排的充分性
为降低计算复杂度，宏观能源系统模型通常采用简化的时间序列数据。对于依赖季节性储能并以风能和太阳能等间歇性可再生能源为特征的可再生能源系统，时间序列简化的充分性值得怀疑。使用容量扩展模型，我们评估了创建和实施简化时间序列的不同方法，以了解负载损失和系统成本。结果表明，充分性在很大程度上取决于简化时间序列的长度及其在模型中的实现方式。按时间顺序序列实施并重新调整时间步长可以最好地防止负载损失，但会对季节性储能产生正偏差，从而高估系统成本。与按时间顺序序列相比，分组周期需要更多时间，因此需要求解相同数量的时间步长，因为该方法需要额外的变量和约束。总体而言，结果表明需要进一步努力改进时间序列简化和其他降低计算复杂度的方法。
时间序列分析和建模预测航空安全绩效指数
摘要。安全绩效指数是一种工具，它基于对有意义的航空安全系统属性的量化，具有把握航空安全无形领域的潜力。该工具本身以航空性能因子的形式开发，已在航空业使用。然而，由于其潜力尚未得到业界充分认可，因此该工具并不成功。本文介绍了对潜力的分析，并概述了利用时间序列分析的新特征，这既可以提高业界对该指数的认可度，也可以激发进一步研究和开发使用其量化系统属性评估整体航空安全绩效的方法的动机。本文不仅讨论了这些特征，还讨论了它们如何嵌入现有的航空安全发展方法中，强调了可能需要克服的缺陷，并介绍了该领域已经开展的科学工作。本文讨论了各种适当的时间序列方法，并针对所讨论的安全绩效指数问题阐述了它们使用的关键规范。
坦桑尼亚可再生能源消费的宏观经济决定因素：时间序列分析
Abdon Msechu * & Rosemary S. Taylor † 摘要 本研究使用 1990 年至 2020 年的时间序列数据，研究了坦桑尼亚可再生能源消费的宏观经济决定因素。进行了增强型 Dickey-Fuller 和 Zivot Andrews 以及自回归分布滞后边界检验，以评估变量之间的长期关系，从而允许使用误差修正模型。此外，格兰杰因果关系检验检查了变量之间的因果关系。从长远来看，经济增长和贸易开放对可再生能源消费产生积极影响，而二氧化碳排放对可再生能源消费产生负面影响。短期分析显示经济增长系数为负，利率系数为正。格兰杰因果关系检验支持可再生能源消费与经济增长之间的反馈假设。政策影响包括需要持续努力促进经济增长、增加贸易和投资，并提高可再生能源技术的可及性和可负担性，以促进可持续能源消费。