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World File Search System案例研究
烟花算法训练的人工神经网络（FWANN）的开发和绩效分析：财务时间序列序列序列的案例研究
财务时间序列是高度非线性的，它们的运动是不可预测的。人工神经网络（ANN）在财务预测中有足够的应用。ANN模型的性能主要取决于其培训。尽管基于梯度下降的方法对于ANN训练很常见，但它们有几个局限性。烟花算法（FWA）是一种最近开发的元疗法，它受到夜间烟花爆炸现象的启发，它提出了诸如更快的融合，并行性和找到全球最佳优势之类的特征。本章打算开发一个由FWA和ANN（FWANN）组成的混合模型，用于预测收盘价系列，交换系列和原油价格时间序列。将FWANN的适当性与基于PSO的ANN，GA-基于ANN，基于DE的ANN和MLP模型等模型进行了比较。四个性能指标，MAPE，NMSE，ARV和R2被视为评估的晴雨表。进行性能分析以显示FWANN的适用性和优越性。
马拉维Mzuzu大学的案例研究-IJRPR
这项研究的概念框架展示了学生参与在线学习与机构，社会和技术方面之间的联系。学生参与在线学习的能力受到诸如Internet连接，数字设备访问和数字素养等技术元素的极大影响（Koole等，2021）。同伴关系，教师的存在和促进参与的合作学习机会是社会元素的例子（Bolliger＆Martin，2018）。学生的参与和保留也受到机构元素的极大影响，包括互动学习资源，结构化课程设计和学术支持服务（Mtegha＆Mtegha，2021年）。本研究试图通过查看这些相互联系的元素来提供影响Mzuzu大学学生参与远程学习的因素。
关于TDP1抑制剂的案例研究摘要INT
本文提出了一种计算方法，该方法可以根据其对给定案例研究的重要性生成IUPAC宣传的官能团的降序。因此，可以从从中成功启动药物发现的功能组列表。使用针对TDP1抑制剂的Pubchem生物测定法证明了适用于任何具有足够数据的研究案例的方法。Scikit学习了对随机森林分类器（RFC）算法的解释。机器学习（ML）型号RFC获得了70.9％的精度，73.1％的精度，66.1％的召回率，69.4％F1和70.8％的接收器操作特征（ROC）。除了主要研究外，还开发了CID_SID ML模型，该模型仅使用PubChem化合物和物质标识符（CID和SIDS）数据，可以以85.2％的精度预测，94.2％精度为94.2％，75％精度，F1的F1，83.5％F1和85.2％ROC的F1和85.2％ROC是否具有化合物是否具有化合物。
案例研究市场机制对泄漏模式的影响
第6.4条下的标准A6.4-MEP004-A03草案代表了预防碳市场泄漏的重大进步；但是，研究表明，它缺乏解决基于市场的工具和经济财务行为的足够规定。该研究分析了标准的泄漏预防和量化框架，该框架详细介绍了其市场相互作用和经济效率措施以及跨境效果监测的过程。通过对标准草案草案的详细分析，尤其是有关“竞争资源”的第12（b）段，以及第5.3节，有关“泄漏计算和调整”的第5.3节，这项研究确定了解决复杂市场动态的关键限制。与已建立的碳市场的比较评估，包括欧盟ETS和加利福尼亚的上限和贸易计划，为基于实际市场经验增强标准框架的机会展示了机会。
博茨瓦纳土地管理系统的案例研究
摘要目的本研究旨在全面评估数字化和创新对博茨瓦纳土地管理系统的影响。主要重点是在博茨瓦纳土地管理的背景下，数字工具和流程如何提高效率，透明度和服务提供，该国努力改善其治理框架和土地管理实践。设计这项研究采用了一种混合方法方法，将定性和定量数据结合在一起，以了解数字化对博茨瓦纳土地管理系统的含义。该方法集成了调查，访谈和文档分析，以捕获有关转型的各种观点。方法数据是通过对200名土地管理官员和公民管理的结构化调查收集的，从而为他们在数字化土地流程中的经验提供了定量的见解。此外，还对包括政府官员，ICT专家和土地管理专业人员在内的主要利益相关者进行了20次深入访谈，以获得定性见解。此外，进行了官方记录，报告和数字化进度报告的文档分析以补充主要数据。方法数据分析利用了调查数据的两种统计方法和访谈数据的主题分析。统计分析试图确定交易时间的趋势，服务
供应链和区块链采用创新技术和战略一致性：案例研究
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
对网络物理系统的环境考虑和机会的案例研究
抽象的网络物理系统（CPS）在我们的日常生活中变得越来越无处不在，复杂和强大。固有的好处和舒适感在其人生周期的每一步都产生了环境影响。这种影响很大，不幸的是，今天常常被忽略。由于网络物理系统往往是“不可见的”，因此需要在设计阶段的早期认识到基础架构和所需资源。在本文中，讨论了在实施的早期阶段的环境影响注意事项，并讨论了通过人地球 - 系统观点改善设计选择的机会。作者讨论了与CPS支持的系统构造，数据管理以及总体目标和功能有关的方面。通过特定的智能家庭案例，说明了对设备和数据管理的生命评估的潜力。通过明确考虑不同的配置，可以分析设计决策的环境影响。我们正在进行的研究目标是一种设计方法，以融合智能系统的效用，性能和较小的环境影响之间。
原始研究纸机学习基于4G LTE网络中的流量预测。喀麦隆移动运营商的案例研究
摘要：移动订户越来越多地要求宽带服务的可用性，而无线电资源允许连接它们的无线电资源是有限的。了解移动互联网消费趋势和订户流量需求对于实现现有无线电资源的管理至关重要。但是，由于移动网络的复杂性，可能很难理解和描述移动用户的数据使用模式。在这项研究中，我们研究和表征移动网络中的数据使用模式和用户行为以执行流量需求预测。我们利用了通过历史电信运营商（HTO）网络的移动网络测量和计费平台收集的数据集，称为U2020/MAE。我们阐明了不同的网络因素，并通过将HTO的移动用户作为用例来研究它们如何影响数据使用模式。然后，我们将移动用户的数据使用模式进行比较，考虑到总数据消耗，网络访问，每个用户创建的会话数，吞吐量和用户满意度级别与服务。最后，我们提出了一个使用机器学习模型来使用HTO数据来预测流量需求的应用程序。关键字：LTE核心网络，流量，机器学习，预测简介
当辅助眼睛跟踪失败时：通过瞳孔适应性反应与脑干患者进行交流 - 案例研究
然而，当动眼控制恶化时，凝视跟踪设备的使用受到阻碍，因为最终发生在ALS的进展中，或者脑病变会影响眼部迁移率。在称为完全锁定状态（CLIS）[7]的条件下，眼睛运动可能会完全丢失。对于这些患者，维持沟通的唯一机会是依靠其他系统，例如基于EEG信号来控制AAC设备。这些方法通常称为大脑计算机界面（BCIS）[8]。在与某些BCI的与CLIS患者沟通方面的部分成功，尤其是基于事件相关电位的BCI [9,10]。但是，这些系统需要相对较长的准备工作以及专门的AAC促进者的存在，并且学习曲线困难，因为患者必须了解对特定生理信号的适当控制[11]。此外，它们通常非常昂贵。因此，需要更简单，更适合患者的方法。