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World File Search System模式预测
“地热井中的流动模式预测”
地热能用于供暖和发电的利用有望为实现欧盟净零排放环境的目标做出重大贡献。为了提高地热植物的效率，对生产管中流体流动行为的透彻理解至关重要。地热流体通常包含在高压下溶解的气体，随着流体上升到表面，它们会部分释放。本研究将利用基于Python的软件工具来评估现有的多相流模型，以预测地热井的流量行为。通过分析来自几个操作地热井的数据，我们将确定最能与实际领域条件保持一致的模型。本文的发现将对流动动力学有更深入的见解，并提出对地热能系统的优化策略。SWM可以在6个月的时间内担任“ Werkstudent”的位置。如果有兴趣，请联系：Clemens.langbauer@unileoben.ac.at Clemens Langbauer博士。
使用数据驱动的振荡模式预测改进了南亚季风降雨的季节预测
E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。 “使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。 国民议会E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。“使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。国民议会
机器学习 - 衍生的基线视野模式预测了眼部高血压治疗研究中的未来青光眼发作
字段。4在OHTS中，发现较高的基线PSD可以预测未来的POAG发作。这一发现在青光眼研究（DIGS）和欧洲青光眼预防研究（EGPS）的诊断创新中得到了复制。5，6尽管OHTS碱基预测模型中使用的PSD值在正常范围内，但可能性仍然是，较高的PSD可能已代表早期但临床上不可见的青光眼损害。7这个问题仍然是基线VF中是否存在神秘模式，该模式是否由OHTS端点委员会定义为非珠瘤，如果是这样，这些模式是否可以预测未来的POAG发作。原型分析（AA）是一种无监督的机器学习方法，提供了一种从异质VF数据集中识别可解释的组件模式的方法。8未经文明的机器学习方法比定性分类系统更容易偏向偏差，因为它们没有关于青光眼变化的先验知识。8机器学习对VF的现有应用主要旨在诊断诊断或鉴定疾病进展。9 - 13未来疾病发作的依据是一个更具挑战性的问题，因为早期疾病的迹象较不可能辨别，并且需要强大的纵向数据集（例如OHT）。先前将AA应用于VF的研究表明，AA是鉴定已知POAG患者VF中临床解释模式的强大方法。8、13、14
Deep Video Compression的任务意识编码器控制
对机器任务的深视频压缩（DVC）的事先研究通常需要为每个特定任务培训一个独特的编解码器，从而规定每个任务的专用解码器。相比之下，传统视频编解码器采用了flex ible编码器控制器，从而通过模式预测等机制使Single编解码器适应了不同的任务。从中汲取灵感，我们引入了一个创新的编码器控制器，以用于机器的深度视频压缩。此控制器具有模式预测和一组图片（GOP）选择模块。我们的AP-ARACH在编码阶段集中控制控制，从而允许跨不同任务（例如检测和跟踪）进行适应性的编码器调整，同时与标准的预训练的DVC解码器保持合理性。示例证明我们的方法是在具有各种现有预训练的DVC的多个任务中适用的。此外，广泛的实验表明，对于不同的任务，我们的方法比以前的DVC比以前的DVC大约25％，只有一个预先训练的解码器。
英国融合材料路线图2021-2040
如果有融合的顺序途径，对于材料，必须在功能上定义它：候选人 - >辐射以了解材料损坏形式的中子反应 - >模型，以推断对操作条件和生命周期的全面影响 - >基于损害观察和模型的微观结构增强，可以通过微观结构增强来进行损害。需要集成的实验和建模，并具有智能的定义和量化不确定性，这些定义和量化将附加到这些实验和模型中的外推。有些声音认为建模可能能够完全替换辐照。大多数人都同意，工程保证/资格是中心问题，故障模式预测将是最关键的活动。
Erin L. Towler博士Erin L. Towler博士
•对全球气候模型预测对区域干旱进行了统计缩小，并与社会科学家合作，以提高干旱信息的可用性。•将重复的天气模式预测纳入统计极值分析中，以预测美国西南部的极端降水。2010-2012博士后速度研究员：UCAR访问科学家计划，NCAR和美国地质调查局，Bozeman，MT•评估了从气候变化和与NCAR和USGS Nortgs Northern Rocky Mountain Science Center（Bozeman，MT）的科学家合作的陆地和水生生态系统的水文风险。•交流和转移的研究结果将气候预测纳入生态应用和适应性，特别是针对环境流和森林管理。2008-2010研究生研究助理：研究应用实验室，NCAR
使用机器学习和遗传算法来预测激光peen形成的区域
激光peen形成使用激光 - 脉冲诱导的应变来通过调节激光参数和镀金模式来变形。在几乎有限解决方案的广阔空间中找到最佳模式是具有挑战性的。本研究使用简化的模型提出了一种工作流，以预测变形。使用基于机器学习的细胞自动机神经网络（CANN）和遗传算法（GA）用于模式词典。实验显示高过程不确定性，证明了简化的建模合理。CANN预先指定的模式可靠，但由于各种过程参数的不足变形数据而缺乏概括。GA所需的优化工作以减少计算时间，但在概括模式预测方面取得了成功。2023作者。由Elsevier Ltd代表制造工程师协会（SME）出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
化石记录 - 课程计划
告诉学生 巴基鲸（Pakicetus）估计生活在约 5000 万年前，1981 年由一位名叫 Phillip Gingerich 的科学家在巴基斯坦发现。告诉学生在同一时期，即早始新世还发现了其他化石。这些其他生物被称为 Ambulocetus、Rodhocetus、Dorudon 和 Basilosaurus。（向学生提供本课末尾发现的下一组图片。）科学家根据它们的化石骨骼预测了它们的样子，就像他们对巴基鲸（Pakicetus）所做的那样。要求学生根据这些生物的结构模式预测它们的进化顺序或序列。鼓励学生对这些生物的生活方式、时间和地点做出具体预测，包括它们吃什么。让学生以某种方式将他们的想法可视化 - 海报纸、白板、白板等。要求学生与伙伴、小组分享他们的想法，并公开与全班同学分享，鼓励他们为他们的回答提供证据和理由。
货币 - 政策报告 - august-2023。 ...
在过去两年中，能源，食品和其他进口价格的急剧提高对国内价格和工资产生了第二轮影响。这些第二轮效应可能需要比出现的时间更长的时间来放松，并且MPC在最近的预测中对它们可能会持续更长的风险提出了重量。委员会现在法官认为，某些风险可能已经开始结晶。结果，MPC决定将一些上升风险从持久性带入其最有可能或模态的投影。在这一预测中，假设银行利率遵循金融市场所隐含的路径，经济的疏远程度越来越大，外部成本压力的下降导致CPI通货膨胀率在2025 Q2到2025 Q2恢复到2％的目标，并且在中期期间降至中期，但比5月份报告的预期较小。委员会继续判断模式预测的风险偏向上行，但到五月的时间少。考虑到这一偏斜，平均CPI通胀为
关于AI大语言模型（LLM）的大惊小怪是什么？
培训过程LLM对来自Internet，书籍，文章，网站的大量文本数据进行了“培训”，基本上是用书面语言的所有内容。在培训期间，它学习了单词，短语和概念之间的模式，联系和关系。它不仅记住文本，而且还学习了语言通常如何流动以及不同的想法在输入提示（通常是问题或命令）中的模式识别中如何连接到LLM，它将分析输入并预测最有可能基于培训期间学到的所有模式来进行下一个文本。不断计算哪些单词和短语最有可能彼此关注的概率。响应生成它通过一次预测一个单词来生成响应，始终选择在上下文中有意义的下一个单词。这很快就会发生，使响应感觉自然而连贯的是要理解的关键是，LLM并没有像人类那样真正“理解”语言 - 他们擅长根据统计模式预测和生成文本，但它们没有真正的理解或意识。当您提出问题时，LLM不会搜索数据库以寻求答案。相反，它在数学上计算了逻辑上遵循输入的最可能的单词序列。