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引用：Kamana E，Zhao J，Bai D.使用LSTMSEQ2SEQ深度LEAL
►►事实证明，气候因素的使用是有效预测疟疾发生率的预测因素，并显着影响了拟议的长期记忆序列序列（LSTMSEQ2SEQ）模型，以捕获季节性模式和趋势模式和趋势和预测疟疾的发生。 ►►►典型的机器学习模型很难预测长期的依赖性，并且单个LSTM捕获过去的过去事件并使用它们来预测未来的价值，甚至很难。 通过组合可以预测多个时间步长而不是具有多任务单元格的专门LSTM单元，LSTMSEQ2SEQ解决了此问题。 ►►lstmseq2seq比其他使用的深度学习模型需要更多的时间进行培训。 在我们研究中使用的四种类型的疟原虫中，从头开始训练LSTMSEQ2SEQ。 其他模型需要几个小时到几天才能使用疟疾病例和气象变量数据进行训练。 在许多省份，LSTM的速度比LSTMSEQ2SEQ模型快七倍。 但是，在疟疾病例较少的省份中的影响并不显着。 ►►由于缺乏其他相关潜在的非气候因素，我们无法通过本研究中的任何模型在某些省份获得准确的预测。►►事实证明，气候因素的使用是有效预测疟疾发生率的预测因素，并显着影响了拟议的长期记忆序列序列（LSTMSEQ2SEQ）模型，以捕获季节性模式和趋势模式和趋势和预测疟疾的发生。►►►典型的机器学习模型很难预测长期的依赖性，并且单个LSTM捕获过去的过去事件并使用它们来预测未来的价值，甚至很难。通过组合可以预测多个时间步长而不是具有多任务单元格的专门LSTM单元，LSTMSEQ2SEQ解决了此问题。►►lstmseq2seq比其他使用的深度学习模型需要更多的时间进行培训。在我们研究中使用的四种类型的疟原虫中，从头开始训练LSTMSEQ2SEQ。其他模型需要几个小时到几天才能使用疟疾病例和气象变量数据进行训练。在许多省份，LSTM的速度比LSTMSEQ2SEQ模型快七倍。但是，在疟疾病例较少的省份中的影响并不显着。►►由于缺乏其他相关潜在的非气候因素，我们无法通过本研究中的任何模型在某些省份获得准确的预测。
AE4-393：航空电子考试解决方案 2007-10-29 - Aerostudents
AE4-393：航空电子考试解决方案 2007-10-29 1. 通信、导航、监视 [a] 压力高度和飞机识别。 [b] 两种模式的工作原理如下： • SSR 模式 A：询问间隔 P 1 和 P 3 等于 8µs。应答器使用飞机识别码 (ACID) 回复，该码由 ATC 定义并由飞行员在应答器代码界面上设置。它是一个 12 位代码，即有 2 12 种可能性，或 4096 个代码。 • SSR 模式 C：询问间隔 P 1 和 P 3 等于 21µs。应答器以 100 英尺 (QNE) 的步长回复飞机压力高度。 [c] 应答器答复由两个帧脉冲之间均匀分布的十二个数据脉冲组成。 SSR 发射三个询问脉冲，P 3 、P 2 和 P 3 。P 3 相对于 P 1 和 P 2 的位置决定了应答器应以哪种模式 (A/C) 应答。然而，每个天线都有一个主瓣和几个旁瓣。信号如图 1.1 所示。
e ects在液滴地层时形状...
摘要。纳米技术的进步使生产最少的工具和设备成为可能，可用于控制微量的UID。目前，在各种ELDS的科学家的关注中心，此类系统被称为微管系统。此外，能够精确控制粒子形式和大小的纳米颗粒的能力至关重要。这项研究的主要目的是查看以喷嘴的微通道是否可以用于通过COMSOL Multiphysics 5.4软件培养基合成多碳酸酯（PCL）聚合物纳米粒子。在这项研究中，液滴离开喷嘴并进入主通道后的速度和静态压力，以及液滴的大小，形状，分布和重量。据透露，该通道的设计使液滴能够保持其稳定的结构。最后，结果表明，在0.00305秒的时间步长之后，液滴在大小和重量分布方面具有双重功能。形成了最大滴饱和质量，并且在0.01秒后，液滴直径大小显示出平稳状态。
PL2230 系列
泵浦固态 (DPSS) 主振荡器放置在密封的单片块中，产生高重复率脉冲串 (90 MHz)，单脉冲能量低至几 nJ。二极管泵浦放大器用于将脉冲放大至 30 mJ 或高达 40 mJ 的输出。高增益再生放大器的放大系数接近 10⁶。在再生放大器之后，脉冲被引导至多通功率放大器，该放大器经过优化，可从 Nd:YAG 棒中高效提取存储的能量，同时保持近高斯光束轮廓和低波前畸变。输出脉冲能量可以大约 1% 的步长进行调整，而脉冲间能量稳定性在 1064 nm 时保持在小于 0.5% rms。安装在恒温炉中的角度调谐 KD*P 和 KDP 晶体用于第二、第三和第四谐波的产生。谐波分离器保证引导至不同输出端口的每个谐波具有高频谱纯度。
![arxiv：2403.02029v3 [Math.na] 2024年11月10日](/simg/f\f1cef5361a35bebe795147176653ffc96c025782.webp)
arxiv：2403.02029v3 [Math.na] 2024年11月10日
摘要我们对微分方程使用向后误差分析来获取修改或扭曲的方程式，描述了应用于瞬态结构动力学方程的NEWMARK方案的行为。基于新得出的扭曲方程，我们为使用NEWMARK方案模拟的系统的数值或算法扭曲的刚度和阻尼矩阵提供了表达式。使用这些结果，我们展示了如何从系统的原始参数中构造补偿项，从而改善了NEWMARK模拟的性能。所需的补偿条款结果是对原始系统参数的轻微修改（例如阻尼或刚度矩阵），可以在不更改时间步长或修改方案本身的情况下应用。给出了两个这样的补偿：一个消除了数值阻尼，而另一个则使用传统上二阶Newmark方法实现了四阶准确计算。通过数值评估两种补偿方法的性能以证明其有效性，并将其与未补偿的NEWMARK方法（广义-α方法和第四阶Runge-Kutta方案）进行了比较。
HEC-RAS 2D 沉积物用户手册
该公司的水文工程中心河流分析系统 (HEC-RAS) 旨在模拟一维 (1D) 稳定、非稳定流。最新版本的 HEC-RAS V6.0 还模拟非稳定二维水平 (2D) 泥沙输送以及河床变化、分类和分层。泥沙输送采用非平衡总负荷公式计算。总负荷输送方程采用隐式有限体积法在与流动求解器相同的非结构化多边形网格上求解。泥沙输送在时间步长级别与流动模型耦合。2D 流动求解器的一个强大功能是它们将子网格地形变化直接用于模型，从而提高了解决方案的准确性，并允许使用相对粗糙的网格，从而缩短了计算时间。泥沙输送模型设计为在流动模型的子网格框架内工作，并计算子网格侵蚀和沉积速率、河床高程、级配和河床分层。
中温自主微电网运行的建模...
摘要 为了提高自主微电网的功率水平，需要更高的电压。本文对一个运行在中压水平和恒定频率下的微电网进行了详细的 Matlab/Simulink 建模。太阳能和风能利用均采用改进的升压变换器和中频变压器隔离的 DC/DC 变换器，以便将其连接到微电网。本文进一步采用基于差分进化 (DE) 的方法进行负载流分析，以计算出各母线的电压。DE 方法得到的结果在某些节点或母线与基于 Matlab/Simulink 平台的时域固定步长建模的结果几乎相同，而在其他节点，它们非常接近。因此，DE 方法可用于在具有更多节点的更复杂微电网中进行负载流分析，以克服 Matlab/Simulink 和其他工具有限的建模能力。此外，这项新的研究成果也为大规模微电网的稳定性分析奠定了基础。
基于深度学习的惯性里程计使用注意力机制和 Res2Net 模块进行行人跟踪
摘要 — 由于低成本惯性传感器误差积累，行人航位推算是一项具有挑战性的任务。最近的研究表明，深度学习方法在处理这一问题上可以取得令人印象深刻的效果。在本信中，我们提出了一种基于深度学习的速度估计方法的惯性里程计。利用基于 Res2Net 模块和两个卷积块注意模块的深度神经网络来恢复水平速度矢量和来自智能手机的原始惯性数据之间的潜在联系。我们的网络仅使用公共惯性里程计数据集 (RoNIN) 数据的 50% 进行训练。然后，在 RoNIN 测试数据集和另一个公共惯性里程计数据集 (OXIOD) 上进行验证。与传统的基于步长和航向系统的算法相比，我们的方法将绝对平移误差 (ATE) 降低了 76%-86%。此外，与最先进的深度学习方法（RoNIN）相比，我们的方法将其ATE提高了6％-31.4％。
2003 年冬季 ECS 170 人工智能简介
您的姓名______________________________________ 和 ID ______________________ 加州大学戴维斯分校：2003 年冬季 ECS 170 人工智能简介期末考试，开放教科书和开放课堂笔记。 在提供的空格内回答试卷上的所有问题 清楚、整齐地展示所有作业。 时间：2 小时 （1） 速答题（12 分） 判断下列每个说法是对还是错。请用一句话简要说明您的答案。 （a）（3 分）即使允许零步长成本，广度优先搜索也是完整的。 （b）（3 分）如果 b 是有限的并且后继顺序是固定的，则深度优先迭代深化搜索总是返回与广度优先搜索相同的解。 （c）（3 分）任何具有布尔属性的决策树都可以转换成等效的前馈神经网络。 (d) (3 分) 假设车可以在棋盘上沿直线（垂直或水平）移动任意数量的方格，但不能跳过其他棋子。对于以最少的移动次数将车从方格 A 移动到方格 B 的问题，曼哈顿距离是一种可接受的启发式方法。
使用动态偏置 LSTM 对 ECG 异常进行分类...
摘要 — 本文提出了一种基于动态偏置长短期记忆 (DB-LSTM) 网络的心电图 (ECG) 信号分类模型。与传统 LSTM 网络相比，DB-LSTM 引入了一组参数 C，用于保存单元格的先前时间步长单元门状态。因此，可以保留更多特征信息，并且分类任务所需的网络规模更小。使用 MIT-BIH ECG 数据集进行的全面模拟表明，该模型可以在更短的时间窗口、更快的训练收敛下执行 ECG 特征分类，同时以更低的权重分辨率实现相当的训练和分类精度。与其他最先进的 ECG 分析算法相比，该模型仅需要 4 层，当权重从 FP32 截断为 INT4 时，准确率达到 96.74%，准确率仅下降 2.4%。在 Xilinx Artix-7 FPGA 上实现，所提出的设计估计仅消耗 40μW 动态功率，这对于资源受限的边缘设备来说是一个有希望的候选方案。