XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System流量
Salgenx流量电池：使用盐水代替锂>的网格尺度储能解决方案
EIN PressWire的优先级是源透明度。 我们不允许不透明的客户，我们的编辑试图谨慎除清除虚假和误导性内容。 作为用户，如果您看到了我们错过的东西，请引起我们的注意。 欢迎您的帮助。 EIN Presswire，每个人的互联网新闻PressWire™，试图定义一些在当今世界上合理的界限。 请参阅我们的编辑准则以获取更多信息。 ©1995-2025 Newsmatics Inc.保留所有权利。EIN PressWire的优先级是源透明度。我们不允许不透明的客户，我们的编辑试图谨慎除清除虚假和误导性内容。作为用户，如果您看到了我们错过的东西，请引起我们的注意。欢迎您的帮助。EIN Presswire，每个人的互联网新闻PressWire™，试图定义一些在当今世界上合理的界限。请参阅我们的编辑准则以获取更多信息。©1995-2025 Newsmatics Inc.保留所有权利。
流量对在里奥格兰德盆地上层气候的潜在变化的响应
欣赏鸟类的人每年向美国（美国）经济贡献超过1000亿美元的相关购买，有助于支持140万个工作岗位和900亿美元的劳动相关收入（美国鱼类和野生动物服务，2022）1。在全国范围内，美国地质调查局（USGS）的鸟类带实验室（BBL）和繁殖鸟类调查（BBS）对于联邦和州野生动植物机构，迁徙鸟类飞行委员会和非政府组织的职能至关重要。BBL和BBS提供的数据可帮助资源经理履行其减少鸟类与人之间冲突，确定最大保护需求的物种并设定健康收获水平的任务。私营部门的行业采用了基于科学的，可持续的实践，该实践是由BBL和BB的数据驱动的，这些实践受益于自己的行动和鸟类。在没有足够支持BBL和BBS的情况下，具有不同兴趣的群体依赖于这些数据，以实现有效的管理决策并实现与鸟相关挑战的协作成果。
深度学习和流量标志的多模式LLM ...
自动驾驶汽车（AVS）需要可靠的交通标志识别和健壮的车道检测功能，以确保在复杂和动态的环境中实现安全的导航。本文介绍了一种综合方法，结合了先进的深度学习技术和多模式大型语言模型（MLLMS），以实现全面的道路。对于交通标志识别，我们系统地评估了Resnet-50，Yolov8和RT-Det，在Resnet-50中以99.8％的状态效果达到99.8％，Yolov8的精度为98.0％，尽管具有较高的计算机复杂性，但在RT-DECT上的精度达到了96.6％的精度。对于车道检测，我们提出了一种基于CNN的分割方法，通过多项式曲线拟合增强了，该方法在有利条件下肝脏高精度。更重要的是，我们引入了一个轻巧的，多模式的，基于LLM的框架，该框架直接进行了调整的指令，以调整您的小而多样化的数据集，从而消除了对Intial预处理的需求。该框架有效地处理了各种车道类型，复杂的交叉点和合并区域，可以通过不利条件下的推理来提高车道检测可靠性。尽管有限制可用的培训资源，但我们的多模式方法表明了高级推理能力，达到了53.87％的所有准确性（FRM），这一问题总体上是82.83％的总体确保（QNS），在清晰的条件下，泳道的检测准确性为99.6％，在夜间和93.0％的情况下为93.0％的雨水，以及8.0％的雨水，以及8.8的范围。道路退化（95.6％）。拟议的综合框架显着增强了AV感知的可观性，从而极大地促进了在各种和充满挑战的道路方案中更安全的自主驾驶。
基于标准化流量的上下文运动模型
抽象运动模型可以随着时间的推移预测玩家（或对象）的位置，因此对于分析时空数据是至关重要的，因为它经常在运动分析中使用。现有运动模型要么是根据物理原理设计的，要么完全由数据驱动。然而，前者遭受过多的简化，无法实现可行和可解释的模型，而从当前的角度来看，后者依赖于计算上的昂贵，非参数密度估计并需要多个估计器，每个估计值都负责不同类型的运动（例如，例如不同的速度）。在本文中，我们提出了一个基于归一化流量的统一上下文概率运动模型。我们的方法通过直接优化可能性来了解所需的密度，并仅维护一个可以在辅助变量上进行条件的单个模型。对所有观察到的运动类型同时进行训练，从而导致有效而有效的运动模型。我们对专业足球的时空数据进行经验评估我们的方法。我们的发现表明，我们的方法的表现超过了最高的状态，而相对于汇编时间和内存要求，数量级的效率更高。
使用在西AFR中的数据筛分的热带流域中使用分布式水文建模来预测全球变化对流量动态的影响
目前，全球水周期正在经历激进的转变，相关的全球水危机需要利益相关者的快速行动来减轻对人类和生态系统的不利影响。这种行动的紧迫性是由气候变化和土地使用土地覆盖变化（LULCC）的综合作用以及确保清洁水源的相关挑战所驱动的。气候变化所产生的全球变化正在使水的稀缺性变得更加严重，在水上压力的地方，导致更多的竞争，甚至在水资源上发生冲突。解决全球水危机的问题在全球南部的数据砂区域尤其具有挑战性，在该地区，水文过程的状况和水的可用性受到限制。在这里，通过强大的水文模型在水文预测中的进展仍在研究议程之上。全球南部，尤其是西非的一般是对热带集水区的有限的水文过程，随着土地覆盖的加速变化。该研究的重点旨在解决以下研究问题：•气候变化如何改变热带流域的水文过程，并且这是否改变了嵌套集水区的水流方案？•除了给定的西非地区的气候变化所驱动的变化外，LULCC在嵌套集水区的空间变化中的贡献和贡献是什么？为了解决上述问题，我们将依靠西非PRA河流域的数据。在本研究中，我们采用了Google Earth Engine（GEE）和随机森林分类器（RFC）来评估2007年至2023年期间PRA河流域的时空时空土地使用/覆盖变化和变化检测。专注于五（5）个LULCC分类对于该地区不管制的大型和小规模的采矿活动至关重要。使用归一化差异指数（NDWI）和改良的NDWI（MNDWI）有效地提取水表面区域，以进行PRA河流盆地的变化和压力，并处理
在复杂的环境中预测：股票流量一致的基于代理的仿真模型中的机器学习销售期望
本文的目的是研究代理人行为规则中复杂程度的不同程度如何影响个人和宏观经济的表现。，我们分析了引入基于代理的宏观模型企业的效果，该公司能够通过使用简单的机器学习算法来制定有效的销售预测。这些技术能够提供公正的预测并具有一定程度的准确性，尤其是在遗传算法的情况下。我们观察到机器学习允许企业可以增加利润，尽管这会导致工资份额下降和长期长期增长率较小。预测方法能够提出期望，这些期望在冲击不大时保持公正，因此提供了预测能力，在一定程度上可能与卢卡斯的批评一致。关键字：基于代理的模型，机器学习，遗传算法，预测，政策冲击。JEL分类：C63，D84，E32，E37。
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
一项有关加密方法的调查，以确保无人机流量管理的通信
2022年最常见的民用无人机应用程序是娱乐使用。但是，事实证明，它们对人类无法以安全且效率的方式进行的操作至关重要[1]。世界上无人机的数量每年增长13％，许多研究重点是提高其运营能力。他们的性能正在不断提高，它们是越来越多的应用程序的最佳解决方案。他们目前是基础架构监控，区域扫描，紧急交付服务和其他应用程序的最相关和成本效益的解决方案。它们也可以通过监视和喷洒田野，进行运输，以帮助限制城市中心的拥塞，以监视安全摄像机无法使用或更昂贵的地区，用于电信目的，以及将媒体和娱乐作为便宜的航空摄像机或创建新节目的地区，以帮助限制城市中心的交通，以帮助限制田野，以帮助限制田野的交通，以帮助限制。 他们还可以在智能城市中发挥重要作用，并在物联网（IoT）系统或无线传感器网络（WSN）中使用[2]。 uas由用于操作无人机及其通讯方式的所有组件组成。 以最简单的形式，一个UAS包括一个无人机和GC，但是高级系统可以包括其他参与者，例如UTM系统和中间地面站，用于管理不同无人机和最终用户之间的通信。 由于UAS的特征，大多数通信链接都是无线的。 如图2所示，UAS具有三个主要通信轴。 第二轴是在受控领空飞行时在UAS和UTM系统之间。。他们还可以在智能城市中发挥重要作用，并在物联网（IoT）系统或无线传感器网络（WSN）中使用[2]。uas由用于操作无人机及其通讯方式的所有组件组成。以最简单的形式，一个UAS包括一个无人机和GC，但是高级系统可以包括其他参与者，例如UTM系统和中间地面站，用于管理不同无人机和最终用户之间的通信。由于UAS的特征，大多数通信链接都是无线的。如图2所示，UAS具有三个主要通信轴。第二轴是在受控领空飞行时在UAS和UTM系统之间。首先，任何无人机和地面控制站（GCS）之间都有链接，命令，遥测，视频和其他特定于任务的数据都会传输。这些链接可以在物理或逻辑上分离，因为这些不同类型的数据并非总是在同一通道上发送。遥测信息从UAV或GCS发送到UTM系统，以监视流量和组织空间。反过来，UTM系统广播紧急地理围区，并根据其权威水平，向特定的无人机或GC发送传达建议或直接轨迹修改。最后，第三种通信发生在两个无人机之间。他们可以交换环境信息或用作路由器，以将数据传输到远程GCS或UTM。安全目标将根据传输信息的敏感性而有所不同。本文档审查了文献，以通过不同的加密技术来保护运输层以实现这些安全目标。
Mottaz，Anais等。 α波段连贯性的神经反馈训练可以增强运动性能。 Kropp，Martina等。糖尿病性视网膜病是失明的主要原因和级联并发症的早期预测指标 - 风险和缓解措施。在中 道德，监管和S Siffredi，Vanessa等。早产后的皮质改变以及与社会的联系 档案中的库弗特·Unige疫苗在护理中犹豫... frei，Anja等。在高度感染发生率时期，杂交免疫力的发展。在：国际流行病学杂志，2 小鼠相关的脂肪性肝炎 eLandaloussi，Yannis等。了解小脑结构与社会能力之间的关系。在：分子自闭症，2023年，第1卷。 14，n° Wacker Bou Puigdefabregas，Julie Caroline等。先天性核心肌病和延迟发作的限制性CA 的成功心脏移植 有限的利润和充分性 朝两极分化纠缠的宣传分布 经颅多普勒超声检查 假肢术语的词汇表2023：第十版 重新定义未知初级>的癌症 扩展触点会破坏流量 Kropp，Martina等。简短的沟通：糖尿病患者的泪液中催泪液的独特代谢特征 Ramzy，George Mourad等。人类中的Folfoxiri抗性诱导和表征
摘要目的：用脑部计算机界面系统对运动皮层激活进行神经反馈训练可以增强中风患者的恢复。在这里，我们提出了一种新方法，该方法训练与运动性能相关的静止状态功能连接，而不是与运动相关的激活。方法：使用神经反馈和源功能连通性分析和视觉反馈，将十个健康受试者和一名中风患者在其手运动区域和其他大脑之间受过训练的α波段连贯性。结果：十分之一的健康受试者中有7个能够在一次疗程中增加手运动皮层和其他大脑其他大脑之间的α波段连贯性。慢性中风的患者学会了增强其受影响的原发性运动皮层的α波段连贯性，该病神经皮层在一个月内应用了一个月。连贯性在靶向运动皮层和α频率中特别增加。这种增加与中风后运动功能的临床有意义且持久的改善有关。结论：这些结果提供了概念证明，即对α波段连贯性的神经反馈训练是可行的，并且在行为上是有用的。意义：该研究提供了证据表明α波段在运动学习中的作用，并可能导致新的康复策略。1简介大脑界面（BCI）的技术可以监测大脑活动和生成有关活动模式特定变化的实时输出。这特别显示了有关感觉运动节奏（SMR）的表明。记录的受试者会收到有关与他/她的努力相关的神经活动的反馈，因此可以学会自愿调节大脑活动（Kamiya，1969）。SMR对应于α和β频率（〜8-30 Hz）中感觉运动皮层中神经元基的活性，这被真实或想象中的运动抑制（Arroyo等，1993; Pfurtscheller等人，2006年）。人类自愿调节SMR的能力导致BCI的发展用于运动替代，即控制假体和机器人设备（Galan等，2008; McFarland等，2008）。BCI技术的最新应用包括通过反馈训练大脑模式。在神经居住中，神经反馈的兴趣主要在于它可能改善脑部病变患者恢复的潜力（Birbaumer等，2007； Daly等，2008）。运动康复的神经反馈主要旨在训练SMR调节（Buch等，2008; Broetz等，2010; Caria等，2011; Ramos-Murguiarlday等，2013），因此可以看作是对运动成像训练的支持（Mattia等人（Mattia等，2012）。