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World File Search System流量
奖励流量和扩散模型的微调
主要参考：伴随匹配：具有无内存随机最佳控制的微调流量和扩散生成模型。C. Domingo-Enrich，M。Drozdzal，B。Karrer，R。T。Q. Chen，ICLR2025。https：//arxiv.org/abs/2409.08861
流量电池的生命周期评估（LCA）
从化石到可再生能源的过渡需要开发可持续的电力储能系统，能够在更大的动力和更长的时间内适应越来越多的能量。流量电池被视为面对这一挑战的一种有前途的技术。由于该技术领域的不同创新仍在开发中，因此可再现，可比较和可验证的生命周期评估研究对于提供有关不同流量电池系统可持续性的明确证据至关重要。基于对1999年至2021年之间的20个相关生命周期评估研究的综述，该贡献探讨了有关ISO 14,040系列中定义的阶段序列的相关方法论选择：目标和范围定义，库存分析，影响分析，影响评估和解释。受到良好实践的启发，发现了常见的差距和弱点，并提出了比较生命周期评估研究的建议。这包括有关扩展功能单元定义的建议，使用输入/输出表的同时，提供了更详细和透明的LCI数据报告。这项研究的结果也与修改2006/66/EC的修改有关，在欧洲理事会中，初稿正在修订中，包括引入电池护照，这应该鼓励电池生产商减少碳足迹并避免有问题的材料。
电解电容器中电流流量的评估
Araceli Maldonado Reyes araceli.mr@cdvictoria.tecnm.mx https://orcid.org/000000-0000-0003-3585-8034 tecnm/tecnm/tecnm/ciudad vict vict victoria vict victora victoract每年损失19.2亿美元。 div>在目前的工作中，评估了电子设备中的当前泄漏，例如具有商业应用的电解电容器，并且规格为10 µm和35 V.评估了两个老化的过程，传统的一个应用电压和温度，以及一个新的过程，可以消除温度并增加工作电压。 div>通过传统电流和电压测量设备评估每个过程的有效性。 div>使用统计工具，例如3个参数，时间序列和概率图的正常对数分布，以分析每个过程获得的数据。 div>据观察，两个过程的当前泄漏在规范范围内都是可以接受的，对于新过程，长期测试的结果显示出更大的有效性。 div>
衡量哈萨克斯坦的绿色金融流量
本报告由 Takayoshi Kato（OECD）起草。Kumi Kitamori 和 Krzysztof Michalak（OECD）提供了总体指导。作者感谢 Assel Shauenova（统计委员会）、Aliya Shalabekova（生态、地质和自然资源部）和 Aday Nygmanov（贸易政策发展中心股份公司）在本项目实施过程中给予的全力支持，以及 Mireille Martini（OECD）对附件 3 的贡献。作者感谢哈萨克斯坦政府各机构提供的智力投入：国民经济部统计委员会；生态、地质和自然资源部；贸易政策发展中心股份公司，以及阿斯塔纳国际金融中心。本报告还受益于专家评审和经合组织秘书处同事的宝贵意见：Alexander Dobrinevski、Guy Halpern、Raphaël Jachnik、Jean-François Lengelle、Krzysztof Michalak、Alexandre Martoussevitch 和 Nelly Petkova。作者还感谢 Florian Flachenecker（欧洲委员会联合研究中心）、Myriam Linster（经合组织）和 Andrei Isac 提供的宝贵见解。Maria Dubois 和 Mark Foss 也为作者的出版过程提供了支持。
使用流量的心血管疾病分类...
摘要 - 近年来，心血管疾病引起了研究人员的重大关注，因为它是全球死亡的主要原因。本文介绍了一种分类方法，该方法采用了优化算法来提高预测各种性别和年龄段的心血管疾病发展的准确性。患者数据集通常包含大量无关，多余或嘈杂的特征，这可能会阻碍预测的准确性。为了解决这个问题，我们提出了流动方向算法（FDA），该算法选择了疾病的最相关特征以提高分类精度率。在预测阶段，我们将支持向量机（SVM）与流方向优化算法（FDA）相结合，以识别最相关的功能。为了增强分类结果，本研究研究了FDA，OFDA，遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法与K-Nearest邻居（KNN）和SVM分类算法的组合。使用准确性，召回，精度和选定特征比例作为度量来评估所提出的算法的性能。使用三个数据集比较了基于SVM和KNN的算法：心力衰竭临床数据集（HFCD），心脏数据集（HD）和心脏病预测数据集（HDPD）从UCI存储库中获得。实验结果表明，与FDA或OFDA优化算法结合使用时，SVM和KNN算法表现更好。
神经网络权重的几何流量模型
深层生成模型（例如流量和扩散模型）已被证明在建模高维和复杂的数据类型（例如视频或蛋白质）方面具有有效性，这激发了它们在不同数据模式（例如神经网络重量）中的使用。神经网络权重的生成模型对于贝叶斯深度学习，学习优化和转移学习等多种应用程序将很有用。但是，重量空间生成模型的现有工作通常忽略神经网络权重的对称性，或者仅考虑其中的一个子集。对这些对称性进行建模，例如MLP中的子顺序之间的置换对称性，卷积网络中的滤波器或通过使用非线性激活而产生的比例对称性，具有通过有效地降低问题的降低降低问题的重量模型的潜力。从这个角度来看，我们旨在在重量空间中设计生成模型，以更加仔细地尊重神经网络重量的对称性。我们以流量匹配的生成建模为基础，而权重空间图神经网络设计以设计三个不同的重量空间流。我们的每个流量都采用不同的方法来建模神经网络权重的几何形状，因此使我们能够以原则上的方式探索权重空间流的设计空间。我们通过列出了在重量空间的常规模型上列出未来工作的潜在方向来得出结论。我们的结果证实，建模神经网络的几何形状更忠实地导致更有效的流量模型，可以推广到不同的任务和体系结构，并且我们表明，尽管我们的流量以比以前的工作少的参数获得竞争性能，但可以进一步改进它们，通过扩展它们。
FB2200流量计算机说明手册
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扩展生产者的责任和贸易流量
在关于国际废物贸易的辩论中，对资源效率和回收利用的关注逐渐开始伴随着否定环境外部性的关注。在这种情况下，我们研究了扩展生产者责任（EPR）对废物蝙蝠出口（WB）的影响。EPR被认为是“废物市场化”的关键政策。另一方面，WB是一种危险废物，也含有高浓度的关键原材料。因此，它们对于恢复关键资源的战略重要性，同时需要适当的环境管理。因此，对于处理WB的情况以及如何影响相关策略的情况至关重要。我们的结果基于重力框架中的差异差异模型，在EPR实施与其他废物的趋势相结合后，WB出口显示出一致的增加。此结果可能是间接的
使用机器学习的流量预测
a夫人流量是几乎每个城市中人们面临的主要问题之一。预测，对于运输计划和城市经理，交通量一直是非常具有挑战性的。人口的增长和车辆使用的增加增加了对可靠的交通预测系统的需求。系统应减少拥塞，避免事故并优化增强道路安全性的交通流量。使用机器学习算法更适合处理交通和维持车辆的流动。本文重点介绍了使用机器学习原理（例如LSTM和Random Forest（RF）算法）处理流量相关的工作。使用用于流量预测的高级在线数据集。在功能工程的帮助下，对系统进行了测试以提高精度。基本数据集具有以下字段：车辆ID，时间，日期，接线ID是预测每个区域流量的主要参数。与此相关，我们添加了日常和周末组件，以增强我们的结果。关键字：流量，人工智能，机器学习，流量预测，LSTM，随机森林（RF），智能交通系统。Samriddhi：一本《物理科学，工程和技术杂志》（2023）； doi：10.18090/samriddhi.v15i03.10