确保对冲合同以公平的方式进行交易,通过创建一个公平竞争环境来促进竞争,以供发电机和零售商竞争。我们的提案要求绅士以与绅士对其内部零售武器相同的条款提供独立的零售商和发电机访问产品(例如对冲合同),同时保持投资激励措施和供应安全性。这意味着绅士将无法通过例如以比第三方提供的更好的条件来使零售武器获得灵活的生成/对冲合同。
1。简介教育中的人工智能(AIED)和辅助技术(AT)旨在开发适合学习者能力的用户特定解决方案。至关重要的方面是考虑到每个学习者的特殊性,以提出一个智能学习环境,利用学习者的互动行为。可以在AIED的背景下区分两种主要方法,这些方法是由计算机支持的学习(Kirschner和Gerjets,2006)和以学生为中心的学习(Calder,2015)。在计算机支持的学习中,学习内容的适应性很简单,因为它为实施适应算法提供了合适的背景(Spüler等,2016)。尽管有多种学习环境,例如Iweaver(Wolf,2003),Inspire(Papanikolaou等,2002)或Colcularis(Käser等,2013),试图实施学习过程适应的尝试表明结果不满意。在与学习者的互动中,这些系统本质上是基于所谓的教学剂(PA),这些教学剂(PA)以极大的自主权在学习者的互动中支持。关于学习者和PA之间可以进行的多相互作用,这些环境可以支持个性化和协作学习。这些环境中使用的共同体系结构基于四个模块(Moreno等,2001; Kim and Baylor,2006; Hooshyar等,2015),即域模块,学习者模块,教学模块和界面模块。在一般情况下,域模块代表特定领域的专家知识。(2)干扰?它不仅包含获得技能的专业知识,而且还提供了建立能力的内部代表。域模块必须能够在放置学习者的同一上下文中生成解决方案。这允许系统确定学习者和导师行动中的差异和对应关系。学习者模块提供了有关问题的学习者知识测量。这是专业知识,知识,认知概况和学习者历史的元组。教学模块允许定义调解以帮助学习者学习过程。它必须考虑每个教育,教学和心理原则。该模块的主要目的是回答三个问题(1)为什么要干扰?和(3)如何干预?交互模块是系统内部表示和学习者接口连接的负责。该模块与教育系统和学习者的评估技能永久合作。另一方面,它决定了系统用于传输信息的最终形式。
对称的正定定义(SPD)矩阵渗透到许多科学学科,包括机器学习,优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状,SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means,现在是某些应用中的金标准,例如脑部计算机界面(BCI)。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中,或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时,阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵,从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性,并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估,这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线,证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明,所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字:SPD矩阵,平均值,缺少数据,数据插补。
C3 194.0 415.7 ± 17.6 352.4 ± 14.2 ± 0.4 14.5 ± 3.8 C4 789.3 735.8 ± 41.6 317.0 ± 16.5 ± 0.4 11 840.4 972.3 ± 39.2 969.4 ± 36.1 3.6 ± 0.6 28.4 ± 4.1 C7 574.3 1104.1 ± 44.3 334.4±13.2 19.4±C9 188.4 228.8±9.9 104.0±4.4 32.5±3.4 35.4 35.4±4.5 C10 1782.5 5019.3±244.6 1636.6 1636.6±81.5±81.5±0.5±0.5±0.5 76±9.9.9.9.9 0.8 C12 505.4 C12 505.4 69.7.7.7.7±694.7±694.7±694.7±694.7±69.7±69.4±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.4±69.7±69.4±69.4应该±0.4 7.7±1.1 C13 4155.5 1612.4±84.5 449.2±23.6.6.6±1.0 C14 2080.2 1732 12.5±1.9 315C3 194.0 415.7 ± 17.6 352.4 ± 14.2 ± 0.4 14.5 ± 3.8 C4 789.3 735.8 ± 41.6 317.0 ± 16.5 ± 0.4 11 840.4 972.3 ± 39.2 969.4 ± 36.1 3.6 ± 0.6 28.4 ± 4.1 C7 574.3 1104.1 ± 44.3 334.4±13.2 19.4±C9 188.4 228.8±9.9 104.0±4.4 32.5±3.4 35.4 35.4±4.5 C10 1782.5 5019.3±244.6 1636.6 1636.6±81.5±81.5±0.5±0.5±0.5 76±9.9.9.9.9 0.8 C12 505.4 C12 505.4 69.7.7.7.7±694.7±694.7±694.7±694.7±69.7±69.4±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.4±69.7±69.4±69.4应该±0.4 7.7±1.1 C13 4155.5 1612.4±84.5 449.2±23.6.6.6±1.0 C14 2080.2 1732 12.5±1.9 315
次生有机气溶胶(SOA),是由挥发性有机化合物(VOC)氧化的低挥发性产物形成的大气颗粒物,会影响空气质量和气候。当前的3D模型无法重新产生大气有机气溶胶中观察到的可变性。由于许多SOA模型描述是从环境室实验中推出的,因此我们代表大气条件的能力直接影响我们评估SOA的空气质量和气候影响的能力。在这里,我们开发了一种方法,该方法利用全球建模和详细的机制来设计室内实验,以模仿有机过氧自由基的大气化学(RO 2),这是VOC氧化的关键中间体。利用了数十年的实验实验,我们开发了一个定量描述RO 2化学的框架,并表明先前没有研究SOA形成的实验方法已经访问了相关的大气RO 2命运分布。我们展示了概念验证实验,这些实验证明了SOA实验如何访问一系列大气化学环境,并提出了几个方向供将来的研究。
摘要。在此贡献中,使用田间梯度瞬变的合成数据研究了钢条的磁性表征,这些瞬态是通过有限的集成技术(FIT)生成的。使用Jiles-Atherton(JA)模型描述并参数化了材料定律。然后,使用两种全局方法分析相关磁指标相对于材料参数的敏感性:SOBOL的指标和δ-敏感指标。为了加速对这些数量的评估,使用模拟数据集中的机器学习技术构建了快速的元模型。基于量身定制的学习框架的逆问题解决方案已针对不同提出的标识符进行了测试,并最终讨论了它们对所讨论材料的磁性表征的适用性。
这项研究介绍了一种创新的智能数字管理绩效测量模型,该模型通过传统的绩效指标进行人工智能,以解决现代数字管理的复杂性。该模型旨在通过利用实时数据分析和AI驱动算法来提供对管理有效性的定量和定性见解。在一项涉及经历数字化转型不同行业的1200多名受访者的验证性研究中,采用了先进的统计技术主题,例如验证性因素分析和结构方程模型,以验证框架。与召开测量方法相比,调查结果表明关键绩效指标的显着改善,包括决策速度的30%和资源利用效率提高25%。这项研究基于既定的理论基础,并将最新进步纳入了AI和大数据分析中。通过将AI增强指标与传统的管理指标集成,该模型确认了数字绩效测量的可行性,同时为在动态环境中提供了强大的管理决策工具。调查结果提供了令人信服的经验证明,即AI驱动的分析可以揭示潜在的绩效模式并提供可行的见解,从而使组织能够优化资源分配并提高整体运营效率。此外,此搜索重点介绍了开发适应性的测量工具的重要性,这些工具与不断发展的数字景观保持同步。
自发现胰岛素以来,低血糖一直是糖尿病患者最佳血糖结局的障碍。国际低血糖研究小组定义了低血糖的三种生化分类:1级,低于≤3.9mmol/L; 2级,低于≤3.0mmol/l;和第3级,基于生理和认知反应的阈值,严重的低血糖(需要第三方辅助)1,2。对糖尿病患者的日常功能和生活质量(QOL)的不同方面的这些水平对糖尿病患者的不同方面的不同影响知之甚少。在过去的十年中,测量间质葡萄糖的连续葡萄糖监测(CGM)设备在临床实践中越来越多地使用,研究表明,低血糖的发作明显多于毛细血管血糖(CBG),具有八个
脱位密度。那些不同的方法不观察到相同类型的位错,即统计存储的位错(SSD)和/或几何必需的脱位(GND)。有些是直接测量技术,例如ECCI和TEM成像,而其他是非方向方法,即HR-EBSD和XRD测量。因此,提出了使用这四种技术在未变形和变形的双链钢上获得的测量值的定量比较。对于低变形,位错密度很小(成像方法相当性能,而XRD 1- 5×10 13 m - 2),测量值的不确定性水平高。HR-EBSD测量结果表明,结果与这些变形水平的其他方法非常吻合。对于较高的变形水平(上面的脱位密度),成像方法不再相关,因此1 - 3×10 14 m - 2