XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System程度较高
LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
应用食品科学（3年）中的较高NITEC
食品质量控制模块完成后，学生应能够确定重要的质量参数，特性/特征/特征，这些原材料，成分和产品确定其适用性，应用和安全性生产的安全性。学生还应该能够使用合适的测试设备和方法进行高质量的检查，以评估原材料，成分和产品是否符合质量和安全标准。
就业增长速度放慢，通货膨胀保持较高
*季节性调整的年度速率。注意：括号中的数字表示最近每月数据的国家就业份额。美国的数据持续到9月；得克萨斯州和地铁数据一直持续到八月。资料来源：劳工统计局；德克萨斯州劳动力委员会；达拉斯联邦储备银行的季节性和其他调整。数据：https：//www.dallasfed.org/research/econdata/tx-emp.aspx#tab3
农业食品相关的生物处理较高
• Design and develop : Create processes for producing biological materials, such as medicines, food, or fuel • Optimize : Improve efficiency and reduce costs for existing processes • Conduct research : Test new production methods and analyze data to monitor performance • Ensure compliance : Make sure processes meet regulatory standards and safety guidelines • Scale up : Move processes from the lab to full-scale production • Maintain equipment : Troubleshoot and maintain equipment used in bioprocessing • Develop safety protocols : Ensure a安全的工作环境
释放转基因较高植物的申请摘要
淀粉原产于两种不同的成分，即淀粉症和淀粉蛋白。这两个分子由葡萄糖分子组成，但不同的链氨型分子是大型且分支的分子，而淀粉症基本上是直且长的分子。淀粉分子中的直链是由淀粉语法（SS）合成的。Granul -Bound淀粉语法（GBSS）建立了链淀粉的链，而可溶性淀粉语法（SSS）则建立了在淀粉蛋白中发现的链条。淀粉分子的分支由分支酶（SBE）合成。sss以各种形式（i- We）提供，其功能与它们构建不同长度的链球链链的事实略有不同。在马铃薯线中，应用程序包括GBS，SSS和SBE已突变或激活以改变淀粉含量以及链链淀粉蛋白的链长和分支。
拓扑，几何学和物理学中的较高结构
国会图书馆出版物数据名称名称：Kaufmann，Ralph M.，编辑。|马克尔，马丁，1960年 - 编辑。| Voronov，Alexander A.，编辑。| AMS Special Session on Higher Structures in Topology, Geometry, and Physics (2022 : Online) Title: Higher structures in topology, geometry, and physics / Ralph M. Kaufmann, Martin Markl, Alexander A. Voronov, editors Description: Providence, Rhode Island : American Mathematical Society, 2024.|系列：当代数学，0271-4132； 802 | “ AMS特别会议，拓扑，几何学和物理学的较高结构，虚拟，2022年3月26日至27日。” |包括书目参考。标识者：LCCN 2023048574 | ISBN 9781470471422（平装）| ISBN 9781470476427（电子书）主题：lcsh：代数拓扑 - 国会。|量子场理论 - 国会。|群体行动 - 国会。|功能分析 - 国会。| AMS：代数拓扑 - 同源性和协同论理论。|量子理论 - 量子场理论；相关的分类场理论。|联想环和代数 - HOPF代数，量子组和相关主题。|几个复杂的变量和分析空间 - 分析结构的变形。|歧管和细胞复合物 - PL-TOPOGOGY。分类：LCC QA612 .H54 2024 | DDC 514/.2 – DC23/ENG/20240402 LC记录可在https://lccn.loc.gov/2023048574当代数学ISSN：0271-4132（打印）; ISSN：1098-3627（在线）doi：https：//doi.org/10.1090/conm/802
德国较高的可再生能源目标。该行业将如何受益？
在2007年，德国在全球每四个太阳能电池生产一次。在2021年，欧洲仅贡献了3％的全球PV模块生产，而亚洲占93％，其中中国占70％5。在2000年德国的可再生能源法案之后，德国太阳能公司登上全球领导力，到2011年创造了15万个工作岗位。在前GDR（德国民主共和国）南部出现了一个太阳群，是在慷慨的支持计划的背景下，这是硅领域的支持性工业传统，以及R＆D机构的支持（例如Fraunhofer-Center-Center-Centerfürilizium-Center silizium-photovoltaik-Photovoltaik in Halle）。总体而言，过去几年对太阳能研发的财政支持已增加，达到了约9000万欧元，尤其是在公私支持计划下。
DVE：不同程度 - 军队安全
视觉参考和提示为飞行中的定位提供了最重要的感官输入（据估计，70-80% 的飞行定位信息是通过视觉获得的）。例如，当驾驶仪表时，机组人员可以训练忽略可能错误的前庭或躯体感觉输入，以“使仪表读数正确”。当按照 VFR 飞行时，DVE 会减少安全驾驶所必需的关键环境视觉提示。机组人员可以在 DVE 中操作，通过保持足够的视觉参考或仪表提示来了解他们的操作环境，从而实现飞机定位和空间/时间 SA。然而，在某种程度的能见度受限的情况下，机组人员的熟练程度和经验不足以弥补 DVE 内减少的提示，飞机坠毁的可能性会大大增加。
人工智能开发的严谨程度 - DTIC
本《人工智能 (AI) 开发严格程度 (LOR)》技术出版物是应马里兰州印第安黑德海军军械安全与安保活动 (NOSSA) 的要求编写的，由国防部长办公室 (OSD) 的一份合同资助，以支持海军空战中心武器部 (NAWCWD) D51 系统工程部。该项目获得了 1.5 年的资助，涵盖 2021 和 2022 财年，目的是支持 NOSSA 为武器系统中使用的任何 AI 技术制定指导方针和政策。在此期间，该内容的各个部分已在基于 AI 的政府和商业研讨会和讲习班上进行了介绍，从而促进了内容的发展。此外，在这项工作的后 6 个月中，国防部 (DoD) 数据科学社区（包括学术和承包支持小组）提供了详细的评论/反馈。因此，本文档中包含的建议支持了联合人工智能系统安全工作组 (SSWG) 和人工智能安全工作组测试和评估、验证和确认 (TEVV) 小组制定其指南和政策。
衡量政府人工智能准备程度
联合国教科文组织《人工智能伦理建议》旨在为合乎道德地使用人工智能提供一套标准和原则。我们认为，对人工智能采取合乎道德、负责任的态度至关重要。人工智能伦理是我们讨论的重要部分。我们不一定认为伦理是人工智能环境中需要衡量的一个组成部分，而是一套原则。这些原则可能因当地情况而异。在收集和使用数据以及构建和实施人工智能方面，这些原则需要指导政府、私营部门和学术界。我们相信，联合国教科文组织的建议为制定这些原则奠定了良好的基础。