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World File Search System给定位置
评估和提高天然气的可靠性... - NSF PAR
摘要。环境监测技术的进步使相关社区和公民能够收集数据，以更好地了解当地环境和潜在暴露情况。这些移动、低成本的工具可以提高收集时间和空间分辨率的数据，提供具有前所未有的详细程度的大规模数据。这种类型的数据有可能使人们能够就其暴露情况做出个人决定，并支持制定减少污染和改善健康结果的当地战略。然而，这些低成本仪器的校准一直是一个挑战。通常，传感器组是通过现场校准来校准的。这涉及将传感器组与高质量参考仪器放在一起一段时间，然后应用机器学习或其他模型拟合技术（如多元线性回归）来开发用于将原始传感器信号转换为污染物浓度的校准模型。尽管这种方法有助于校正环境条件（例如温度）的影响以及与非目标污染物的交叉敏感性，但越来越多的证据表明，由于污染物水平与环境条件（包括昼夜循环）之间存在偶然相关性，校准模型可能会过度拟合给定位置或一组环境条件。 因此，在现场训练的传感器包可能会提供
资本主义经济中的失业
摘要： - 本文介绍了隐藏的马尔可夫模型在波兰语言中的文本生成中的应用。开发了一个生成文本的程序，利用隐藏的马尔可夫模型。该程序使用参考文本来学习可能的字母序列。还讨论了文本处理的结果。提出的方法也可以在语音识别过程中有所帮助。键字： - 自然语言处理，文本生成，隐藏的马尔可夫1简介言语综合和识别的领域在过去30年中，由于蜂窝电话的开发，它被广泛使用。在最流行的语音综合方法和分析方法中，采用了隐藏的马尔可夫模型（HMM）[2,6]。隐藏的马尔可夫模型也可以在其他领域中使用，仅命名遗传学，复制DNA代码或经济学，以预测未来的经济结果[3,4]。hmm of str k的估计在学习过程中构成的k前值的序列基于给定位置中发生值的可能性。 计算学习载体中长度k +1单词的出现数量。 序列以相同的k字符开始构成上下文。 它们的计数可用于估计K +1位置中值发生的可能性[8]。 2跃迁矩阵过渡矩阵M定义了所有可能的先前序列功能中值x n+1的发生数量。 它还可能包含出现值x n+1而不是出现数量的可能性。估计在学习过程中构成的k前值的序列基于给定位置中发生值的可能性。计算学习载体中长度k +1单词的出现数量。序列以相同的k字符开始构成上下文。它们的计数可用于估计K +1位置中值发生的可能性[8]。2跃迁矩阵过渡矩阵M定义了所有可能的先前序列功能中值x n+1的发生数量。它还可能包含出现值x n+1而不是出现数量的可能性。然后从公式1计算出可能性，其中p ij是条件下元素x i的概率，前面的符号为x j。[8] p ij（x i /x j）= p（xi∩xj） /p（x j）（1）如果给定序列中n元素的值S n取决于元素n-1的值，则可以应用HMM的值来预测连续值。条件下元素x n+1发生的概率是：p（x n+1 /x n）给出：p（x n+1 /x n）（2）
波兰选定位置的浅地下温度
在2021年，在全国各地的不同地点钻了五个钻孔，以考虑不同的自然条件。每个钻孔都有一个安装了单个U-Pipe的热交换器。在2021年，进行了测试温度测量和TRT测试，而在2022 - 2023年，定期测量以各个季节的季节进行季度进行。在地下最浅的部分的结果深度深约2-5米，表明其温度与气候和天气状况之间存在牢固的关系。进一步，该地下温度区域被称为每日和季节温度变化的区域。下面的地下温度变异性随着深度而逐渐降低，较少依赖外部因素。在通常15-25米的深度处，具体取决于位置，温度稳定，接近给定位置时平均环境气温的值。这个地下温度区（称为中性或瞬态温度的区域）可以持续到约50-60米的深度甚至更高。根据地热梯度的值开始更深的地下温度开始升高。在本文提出的研究中得出的地下温度值在一定程度上也取决于各种地理和人为因素，例如岩石的热性质，例如导热率，含水层的存在，气候异常和地下基础设施的存在。
标准化是加速
然而，就稳定性和可靠性而言，可用的标准化测试协议非常有限。稳定性是光伏装置设计、电池生产所用材料和光伏技术以及光转换详细机制与光伏装置在运行过程中所承受的应力相结合的复杂功能。太阳能电池通常用于室外环境中，并暴露于大量应力因素下，这些因素会导致老化、性能下降并最终失效。在直射阳光和天气下，它们的稳定性由一组多变量应力因素决定，这些因素不断变化并且通常在时间序列中无法预测（尽管环境应力因素的统计分布对于给定位置来说是相对明确的）。另一方面，光伏产品的预期和保证效率随时间的变化以及预测寿命 [6] 是市场上所有消费产品中最长的，因为光伏项目的财务可行性在很大程度上取决于光伏设备至少 20 年的使用寿命。因此，对光伏产品的稳定性和可靠性的评估是一项相当大的挑战。为了在受控环境中评估稳定性并进行可重复的测试，可以使用加速寿命测试或人工风化方法
PLT 系统对无线电服务的潜在威胁 - EBU Tech
此过程以了解适用于各种情况的适当保护比为基础。保护比 (PR) 是有用信号功率 3 与干扰信号的比率 S / I，必须达到或超过该比率才能确保获得满意的接收效果。保护比通常以 dB 表示。PR 的值取决于有用信号和干扰信号类型的特定组合。它还取决于有用信号和干扰信号频谱之间的重叠程度。当某个频段仅由或主要由一种无线电服务以信道化方式使用时（许多广播频段都是这种情况），频谱规划仅要求针对与同信道、相邻信道和第二相邻信道操作相对应的频率偏移确定适当的 PR。这些 PR 记录在 ITU-R 中，并与有用信号和干扰信号的传播预测一起作为规划过程的一部分应用。添加新传输时，必须限制（预计）干扰，以免干扰已约定的服务区内现有的服务。可以进行一个简单的测试：在给定位置，有用信号的场强是否超过某个最小值，即所谓的最小受保护场强？如果超过，则应保护其接收，干扰信号场强不得超过有用信号的场强除以 PR 的 4。
Leptomonas pyrrhocoris的完整微圆基因组揭示了其非典型的线粒体RNA编辑事件的来源
尿苷插入 /缺失（U-Indel）编辑Mito-Condrial mRNA，Protistan类Kine-toplastea独有的，生成规范和潜在的非生产性编辑事件。虽然分子机制和为U-Indel编辑提供所需信息的指南（G）RNA的作用有充分的了解，但对不限制其明显易错的性质的力鲜为人知。对GRNA的分析：mRNA对允许在给定线粒体转录的给定位置解剖编辑事件。一个完整的GRNA数据集，与包括非平均编辑转录物在内的完全表征的mRNA群体配对，将允许在整个小节转录组中全球进行此类分析。为了实现这一目标，我们组装了67个昆虫寄生虫Lep- tomonas pyrrhocoris的微量圆，每个微圆通常编码一个位于两个不同来源的两个相似单元之一中的一个GRNA。在相对较低的注释的grnas中，我们已经解剖了L. pyrrhocoris中的所有识别线粒体编辑事件，其菌株在各个微量圆形类别的丰富度上截然不同。我们的资产支持一个模型，其中许多编辑事件由有限的GRNA驱动，而自发的GRNA具有指导规范和非统计编辑的固有能力。
评估和提高气体的可靠性... - AMT - 最近
摘要：环境监测技术的进步使相关社区和公民能够收集数据，以更好地了解当地环境和潜在暴露情况。这些移动、低成本的工具可以提高收集时间和空间分辨率的数据，提供具有前所未有的详细程度的大规模数据。这种类型的数据有可能使人们能够就其暴露情况做出个人决定，并支持制定减少污染和改善健康结果的当地战略。然而，这些低成本仪器的校准一直是一个挑战。通常，传感器包是通过现场校准来校准的。这涉及将传感器包与高质量参考仪器共置一段时间，然后应用机器学习或其他模型拟合技术（如多元线性回归）来开发用于将原始传感器信号转换为污染物浓度的校准模型。虽然这种方法有助于校正环境条件（例如温度）的影响以及与非目标污染物的交叉敏感性，但越来越多的证据表明，由于污染物水平与环境条件（包括昼夜循环）之间存在偶然相关性，校准模型可能会过度拟合给定位置或一组环境条件。因此，在现场训练的传感器包在移动或转移到其他位置时可能会提供不太可靠的数据。对于寻求在监管监测点以外进行监测的应用（例如个人移动监测或高分辨率的社区监测），这是一个潜在的问题。
基于动态编程的统一框架
摘要：在本文中，我们描述了一个新的概念框架，该概念框架连接近似动态编程（DP），模型预测控制（MPC）和加固学习（RL）。该框架以两种算法为中心，这些算法在很大程度上是彼此独立的，并通过牛顿方法的强大机制在协同作用中起作用。我们称它们为“线”训练和在线播放算法。名称是从涉及游戏的RL的一些主要成功中借来的；主要示例是最近（2017年）Alphazero程序（下棋，[SHS17]，[SSS17]）和类似结构化的和早期（1990年代）TD-Gammon程序（扮演Backgammon，[Tes94]，[TES95]，[TES95]，[TEG96，[TEG96]））。在这些游戏上下文中，O效率训练算法是一种教授该程序如何评估位置并在任何给定位置产生良好动作的方法，而在线游戏算法是一种实时对抗人或计算机对手的方法。显着，在线训练和在线比赛之间的协同作用也构成了MPC的基础（以及其他主要的顺序决策问题类别），实际上MPC设计体系结构与Alphazero和TD-Gammon的一种非常相似。这种概念上的见解提供了弥合RL和MPC之间文化差距的工具，并为MPC中的某些基本问题提供了新的启示。这些包括通过推出来增强稳定性，通过使用确定性等效性来处理不确定性，MPC在涉及更改系统参数的自适应控制设置中的弹性以及由牛顿方法所暗示的超线性绩效界限提供的见解。
在城市林地环境中增加生物多样性会促进人类积极的情感反应吗？使用城市林地的360度视频
绿色空间可以支持减轻人类压力并促进积极的情绪健康。先前的研究表明生物多样性（即在给定位置，各种动植物种类繁多）可以进一步增强压力的恢复。然而，实验证据测试了这一假设，迄今为止的结果已经混合在一起。这项研究旨在通过实验操纵物种的丰富性和压力来进一步了解生物多样性（实际或感知）对人类福祉的作用。参与者（总共372位）参加了一个在线实验，在观看360度视频以恢复之前，他们收到了轻度压力。视频显示了相同的位置，即一个城市林地，但在人工操纵的四个生物多样性中之一。参与者报告了压力诱导前后观看视频之前和之后的积极和负面影响，并在整个实验过程中提供了衡量压力和福祉的量度。参与者还报告了他们对生物多样性的看法（即他们认为位置是多么多样化），并以简短的评论详细阐述了他们的回答。重复的方差分析表明，暴露于所有水平的生物多样性会减少参与者的负面影响，但条件之间没有显着差异。然而，分析表明，在将环境视为更多生物多样性的那些参与者中的积极影响更高。参与者的评论表明，报告的人在环境中注意到鲜花和树木也显示出更高的积极影响。这表明，感知生物多样性会促进更多积极的情绪，但至关重要的是，人们需要真正注意到（与）生物多样性的组成部分，以引起这些额外的好处。
模型预测控制和增强学习
摘要：在本文中，我们描述了一个新的概念框架，该概念框架连接近似动态编程（DP），模型预测控制（MPC）和加固学习（RL）。该框架以两种算法为中心，这些算法在很大程度上是彼此独立的，并通过牛顿方法的强大机制在协同作用中起作用。我们称它们为“线”训练和在线播放算法。名称是从涉及游戏的RL的一些主要成功中借来的；主要示例是最近（2017年）Alphazero程序（下棋，[SHS17]，[SSS17]）和类似结构化的和早期（1990年代）TD-Gammon程序（扮演Backgammon，[Tes94]，[TES95]，[TES95]，[TEG96，[TEG96]））。在这些游戏上下文中，O效率训练算法是一种教授该程序如何评估位置并在任何给定位置产生良好动作的方法，而在线游戏算法是一种实时对抗人或计算机对手的方法。显着，在线训练和在线比赛之间的协同作用也构成了MPC的基础（以及其他主要的顺序决策问题类别），实际上MPC设计体系结构与Alphazero和TD-Gammon的一种非常相似。这种概念上的见解提供了弥合RL和MPC之间文化差距的工具，并为MPC中的某些基本问题提供了新的启示。这些包括通过推出来增强稳定性，通过使用确定性等效性来处理不确定性，MPC在涉及更改系统参数的自适应控制设置中的弹性以及由牛顿方法所暗示的超线性绩效界限提供的见解。