爱荷华大学成立于 1847 年,是爱荷华州第一所公立高等教育机构,拥有丰富的创新、创造力和韧性历史。爱荷华大学的学者、研究人员和艺术家取得了非凡的成就,对世界产生了巨大影响,并使爱荷华大学成为空间物理、教育测试、创意写作和医疗保健等领域的杰出中心。爱荷华大学的领导传统包括成为美国第一所平等招收男女学生的公立大学、首批不分种族招收学生的大学之一,以及第一所授予美术硕士学位的大学。在其历史上,爱荷华大学社区经受住了许多挑战——包括 2008 年的 500 年一遇的洪水,以及最近的全球疫情——但从未忘记对卓越和服务的承诺。
词汇表 主动睡眠 REM 睡眠的几个替代名称之一,另外还有异相睡眠、不同步睡眠等。尽管有些人限制将其用于发育中的动物,但也有人更喜欢将其更普遍地用作对这种状态的更客观的描述。 晚成性 出生时处于相对未成熟状态的动物。这样的后代通常出生时没有毛皮或绒毛,眼睛被封住,相对不动,依靠母亲的照料来获得营养、温暖和保护。狗、老鼠和鹰就是晚成性物种的例子。 肌阵挛性抽搐 四肢和其他附属物(例如,胡须、眼睛)的短暂、抽搐性运动,主要发生在 REM 睡眠期间。它们是由骨骼肌激活产生的。 早熟性 出生时处于相对成熟状态的动物。此类后代通常出生时身上有毛皮或绒毛,眼睛睁开,相对灵活,不像晚成性物种那样依赖母体提供营养、温暖和保护。绵羊、马和鸭子就是早熟物种的例子。安静睡眠 非快速眼动睡眠的几种替代名称之一,还有慢波睡眠、同步睡眠等。虽然有些人将其限制用于发育中的动物,但其他人更喜欢将其更广泛地用作对这种状态的更客观的描述。
摘要:基于卡尔曼滤波(KF)框架和机器学习算法的电池等效电路模型荷电状态(SOC)估计研究相对有限,大部分研究仅针对少数几种机器学习算法,缺乏全面的分析比较,且大部分研究侧重于通过机器学习算法获取卡尔曼滤波框架算法模型的状态空间参数,再将状态空间参数代入卡尔曼滤波框架算法中进行SOC估计,此类算法耦合性强,复杂度高,实用性不强。本研究旨在将机器学习与卡尔曼滤波框架算法相结合,将五种卡尔曼滤波框架算法的输入、输出和中间变量值的不同组合作为六种主流机器学习算法的输入,估计最终的SOC。这六种主流机器学习算法包括:线性回归、支持向量回归、XGBoost、AdaBoost、随机森林、LSTM;算法耦合度较低,无需进行双向参数调整,且不涉及机器学习与卡尔曼滤波框架算法之间。结果表明,集成学习算法与纯卡尔曼滤波框架或机器学习算法相比,估计精度有显著提高。在各类集成算法中,随机森林与卡尔曼滤波框架的估计精度最高,且实时性好。因此,可以在各种工程应用中实现。
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心理和定量基础设计和研究(协议开发,受试者招聘,数据收集和分析以及结果报告)关于mycardoes的更深层次学习材料?公共信息运动,爱荷华大学的Traumahawk应用程序的早期学习设计,以及爱荷华大学/爱荷华大学儿童博物馆运动物理学学习游戏概念的研究。
1 武汉大学口腔医学院及口腔医院,国家口腔基础科学重点实验室培育基地(湖北省科技部)和教育部口腔生物医学重点实验室,武汉,中国;2 爱荷华大学解剖与细胞生物学系,爱荷华城,美国;3 武汉大学口腔医学院牙周病学系,武汉,中国;4 爱荷华大学分子医学交叉学科项目,爱荷华城,美国;5 匹兹堡大学生物统计学系,匹兹堡,美国;6 劳伦斯伯克利实验室环境基因组学和系统生物学部,伯克利,美国;7 美国能源部联合基因组研究所,劳伦斯伯克利实验室,伯克利,美国;8 加州大学默塞德分校,默塞德,美国; 9 美国佐治亚州亚特兰大埃默里大学医学院人类遗传学系;10 美国爱荷华大学生物统计学系;
1 石勒苏益格-荷尔斯泰因州国家门户网站 (2017),https://www.schleswig-holstein.de/DE/Themen/M/maritimeWirtschaft.html。 2 根据 S STATISTISCHES A MT (2017) 第 7 页的数据进行自行计算。 3 石勒苏益格-荷尔斯泰因州国家门户网站 (2017),https://www.schleswig-holstein.de/DE/Themen/M/maritimeWirtschaft.html。 4 根据 S STATISTISCHES A MT (2017) - II 数据进行自行计算,https://www.statistik-nord.de/zahlen-fakten/erwerbstaetigkeit-verdienste-arbeitskosten/monatszahlen。 5 石勒苏益格-荷尔斯泰因州国家门户网站 (2017),https://www.schleswig-holstein.de/DE/Themen/M/maritimeWirtschaft.html。 6 根据 S STATISTISCHES A MT (2017) - II 数据进行自行计算,https://www.statistik-nord.de/zahlen-fakten/volkswirtschaft-preise/dokumentenansicht/bruttoinlandsprodukt-in-schleswig-holstein-2016-59442/。 7 博士。 H EGENBART & P ARTNER(2013),第 33 页。 10. 8 瑞士-荷尔斯泰因州门户网站 (2017),https://www.schleswig-holstein.de/DE/Themen/M/maritimeWirtschaft.html。
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