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1助理。教授,2,3,4 UG学者1,2,3,4人工智能和机器学习部,印度海得拉巴的Guru Nanak机构技术校园(自治)。摘要:在过去的十年中,电动汽车(EV)的使用迅速增加使得有必要准确估算电动汽车充电所需的能量。电动汽车现在主要使用锂离子电池进行存储;保护这些电池免受过度充电可以延长其寿命并保持健康。这项研究提出了一个机器学习模型,用于预测基于K-Neared邻居分类方法的EV充电会话的长度。通过正确对事件进行分类,该模型可以预测电荷将持续多长时间。每个班级都有充电事件,每个班级都持续一段时间。该程序仅使用数据开始时可用的数据(到达时间,启动SOC,日历数据)。进行灵敏度分析以评估各种输入的效果,并使用包括来自100多名用户的充电会话记录的实际数据集对模型进行验证。与基准模型相比,性能的改进证明了该模型的功效。索引 - 电动汽车,充电会话,分类技术,优化的电池充电,机器学习。
2011中等型奖励在在线推荐奖励计划中的中等最小化效果:一种一般可评估性观点1432使用数字午睡刺激反馈贡献:实时移动反馈平台中的实地实验1558胜过莎士比亚的实验室实验:降低了莎士比亚:拆开生理学衡量的机能1904年度运动的机制 - 一项精美的互动互动,互动互动,互动互动,互动互动,互动互动互动。鼓励用户考虑不同水平的行动识别(LAI)1117消费者在意识形态两极分化下的在线品牌攻击和防御:Cantopop Group“ Mirror”
Saeed,Khalid&Khalil,Wajeeha&Ahmed,Sheeraz&Hassan,Farrukh&Naeem,M&Yousaf,M。(2020)。通过缓解计划对虚拟组织的网络安全攻击进行比较分析。本会话中最有趣的部分劫持是攻击者能够获得访问
地点:Hall - 5(Lab Robotics),Caet,Jae,Jae,Junag董事长:-d。 P. M. Short,Ex。校长和院长,Caet,Jae,Junagadh联合主席:-1。农业科学家Prakash Prakash博士。分裂机械化,ICAR-CIAE,BHOPAL,MADHYA PRADESH记者:-1。V. R. Vagadiya博士,ASC。教授,COA,JAU,主持人Junad:-S。V. Kelaiya博士,Astt。 教授,Caet,Jae,Junadh教授,COA,JAU,主持人Junad:-S。V. Kelaiya博士,Astt。教授,Caet,Jae,Junadh教授,Caet,Jae,Junadh
口语基本频率模式(SFF)因语言和性别认同而有所不同。此外,会说话任务的类型(阅读与自发)也可能影响SFF。这项研究探讨了来自Cisgender和Transgender扬声器的西班牙语 - 英语双语者的SFF模式。记录了二十四名演讲者(8名sisgender男性,8名sisgender妇女和8名变性妇女)被记录在阅读一段段落以及回答自发发言的访谈问题上。在口语任务和语言中发现最小,最大,范围和中位数SFF的度量是稳定的。发现性别的显着影响。sisgender男女分别产生了最低和最高的SFF值。跨性别妇女产生的中位数SFF值介入了男性和女性之间的中间值。
感谢 Yabra Muvdi 提供的出色研究协助,他创建并估算了分类算法,并感谢 Miaomiao Zhang 和 Kelsey Shipman 为数据分析提供支持。Hansen 非常感谢 ERC Consolidator Grant 864863 的资金支持,感谢伦敦政治经济学院 STICERD 博士研究基金和英联邦奖学金委员会的 Lambert 的资金支持,感谢 Smith Richardson 和 John Templeton 基金会的 Bloom 的资金支持,感谢 Templeton 基金会和芝加哥大学布斯商学院的 Davis 的资金支持,感谢哈佛商学院的 Sadun 的资金支持。本文附带的精选可视化和数据可在 www.WFHmap.com 上找到。本文表达的观点为作者的观点,并不一定反映美国国家经济研究局的观点。