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World File Search System辍学
时间序列分析的复发性神经网络模型
摘要时间序列分析是各个领域的关键组成部分，例如财务，经济学，气候科学和医疗保健，在该领域中，准确的预测和模式识别至关重要。这项研究探讨了使用Google股票价格作为案例研究，探讨了复发性神经网络（RNN），尤其是长期记忆（LSTM）网络的应用，特别是短期记忆（LSTM）网络。该研究始于全面的文献综述，强调了RNN体系结构，其理论基础以及时间序列预测中的多样应用的发展和进步。从方法论上讲，本研究概述了所采用的数据预处理技术，包括将数据集缩放和将数据集划分为培训和测试集。RNN模型体系结构经过精心设计，具有多个LSTM层和辍学的正则化，以防止过度拟合并增强模型鲁棒性。使用不同的指标（MAE，MSE，RMSE）对模型进行训练和评估。经验结果证明了RNN模型在捕获时间依赖性并产生准确的股票预测方面的功效。
解决青年电子烟的使用
烟草业历史上一直并继续以青年为目标，其中一些特定的针对性实践包括创建“教育计划”，这些计划在1980年代和1990年代由烟草业推广和分发。最近，一个著名的电子烟品牌推广了一个“教育计划”，并为学校提供了对其进行测试的机会。学校在制定或修改政策以解决青年拥有和使用商业烟草产品时应考虑这些策略。已得到美国教育部（DOE）和司法部（DOJ）的认可，即排斥纪律（暂停/驱逐）实践与政策与一系列严重的教育，经济和社会问题之间存在联系。此外，暂停/开除的某些危害包括按时毕业的可能性下降，成绩重复和辍学的增加，以及参与刑事法院系统的可能性增加。此外，已经注意到，这些惩罚可能是不平等的，有色的学生体验纪律的严重程度和频率更高。父母可以鼓励他们的孩子参加的学校采取以下政策，以取代那些惩罚性且不能解决尼古丁成瘾的政策。
yo-yo.ai whitepaper_public_2025-03-04
●分类特征的本机处理：该模型本质地了解和过程分类数据，而无需手动一式壁炉编码或其他预处理技术。这简化了数据管道，并保留了分类变量内的关系。●使用时间数据的稳健性能：该模型有效地捕获了时间序列数据的模式和趋势，使其适合涉及预测，异常检测或序列分析的应用。●高心电图特征的有效处理：模型可以管理具有大量唯一值（高基数）的功能，而计算复杂性或内存需求的显着增加。●内置的缺少值处理：模型可以优雅地容纳缺失的数据而无需插入或删除，从而确保由于数据集不完整而不会丢失有价值的信息。●高级正则化技术以防止过度拟合：该模型结合了L1和L2正则化，辍学或早期停止以控制模型复杂性并防止过度拟合的技术，从而改善了对看不见数据的概括性能。
部分A：一般研究（学位标准 - 175个问题）
单元I：印度和印度文化的现代历史（100分）欧洲人的到来 - 殖民主义和帝国主义 - 建立，扩张和巩固英国统治的建立，扩张和巩固 - 早期反对英国统治 - 南印度叛乱 - 1799年1799年至1801年，公元1801年 - Vellore Rebellion - Vellore Rebellion 1806 A.D. National Leaders – Rabindranath Tagore, Maulana Abulkalam Azad, Mohandas Karamchand Gandhi, Jawaharlal Nehru, Subhas Chandra Bose, B.R.Ambedkar and Vallabhai Patel – Constitutional developments in India from 1773 to 1950 – Second World War and final phase of independence struggle – Partition of India – Role of Tamil Nadu in freedom struggle – Subramanya Siva - Subramania Bharathiyar，V.O.Chidambaranar，C.Rajagopalachariyar，Thanthai Periyar，Kamarajar等；英国统治对社会经济事务的影响 - 国家复兴运动 - 社会宗教改革运动 - 社会改革和教育改革行为；泰米尔纳德邦“社会正义”意识形态的出现 - 司法党的起源，成长，衰败和成就 - 社会政治运动及其在司法党之后的成就；印度以来独立 - 印度文化的显着特征 - 多样性的统一 - 种族 - 语言 - 宗教，习俗和仪式 - 印度，一个世俗的国家；美术，舞蹈，戏剧和音乐的组织；文化全景 - 民族象征 - 文化领域的杰出人物 - 泰米尔纳德邦的最新历史研究发展。第二单元：印度和泰米尔纳德邦的社会问题（100分）人口爆炸 - 生育，死亡率 - 人口控制计划 - 移民 - 贫困 - 文盲 - 辍学 - 教育权 - 妇女教育权 - 基于技能的教育和计划 - 电子学习 - 电子学习；童工和虐待儿童 - 儿童教育 - 儿童辍学 - 虐待儿童 - 保护虐待儿童的法律 - 保护儿童和福利计划；卫生：农村和城市卫生 - Panchayat Raj和城市发展机构在卫生计划和计划中的作用；妇女赋权：对妇女的社会正义 - 计划和计划 - 家庭暴力 - 嫁妆威胁 - 性侵犯 - 法律和意识计划 - 预防暴力侵害妇女 - 政府和非政府组织在赋予妇女权能中的作用 - 计划和计划；社会变革：城市化 - 印度和泰米尔纳德邦的政策，规划和计划 - 社会和经济指标的比较研究 - 暴力对社会的影响 - 宗教暴力 - 恐怖主义和社区暴力 - 导致 - 控制和意识的步骤；少数民族的问题；人权问题；印度的区域差异 - 原因和补救措施；社会发展：
创伤后应激障碍的重点干预措施
摘要背景：创伤后应激障碍（PTSD）提出了全球公共卫生挑战。用于PTSD的基于证据的心理疗法（EBP）减少症状并证明功能（Forbes等人，吉尔福德出版社，2020，3）。但是，这些干预措施的访问和参与的许多障碍。 As a result, the use of EBPs in community settings remains disappointingly low (Charney et al., Psychological Trauma: Theory, Research, Practice, and Policy , 11, 2019, 793; Richards et al., Community Mental Health Journal , 53, 2017, 215), and not all patients who re- ceive an EBP for PTSD benefit optimally (Asmundson et al., Cognitive Behaviour Therapy , 48, 2019, 1). 人工智能（AI）的进步已经引入了新的可能性，以增加对心理健康干预措施的访问和质量。 目的：本文审查了访问和参与PTSD的EBP的关键障碍，讨论了AI在PTSD治疗中的当前应用，并为未来的AI集成提供了建议，旨在减少访问和参与度的障碍。 讨论：我们建议将AI用于（1）评估治疗保真度； （2）阐明治疗辍学和结果的新预测因素； （3）促进患者参与治疗任务，包括治疗实践。 还考虑了技术进步的潜在途径。但是，这些干预措施的访问和参与的许多障碍。As a result, the use of EBPs in community settings remains disappointingly low (Charney et al., Psychological Trauma: Theory, Research, Practice, and Policy , 11, 2019, 793; Richards et al., Community Mental Health Journal , 53, 2017, 215), and not all patients who re- ceive an EBP for PTSD benefit optimally (Asmundson et al., Cognitive Behaviour Therapy , 48, 2019, 1).人工智能（AI）的进步已经引入了新的可能性，以增加对心理健康干预措施的访问和质量。目的：本文审查了访问和参与PTSD的EBP的关键障碍，讨论了AI在PTSD治疗中的当前应用，并为未来的AI集成提供了建议，旨在减少访问和参与度的障碍。讨论：我们建议将AI用于（1）评估治疗保真度； （2）阐明治疗辍学和结果的新预测因素； （3）促进患者参与治疗任务，包括治疗实践。还考虑了技术进步的潜在途径。
使用
电子邮件：paredes.g@aluno.ifsp.edu.br摘要钻探浪费的适当管理，尤其是页岩振动器的残留固体中的流体含量，仍然是石油和天然气运营中的一项关键挑战。 依靠实验室分析的传统方法引入了重大延迟，从而阻碍了实时过程优化。 本研究提出了一个基于人工神经网络（ANN）的虚拟传感器，以实时预测振动筛选残留固体中的流体含量。 在不同的操作参数下，从工业页岩振动器系统中收集了实验数据，包括运动速度，进料流量和屏幕倾斜度。 使用TensorFlow开发了多层感知器模型，该模型具有输入归一化，辍学正则化和随机梯度下降的优化训练。 ANN体系结构达到的平均绝对误差为0.03，损失为0.002，证明了强大的收敛而不拟合。 通过t检验进行的统计验证证实，预测值和实验值之间没有显着差异（测试数据的p值为0.67，整个数据集为0.85）。 模型在稳定的操作条件下的准确性可以连续监视而无需其他硬件，从而解决了行业对延迟实验室的依赖电子邮件：paredes.g@aluno.ifsp.edu.br摘要钻探浪费的适当管理，尤其是页岩振动器的残留固体中的流体含量，仍然是石油和天然气运营中的一项关键挑战。依靠实验室分析的传统方法引入了重大延迟，从而阻碍了实时过程优化。本研究提出了一个基于人工神经网络（ANN）的虚拟传感器，以实时预测振动筛选残留固体中的流体含量。在不同的操作参数下，从工业页岩振动器系统中收集了实验数据，包括运动速度，进料流量和屏幕倾斜度。使用TensorFlow开发了多层感知器模型，该模型具有输入归一化，辍学正则化和随机梯度下降的优化训练。ANN体系结构达到的平均绝对误差为0.03，损失为0.002，证明了强大的收敛而不拟合。通过t检验进行的统计验证证实，预测值和实验值之间没有显着差异（测试数据的p值为0.67，整个数据集为0.85）。模型在稳定的操作条件下的准确性可以连续监视而无需其他硬件，从而解决了行业对延迟实验室的依赖
在人脑组织的逆粘弹性参数识别中使用基于 dropout 的主动学习和替代模型
逆向力学参数识别可以表征难以实现均匀变形状态的超软材料。但是，这通常需要很高的计算成本，而这主要取决于正向模型的复杂性。虽然有限元模型等模拟方法可以捕捉几乎任意的几何形状并实现相关的本构方程，但它们的计算成本也很高。机器学习模型（例如神经网络）在用作替代复杂高保真模型的替代模型时可以帮助缓解此问题。因此，在初始训练阶段之后，它们充当降阶模型，在此阶段它们学习高保真模型的输入和输出关系。由于需要进行模拟运行，因此生成所需的训练数据需要很高的计算成本。在这里，主动学习技术可以根据训练模型的估计获得准确度来选择“最有价值”的训练点。在这项工作中，我们提出了一个循环神经网络，它可以很好地近似粘弹性有限元模拟的输出，同时显著加快评估时间。此外，我们使用基于蒙特卡洛辍学的主动学习来识别信息量很大的训练数据。最后，我们通过识别人类脑组织的粘弹性材料参数来展示开发的管道的潜力。
劳动力市场技能、内生生产力和商业周期
1 最近的研究表明，劳动力市场异质性不仅本身很重要，而且对一般均衡效应也很重要，包括劳动生产率、长期增长以及工资和价格形成的潜在过程。例如，Sahin 等人（2014 年）表明，行业和职业不匹配会导致匹配效率降低，并可以通过较低的就业找到率来解释全球金融危机期间美国失业率上升的三分之一。劳动力市场的异质性或工人之间的分割可能会通过匹配效率的组成和分散效应影响总体就业找到率，如 Barnichon 和 Figura（2015 年）的研究所示。Ahn 和 Hamilton（2018 年）证明，调查抽样中的工人异质性会导致对失业率及其持续时间的错误测量。2 高技能工人是大学毕业生。低技能工人包括受过低等和中等教育的工人，包括受过中学教育、高中和大学辍学的工人。总工资数据来自 EU-SILC 数据库，并按消费减量计算。按技能划分的就业率数据来自 Eurostat。3 另请参阅 Checchi 等人 (2016)。
关于手语姿态高级计算技术的调查
摘要： - 手语动作的解释对于改善聋人和听力障碍者的交流可访问性至关重要。本研究提出了一个全面的计算框架，用于特征提取和长期记忆（LSTM）网络，以捕获跨手势序列的时间动态。CNN体系结构用于评估视觉输入，成功地识别和分类了对正确手势解释至关重要的手动形状，面部表情和身体姿势。通过添加LSTM，我们的方法有效地复制了手语的顺序性质，从而识别了先前运动影响的连续手势。我们使用众多创新策略来处理手语检测问题，例如签名样式，周围噪声以及实时处理的需求。多模式数据融合包含视觉，上下文和语言信息，以提高模型鲁棒性。旋转，缩放和时间变化被用作数据增强程序，以增加训练数据集并提高各种签名设置的模型适用性。混合CNN-LSTM体系结构通过超级参数调整，辍学正则化和批准化来增强，以减少过度拟合，同时保持出色。
效率NETV2：较小的型号和更快的培训
可以通过在训练过程中逐步增加图像大小来进一步加速我们的培训。许多以前的作品，例如渐进式调整（Howard，2018），FixRes（Touvron等人，2019年）和混合匹配（Hoffer等人，2019年），在培训中使用了较小的图像尺寸；但是，它们通常对所有图像尺寸保持相同的正则化，从而导致准确性下降。我们认为，对不同图像大小保持相同的规则ization并不理想：对于同一网络，小图像大小会导致小网络小组，因此需要弱的正则化；反之亦然，较大的图像大小需要更强的正则化来对抗过度拟合（请参阅第4.1节）。基于这种见解，我们提出了一种改进的渐进学习方法：在早期的培训时期，我们以较小的图像大小和较弱的正则化（例如，辍学和数据增强）训练网络，然后我们逐渐增加图像大小并增加更强大的调节化。建立在渐进式调整的基础上（Howard，2018），但是通过动态调整正则化，我们的方法可以加快训练而不会导致准确性下降。