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SolarClub：通过交互式协调系统支持可再生能源社区
能源社区是世界各国政府支持更可持续能源实践的重点。然而，支持能源社区协调可再生能源资源的交互式系统仍然缺乏。我们推出了 SolarClub，这是一种需求转移可视化系统，当太阳能可用时，它支持家庭通过预订耗能活动来协调能源使用。我们与四组邻居（N=15）一起部署了 SolarClub，为期一个月。SolarClub 成功地使邻居们能够协调，即使其中一些参与家庭不太灵活。虽然参与者报告说 SolarClub 没有培养社区感，但它帮助他们同情邻居。我们的研究结果表明，基于传感器和可视化的技术有助于理解日常实践与资源消耗之间的关系，而不仅仅是个人生态反馈。因此，这项工作有助于开发支持集体行动以实现环境可持续性的下一代实践和技术。
联邦政府合同的经济影响...
总的来说，联邦主要合同支出估计在该州产生了总计262亿美元的产出，包括直接，间接和诱发的影响。受益最多的行业包括专业服务（18.9％），其次是建设（17.6％）和商业服务（10.0％）。这三个行业占产生总产出的46.6％。檀香山县从联邦合同中受益最大，占总产量影响的89.7％，其次是考艾岛县3.9％，夏威夷县为3.7％，毛伊县为2.6％。檀香山县在联邦合同支出和产出影响中的份额最高，因为大多数军事设施都位于檀香山县。考艾县（Kauai County）与其他邻居岛县相比，由于在考艾县（Kauai County）存在太平洋导弹范围设施，因此比其他邻居岛县的份额更大。
糖尿病和胰岛素剂量的预测建模...
harshitha14601@gmail.com和hemanthkumar@jnnce.ac.ac.in摘要：如今，糖尿病已经成为一种慢性疾病，管理这种疾病需要严格的定期饮食和锻炼，以避免各种健康问题和高血糖水平。要使血糖保持在人体正常水平，必须通过适当的胰岛素剂量建议糖尿病患者。很难预测适量的胰岛素对糖尿病患者。为此，使用机器学习（ML）方法来识别一个人患有糖尿病患者的天气，如果他/她患有适量的胰岛素，应向该患者建议使用适量的胰岛素。k-nearest邻居（KNN）技术可用于预测患者是否糖尿病患者，随机森林回归技术可用于为糖尿病患者提供适当数量的胰岛素剂量。使用上述技术生成结果。关键字：糖尿病预测，胰岛素剂量，K-Nearest邻居（KNN），随机森林回归，PIMA印度糖尿病数据集，机器学习
深度学习简介（11-785/ 685/485） div>
- 常见算法：线性回归，决策树，支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（K-NN）。- 深度学习是机器学习的一个子集，它使用具有多个层（深神经网络）的神经网络来对大型数据集中的复杂模式进行建模。
第四长老会教堂长期计划
通过探访、分享圣礼、祈祷、精神辅导和其他形式的支持，在第四教会成员、朋友和邻居生活的关键时刻提供陪伴服务，展现基督之爱的温暖光芒；并邀请、装备和联系成员参与关怀事工。通讯
使用机器学习对无人机电池故障的预测维护
H.R.Sridevi（2022）：本文提出了一个基于机器学习的框架，用于预测铅酸电池。该框架使用各种机器学习算法，包括支持向量机（SVM），随机森林（RFS）和K-Nearest邻居（KNNS），以预测作者使用的电池故障。
模仿学习2-机器人学习
（i）学习πθ1：z 7→u（z包含一些“地面真相”数据，例如状态，交通信号灯，邻居行为）（ii）使用πθ1生成数据d = {（x i 1：t i 1：t i，u I 1：t i）} n i = 1（iii）
![机器学习[R17A0534]讲义](/simg/b\b04497115176d4bfc8e822e2e357b3b536e9ea6c.webp)
机器学习[R17A0534]讲义
单元I：机器学习介绍，学习模型，几何模型，概率模型，逻辑模型，分组和分级，设计学习系统，学习类型，学习，监督，无监督，增强，观点和问题，版本空间，PAC学习，PAC学习，VC尺寸。单元II：有监督和无监督的学习决策树：ID3，分类和回归树，回归：线性回归，多线性回归，逻辑回归，神经网络：简介，感知，多层感知，支持向量机：线性和非线性，线性和非线性，内核功能，K最近的邻居。聚类简介，K-均值聚类，K-Mode聚类。单元III：合奏和概率学习模型组合方案，投票，错误纠正输出代码，包装：随机林木，增强：Adaboost：堆叠，堆叠。高斯混合模型 - 期望 - 最大化（EM）算法，信息标准，最近的邻居方法 - 最近的邻居平滑，有效的距离计算：KD -Tree，距离测量。第四单元：加强学习和评估假设的介绍，学习任务，Q学习，非确定性奖励和行动，时间差异学习，与动态编程的关系，主动的加强学习，在增强学习中的概括。动机，抽样理论的基础：误差估计和估计二项式比例，二项式分布，估计器，偏见和差异单位V：遗传算法：动机，遗传算法：代表假设，遗传操作员，遗传操作员，适应性和选择，示例性的探索，遗传探索，遗传学探索，遗传学的探索，模型：效果，并行化遗传算法。
使用机器的手语翻译器...
抽象的手语是聋人和静音者的唯一交流手段。，但是许多普通人不知道手语。因此，用手语说话的人很难与那些不说手语交流的人进行交流。本文扩展了先前提出的卷积神经网络（CNN）模型，用于使用基于MobileNETV2的转移学习模型来预测手语。所提出的系统旨在通过将手语的手势转化为文本或语音来为听力受损的用户提供有效的沟通。TensorFlow K-NN图像分类器用于训练训练集的模型。分类器涉及k-neart的邻居分类器。类的数量取决于数据集中唯一标志的数量，每个类都与一个符号关联。Mobilenet模型已在大型图像数据集上进行了预训练，并在ASL手符号图像上进行了微调以学习判别特征。从Mobilenet模型中提取功能后，使用KNN分类器进行手语识别。knn是一种简单而有效的算法，它基于特征空间中其K-Neart最邻居的多数类别为输入样本分配标签。在这种情况下，邻居对应于先前看到的手语手势。拟议的手语翻译系统具有许多实际应用，例如在日常互动期间有听力或语音障碍的人。关键字： - 手语翻译器，K -NN图像分类器，CNN，Mobilenet，TensorFlow，Tokbox。此外，它可以集成到教育平台中，以支持手语学习者并提供包容性的语言教育机会。
CANCOM Austria AG 区域可再生能源社区...
我们的目标：• 我们让会员即使没有自己的光伏系统也能使用可持续发电。• 以公平的价格交易本地生产的电力。• 邻居、家人和朋友之间交换电力。• 摆脱“电力市场情绪”的影响。• 促进生态、可持续性和“电网友好行为”。