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World File Search System针对实际
评估基于 ALS 的移除估计的准确性针对实际日志数据
机载激光扫描 (ALS)、现场图和预测模型的结合使用是当今芬兰森林管理导向清单中最重要的信息来源 (Maltamo 和 Packalén 2014)。ALS 也是国家森林清单 (Grafström 和 Hedström Ringvall 2013) 和收获前林分测量 (Peuhkurinen 等人2007)。在实际的森林规划中，树种需要信息 (Packalén 2009)。航空影像通常用于解释树木种类和其他难以通过激光扫描数据预测的属性（例如 Packalén 和 Maltamo 2007；Ørka 等人2013）。清单验证表明，基于 ALS 数据的清单（Wallenius 等人2012）比使用传统基于现场的方法（Suvanto 等人2005）获得的清单更准确。此外，无论是在评估树种特定属性（例如 Packalén 和 Maltamo 2007；Breidenbach 等人2010）还是在测量单个树木属性（例如 Korpela 等人2010；Vauhkonen 2010；Yao 等人2012；Silva 等人2016）时，准确度至少与传统的现场评估相同。然而，需要进一步研究以提高基于 ALS 的森林资源清查中树木质量评估的准确性（Wallenius 等人2012）。芬兰森林中心收集、维护和分发芬兰森林的林分属性信息（芬兰森林中心 2019a）。数据基于实地调查和遥感的结合使用。模型用于预测木材体积和更新数据。实地图用作训练数据，ALS 用于将结果推广到大面积调查区域。由于《森林信息法》的修订于 2018 年 3 月初生效，许多信息通过 Metsään.fi 服务（https://www.metsaan.fi/）向公众开放。关于按树种划分的锯木和纸浆木材采伐的信息对于木材销售和采伐作业规划至关重要。树木质量特征信息也很重要（Holopainen 等人2013 年）。在预测木材种类时，训练数据应具有关于锯木和纸浆木材移除量的精确林分水平信息，这在实践中只能由采伐机测量（Malinen 等人2003 年）。2012 年；White 等人2013 年）。先前关于 ALS 清单准确性的研究通常将基于 ALS 的林分属性估计与实地测量进行比较（例如，Næsset 2007；Wallenius 等人。这些比较的问题在于，部分实地“测量”是模型预测。例如，木材分类量就是这种情况，它基于锥度模型和预测的质量扣除。也有一些尝试将采伐机数据用于类似目的（Siipilehto 等人。2016；Pesonen 2017）。采伐机数据也被用作训练
www.climatecouncil.ie首次修订到国民...
1 DHLGH Report of Expert Group for the First Revision of the National Planning Framework: gov - Report of Expert Group for the First Revision of the National Planning Framework (www.gov.ie) 2 OECD Redesigning Ireland's Transport for Net Zero: https://www.oecd.org/en/publications/redesigning- ireland-s-transport-for-net-zero_b798a4c1-en.html 3 CCAC Annual Review 2024 – Built Environment: https://www.climatecouncil.ie/councilpublications/annualreviewandreport/AR2024-Built%20Environment.pdf 4 Data on these trends is available in an online tool which presents all of the local authority core针对实际施工趋势的每个定居点的战略住房目标。请参阅：住房交付跟踪器
基于遗传算法的飞行控制系统设计和优化...
本文介绍了一种飞行控制系统的设计程序。基于遗传算法的优化过程用于满足纵向平面的频域操纵品质要求。这些参数被实现为与预期带宽和延迟量级相关的适应度函数。还评估了适应度函数的参数化对搜索和优化过程的影响。针对实际模拟情况获得了增强型飞机的动态响应，并在与参考测试数据进行比较后进行了验证。在将飞行控制系统纳入模拟模型之前和之后估计纵向短期姿态响应的带宽和延迟，并将参数与预期操纵品质水平进行比较。论证了设计过程的可行性，并分析了生成过程的总体性能。 2004 Elsevier SAS。保留所有权利。
量子发射器的广义自主优化
精确控制系统参数和广泛的优化在实现量子信息技术方面发挥着至关重要的作用。另一个挑战是，当针对实际可制造系统时，组件制造差异的存在需要对每个系统进行单独优化。为了应对这一挑战，我们开发了一个基于深度强化学习 (RL) 的通用优化框架。通过将我们的方法应用于基于光注入锁定 (OIL) 的现实世界量子发射器，我们证明了我们的 RL 代理可以自主识别最佳操作区域，并将其知识推广到相同类型的新量子发射器。这项工作为使用现代 RL 算法有效优化复杂系统提供了一条新途径。
Yao Xie（她/她/她）研究声明
我的研究在于通过工程问题引起的统计，优化和机器学习的交集。我探索了理论和应用方面，并通过与域专家进行密切互动，在实际数据应用程序上进行了广泛的工作。在方法论开发方面，我的重点一直在设计算法上，这些算法不仅是计算机上有效的，而且在统计上是原则性的，提供了可靠的保证。i强调严格的数学分析，以建立理论属性并保证误差界限，类似复杂性和不确定性定量，并在可能的情况下努力最佳。我正在积极地将统计推断（例如假设检验和不确定性量化）与当代机器学习技术整合在一起。这种集成旨在为可信赖和可解释的机器学习奠定统计基础。在针对实际应用时，我的目标是使用数据来解决有影响力的社会问题。我的研究议程具有凝聚力，具有互连的主题，如下所述。
使用具有长短期记忆的循环神经网络估计锂离子电池的充电状态
摘要 —本文提出了一种针对实际条件下运行的锂离子电池 (LIB) 使用长短期记忆循环神经网络 (LSTM) 的精确充电状态 (SOC) 估计算法。凭借其自学习能力，这种数据驱动的方法能够模拟整个电池寿命期间由于环境和工作条件变化而导致的 LIB 高度非线性行为。结果表明，在准确性和稳定性方面，LSTM 方法优于使用扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 的常见物理模型。为了证明这一优势在实际应用中的优势，使用从储能领域的商业行业应用收集的数据对所提供的网络进行训练和测试。在不同工作条件下使用 EKF 对 LSTM 进行评估并将其与等效电路模型 (ECM) 进行比较。对于动态负载曲线，ECM-EKF 的误差 (RMSE) 为 9.5%，而 LSTM 的误差 (RMSE) 为 5.0%。
多元时间序列生成建模和预测的变异自动编码器和变压器：涡旋诱导振动的应用
本研究采用数据驱动的方法来研究物理系统振动，重点关注两个主要方面：使用变异自动编码器（VAE）生成物理数据（即数据“相似”与通过现实世界过程获得的使用变压器，以便使用体内稀疏传感器（观察者）中的信息在时间空间中连续预测柔性身体非平稳振动（2D时间序）。 VAE经过从作者进行的实验中收集的涡旋诱导振动（VIV）数据进行训练，然后负责生成类似于实验的合成VIV数据。 然后使用合成数据来训练一个变压器结构，其目标是使用稀疏观测值不断预测时间空间的振动。 针对实际实验测试了变压器（从未见过实际数据），并将其性能与对实际数据训练的相同体系结构进行了比较。 这样做，VAE的能力生成保留其培训数据内在属性的数据（即） 评估身体）。 最终提出了变压器体系结构，LSTM和DNN的预测性能之间的比较。使用变压器，以便使用体内稀疏传感器（观察者）中的信息在时间空间中连续预测柔性身体非平稳振动（2D时间序）。VAE经过从作者进行的实验中收集的涡旋诱导振动（VIV）数据进行训练，然后负责生成类似于实验的合成VIV数据。然后使用合成数据来训练一个变压器结构，其目标是使用稀疏观测值不断预测时间空间的振动。针对实际实验测试了变压器（从未见过实际数据），并将其性能与对实际数据训练的相同体系结构进行了比较。这样做，VAE的能力生成保留其培训数据内在属性的数据（即身体）。最终提出了变压器体系结构，LSTM和DNN的预测性能之间的比较。
对飞行仪表和...的安全关键可视化
工艺。讨论了现代飞行员显示器的不同内容。考虑了航空电子设备可视化系统开发的特殊性。民航系统中使用的所有软件都是安全关键的，必须符合国际安全标准。这对所使用的硬件和软件开发过程都提出了额外的要求。飞行员显示可视化系统的核心是 OpenGL 安全关键 (SC) 库。本文介绍了我们阐述的软件和硬件 OpenGL SC 实现。我们通过针对航空应用的具体情况优化 OpenGL SC 代码、使用多核处理器以及最终通过利用 GPU 硬件加速的库来描述渲染加速的各个方面。本文报告了针对实际航空应用测量的实现的渲染速度。只有相对简单的应用程序才能在不使用 GPU 的情况下以可接受的帧速率渲染。还讨论了可视化系统认证的进一步发展和可能性。精心设计的可视化软件旨在与俄罗斯实时操作系统 JetOS 一起使用。
对飞行仪表和……的安全至关重要的可视化
8 ORCID：0000-0001-6460-7539，vlgal@gin.keldysh.ru 摘要 本文专门介绍了民用飞机驾驶舱的飞行员显示可视化系统。讨论了现代飞行员显示的不同内容。考虑了航空电子设备可视化系统开发的特殊性。民航系统中使用的所有软件都是安全关键的，必须符合国际安全标准。这对所使用的硬件和软件开发过程都提出了额外的要求。飞行员显示可视化系统的核心是 OpenGL 安全关键 (SC) 库。本文介绍了我们阐述的软件和硬件 OpenGL SC 实现。我们描述了通过针对航空应用的具体情况优化 OpenGL SC 代码、使用多核处理器以及最后通过开发利用 GPU 硬件加速的库来提高渲染速度的方面。本文报告了针对实际航空应用测得的渲染速度。只有相对简单的应用程序才能在不使用 GPU 的情况下以可接受的帧速率进行渲染。此外，还讨论了可视化系统认证的进一步发展和可能性。精心设计的可视化软件旨在与俄罗斯实时操作系统 JetOS 一起使用。
利用机器学习以提早发现和预测霍乱
摘要霍乱仍然是尼日利亚的重大公共卫生挑战，每年造成许多死亡。本研究旨在开发一种基于机器学习的预测模型，用于尼日利亚的霍乱暴发的早期检测和预测。通过整合包括环境，社会经济和健康数据在内的各种数据集，该模型为公共卫生官员提供了可行的见解，从而及时进行了干预和资源分配。该研究利用各种机器学习算法来分析历史数据，随机森林的出现是最有效的。该模型的预测已针对实际爆发数据验证，证明了其显着增强爆发准备和响应策略的潜力。1。引言霍乱是摄入恐怖恐怖症状霍利氏症引起的急性腹泻疾病，一直是尼日利亚的复发公共卫生问题。该疾病的特征是迅速发作严重的水性腹泻，如果未治疗，可能导致脱水和死亡。尽管卫生和清洁水的通道有所改善，但霍乱的爆发仍会因规律而令人震惊，尤其是在基础设施不良且医疗保健有限的地区。霍乱暴发的主要驱动因素包括降雨，温度和水污染等环境因素，以及人口密度，卫生实践和医疗保健可及性等社会经济状况。传统的爆发预测方法通常依赖于历史数据和专家判断，虽然有价值，但它们的预测准确性和及时性可能受到限制。