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儿童的超动行为障碍。这种行为障碍也被称为注意力缺陷多动障碍（ADHD）。并非所有患有这种疾病的人都过度活跃，这会影响任何时间内专注于任务的能力。患有多动症的儿童可能难以学习或从事学校工作，并且可能在学校或在家中变得积极进取或难以控制。阿斯彭脱氧明明有助于将注意力集中在注意力和分心，从而使孩子集中精力。
住宅供暖脱碳轨迹的发展
用于轨迹建模。o 氢轨迹与工业发展轨迹保持一致。– 建模的技术和技术变化范围更广，包括改进的地源热泵和太阳能热能表示。– 对相关伴随适应成本进行高水平审查。• 与净零分析一样，难以脱碳的属性（例如遗产价值和空间限制）在建模中得到体现。在某些情况下，相对于以前的工作（专门针对难以脱碳的住宅），表示方式是简化的，以适应其他地方更高程度的复杂性。
2025资金机会公告
针对难以治疗的癌症的治疗成功仍然无法触及。这种赠款机制支持基本，临床和人口研究。项目可能包括试点和可行性研究；现有数据的次要分析；小型，独立的研究项目；研究方法的发展；和新研究技术的发展。在这一资金机会中，难以治疗的癌症定义为5年生存率在单个癌症中的70％（例如骨肉瘤，AML，DIPG），在具有不利行为的癌症中（例如复发或转移），或以分子定义的亚型（例如mll重新排列的白血病，PAX3- FOXO1重新排列的RMS）。在人口统计群体中生存<70％的癌症在年龄，性别或种族/种族定义的群体中也可能有资格，如果提出生物学假设。 申请人必须证明，他们建议研究的癌症与“难以治疗”的定义以及科学文献一致。 关键日期这个资金机会将使用以下时间表（如更改）：在人口统计群体中生存<70％的癌症在年龄，性别或种族/种族定义的群体中也可能有资格，如果提出生物学假设。申请人必须证明，他们建议研究的癌症与“难以治疗”的定义以及科学文献一致。关键日期这个资金机会将使用以下时间表（如更改）：
LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
