XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System集合
基线和基于过程模型的多模型集合提高了近期湖泊预测的预测技能
湖泊和水库中的抽象水温预测是在不断变化且更可变化的气候下管理重要的淡水资源的宝贵工具，但是以前的努力尚未确定最佳的建模方法。在这里，我们演示了第一个多模型集合（MME）储层水温预测，这是一种预测方法，将单个模型强度结合在单个预测框架中。我们开发了两个MME：一个基于过程的MME和一个五模型MME，其中包括基于过程的和经验模型，以预测温带饮用水库的水温谱。我们发现，相对于单个模型和基于过程的MME，五模型MME的预测性能提高了8％–30％，并使用汇总的概率技能得分进行了量化。尽管预测不确定性增加了，但性能的这种提高是由于五模型MME的预测偏差的大大改善所致。基于过程的模型之间的高相关性导致基于过程的MME相对于基于个体的基于过程的模型，预测性能几乎没有改善。MMES的效用由两个结果强调：（a）在每个深度和地平线（将来的日子）中，任何单独的模型都没有表现最佳，并且（b）MMES避免了表现不佳，因为很少能为任何单个预测期（随着时间的时间<6％）的预测周期产生最差的预测）。这项工作提供了一个示例，说明了如何合并现有模型以改善湖泊和储层中的水温预测，并讨论了在操作预测中利用MME而非单个模型的价值。
大黄金集合的线性时间不变模型
摘要：系统识别中的方法用于获得线性时间不变的状态空间模型，这些模型可以描述大量集合集合的水平平均温度和湿度如何随时间在小强迫下而演变。此处研究的整个集成集成在辐射 - 对流平衡中模拟了云系统解析模型。识别模型扩展了过去研究中使用的稳态线性响应函数，并提供了转移函数，噪声模型以及与二维重力波耦合时的转移函数，噪声模型和对流的行为。开发了一种新的程序，将状态空间模型转换为可解释的形式，该形式用于阐明和量化积云对流中的记忆。此处研究的线性问题是为获得数据驱动和解释的Coarteption的更一般努力的有用参考点。
ofr20241008.pdf-在气候模型集合中使用CMIP预测的方法来解决“热模型”问题
所有模型方法 ������农业研耗ECS和TCR筛选 �������农业研耗贝叶斯模型平均平均平均为平均平均平均平均平均平均平均 全球暖化级别 ������农业研磨示例：虚构的金嘴猛禽。结论 ��������������������������������������������������������������������������������6 参考引用 - ������农业研耗词汇表，词汇表 ��������������������������������������������������������������������������������11 附录1. 1. �������农业研耗
约束多模型集合中投影的极端降水变化的模式和幅度
摘要：降水对土地的预测对于社会经济风险评估至关重要，但是模型差异限制了其应用。在这里，我们使用一种模式过滤技术来识别多模型合奏的各个成员的低频变化，以评估投影模式和变化幅度的模型之间的差异。特别是，我们将低频组件分析（LFCA）应用于21 CMIP-6模型中每日降水极端的强度和频率。LFCA在预计变化的空间模式下，在模型之间的一致性中带来了适度但统计学上的显着改进，尤其是在温室强迫较弱的情况下。此外，我们表明LFCA促进了对降水极端量表随着单个合奏成员内的全球温度变化而增加降水量量表的强劲识别。尽管这些速率大致与Clausius-Clapeyron关系的期望平均匹配，但各个模型都会表现出很大且显着的差异。蒙特卡洛模拟表明，这些差异至少与气候敏感性的差异一样多，导致投影变化的不确定性。最后，我们将这些缩放率与观察产品鉴定的缩放率进行了比较，这表明几乎所有气候模型都显着低估了降水量增加的速度，而降水量增加的速度已随着历史上的全球温度而扩展。用观测值的约束投影扩大了降水极端的预测强度，并减少了其分布的相对误差。
心脏病预测基于生理参数，使用集合分类器和参数优化Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，
使用集合分类器和参数优化基于生理参数的心脏病预测Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，Sugondo Hadiyoso 3* Institut Teknologi Dan Sainsia Mandala，Indonesia，Indonesia 1 Telekom University 1 Telekom University，Indonesia 23 sugondo@telkomuniversity.actistia in Indonesia telkomuniversity.ace.ac.act.ace.ace.act.act act：20 3 333 333 303 303接受：2023年11月7日 *通讯作者摘要本研究描述了使用具有参数优化的集合分类器对心脏病的预测。作为输入，从UCI机器学习存储库中获取了一个公共数据集，该数据集是指UCI机器学习中的数据集。数据集由13个变量组成，这些变量被认为会影响心脏病。粒子群优化（PSO）用于特征选择和主成分分析（PCA），以降低特征的尺寸。在几种机器学习方法上的应用优化应用，例如SVM（径向基础功能），深度学习和集合分类器（装袋和增强），以获得最高的精度比较。与PCA相比，该研究使用PSO维度降低的结果降低导致精确度。相反，通过优化深度学习参数的精度为84.47％，并优化SVM RBF参数，精度为83.56％，获得了最高精度。使用SVM上的袋子在83.51％的装袋中的最高精度，与SVM相差0.5％，而无需使用袋装。关键字：心脏病，机器学习，降低维度，参数优化，合奏分类器1。简介
“招聘广告”密码技术员集合 (CTR)
：CTR3 - 19 小时；CTR2 - 22 小时；CTR1 - 28 小时 通过级别获得更多！- CTR 等级的晋升高于海军所有级别的平均水平！- CTR 支持每一种类型的海战，在海军特种作战、水面作战、航空作战、潜艇作战和远征作战中拥有众多机会，为在世界各地以各种方式服务创造了一种手段。
流体剪切应力刺激 ATP 释放，而不调节肾内髓集合管中的嘌呤基因表达
缩写：ADPKD，常染色体显性多囊肾病；BB-FCF，亮蓝-FCF；CCD，皮质集合管；COX-2，环氧合酶-2；CX30，连接蛋白-30；CX30.3，连接蛋白-30.3；CX37，连接蛋白-37；DCPIB，4-(2-丁基-6,7-二氯-2-环戊基-茚满-1-酮-5-基)氧代丁酸；DCT，远曲小管；DTT，二硫苏糖醇；ENaC，上皮钠通道；GFR，肾小球滤过率；Gjb4 -/-，Gjb4 敲除；IMCD，内髓集合管；LRRC8，含 8 个富亮氨酸重复序列；Na +，钠；PBS，磷酸盐缓冲溶液； PC1，多囊蛋白-1；PC2，多囊蛋白-2；Pkd1 -/-，Pkd1 敲除；SDS，十二烷基硫酸钠；sgRNA，单向导 RNA；TBS，三羟甲基氨基甲烷缓冲溶液；TGF，管球反馈；UDP，尿苷二磷酸；VNUT，囊泡核苷酸转运蛋白；VRAC，容量调节阴离子通道；WT，野生型。
在量子旋转集合中长寿的挤压基态
我们在原子旋转1玻色的凝结物中产生自旋挤压基态，该凝结物在量子临界点附近调节，该量子使用一种新型的非绝热技术将相互作用集合的不同自旋阶段分开。与典型的非平衡方法相反，用于通过量子相变的淬灭原子挤压状态，挤压的基态是及时的，具有恒定的正交挤压角。挤压的基态有6-8 dB的挤压和恒定的挤压角。测量挤压基态的长期演变，并显示出2 s的挤压程度的逐渐下降，这是由于原子密度损失而通过缓慢调整汉密尔顿的良好模型。有趣的是，尽管损失了75％的原子，但对逐渐减小的建模不需要额外的自旋脱碳模型。
利用量子比特集合表征温度和应变变化以实现强大的相干性保护
固态自旋缺陷，尤其是可能实现长相干时间的核自旋，是量子存储器和传感器的有力候选者。然而，由于其固有四极子和超精细相互作用的变化，它们当前的性能仍然受到失相的限制。我们提出了一种不平衡回波来克服这一挑战，即使用第二个自旋重新聚焦这些相互作用的变化，同时保留存储在核自旋自由演化中的量子信息。不平衡回波可用于探测材料中的温度和应变分布。我们开发了第一性原理方法来预测这些相互作用的变化，并揭示它们在较大温度和应变范围内的相关性。在金刚石中大约 10 10 个核自旋的集合中进行的实验表明，受其他噪声源的限制，失相时间增加了 20 倍。我们进一步通过数值表明，我们的方法可以重新聚焦比我们实验中更强的噪声变化。
使用集合机学习技术的糖尿病预测
D. Madhu Sudhana Rao，D。Sai。Sridhathri信息技术部，Vignan科学技术与研究基金会，印度Guntur，Madhudontha@gmail.com，sridhathri.1021@gmail.com摘要。 糖尿病最称为糖尿病是一种急性内分泌慢性疾病，这是许多人通过遗传性或从人类生活方式的趋势中的主要问题。 由于内分泌问题，它会提高体内的血糖。 血糖的这种增加不仅会影响其水平，甚至会导致许多与肾脏，肝功能，血压和眼睛损害相关的健康问题。 这在较小的年龄组中最常见，对于45岁以上的年龄组。 我国将近68％的人患有这些糖尿病患者。 当预测靠近水平时，可以避免或消除它。 在情况下，它被认为存在严重的问题，并且需要以任何代价控制它。 结合了计算机科学的技术，我们使用机器学习技术在早期阶段预测糖尿病，以更高的准确性。 在这里，我们使用不同的分类器，即k-nearest，幼稚的贝叶斯（NB），XG提升，决策树（DT）和随机森林（RF），并从提供的数据集中检测其准确性。 与其他不同技术相比，我们发现随机森林更适合于更高的精度计算。Sridhathri信息技术部，Vignan科学技术与研究基金会，印度Guntur，Madhudontha@gmail.com，sridhathri.1021@gmail.com摘要。糖尿病最称为糖尿病是一种急性内分泌慢性疾病，这是许多人通过遗传性或从人类生活方式的趋势中的主要问题。由于内分泌问题，它会提高体内的血糖。血糖的这种增加不仅会影响其水平，甚至会导致许多与肾脏，肝功能，血压和眼睛损害相关的健康问题。这在较小的年龄组中最常见，对于45岁以上的年龄组。我国将近68％的人患有这些糖尿病患者。当预测靠近水平时，可以避免或消除它。在情况下，它被认为存在严重的问题，并且需要以任何代价控制它。结合了计算机科学的技术，我们使用机器学习技术在早期阶段预测糖尿病，以更高的准确性。在这里，我们使用不同的分类器，即k-nearest，幼稚的贝叶斯（NB），XG提升，决策树（DT）和随机森林（RF），并从提供的数据集中检测其准确性。与其他不同技术相比，我们发现随机森林更适合于更高的精度计算。