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在伯克利大学实验室与Caltrans的合作项目中,该集成模型考虑了各个子模型之间的相互依赖性,并且分配了“投票份额”以平衡个体的性能和相互依赖性。相对于对较老历史的预测性能,该模型更看重对最近时间段的预测性能。最后,该合成模型在预测精度和稳定性方面优于测试中使用的任何单一模型。

(图源:滑铁卢大学官网)盖世汽车讯 据外媒报道,科学家们创造“人造叶子”,将二氧化碳转化为有用的替代燃料。此举有利于对抗全球气候变化,并具有成本效益。新技术模仿真实的叶子和光合作用的过程。研究负责人、滑铁卢大学工程学教授Yimin Wu表示:“叶子产生葡萄糖和氧气,我们生产甲醇和氧气。”

集成学习部分解决了交通中有不同类型车辆的问题,免费送彩金棋牌但是没有解决因施工或事故突然导致的交通变化问题。该研究小组利用在线(实时)学习技术,使该算法不仅能够学习过去的情况,还能够沿路实时适应新的交通状况。

这一新技术具有两点重要意义。首先,二氧化碳是导致全球变暖的主要原因,利用二氧化碳生产甲醇,有助于减缓气候变化。第二,除了可以替代产生温室气体的化石燃料,人们还可以利用由此产生的替代燃料,继续使用非电动汽车,从而获得更多缓冲时间,过渡到碳中性生活。

集成学习是一种将不同的学习者(单个模型)组合在一起,免费赠送彩金的网站以提高该模型的稳定性和预测能力的技术。长期以来,机器学习研究人员一直在研究该技术。交通流量的特殊之处在于具备时间性;交通流量的测量值会随着时间变化而变化,不同的单个模型的预测结果也是如此。

接下来,研究人员将采取更多措施,提高甲醇产量,并推动该项专利技术的商业化,以投入工业应用。劳伦斯伯克利国家实验室利用集成学习算法 实时准确预测交通流量

Caltrans和Connected Corridors正在洛杉矶县I-210试点实施该系统。彩票平台下载送彩金研究人员采用南加州市、县和州的实时数据,目标是通过执行经过协调的多司法管辖区交通事故响应计划,以限制交通事故的负面影响,提高Caltrans的实时决策能力。该系统的首个版本将于2020年部署于阿卡迪亚、杜阿尔特、蒙罗维亚和帕萨迪纳等城市,并计划部署到该州的各地。

这个过程的关键是氧化亚铜。这种价格低廉的红色粉末,经过化学工程处理后,含有尽可能多的八面粒子。其生产过程为:将葡萄糖、醋酸铜、氢氧化钠和十二烷基硫酸钠,加入已加热至一定温度的水中,使其发生化学反应,从而产生粉末。

该项目利用Caltrans传感器从加州高速公路上收集而来的数据,送彩金平台产生了新颖的算法,能够在15分钟的循环制基础上,进行准确预测。然后,该团队利用Connected Corridors系统收集的实时交通数据,验证并集成了该新算法。Connected Corridors系统是一个实时交通数据中心,可扩展机器学习库Spark Mllib,Spark Mllib会提供机器学习模型,可以在集成学习框架中使用此类模型。该研究的具体成果是在高速公路上安装传感器的地方预测了交通流量,进而能够预测高速公路入口的交通流量需求以及高速出口的交通流量。

该算法还可以与上述技术相结合,以更准确、更及时地预测交通,并有助于实时控制交通,如改变交通路线、改变交通灯配置等纠正措施。

滑铁卢大学创造“人造叶子” 将二氧化碳转化成替代燃料

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本文来源:好运pk10规则 责任编辑:棋牌游戏送彩金官网 2019年12月06日 05:11:53

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