从Kaya Identity开始，我们使用了神经颂歌模型来预测若干与碳排放有关的指标的演变，以国家一级：人口，GDP人均GDP，能源强度的能量强度。我们将模型与基线统计模型进行比较 - var - 并获得了良好的性能。我们得出结论，这种机器学习方法可用于产生广泛的结果，并对政策制定者提供相关的洞察力

联邦学习（FL）为在非均匀的移动设备或边缘设备上进行协作培训机器学习模型的机会开辟了机会，同时将本地数据保持私密。随着其采用的增加，越来越多的关注与其经济和环境成本有关（也是如此）其他机器学习技术的案例）。不幸的是，几乎没有完成优化其能源消耗或二氧化碳或等效物的排放，因为通常将能量最小化作为次要目的。在本文中，我们研究了最小化的问题通过控制工作负载分配，在异质设备上对FL培训的能源消耗。我们将其模型为最小成本附表问题，总成本最小化的问题与相同，独立和原子质任务必须分配给具有任意成本功能的异质资源。我们根据先前未探索多项选择最低成本最大背包包装问题。我们还为各种成本功能单调增加并遵循相同的行为提供四种算法。这些解决方案同样适用于其他类型的成本以及其他一维成本的最小化数据分区问题。

复发性神经网络已被证明是高能量物理中许多任务的有效体系结构，因此已被广泛采用。然而，由于在现场可编程门阵列（FPGAS）上实现经常性体系结构的困难，它们在低延迟环境中的使用受到了限制。在本文中，我们介绍了HLS4ML框架内两种类型的复发性神经网络层（长期短期内存和封闭式复发单元）的实现。我们证明，我们的实施能够为小型和大型模型生产有效的设计，并且可以定制以满足推理潜伏期和FPGA资源的特定设计要求。我们显示了多个神经网络的性能和合成设计，其中许多是专门针对CERN大型强子对撞机的喷气识别任务的培训。

在人类生活的最初阶段，沟通被视为社会互动的过程，始终是达成当事方之间达成共识的最佳方法。在此过程中的理解和可信度对于相互协议的验证至关重要。但是，如何做到这一沟通才能达到巨大的群众？当寻求的是信息及其批准时，这是主要的挑战。在这种情况下，本研究介绍了ALT软件，该软件是由适应葡萄牙语的原始可读性指标开发的，以减少通信困难。该软件的开发是由哈贝马斯（Habermas）的沟通行动理论激励的，哈贝马斯（Habermas）使用多学科风格来衡量与公众建立和维持与公众建立和保持安全健康关系的沟通渠道中话语的可信度。 - 没有est \'agio da vida humana a comunica \ c {c} \ 〜ao，vista como um como um como um como de intera \ c {c} \ 〜ao社交，foi semper o melhor caminho para para para o consenso Entre作为partes。 o entendimento e credibilidade nesse processo s \ 〜Ao Fundamentais para para que o acordo m \'utuo seja seja valyado。 Mas，Como faz \^e-lo de forma que essa comunica \ c {c} \ 〜ao alcance a grande massa？ eSse \'o principtal desafio que se busca \'e difus \ 〜ao da informa \ c {c} \ 〜ao a sua aprova \ c {c {c} \ 〜ao。 Nesse Contectiono，Este estudo apresenta o Software Alt，desenvolvido a partir de m \'eTricas de legibilidade originais aDaptadas para a l \'ingua polduguesa，dispon \'ivel'ivel na web，para reduzir，dificuldades na comunica na comunica \ comunica \ c \ c} AO。 O desenvolvimento do software foi motivado pela teoria do agir comunicativo de Habermas, que faz uso de um estilo multidisciplinar para medir a credibilidade do discurso nos canais de comunica\c{c}\~ao utilizados para construir e manter uma rela\c{c } \ 〜Ao Segura E Saud \'avel com o p \'ublico。

在时间序列预测的各种软计算方法中，模糊认知地图（FCM）已经显示出显着的结果作为模拟和分析复杂系统动态的工具。 FCM具有与经常性神经网络的相似之处，可以被分类为神经模糊方法。换句话说，FCMS是模糊逻辑，神经网络和专家系统方面的混合，它作为模拟和研究复杂系统的动态行为的强大工具。最有趣的特征是知识解释性，动态特征和学习能力。本调查纸的目标主要是在文献中提出的最相关和最近的基于FCCM的时间序列预测模型概述。此外，本文认为介绍FCM模型和学习方法的基础。此外，该调查提供了一些旨在提高FCM的能力的一些想法，以便在处理非稳定性数据和可扩展性问题等现实实验中涵盖一些挑战。此外，具有快速学习算法的FCMS是该领域的主要问题之一。

模糊认知地图（FCMS）被出现为可解释的签名加权数字化方法，其由代表概念之间的依赖性的节点（概念）和权重。虽然FCMS在各种时间序列预测应用中取得了相当大的成果，但设计了具有较节约的训练方法的FCM模型仍然是一个开放的挑战。因此，本文介绍了一种新颖的单变量时间序列预测技术，该技术由标记为R-HFCM的一组随机高阶FCM模型组成。提出的R-HFCM模型的新颖性与将FCM和回声状态网络（ESN）的概念合并为高效且特定的储层计算（RC）模型系列，其中应用于训练模型的最小二乘算法。从另一个角度来看，R-HFCM的结构包括输入层，储存层和输出层，其中仅输出层是可训练的，同时在训练过程中随机选择每个子储存组件的重量并保持恒定。如案例研究，该模型考虑了与巴西太阳能站以及马来西亚数据集的公共数据的太阳能预测，包括马来西亚市柔佛市电源公司的每小时电负荷和温度数据。实验还包括地图尺寸，激活功能，偏置的存在和储存器的尺寸的效果，储存器的尺寸为R-HFCM方法的准确性。所获得的结果证实了所提出的R-HFCM模型与其他方法相比表现。本研究提供了证据表明，FCM可以是在时间序列建模中实施动态储存的新方法。

本文通过研究阶段转换的$ Q $State Potts模型，通过许多无监督的机器学习技术，即主成分分析（PCA），$ K $ - 梅尔集群，统一歧管近似和投影（UMAP），和拓扑数据分析（TDA）。即使在所有情况下，我们都能够检索正确的临界温度$ t_c（q）$，以$ q = 3,4 $和5 $，结果表明，作为UMAP和TDA的非线性方法依赖于有限尺寸效果，同时仍然能够区分第一和二阶相转换。该研究可以被认为是在研究相转变的调查中使用不同无监督的机器学习算法的基准。

预测住宅功率使用对于辅助智能电网来管理和保护能量以确保有效使用的必不可少。客户级别的准确能量预测将直接反映电网系统的效率，但由于许多影响因素，例如气象和占用模式，预测建筑能源使用是复杂的任务。在成瘾中，鉴于多传感器环境的出现以及能量消费者和智能电网之间的两种方式通信，在能量互联网（IOE）中，高维时间序列越来越多地出现。因此，能够计算高维时间序列的方法在智能建筑和IOE应用中具有很大的价值。模糊时间序列（FTS）模型作为数据驱动的非参数模型的易于实现和高精度。不幸的是，如果所有功能用于训练模型，现有的FTS模型可能是不可行的。我们通过将原始高维数据投入低维嵌入空间并在该低维表示中使用多变量FTS方法来提出一种用于处理高维时间序列的新方法。组合这些技术使得能够更好地表示多变量时间序列的复杂内容和更准确的预测。

QNNVerifier是第一个用于验证神经网络实现的开源工具，以考虑其操作数的有限字长（即量化）。通过采用最先进的软件模型检查（SMC）技术来实现对量化的新颖支持。它将神经网络的实现基于可满足模数理论（SMT）来将神经网络的实现到一阶逻辑的可解除片段。通过给定硬件确定的精度，通过直接实现来表示固定和浮点操作的影响。此外，Qnnverifier允许指定定制安全性能，并使用不同的验证策略（增量和K-Incuction）和SMT求解器来验证所产生的模型。最后，QNNVerifier是第一个通过间隔分析和非线性激活功能的离散化来组合不变推论的工具，以加快级别验证神经网络的级数。 qnnverifier的视频呈现可在https://youtu.be/7jmgol41zty中获得

本文介绍了设计，开发，并通过IISC-TCS团队为穆罕默德·本·扎耶德国际机器人挑战赛2020年挑战1的目标的挑战1硬件 - 软件系统的测试是抓住从移动和机动悬挂球UAV和POP气球锚定到地面，使用合适的操纵器。解决这一挑战的重要任务包括具有高效抓取和突破机制的硬件系统的设计和开发，考虑到体积和有效载荷的限制，使用适用于室外环境的可视信息的准确目标拦截算法和开发动态多功能机空中系统的软件架构，执行复杂的动态任务。在本文中，设计了具有末端执行器的单个自由度机械手设计用于抓取和突发，并且开发了鲁棒算法以拦截在不确定的环境中的目标。基于追求参与和人工潜在功能的概念提出了基于视觉的指导和跟踪法。本工作中提供的软件架构提出了一种操作管理系统（OMS）架构，其在多个无人机之间协同分配静态和动态任务，以执行任何给定的任务。这项工作的一个重要方面是所有开发的系统都设计用于完全自主模式。在这项工作中还包括对凉亭环境和现场实验结果中完全挑战的模拟的详细描述。所提出的硬件软件系统对反UAV系统特别有用，也可以修改以满足其他几种应用。