2024-07-12
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Communis methodus retis neuralis transformatoris (Transformer) et portae recurrentis unitatis (GRU) fundatae in modo variabili compositionis (VMD) et particula optimiizationis examen (PSO) proponitur. Primum, lithium altilium capacitatis informationis dissolutum est per modum variationis algorithmi compositionis. Ad vitandam inrationabilem gradum compositionis quae facultatem praedictionis afficit, media frequentia methodus adhibetur ad statum compositionis determinandum sicut fundamentum efficax interpretationis originalis originalis. notitia notitiarum; tum particula optimiizationis examen algorithmus ad optimizandum accommodata Retis neuralis transformatio, et hyperparametri gatum recurrentis unitatis structurae encoder ut capiat notas globales et interna notitiarum relationes, et unum Transformatorem meliorem. exempla conflantur ad complendam aestimationem lithi-ion altilium SOH. Praedictio effectus exemplaris comprobata est utens NASA lithium pugnae datae copiae, et cum singulis exemplaribus coniunctum sicut perceptio multi-strati (MLP), retis neuralis recurrentis (RNN) et functionum Gaussianorum - GRU, Transformer- Exemplaria composita sicut MLP. comparantur. Proventus ostendunt exemplar praedictionis in hac charta melius esse quam alia singularia exemplaria vel exempla iuncturae secundum phaenomenon accurationis et regenerationis. Mediocris error absolutus et radix medium quadratum erroris praedictionis eventus conservantur intra 0.62% et 1.19%, et . Determinationis coefficiens 87,08% est.
technologiae technologiae plus quam 30 annos operam dedit et in variis linguis proficit ut java, linux, javascript, php, css, etc. Multas contributiones in aperto fonte campo fecit elit documentorum statione ad communicandas quaestiones technologiarum progressus ad futuram referentiam
