NHK Easy News 翻译 12月19日-3

美军鱼鹰旋翼机事故与再飞争议

13にちアメリカぐんのオスプレイが、沖縄県おきなわけん名護市なごしからひがしに1kmぐらいのうみりてこわれました。オスプレイは、ヘリコプターのように上下じょうげぶことができる飛行機ひこうきです。

防衛省ぼうえいしょうアメリカぐんに、安全あんぜんだとわかるまでオスプレイをばさないようにったため、事故じこのあとんでいませんでした。

アメリカぐんは、事故じこ原因げんいん機械きかい問題もんだいではないので、またばしたいとって、防衛省ぼうえいしょうはなていました。そして、アメリカぐんは19にち午後ごご、オスプレイをばしました。

沖縄県おきなわけん翁長おなが知事ちじは「ひどいことだ。オスプレイをばしてもいいとめた政府せいふはもうしんじることができない」とおこっていました。

事故じこ原因げんいんがはっきりわかっていないため、またばすことに反対はんたいするひとえそうです。


13日,美军的鱼鹰旋翼机在冲绳县名护市以东1000米左右的海域坠落毁坏。鱼鹰旋翼机是一种像直升机那样可以上下飞的飞行器。防务省表示,美军表示在确认安全之前不在放飞鱼鹰旋翼机,事故之后没有再次放飞过。美军表示事故原因不是机械故障问题,所以想再次开启放飞鱼鹰旋翼机,已经和防务省沟通过。接着美军在19日下午,再次放飞鱼鹰旋翼机。冲绳县的知事愤怒的说到,这太过分了,决定同意飞行的政府已经不值得信任了。由于事故的原因还不能够清楚的明白,据悉反对再次放飞飞行器的人数在不断增加。

1. てもいいと決めた政府 此处的と表示的是结果,常见的是と思う,这里是决定的结果

2.安全だとわかるまで 此处的と尚不知该做如何解释,整句含义是在确认安全之前。


内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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