XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System估算
苏格兰的GDP 2024第4季度，第一季度估算
行业占经济的很大比例，或者经历了大量季度变化的产出，对总体GDP的总体变化做出了最大的贡献。 下图显示了从十个广泛的经济领域中的每个部门中的每个部门制作的标题季度GDP数字的贡献（服务和生产已分为最大的四个子类别）。 如果您添加每个扇区的不可能的百分比贡献，总计是0.0％的总季度数（以下数字可能由于四舍五入而无法完全总和）。 季度GDP在2024年第4季度没有增长，某些部门的下降被其他部门的增长所抵消。 商业服务与财务以及政府和其他服务部门做出了最大的积极贡献。 图6：行业对季度GDP增长0.0％的贡献行业占经济的很大比例，或者经历了大量季度变化的产出，对总体GDP的总体变化做出了最大的贡献。下图显示了从十个广泛的经济领域中的每个部门中的每个部门制作的标题季度GDP数字的贡献（服务和生产已分为最大的四个子类别）。如果您添加每个扇区的不可能的百分比贡献，总计是0.0％的总季度数（以下数字可能由于四舍五入而无法完全总和）。季度GDP在2024年第4季度没有增长，某些部门的下降被其他部门的增长所抵消。商业服务与财务以及政府和其他服务部门做出了最大的积极贡献。图6：行业对季度GDP增长0.0％
使用机器学习来增强电动汽车的能源消耗估算
在预测电动汽车的能耗率（EV）时，考虑了三个主要类别的影响因素：环境，驾驶员行为和车辆。这些类别考虑了常数或可变参数，这些参数会引起EV的能耗。在本文中，我们将考虑到这三个类别以及它们之间的相互作用，以证明EV能源消耗的质量。该模型取决于基于机器学习，尤其是K -NN算法的新方法，以估计EV能源消耗。懒惰学习范式后，这种方法可以更好地估计性能。在数学方法方面，我们的建议的优势正在根据历史数据考虑生态系统的真实情况。实际上，驾驶员的行为（驾驶方式，加热用法，空气实施者使用量和电池状态）直接影响EV能源消耗。获得的结果表明，关于能量消耗的估计，我们最多可以达到96.5％的准确性。为了在能源消耗的角度找到两个点（出发用途）之间的最佳路径。
仅根据车辆操作数据估算电池SOH指示器的方法
电池是多物理系统，在实际操作条件下，它们被提交到可变的环境工作条件下，可以影响动态行为和降解。因此，对实际操作条件下的动态行为和退化定律的良好理解是改善耐用性和发展更好能源管理策略的关键。拟议研究的目的是使用从三年监视十个邮政车辆频率的实验数据库，以相对于操作条件对电池进行建模。基于电路模型，优化算法和卡尔曼过滤器，科学的贡献是提出一种仅使用车辆操作数据的简单但有效的方法，以估算与内部电阻和可用容量相关的卫生指标的载体状态和状态。提出的模型提出了非常良好的准确性和健康指标的状态估计，显示出令人鼓舞的结果。将来，可以在板上应用提出的方法来估算和分析整个电池寿命期间的健康状况，以提供准确的收费估计状态，并有助于更好地了解退化定律。
从统计上参数化和评估正学位模型，以估算1979年至2022年在南极洲的表面熔体
摘要。表面熔化是南极冰架塌陷的主要驱动因素之一，随着全球气候的持续变暖，预计将来会增加，因为空气温度和熔化之间存在统计学上显着的正相关关系。增强的表面熔体将影响南极冰盖（AIS）的质量平衡，并通过动态反馈诱导全球平均海平面（GMSL）的变化。然而，南极中对表面熔体的当前理解在量化表面熔体和了解过去，现在和建筑环境中表面熔体的驱动过程的不确定性方面仍然有限。在这里，我们构建了一个新型的网格细胞级分布分布的正学位日（PDD）模型，该模型被强迫使用2 m的空气温度重新分析数据，并通过将卫星估计值和表面能量平衡（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型的每个计算单元格上的1979年至2022222222222.，我们根据PDD模型的性能评估了我们参数化方法的准确性，当时考虑了整个计算单元格，这与选择用于参数化的时间窗口有关。我们通过将用于PDD参数化的训练数据（卫星估计和SEB模型输出）增加±10％，并通过将恒定温度扰动（ + 1， + 2， + 3， + 4和 + 5 o C）添加到2 M空气温度模型。我们发现，PDD融化范围和数量类似于训练数据的变化，其统计学上显着的相关性稳定，并且PDD熔体量融合的量随着温度的
177Lu-抗-177Lu对人体器官的辐射剂量估算
背景：如今，放射性标记的单克隆抗体 (mAb) 已广泛应用于各种癌症的诊断和治疗。本研究根据荷瘤小鼠的生物分布数据估算了 177 Lu-西妥昔单抗-PAMAM 的人体吸收剂量。材料和方法：将西妥昔单抗与 PAMAM 纳米粒子结合，将 DTPA-CHX 与 mAb-PAMAM 结合，制备 177 Lu-DTPA-CHX-西妥昔单抗-PAMAM。研究了注射后 72 小时内标记纳米系统在荷瘤裸鼠中的生物分布。根据动物数据，利用辐射吸收剂量评估资源 (RADAR) 和相对质量外推法计算人体器官的吸收剂量。结果：在优化条件下制备的放射性标记化合物的放射化学纯度 (RCP) 为 99.6% ± 0.4% (P < 0.05)。大部分活性集中在肿瘤部位 (10.14 ± 0.89; P < 0.05)。肝脏和肾脏的吸收剂量最高，分别为 0.561 和 0.207 mSv/ MBq，低于其他 177 Lu 标记的单克隆抗体。结论：考虑到 177 Lu-DTPA-CHX-西妥昔单抗 -PAMAM 的特殊性质，该放射性标记纳米系统可被视为一种安全有效的放射性标记化合物，用于治疗 EGFR 表达肿瘤。
请注意地图！从传感器估算在线HDMAP时，请考虑现有地图。
抽象的在线食品传递（OFD）随着数字平台的快速扩散而发展。，但是这些创新以牺牲骑手的粮食命令为代价。骑手的风险增加，因为OFD生态系统中不负责任的行为。我们试图确定通过OFD创新（移动应用程序）的OFD生态系统中不负责任的来源。我们认为，这些来源分布在参与者之间，并跨越创新阶段。我们在每个采用阶段构建了一个网格，以确定这些来源，并在骑手的风险飙升时使用法国在法国收集的数据应用。我们的第一个结果使我们能够通过分析一个OFD生态系统中的不负责任来源来填补文献中的重要空白。我们的第二个结果在法语
评估 GEDI 的 LiDAR 数据对巴西桉树人工林冠层高度和木材体积的估算
摘要 — 过去二十年来，星载激光雷达系统凭借其准确估算树冠高度和地上生物量的能力，在遥感领域获得了发展势头。本文旨在利用最新的全球生态系统动态调查 (GEDI) 激光雷达系统数据来估算巴西桉树人工林的林分尺度优势高度 (H dom) 和林分体积 (V)。这些人工林由于树冠覆盖均匀且可进行精确的实地测量，因此提供了有价值的案例研究。基于几个 GEDI 指标，使用了几个线性和非线性回归模型来估计 H dom 和 V。 H dom 和 V 估计结果表明，在低坡度地形上，使用逐步回归方法可获得最准确的 H dom 和 V 估计值，均方根误差 (RMSE) 分别为 1.33 m（R 2 为 0.93）和 24.39 m 3 .ha − 1（R 2 为 0.90）。解释 H dom 和 V 超过 87% 和 84% 变异性 (R 2 ) 的主要指标是表示 90% 的波形能量发生于地面以上高度的指标。对六种可用的不同处理算法发出的后处理 GEDI 指标值进行测试表明，H dom 和 V 估计的准确性取决于算法，使用算法 a5 相对于 a1，两个变量的 RMSE 均增加了 16%。最后，选择最后检测到的模式或最后两个模式中较强的模式的地面回波也会影响 H dom 估计精度，使用后者会导致 12 厘米 RMSE 降低。
Destiny，一种在线范围内的工具，可以估算南非一个基于牧场的奶牛场的净碳排放量
乳业农业是南非经济和粮食安全的重要贡献。然而，南非与世界其他地方一样，由于动物福利的关注和对温室气体（GHG）排放的贡献而受到审查。为解决温室气体缓解措施，我们构建了一个农场级的系统动力学模型，以评估农场上碳（C）的排放，捕获和存储，以确定农场是C（源）或序列官（即水槽）的C（即源）或序列化剂的净发射器。我们考虑了营养流，饲料的类型和数量，废水管理系统，与牛群动态有关的各种参数以及对农场经济的整体影响。由此产生的在线乳制品环境可持续性工具（命运）可以帮助奶农采取可持续实践，并提高竞争力和财务可持续性，同时降低农场的排放概况，从而建立价值链和消费者信任。命运可以被视为一种科学知识的循证工具，用于估计，监测和了解乳制品生产系统中的营养和C流。它也是一种基于Web的工具（请参阅https：//ssetresearch.org.za/destiny-tool/），它允许远程用户，研究人员，研究人员，从业人员，农民和技术人员便于访问，同时将系统动态模型集成到与农场现实。
使用基于人工神经网络的精神分裂症分类器估算日本普通人群中精神分裂症的患病率：Web-B
背景：估计普通人群中精神分裂症的流行仍然是全球以及日本的挑战。很少有研究估计日本人口中的精神分裂症患病率，并且经常依靠医院的报告和自我报告的医师诊断或典型的精神分裂症症状。由于污名，洞察力差或受访者缺乏医疗保健的机会，这些方法可能会低估真正的患病率。为了解决这些问题，我们先前使用了来自大型日本基于日本的大型网络调查的数据开发了一个基于人工神经网络（ANN）基于精神分裂症分类模型（SZ分类器），以增强普通人群中精神分裂症病例识别的全面性。此外，我们还计划引入一项基于人群的调查，以收集一般信息和样本参与者，以匹配人口的人口结构，从而实现对日本精神分裂症患病率的精确估计。目的：本研究旨在通过将SZ分类器应用于日本人群的随机样本中来估计精神分裂症的流行。方法：我们随机选择了750名参与者的样本，其中年龄，性别和区域分布与日本基于日本的大规模调查中的日本人口结构相似。人口数据，与健康相关的背景，身体合并症，精神病合并症和社会合并症被收集并应用于SZ分类器，因为此信息也用于开发SZ分类器。本研究证明了能力通过SZ分类器检测到的阳性病例的比例计算了精神分裂症的原始患病率。通过排除假阳性病例和包括假阴性病例以确定精神分裂症的实际患病率，进一步完善了原油估计。结果：在750名参与者中，SZ分类器将62例分类为精神分裂症病例，导致日本普通人群的精神分裂症患病率为8.3％（95％CI 6.6％-10.1％）。在这62个案件中，假定有53个案件是假阳性，而3个案件被认为是假否定的。调整后，普通人群中精神分裂症的实际患病率估计为1.6％（95％CI 0.7％-2.5％）。结论：这种估计的患病率略高于先前的研究中报道的，这可能是由于更全面的疾病分类方法或相反的模型限制。