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有效网络B0和修改的U Net的比较研究
脑肿瘤分割对于准确的诊断，手术计划和治疗监测至关重要。大脑中的异常细胞生长需要精确的定位才能有效管理。 本研究比较了MRI脑肿瘤图像的两种高级分割技术。 第一个使用三个数据集（Figshare，Sartaj，BRT35H）将有效的网络B0与Grad-CAM相结合，以实现视觉解释性，以达到96.87％的分割精度。 第二个在Figshare数据集上采用了修改后的U-NET体系结构，达到了99.84％的精度。 全面的评估探讨了数据集选择，模型体系结构以及诸如Grad-CAM对性能的影响。 通过识别这些方法的优势和劣势，该研究为选择精确的脑肿瘤分割算法提供了见解。 这项工作突出了自动分割在改善诊断精度，减少临床工作量以及使早期干预以获得更好的患者预后的重要性。大脑中的异常细胞生长需要精确的定位才能有效管理。本研究比较了MRI脑肿瘤图像的两种高级分割技术。第一个使用三个数据集（Figshare，Sartaj，BRT35H）将有效的网络B0与Grad-CAM相结合，以实现视觉解释性，以达到96.87％的分割精度。第二个在Figshare数据集上采用了修改后的U-NET体系结构，达到了99.84％的精度。全面的评估探讨了数据集选择，模型体系结构以及诸如Grad-CAM对性能的影响。通过识别这些方法的优势和劣势，该研究为选择精确的脑肿瘤分割算法提供了见解。这项工作突出了自动分割在改善诊断精度，减少临床工作量以及使早期干预以获得更好的患者预后的重要性。
在扩展修改的对称远程重力
这项研究分析了F（Q，t）重力框架内的at Rallatar的物理特征，其中Q是非金属标量表，t是能量量张量的痕迹。静态是黑孔的可行替代品，具有中央的保姆核心，周围的薄外壳和Schwarzschild外观中的动态层，将这两个区域分开。使用Finch-Skea度量，得出了核心和壳的必要场方程，而以色列交界处的条件保持了内部和外部区域之间的无缝连接。这项工作广泛探讨了关键方面，例如能量分布，适当的长度，能量条件，熵和状态参数方程。通过有效的电势，红移，因果关系条件和ADIA-BATIC指数来研究模型的稳定性。我们的结果突出了修饰的重力在维持压力杆的结构生存力和稳定性方面的重要作用。
修改的扩展Kalman过滤算法，用于可充电电池的精确电压和电荷估计
1 1频道工程系，香港理工大学，香港，中国2号医学和工业超声中心，詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信：kwokho.lam@glasgow.ac.uk，中国香港香港理工大学电气工程系；詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国苏格兰，格拉斯哥大学†同样贡献。 摘要：随着电动汽车（EV）的普及，可充电电池的电压和最新电压（SOC）估计具有重要意义。 SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池（LIB）的电能的指标，而电压已是监测所需的关键参数，以防止造成电池损坏的原因，尤其是在充电和放电过程中。 因此，研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。 具有避免重大估计误差的能力，使用间接测量值（例如电压和电流）获得的参数，已采用常规扩展卡尔曼过滤（EKF）来估计SOC的最佳值。 但是，该算法在SOC和电压估计中的精度有限，并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。 这项研究表明，常规的EKF算法会引起估计错误，尤其是当当前突然改变时。1 1频道工程系，香港理工大学，香港，中国2号医学和工业超声中心，詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信：kwokho.lam@glasgow.ac.uk，中国香港香港理工大学电气工程系；詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国苏格兰，格拉斯哥大学†同样贡献。 摘要：随着电动汽车（EV）的普及，可充电电池的电压和最新电压（SOC）估计具有重要意义。 SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池（LIB）的电能的指标，而电压已是监测所需的关键参数，以防止造成电池损坏的原因，尤其是在充电和放电过程中。 因此，研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。 具有避免重大估计误差的能力，使用间接测量值（例如电压和电流）获得的参数，已采用常规扩展卡尔曼过滤（EKF）来估计SOC的最佳值。 但是，该算法在SOC和电压估计中的精度有限，并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。 这项研究表明，常规的EKF算法会引起估计错误，尤其是当当前突然改变时。1频道工程系，香港理工大学，香港，中国2号医学和工业超声中心，詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信：kwokho.lam@glasgow.ac.uk，中国香港香港理工大学电气工程系；詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国苏格兰，格拉斯哥大学†同样贡献。摘要：随着电动汽车（EV）的普及，可充电电池的电压和最新电压（SOC）估计具有重要意义。SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池（LIB）的电能的指标，而电压已是监测所需的关键参数，以防止造成电池损坏的原因，尤其是在充电和放电过程中。因此，研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。具有避免重大估计误差的能力，使用间接测量值（例如电压和电流）获得的参数，已采用常规扩展卡尔曼过滤（EKF）来估计SOC的最佳值。但是，该算法在SOC和电压估计中的精度有限，并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。这项研究表明，常规的EKF算法会引起估计错误，尤其是当当前突然改变时。尽管可以通过诸如Double Kalman滤波等联合算法提高SOC精度，但是由于非线性误差的叠加，仍然需要优化EKF本身。在这项研究中，进行了修改后的扩展卡尔曼滤波（MEKF）算法的研究，以估算LIB的电压和SOC，并具有估计精度的极大提高。Yuasa Lev50单元在298 K处的标准放电率为0.2 c，以获取离线参数，然后使用新提出的新提出的动态估计数学电池模型（DBOFT）进行优化。这是第一次提出一种结合增益矩阵和噪声的方法，以减少当前转弯点的电压估计误差，从而大大提高了电压估计的准确性。具体来说，MEKF算法能够实时调整参数并减少SOC
英语媒介教学（EMI）对密封砌体的修改的砂浆和SAE的影响：混凝土结构的评估：具体结构的评估
人工智能（AI）是一个不断发展的领域，专注于开发的机器和系统，这些机器和系统模仿了人类智能的方面，以为各种问题和挑战提供解决方案。尽管最初在20世纪初被科幻小说推广，但能够模拟人类行为和“思考”的机器的想法是由英国数学家艾伦·图灵（Alan Turing）提出的，被广泛认为是“计算机科学之父”。但是，约翰·麦卡锡（John McCarthy）在1956年在美国达特茅斯大学（Dartmouth University）的达特茅斯夏季研究项目中正式提出了“人工智能”一词，这是美国达特茅斯大学（Dartmouth University），这是该主题的学术和科学讨论的最初里程碑。从历史上看，AI源于人类的好奇心或自1960年代和1970年代以来一直在发展的发明。但是，当时的计算机技术开发和互联网网络没有能力创建构成我们今天所知道的神经网络的算法。因此，AI已不仅仅是对人类愿望，技术创新和主要科学发现的迷人叙事，而且越来越多地成为影响社会性和影响决策的日常活动的一部分，一旦由人类制定了3。
基于修改的蒙脱石的杂交纳米复合材料的精心设计为
The objective of this study was to develop hybrid nanoparticles (HNCs) from two monomers, methyl methacrylate (MMA) and butylacrylate (BA), using miniemulsion polymerization method in the presence of Algerian Montmorillonite (AMMT), and different types of surfactants, such as the double-chain cationic didodecyldimethylammonium bromide （DDAB），undecafluoro n-戊酰十氧基乙烯醚（C 5 F 11（EO）10）和混合表面活性剂系统（FSO-100/DDAB）。少见研究，尤其是关于获得去角质杂交纳米颗粒的可能性。在这项研究中，优化了聚合反应的几个参数，并允许得出结论： MMA-CO BA，c）用于采条微型乳化聚合，修饰的MMT充当表面活性剂，并构成了粘土交给粘土的交流，并稳定了微型乳化剂的粒子 - 溶剂界面。粘土的百分比越高，较不稳定的是微型乳液，而其多分散性越高，d）最稳定的纳米颗粒是用AMMT-HTA +重量为0.5％获得的，这是去角质纳米复合材料的特征。添加2％的N六烷烷（N-HD）导致尺寸降低了50％，表明该化合物在微乳液中稳定颗粒的有效性。
比较传统的vae和修改的β-
本文评估了先进的变分自动编码器（VAE）模型在克服潜在空间纠缠和分解不足的有效性，传统VAE中的常见问题。传统的VAE经常在区分潜在空间内的不同特征时面临挑战，从而导致纠缠的表示，从而阻碍了可解释性和压缩效率。本研究中检查的高级VAE模型通过增强解剖来解决这些问题，从而使潜在因素更清晰地分离和更容易解释的表示。但是，这种分解的改善可能会导致重建质量的权衡。文章表明，尽管这些复杂的模型改善了分离，但它们的重建质量也可能比经典VAE差。调查结果突出了成功导航这种权衡的超参数优化的必要性。未来的研究应研究新颖的模型架构和超参数优化策略，以优化分离和重建质量的平衡。总体而言，该研究强调了先进的VAE模型产生更容易解释的表示的能力以及仔细调整以解决固有的权衡的重要性。
CFPB 可以加强对成本增加修改的指导
没有定义重大变化且包含多项排除条款。6 除了法律审查政策之外，采购管理层解释说，他们还有一项未记录的期望，即当累积成本增加的修改使合同总价值至少增加 20% 时，CO 应请求法律部门审查。采购管理层解释说，因为 FAR 没有定义重大，所以他们这样做会施加更严格的要求；此外，该政策允许 CO 自行决定。在我们的范围内，在 18 份合同中，有 16 份的修改使整体合同成本至少增加了 20%，由于合同类型的原因，这些合同属于法律审查政策的排除条款。对于其余 2 份未被排除在法律审查政策之外的合同，两家 CO 均未将修改提交法律部门审查。我们采访的 7 位 CO（包括两位没有将超过 20% 的修改提交法律部门审查的 CO）对法律审查政策的理解有所不同。两个 CO 表示，当修改导致合同总成本至少增加 20% 时，他们会将修改提交法律部门审查，一个 CO 表示，当修改导致总成本增加 10% 时，他们会提交修改，两个 CO 只关注合同工作范围的潜在变化，而不是成本增加，两个 CO 不清楚法律部门审查的要求。采购部门未记录的法律部门审查期望，加上模糊的政策语言和多项排除条款，导致 CO 不清楚何时请求法律部门审查。
无籽的水果，超甜玉米和紫色的地瓜是经过基因修改的吗？关于转基因食品的神话和事实
实际上，在应用遗传修饰之前很久就存在了无种子水果。无种子水果产生的机制是在受精后开发果实，或者在受精后流产的胚胎，在水果内留下流产的种子的痕迹。在这些植物中可能需要也可能不需要授粉，以诱导激素的合成，从而导致卵巢壁扩张和发展果实。实际上，无种子的果实自然出现，例如香蕉，菠萝，鳄梨和一些葡萄。无种子水果也可以通过文化实践诱导（见图1）。一个例子是植物生长调节剂的应用，可以诱导不受精肉的果实发育，因此形成没有种子的水果，例如无籽的柑橘类水果和一些葡萄。另一个例子是通过交叉育种生产无种子西瓜，形成不产生可行的生殖细胞的西瓜，因此无法正确形成种子（见图2）。
