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可再生微电网中故障检测的机器学习方法
摘要。本文介绍了机器学习技术的新颖使用，以识别分散能源系统领域内可再生微电网中的故障。该研究研究了机器学习模型在识别动态和可变微电网环境中异常的有效性。它利用一个综合数据集，其中包括太阳能，风能和水力发电，能源存储状态和故障指示器等参数。调查表明，与常规的基于规则的方法相比，在识别故障的识别优势方面具有94％的精度，这表明了机器学习的优越性，该方法的准确率为80％。精确度和召回措施强调了机器学习模型的均衡性能，降低了误报和假否定性，并保证了精确的问题检测。断层对微电网效率的影响大大降低，在断层情况下仅记录了2％，这表明模型维持有效的能量供应的能力。一项比较研究表明，与常规技术相比，准确性提高了14％，强调了自适应和数据驱动方法在识别复杂的断层模式方面的益处。灵敏度研究验证了机器学习模型的弹性，证明了它们适应不同设置的能力。模型的实际应用通过模拟
通过超短脉冲直接激光干扰图案靶向表面功能化提高Cu表面的抗菌效率
生物污染。[1]世界卫生组织（WHO）的当前估计表明，如果目前的趋势持续下去，到2050年，由抗多药物的细菌造成的死亡人数可能每年增加到一千万。[2]通过使用积极的抗菌材料（如铜（CU）和非基于phar-Maceutical抗体的抗微生物材料），通过使用积极的抗微生物材料来降低细菌对技术和经常接触的接触表面的生存能力，是降低细菌在技术上和经常接触的接触表面上的生存能力的一种方法。在这里，CU显示出更广泛的应用的巨大潜力，[3,4]回顾了反复重新发现其无菌性抗性的多千年历史[5]，而它也作为人类代谢中心过程的痕量元素也参与了痕量元素。[6]相反，Ag在低量的情况下表现出毒性，[7]必须在抗菌施用的情况下精确调整给药，以避免否定性免疫反应。[8]由于释放的铜离子的毒性作用，细菌[9,10]以及病毒[11]在粘附在干燥和潮湿的环境中，粘附在粘液表面时迅速被杀死。Cu的抗菌特性与遭受攻击的微生物释放和吸收的离子量密切相关，在使用CU作为抗菌剂时，必须考虑特定效果：1）
肠道菌群营养不良的高血压加剧
引言高血压个体通常表现出与正常人的微生物多样性和丰富性相比（1）。这种条件是由香农指数的减少和Firmicutes/ Bacteroidetes比率的增加表示的，这是肠道菌群不平衡的标志（2）。高血压个体倾向于具有较高的革兰氏阴性细菌，尤其是来自家族的细菌植物和否定性（3），并且革兰氏阳性细菌的丰度较低，例如来自Ruminocococacaceae和Lachnospireceae家族的细菌，这些细菌因产生短脂肪酸（4）而闻名。高血压个体的肠道菌群的特征是短链脂肪酸产生细菌（例如杆菌和prevotella）的降低，以及炎症相关细菌（例如乳乳杆菌）的增加（5）。同时，高血压个体通常表现出炎症细胞因子和高脂血症的水平升高，这与肠道菌群改变有关（6）。肠道菌群组成也受饮食模式的影响。高血压个体可能有不同的饮食习惯，这会导致观察到的肠道菌群差异（7）。这些差异表明，肠道菌群在高血压的发展和进展中起着至关重要的作用，针对肠道菌群的干预措施可能对管理高血压有益（8）。在这次微型综述中，我们旨在讨论肠道菌群营养不良对高血压加剧的潜在影响。
带有图表符号的矩阵分化
矩阵差异（或矩阵演算）被广泛接受为各种领域的必不可少的工具，包括估计理论，信号处理和机器学习。这也用于量子信息理论的许多领域（例如，量子断层扫描[1]，[2]，量子系统的最佳控制[3]以及对纠缠否定性[4]）的最佳控制。矩阵差异提供了一种方便的方法，可以相对于独立变量的每个组件，收集因变量的每个组件的衍生物，在这种情况下，因变量和自变量可以是标量，矢量或矩阵。然而，通常的矩阵（或索引）符号通常会避免繁琐的计算和困难的最直观解释。已知可以在线性代数中成功应用使用字符串图的图表表示（请参见[5]及其中的参考文献）。在本文中，我们提供了一种简单的图解方法，用于得出有用的矩阵差异公式。请注意，可以分别代表量子状态和量子过程的半半数矩阵和完全正面的图被视为Hermitian矩阵的真实希尔伯特空间中的载体和矩阵。在这里我们提到了一些相关的工作。参考。[6]，呈现图形表示DEL操作员（即∇）的方式，其中计算仅限于三维欧几里得空间的情况。参考文献[7]提出了一个图表，用于操纵张量导数相对于一个参数。我们采用了与这些参考文献中给出的相似的表示法。
在...
摘要：我们研究量子信息理论定量的普遍行为，在热化的孤立量子多体系统和蒸发黑洞中。尤其是我们研究了一种真正的混合国家纠缠措施，称为对数负面性，其他相关措施，包括Renyi否定性和相互构成，以及称为反射性熵的多部分纠缠的特征。我们还使用诸如相对熵和PETZ MAP有限的数量，探测从热量子多体系统或蒸发黑洞的辐射中恢复量子信息的可行性。最近开发的称为平衡近似的技术使我们能够在有限的温度下探测这些数量。我们发现了有限的温度情况，这是使用HAAR随机状态的先前研究的主题。尤其是我们发现对数负面性的方案是广泛的，但相互信息是宽大的，表明在热状态下有大量不可证实的，绑定的纠缠。用于在有限温度下蒸发黑洞，对数负性和PETZ MAP限制都揭示了一个重要的新时间尺度T B，这比总蒸发时间的有限分数要早于页面时间t p。我们发现，与t p相比，T B是时间尺度，在辐射的不同部分之间的量子纠缠变得广泛，并且在黑洞中投入大量日记的信息回收率开始生长。
端到端揭示的行为簇
使用头部安装的微型显微镜在体内钙像中实现了几周来自由表现动物的神经种群的跟踪活动。先前的研究着重于从神经元种群中推断行为，但是在内窥镜数据中提取过量荧光的神经元信号具有挑战性。存在分析管道包括利益区域（ROI）识别区域，可能会因假否定性而失去相关信息或从假阳性引入意外偏见。这些方法通常需要进行参数调整的先验知识，并且需要耗时以进行实施。在这里，我们开发了一个端到端解码器，以直接从原始的微观镜面图像预测行为变量。我们的框架几乎不需要用户输入，并且胜过需要ROI提取的现有解码器。我们表明，神经/背景残差带有与行为相关的附加信息。视频分析进一步揭示了残留物与细胞之间的最佳解码窗口和动力学。至关重要的是，显着性图揭示了我们解码器中视频分解的出现，并确定代表不同行为方面的不同集群。一起，我们提出了一个框架，该框架对微观镜面成像的解码行为有效，并可能有助于发现各种成像研究的功能聚类。
使用计算机视觉和深度
摘要：必须提早发现火灾，以防止可能造成的危险事故。传统的火灾检测系统使用诸如传感器之类的硬件来检测火的存在。使用深度学习和机器学习提供了一种更自动化的方法。本研究谈论使用大型数据集使用卷积神经网络。此数据集有助于减少误报，假否定性，并提供更准确的分类。雾，天气，气候，日出，日落，野火和非火灾图像被收集和组合。这样做是为了使雾与烟雾混淆，并且所有橘红色的物体都不会被误解为火。图像增强是为了增加数据集的大小并使其更通用。CCTV镜头的视频被分为框架并进行了加工。这些框架被馈入经过训练的CNN模型，该模型的精度为0.94。如果任何框架显示出略有火，则会提高火警。这种实时立即检测火将防止大火的蔓延，并有助于尽快扑灭。开发的用户界面具有处理视频和图像的选项。完成此操作后，使用气流，分贝，频率和距离等声波的属性来预测火是否可以熄灭。使用具有所有这些功能的标签数据集对机器学习模型进行了培训。决策树分类器显示上述0.97的精度最高。通过使用这些技术，火灾检测和灭绝的预测变得更加容易，更有效。
在公共参与事件期间记录脑电图数据
认知神经影像学实验中的抽象统计能力通常非常低。较低的样本量可以减少检测实际效果（假否定性）的可能性，并增加了通过机会检测不存在的效果的风险（误报）。在这里，我们记录了我们利用一种相对未开发的方法来收集大型样本量以进行简单脑电图（EEG）研究的经验：通过在公众参与和推广活动期间记录社区中的EEG。我们在6天内收集了346名参与者（189名女性，年龄范围6-76岁），总计29小时，在当地科学节上。alpha活性（6-15 Hz）是从30秒的信号过滤的，这些信号是从位于枕形中线（OZ）和INION（IZ）之间的单个电极记录的，而参与者闭着眼睛。总共获得了289个优质数据集。使用这种基于社区的方法，我们能够复制受控的，基于实验室的发现：在儿童时期，单个α频率（IAF）增加，达到28.1岁时的峰值频率为10.28 Hz，并在中年和老年再次放慢速度。总α功率线性降低，但是在整个寿命中，经过周期调整的α功率没有变化。Aperiodic斜率和截距最高。这些脑电图指数与自我报告的疲劳之间没有相关性，该疲劳是由多维疲劳清单衡量的。最后，我们为希望在公众参与和外展环境中收集脑电图数据的研究人员提供了一系列重要的考虑因素。
根据chatgpt的说法，生成的AI检测器高度错误 - 易于出现：
1。AI的人类写作模仿：生成的AI模型经过训练，可以产生与人写作非常相似的文本。这使得探测器很难区分AI生成的和人编写的内容，尤其是当AI输出精心制作时。2。上下文依赖性：AI检测器通常依赖于上下文依赖的模式或功能。人类撰写的文本可以表现出相似的模式或样式，因此准确识别AI生成的内容的挑战。3。微妙的差异：虽然AI可能会产生带有明显符号的文本（例如某些重复模式或不自然的措辞），但这些差异通常是微妙的，并且在所有类型的内容中都不一致。这两个会导致误报（AI标记为人写）和假否定性（AI内容未被发现）。4。不断发展的AI模型：随着生成AI模型的改善，它们变得更好地避免了训练探测器的模式。这为检测器创造了一个移动的目标，该目标可能难以快速适应新的AI写作技术。5。缺乏通用特征：没有单一的万无一失的指标AI生成的内容。ai可以用各种样式，音调和结构编写，从而使探测器很难依靠固定的，普遍可识别的特征。6。培训数据偏差：AI检测器通常是在特定数据集上训练的，如果数据不涵盖广泛的AI写作可能性，则检测器可能无法识别AI生成的文本的某些样式或变体。7。连贯但浅的输出：AI可以产生语法正确且相干的文本，但有时缺乏深刻的理解或细微差别。检测器可能很难将这种类型的浅但合理的文本与真实的人写作区分开。
在生物医学成像中纳入XAI和深度学习
摘要摘要人工智能（AI）和深度学习（DL）技术已彻底改变了疾病的检测，尤其是在医学成像（MI）中。这些技术在图像分类中表现出出色的性能，但它们融入临床实践中仍然逐渐逐步。一个重大挑战在于深神经网络（DNN）模型的不透明度，该模型在不解释其结构的情况下提供了预测。缺乏透明度在医疗保健行业中构成了严重的问题，因为对自动化技术的信任对于医生，患者和其他利益相关者至关重要。担心自动驾驶汽车事故中的责任与与医学成像中深度学习应用相关的责任相当。误报和假否定性等错误会对患者的健康产生负面影响。可解释的人工智能（XAI）工具旨在通过为预测模型提供可理解的见解来解决这些问题。这些工具可以增强对AI系统的信心，加速诊断过程，并确保遵守法律要求。在推进技术应用的动机的驱动下，这项工作对可解释的AI（XAI）和深度学习（DL）技术进行了全面审查，该技术是针对生物医学成像诊断的。它检查了最新方法，评估其临床适用性，并突出了关键挑战，包括可解释性，可伸缩性和整合到医疗保健中。此外，审查还确定了XAI研究中新兴趋势和潜在的未来方向，并根据其适合各种诊断任务的技术提供了结构化的分类。这些发现对于寻求准确和可靠的诊断支持，解决监管和道德考虑的政策制定者以及旨在设计旨在平衡创新，安全性和临床透明度的系统的AI开发人员的医疗保健专业人员来说是无价的。