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多级数据驱动的电池管理
个性化和精确药物的长期目标是为具有疾病的患者准确预测给定治疗方案的结果。目前，由于患者群体中的潜在因素导致对感兴趣的药物的反应或对治疗相关的不良事件的反应不佳，因此许多临床试验无法满足其终点。事先确定这些因素并纠正它们可能会导致临床试验的成功增加。通过对健康和患病个体的OMICS进行综合和大规模的数据收集工作，导致了宿主，疾病和环境因素的宝藏，这有助于旨在治疗疾病的药物的有效性。随着OMICS数据的增加，人工智能允许对大数据进行深入分析，并为现实世界中的临床使用提供了广泛的应用，包括改善患者的选择和鉴定可行的伴侣疗法靶标，以改善更多患者的可转换性。作为用于复杂药物疾病 - 宿主相互作用的蓝图，我们在这里讨论了使用OMICS数据预测使用免疫检查点抑制剂（ICIS）预测癌症免疫疗法的反应和不良事件的挑战。基于OMICS的方法是改善患者结局的方法，因为在ICI病例中也已应用于广泛的复杂疾病环境中，体现了OMIC在深度疾病分析和临床使用中的使用。
手术视频中的精细粒度多级多级跟踪
准确的工具跟踪对于计算机辅助干预的成功至关重要。以前的努力通常会严格地对工具轨迹进行建模，从而俯瞰外科手术程序的动态性质，尤其是跟踪诸如身体外和相机外视图之类的场景。在解决此限制时，新的CholectRack20数据集提供了详细的标签，以三个角度说明多个工具轨迹：（1）术中，（2）体内和（3）可见性，代表不同类型的工具轨迹时间。这些细粒标签可增强跟踪灵活性，但也提高了任务复杂性。由于高视觉相似性，尤其是在同一类别的工具中，遮挡或重新插入身体后的工具仍然具有挑战性。这项工作认识到工具操作员在区分工具轨道实例中的关键作用，尤其是属于同一工具类别的工具轨道实例。但是，在手术视频中未明确捕获操作员的信息。因此，我们提出了Surgitrack，这是一种利用Yolov7进行精确工具检测的新型深度学习方法，并采用了注意机制来对工具的起源方向进行建模，作为其操作员的代理，以重新识别工具。为了处理各种工具轨迹的观点，Surgitrack采用了协调的两分匹配图，最大程度地减少冲突并确保准确的工具身份关联。cholectrack20的实验结果证明了外科手术的有效性，优于实时推理能力的最先进方法和最先进的方法。这项工作为手术工具跟踪设定了新的标准，为在微创手术中提供了更适合适应性和精确的帮助。
Yolopears：用于质量分级系统中多级梨表面缺陷检测的Yolo对象检测器的新基准
梨是最广泛消耗的水果之一，它们的质量直接影响消费者的满意度。表面缺陷，例如黑点和小斑点，是梨质量的关键指标，但由于视觉特征的相似性，检测它们仍然具有挑战性。这项研究提出了Pearsurfacedects，这是一个自我结构的数据集，包含六个类别的13,915张图像，其中有66,189个边界框注释。这些图像是使用定制的图像采集平台捕获的。在数据集上建立了27种版本的27个最先进的Yolo对象探测器的Yolo对象检测器，Yolor，Yolov5，Yolov5，Yolov6，Yolov7，Yolov7，Yolov7和Yolov9。为了进一步确保评估的全面性，还包括了三个高级非Yolo对象检测模型，T-DETR，RT-DERTV2和D-FINE。通过实验，发现yolov4-p7的检测准确性在map@0.5达到73.20％，而Yolov5n和Yolov6n也显示出极大的潜力，可以进一步提高梨表面缺陷检测的准确性。本研究中用于模型基准的梨表面缺陷检测数据集和软件程序代码都是公开的，这不仅会促进对梨表面缺陷检测和分级的未来研究，而且还为其他水果大数据和类似研究提供了宝贵的资源和参考。
用于压缩空气储能的多级径向流泵-涡轮：实验分析与建模
用于压缩空气储能的多级径向流泵涡轮机：实验分析和建模 Egoï Ortego 1,2 , Antoine Dazin 1 , Frédéric Colas 3 , Olivier Roussette 1 , Olivier Coutier Delgosha 1,4 , Guy Caignaert 1 1 Univ.里尔、法国国家科学研究院、ONERA、巴黎高科艺术与工学院、里尔中央理工学院、UMR 9014-LMFL - 里尔流体力学实验室 - Kampé de Fériet，F-59000，里尔，法国。 2 MINES ParisTech-PSL 研究型大学-CES，法国帕莱索 3 Univ.里尔，巴黎高工学院，里尔中央理工学院，HEI，EA 2697 - L2EP - 电工技术与电力电子实验室，F-59000 里尔，法国 4 Kevin T. Crofton 弗吉尼亚理工大学航空航天与海洋工程系，弗吉尼亚州布莱克斯堡 24060，美国 摘要 近年来，能源格局演变引发了网络管理问题，例如可再生生产来源的日益整合，这些变化刺激了与电网相连的存储系统的不断发展。在现有的存储技术中，水气系统似乎提供了一种清洁、廉价的能源存储解决方案。本研究分析了使用旋转动力可逆泵/涡轮的闭式循环空气-水直接接触积累系统。使用独特的能量转换机器和易于回收的材料可以实现经济高效、环保且使用寿命长的存储技术。本文重点介绍该系统在实验室环境中的实验实现与分析，以及其多物理动态行为的建模。为了应对系统多变的运行条件，成功测试了两种不同的液压机实时控制策略。最后讨论了整体系统效率。效率控制策略实现了31%的往返效率，功率控制策略分别使充电和放电模式下的交换功率精度达到5%和23%。多物理动态模型导致涡轮机模式加速度预测的误差为 4%，这表明这种建模方法对于此类瞬态系统具有重要意义。术语符号希腊符号和运算符定容比热容 (J/(kg.K))Δ差
预测法国阿片类药物维持治疗中海洛因使用的预测指标：一项超过11年的多级研究
抽象背景一致的卫生专业人员的报告表明，法国接受阿片类药物维护治疗（OMT）通常使用海洛因，可能会危害其恢复过程。但是，对此事没有正式的流行病学评估。方法我们使用年度更新的汇编，以检索2010年至2020年期间在法国治疗中心接纳的患者的信息。鉴于数据收集的层次结构性质，我们进行了2级改良的泊松回归，以估计OMT患者中过去一个月海洛因使用的风险。结果尽管随着时间的流逝总体趋势总体下降，但OMT患者中海洛因的使用确实很常见，其中一半的患者宣布并发使用。我们的研究揭示了海洛因使用的风险根据OMT的类型而有所不同，与丁丙诺啡相比，美沙酮患者更有可能使用海洛因。使用多级相关的措施还发现了患者特征之间的高异质性，反映了治疗过程中的不同阶段，以及治疗中心之间的差异化实践。结论阿片类药物维持治疗与海洛因的使用有关，特别是当涉及美沙酮时。应特别注意OMT患者的异质性，因为它强调了对卫星干预措施的需求。关键字法国，海洛因，异质性，多级分析，阿片类药物维护处理
优化 LNA 第一级以降低多级 LNA 中的整体噪声系数
介绍了一种设计多级低噪声放大器 (LNA) 第一级的分析方法。本文讨论了在考虑后级噪声的情况下最小化总噪声系数 (NF) 的第一级优化方法。该方法侧重于第一级的源阻抗优化，同时考虑其 NF、增益和后级 NF 的影响。所提出的方法计算第一级的设计参数，以使多级 LNA 中的整体 NF 最小，而传统方法则建议最佳源阻抗以使第一级的 NF 最小。本文证明了 Smith 圆图中的恒定总 NF 轮廓与传统 NF 圆不同，并且 Γ opt 在相邻级 NF 不同的多级 LNA 中实现了最佳噪声性能变化。这些轮廓和最佳源阻抗针对特定的 LNA 进行描述，并与其恒定 NF 圆和 Γ opt 进行了比较。为了检验所提方法的可行性以及验证理论和仿真结果，我们制作了一个使用 ATF13136 晶体管的 4-5 GHz 分立式 LNA。结果表明，在 LNA 的第一级设计中考虑后续电路的噪声可降低整体 NF，同时改善其增益和输入匹配。
在公平的多级支持系统中的同意和通知
1。在公平的多级支持系统（EMLSS）系统中提供服务所需的同意或通知？学区在通识教育课程中提供了一系列教学支持。联邦和州法律，行政规则和指导通常是关于需要向父母提供通知或同意普通教育课程中的教学支持的同意书而保持沉默的。通知或同意是不需要的。学校被鼓励在采用课程时包括家长的观点，以及确定对特定孩子的支持时。
CP 卧式径向剖分多级筒泵
Flow 部门专门为客户的工艺提供专门设计的泵送解决方案。我们提供通过深入研究和开发流体动力学和先进材料而开发的泵、搅拌器、压缩机、研磨机、筛网和过滤器。我们是水、石油和天然气、电力、化学品和大多数工业领域泵送解决方案的市场领导者。
IDB-A 多级运动计划：光纤束配方
摘要 - 具有复杂动态的机器人系统的动态计划是一个具有挑战性的问题。最近基于抽样的算法通过传播随机控制输入来实现渐近最优性，但它们的经验收敛速率通常很差，尤其是在高维系统（如多电动器）中。另一种方法是使用简化的几何模型进行首先计划，然后使用轨迹优化来遵循参考路径，同时考虑真实动力学。但是，如果初始猜测不接近动态可行的轨迹，则此方法可能无法产生有效的轨迹。在本文中，我们提出了迭代的不连续性A*（IDB- a*），这是一种新型的运动动力运动计划者，可以迭代地结合搜索和优化。搜索步骤利用了有限的短轨迹（运动原语），这些轨迹是相互互连的，同时允许它们之间存在界限的不连续性。优化步骤在本地通过轨迹优化的不连续性进行了修复。通过逐步降低允许的不连续性并结合更多的运动原始性，我们的算法可实现渐近最优性，并在任何时候表现出色。我们提供了八个不同动力学系统的43个问题的基准，包括不同版本的独轮和多旋转器。与最先进的方法相比，IDB-A*始终如一地解决了更多的问题实例，并更快地发现了较低成本的解决方案。