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World File Search System实际应用
用于热能收集特性的加热岛测试台
电子邮件：bouraa@fel.cvut.cz 注释：本文介绍了热电发电机（TEG）的特性测试台。它本质上是一个加热岛，由恒定电源供电，并利用热电发电机将能量回收至有用负载。该测试模拟了 TEG 的实际应用，即收集某些设备的废弃能量并将其用于为传感器节点供电。冷侧被认为处于室温，可以使用不同的散热器进行测试。摘要：本文介绍了一种用于热电发电机（TEG）特性测试的测试台。它本质上是一个由恒定功率供电的加热岛，并使用热电发电机将能量收集回到有用负载中。该测试模拟了 TEG 的实际应用，即收集设备产生的废弃能量并将其用于供电等。物联网节点。热电发电机的冷侧使用散热器维持在室温下，散热器可根据预期用途进行选择。
制造业的甲骨文
此订阅模型包括Oracle数据库Enterprise Edition的所有功能，以及所有Oracle Database Enterprise Manager Packs和所有Oracle数据库企业版选项。这些行业领先的功能包括数据库内存，真实的应用程序群集（Oracle RAC），自动存储管理（ASM），主动数据保护，分区，高级压缩，高级安全，标签安全性，数据库库，实际应用程序库，实际应用测试，OLAP，高级分析，高级分析以及空间和空间和图形。也包括在自主数据库专用的PAAS订阅中，是Oracle Multenant，可以使高固结密度，快速配置和克隆。此订阅模型非常适合没有现有Oracle数据库许可证的客户，寻求使用Oracle数据库功能以外的客户以及具有可变工作负载的客户可以通过仅支付其使用的费用来降低成本。
exadata cloud上的自主数据库@custome x11m
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化学安全和生物安全进度报告
危害评估计划与工业化学品的危害评估有关。该计划的当前重点是开发和应用综合测试和评估方法（IATA）以及在新危害评估方法上的经验交换。IATA是用于危害识别，危害表征和/或对化学物质组的危险表征和/或安全评估的框架，它们整合并权衡了所有相关现有数据，并指导有针对性的新数据，需要为有关潜在危害和/或风险的监管决策提供信息。经合组织已经积极地致力于开发工具和方法，例如化学类别和（q）SARS，这些方法是从其分子结构中估算化学物质的特性的方法，并有可能提供有关化学物质危害的信息，同时减少时间，货币成本和动物测试。经合组织（Q）SAR项目正在开发指导材料和“工具箱”，用于在特定的监管环境下政府和行业的实际应用（Q）SARS的实际应用。
基于 DO-333 的机载软件形式化分析与验证
摘要：随着机载控制系统技术的快速进步，确保机载软件的可靠性、稳健性和适应性已变得势在必行，因为这些软件的故障可能导致灾难性的财产和生命损失。DO-333 是 DO-178C 标准的补充，致力于指导形式化方法在机载软件开发过程的审查和分析中的应用。然而，DO-333 缺乏关于如何在验证过程的每个阶段选择合适的形式化方法和工具来实现验证目标的理论指导，从而限制了它们的实际应用。本文旨在说明验证过程中可用的形式化方法和工具，为机载软件的形式化开发和验证提供通用指南。我们以大气数据计算机 (ADC) 软件为研究对象，应用不同的形式化方法来验证软件生命周期工件。该实例说明了形式化方法在实际应用中的应用，证明了形式化方法在机载软件验证中的有效性。
人工智能和数据科学-IIT孟买
在本课程中，您将通过图和摘要措施来学习基本的统计概念，在数据分析和解释方面发展技能，理解概率，概率分布，估计，假设的测试，基础矩阵理论和回归分析。您还将获得将这些概念应用于实际应用和统计发现的经验。
《新一代人工智能人才培养计划》研修班...
• 对大约 5,000 张新的内窥镜图像的评估发现，癌前息肉和早期癌症的检出率高达 98%。 • 未来我们还在考虑全球范围的实际应用。我们还计划研究并提高肉眼难以识别的扁平和凹陷病变的准确率。
Hinton 教授演讲 - Vector Institute
– 大量炒作加上一些实际应用。• 20 世纪 90 年代：在中等规模的数据集上，其他机器学习方法效果更好。天哪！神经网络再次被淘汰。• 2009-2015 年：如果提供大量数据、大量计算能力和一些技术技巧，深度神经网络的效果会非常好。
两种音乐流派分类算法的比较
摘要：经过人类数千年的努力，产生了大量的音乐流派。因此，寻找能够自动对音乐流派进行分类的算法已成为现代数字音乐产业发展的关键问题。此外，找出哪种算法可以更准确地完成任务可以大大提高实际应用中的效率，例如根据用户最常听的音乐发送用户感兴趣的音乐。本研究比较了几种音乐流派分类算法的使用，并证明了音乐流派分类在现代数字应用中的重要性，并确定了不同算法的优缺点。本研究主要集中在使用 GTZAN 数据集的 K-最近邻 (KNN) 和卷积神经网络 (CNN) 上。本研究讨论了 CNN 捕捉复杂时间和频谱模式的能力，以及 KNN 在基于特征接近度进行流派识别的有效性。结果证明了 KNN 的可靠性、准确性和适应性。为算法在技术驱动的音乐产业中的实际应用提供了见解。
原创研究论文使用 ANN 预测模型分析钛铝化物随温度变化的热性能
摘要：本研究使用人工神经网络 (ANN) 预测模型对钛铝化物 (TiAl) 在一系列温度范围内的热行为进行了全面分析。该研究调查了 TiAl 在不同温度点的各种材料特性，包括带隙、杨氏模量、密度、能量吸收、热导率和比热。ANN 模型准确地捕捉了 TiAl 材料特性随温度变化的趋势，并显示出随温度变化而变化的一致行为。这些发现为了解 TiAl 的热特性提供了宝贵的见解，并对其在制药、汽车和制造等行业的实际应用具有重要意义。这些见解可以指导更高效、更耐用的 TiAl 基材料和组件的开发，增强它们在各个行业苛刻的热条件下的实际应用，从而促进制药设备的进步，因为温度控制对于药物合成和灭菌、发动机部件、汽车排气系统和高温制造设备等工艺至关重要。关键词：ANN、钛、铝、材料特性预测、温度分析简介