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World File Search System实验分析
使用COOT优化和MANET的混合LSTM-KNN分类器设计入侵检测和预防模型
简介：MANET是一项新兴技术，由于其能力在短时间内分析大量数据，因此在各种应用程序中获得了吸引力。因此，这些系统正面临各种安全漏洞和恶意软件攻击。因此，必须设计一个有效，积极和准确的入侵检测系统（IDS）来减轻网络中存在的这些攻击。大多数以前的ID都面临着诸如低检测精度，降低新型攻击形式的效率以及高误报率。目标：为了减轻这些关注点，提出的模型使用COOT优化和MANET的混合LSTM-KNN分类器设计了有效的入侵检测和预防模型，以提高网络安全性。方法：拟议的入侵检测和预防方法由四个阶段组成，例如对攻击节点的正常节点进行分类，预测不同类型的攻击，发现攻击的频率以及预防预防机制。初始阶段是通过COOT优化完成的，以找到从正常节点识别攻击节点的最佳信任值。在第二阶段，引入了混合LSTM-KNN模型，以检测网络中各种攻击。第三阶段执行以对攻击的发生进行分类。结果：最后阶段旨在限制系统中存在的攻击节点的数量。拟议方法的有效性通过一些指标验证，该指标的精度达到96％，执行时间为98％和35秒。结论：该实验分析表明，提出的安全方法有效地减轻了MANET的恶意攻击。
跨越进化的皮质生成
新皮层是导致认知能力的进化先进的大脑结构。它已经在哺乳动物进化枝（1）上扩展并在功能上进行了络合。人们认为，人类的特殊认知能力不仅依赖于神经元的大小，因此依赖于其新皮层的复杂细胞结构。新皮质蓝图取决于基本细胞和分子事件的紧密配位。新皮层的膨胀和折叠已广泛归因于基础（BRG）的存在，也称为外辐射胶质神经胶质（org）。这些祖细胞产生大多数皮质投射神经元，它们的数量在诸如灵长类动物和雪貂等术语哺乳动物中的数量显着增加。在人类中，人类具有一个新皮层，其神经元的数量约为两倍，并且比黑猩猩和bo骨大（2）。人类特异性基因的出现有助于大脑皮质的扩张和快速演变（3）。仍然，最近从颅骨内生的人类学数据表明，尼安德特尔（Neandertal）是我们最接近的亲戚之一，与现代人类具有可比的大脑体积（4）。这是否反映了同等数量的白色和灰质，因此相应数量的皮质神经元的产生仍然未知。在本期第XX页上，Pinson等人。发现人类TKTL1的现代变体的表达增加了BRG的数量，从而与尼安德特尔的一个相比，上层投影神经元的输出（UCP，图1）。尽管我们对塑造现代人类大脑的进化变化的贡献有限，但对尼安德特人和现代人类基因组的最新比较确定了基因的特定核苷酸变化，这些变化可能在大脑进化和新认知能力的习惯中可能具有重要作用。现代大脑神经发生的这种特定特征可能会导致灭绝的古人类认知的差异。由于人类脑化石记录很少见，因此在细胞和分子水平上了解新皮层的演变的努力仅限于比较活物种（一种称为“ evo-devo”的方法）（5）。观察人类，非人类灵长类动物，食肉动物和途径的新皮层的观察结果揭示了神经祖细胞群体的差异如何导致新皮层的大小和形状。 关于新皮质发育的细胞和分子机制的大多数当前知识是基于对小鼠模型的实验分析，其新皮层具有至关重要的特征，包括哺乳动物的一般特征，包括六层的组织以及将其区域化为专业区域。 然而，这种动物模型研究人皮质生成的一种局限性是其尺寸很小且缺乏折叠表面。 由外室下室内祖细胞扩展的祖细胞增加，新皮质表面和脑体积增加观察人类，非人类灵长类动物，食肉动物和途径的新皮层的观察结果揭示了神经祖细胞群体的差异如何导致新皮层的大小和形状。关于新皮质发育的细胞和分子机制的大多数当前知识是基于对小鼠模型的实验分析，其新皮层具有至关重要的特征，包括哺乳动物的一般特征，包括六层的组织以及将其区域化为专业区域。然而，这种动物模型研究人皮质生成的一种局限性是其尺寸很小且缺乏折叠表面。由外室下室内祖细胞扩展
风冷螺杆式冷水机组 - LG
世界级高效（高效型号） 顶级效率符合 AHRI 标准 550/590。 优化的压缩机设计包括转子和滑阀，适用于舒适冷却应用。 转子设计用于在不同压力范围内高效工作，涵盖空调和制冷应用。 滑阀利用排放和吸入之间的内部压力差控制开始吸入制冷剂的滑阀位置，从而控制冷却能力。 LG 风冷螺杆式冷水机组具有 4 级容量控制（100、75、50、25%）能力，针对部分负荷条件进行了优化。 精确的转子尖端间隙为螺杆旋转压缩机提供了出色的能源效率，因为这减少了压缩过程中从高压到低压侧的泄漏，从而实现了顶级 COP。 蒸发器使用具有螺旋角的内部槽管，这增强了水侧的传热性能。管的外侧具有最佳形状，大大提高了 R134a 的薄膜蒸发性能。V 形冷凝器在相同占地面积下可实现最大的传热表面积，当配置经过优化设计时，可实现最大的传热性能。LG V 形冷凝器盘管采用数值和实验分析设计，具有最佳空气流路，可优化散热性能。此外，增强的冷凝器翅片几何形状可在较小的空气侧压降下实现最佳传热性能，从而降低风扇电机的功耗。翅片经过预涂层处理，可在正常条件下防止腐蚀，也可选择在恶劣条件下可持续使用的环氧涂层翅片冷凝器。
电池
摘要：道路上电动汽车 (EV) 的数量不断增加，导致达到首次使用寿命的电池数量也不断增加。然而，这种电池仍有 75-80% 的剩余容量，为在低耗电量应用中实现二次使用寿命创造了机会。利用这些二次电池 (SLB) 需要进行专门的准备，包括根据电池的健康状态 (SoH) 对电池进行分级；重新包装，考虑最终用途要求；以及基于经过验证的理论模型开发准确的电池管理系统 (BMS)。在本文中，我们对 SLB 的数学建模和实验分析进行了技术审查，以解决 BMS 开发中存在的挑战。我们的审查表明，最近的大多数研究都侧重于环境和经济方面，而不是技术挑战。审查建议使用具有 2RC 和 3RC 的等效电路模型，这些模型在估计锂离子电池在二次使用寿命期间的性能方面表现出良好的准确性。此外，电化学阻抗谱 (EIS) 测试提供了有关 SLB 退化历史和条件的宝贵信息。为了解决日历老化机制，建议使用电化学模型而不是经验模型，因为它们更有效、更高效。此外，建议使用合成负载数据根据实际应用场景生成循环老化测试配置文件，以便进行可靠的预测。人工智能算法在预测 SLB 循环老化衰减参数方面显示出良好的前景，为实验室测试提供了显著的节省时间的优势。我们的研究强调了关注技术挑战的重要性，以促进 SLB 在固定应用中的有效利用，例如建筑储能系统和电动汽车充电站。
风冷螺杆式冷水机组 - LG
世界级高效率（高效率型号） 顶级效率符合 AHRI 标准 550/590。优化的压缩机设计包括转子和滑阀，适用于舒适冷却应用。转子设计用于高效工作，适用于不同压力范围，涵盖空调和制冷应用。滑阀通过控制滑阀的位置来控制冷却能力，利用排放和吸入之间的内部压力差来开始吸入制冷剂。LG 风冷螺杆式冷水机组具有 4 级容量控制（100、75、50、25%）能力，针对部分负荷条件进行了优化。精确的转子尖端间隙为螺杆旋转压缩机提供了出色的能效，因为这减少了压缩过程中从高压侧到低压侧的泄漏，从而实现了一流的 COP。蒸发器采用内部带螺旋角的槽管，提高了水侧的传热性能。管的外部具有最佳形状，大大提高了 R134a 的薄膜蒸发性能。冷凝器的 V 形可在相同占地面积下实现最大的传热表面积，从而在优化配置时实现最大的传热性能。LG V 形冷凝器盘管采用数值和实验分析设计，具有最佳空气流路，可优化散热性能。此外，增强的冷凝器翅片几何形状可在较小的空气侧压降下实现最佳传热性能，从而降低风扇电机的功耗。翅片预涂有涂层，可防止正常条件下的腐蚀，还可选择在恶劣条件下可持续使用的环氧涂层翅片冷凝器。
羟基靶向结合物及其自...
目的：将不同饱和度的 C18 脂肪酸（硬脂酸、油酸和亚油酸）与醋酸亮丙瑞林（LEU 醋酸盐）的羟基结合，并研究通过自组装纳米颗粒 (L18FNs) 的控制释放和增强渗透性。方法：用苯甲酰氯和 DMAP（4-二甲基氨基吡啶）进行 Yamaguchi 酯化，使脂肪酸与 LEU 的羟基结合。然后将这三种结合物分别命名为硬脂酸结合的 LEU、LSC、油酸结合的 LEU、LOC 和亚油酸结合的 LEU、LLC。使用制备型 HPLC (Prep-HPLC) 纯化结合物 (L18FCs)，并通过各种仪器分析进行鉴定。结果：评估了每种 L18FN 的电位、粒度和形态。 LSNs由于饱和脂肪链的疏水性较高,因此zeta电位值相对较低,粒径较大,而LLNs则表现出较高的zeta电位和较小的粒径。在人血浆中,LLC的降解速度最快,累积药物释放量最高。通过Franz扩散池实验分析了L18FNs的渗透性,证实了脂肪酸的饱和度影响LFNs的渗透性。纳米化后,由于粒径较大,LSNs的渗透性并没有显著提高,而LONs和LLNs的渗透性分别是LEU的1.56倍和1.85倍。结论:利用不同饱和度的脂肪酸结合肽类药物,可以通过自组装和物理化学性质的修饰,提供药物的多功能性。关键词：醋酸亮丙瑞林 羟基靶向结合 不同饱和度C18脂肪酸 脂肪酸结合亮丙瑞林 自组装纳米粒子 控制释放 增强渗透性
基于 CatBoost 的微调言语障碍检测模型
言语障碍 (SD) 的分类对于治疗患有言语障碍 (SI) 的儿童至关重要。自动 SD 分类可以帮助言语治疗师为农村地区的 SI 儿童提供服务。检测 SD 的自动化技术可以客观评估语音属性，包括发音、流利度和韵律。临床检查和定量评估可以深入了解患者的说话能力和局限性。现有的用于 SD 检测的深度学习 (DL) 模型通常缺乏对不同人群和语音变化的泛化，导致在应用于具有不同语言背景或方言的个体时性能不佳。本研究介绍了一种基于 DL 的模型，用于使用语音样本对正常和异常语音进行分类。为了克服过度拟合和偏差，作者构建了具有 MobileNet V3 和 EfficientNet B7 模型权重的卷积神经网络模型，用于特征提取 (FE)。为了提高性能，他们将挤压和激励块与基于 MobileNet V3 的 FE 模型集成在一起。同样，使用结构修剪技术改进了基于 EfficientNet B7-mod el 的 FE。增强型 CatBoost 模型使用提取的特征区分正常和异常语音。实验分析使用包含 4620 个健康儿童话语和 2178 个 SI 儿童话语的公共数据集进行。比较研究揭示了所提出的 SD 分类模型的卓越性能。该模型的表现优于当前的 SD 分类模型。它可以用于临床环境以支持语言治疗师。使用多样化语音样本进行大量训练可以提高所提模型的通用性。
风冷螺杆式冷水机组 - LG
世界级高效（高效型号） 顶级效率符合 AHRI 标准 550/590。 优化的压缩机设计包括转子和滑阀，适用于舒适冷却应用。 转子设计用于在不同压力范围内高效工作，涵盖空调和制冷应用。 滑阀利用排放和吸入之间的内部压力差控制开始吸入制冷剂的滑阀位置，从而控制冷却能力。 LG 风冷螺杆式冷水机组具有 4 级容量控制（100、75、50、25%）能力，针对部分负荷条件进行了优化。 精确的转子尖端间隙为螺杆旋转压缩机提供了出色的能源效率，因为这减少了压缩过程中从高压到低压侧的泄漏，从而实现了顶级 COP。 蒸发器使用具有螺旋角的内部槽管，这增强了水侧的传热性能。管的外侧具有最佳形状，大大提高了 R134a 的薄膜蒸发性能。V 形冷凝器在相同占地面积下可实现最大的传热表面积，当配置经过优化设计时，可实现最大的传热性能。LG V 形冷凝器盘管采用数值和实验分析设计，具有最佳空气流路，可优化散热性能。此外，增强的冷凝器翅片几何形状可在较小的空气侧压降下实现最佳传热性能，从而降低风扇电机的功耗。翅片经过预涂层处理，可在正常条件下防止腐蚀，也可选择在恶劣条件下可持续使用的环氧涂层翅片冷凝器。
在物联网中检测网络威胁
虽然物联网（IoT）的扩散彻底改变了几个行业，但它也引起了严重的数据安全问题。这些网络设备的安全性和物联网网络的可靠性取决于有效的威胁检测。设备异质性，计算资源限制以及网络威胁的不断变化的性质是使在物联网系统中检测网络威胁的一些障碍。复杂的威胁常常被传统的安全措施未发现，需要更复杂的自适应检测方法。因此，本研究介绍了基于支持向量机规则的检测（HSVMR-D）方法的混合方法，用于识别对物联网的网络威胁的全包含方法。HSVMR-D使用从物联网数据中获得的属性使用SVM来对已知和未知威胁进行分类。使用基于规则的方法识别已知的攻击特征和模式可以提高检测效率，而无需通过将预训练的模型调整为新的IoT环境，而不必重新培训。保护重要的基础架构和敏感数据，HSVMR-D提供了一个彻底且适应性的解决方案，以改善物联网部署的安全姿势。与基线研究相比，全面的实验分析和仿真结果证实了所提出的HSVMR-D的效率。此外，增加对完全新颖的威胁，更少的假阳性以及提高威胁检测准确性的弹性是所有结果表明拟议的工作表现优于其他工作。HSVMR-D方法很有帮助，而在资源有限的情况下，主要目标是物联网（IoT）的安全环境。
使用COOT优化和MANET的混合LSTM-KNN分类器设计入侵检测和预防模型
INTRODUCTION: MANET is an emerging technology that has gained traction in a variety of applications due to its ability to analyze large amounts of data in a short period of time.因此，这些系统正面临各种安全漏洞和恶意软件攻击。Therefore, it is essential to design an effective, proactive and accurate Intrusion Detection System (IDS) to mitigate these attacks present in the network.Most previous IDS faced challenges such as low detection accuracy, decreased efficiency in sensing novel forms of attacks, and a high false alarm rate.OBJECTIVES: To mitigate these concerns, the proposed model designed an efficient intrusion detection and prevention model using COOT optimization and a hybrid LSTM-KNN classifier for MANET to improve network security.METHODS: The proposed intrusion detection and prevention approach consist of four phases such as classifying normal node from attack node, predicting different types of attacks, finding the frequency of attack, and intrusion prevention mechanism.初始阶段是通过COOT优化完成的，以找到从正常节点识别攻击节点的最佳信任值。在第二阶段，引入了混合LSTM-KNN模型，以检测网络中各种攻击。第三阶段执行以对攻击的发生进行分类。结果：最后阶段旨在限制系统中存在的攻击节点的数量。The proposed method's effectiveness is validated by some metrics, which achieved 96 per cent accuracy, 98 per cent specificity, and 35 seconds of execution time.结论：该实验分析表明，提出的安全方法有效地减轻了MANET的恶意攻击。