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驾驶室空气动力学得到改进，燃油经济性更好。最新的发动机管理系统、更好的换档编程，以及发动机的细微设计改进，如更平滑的气缸套、刮油环、采用反向设计的涡轮叶轮、新的低粘度 VDS 5 机油和更长的更换间隔……从长远来看，有助于节省更多燃油。卡车设计为全天候运行，405 升油箱确保卡车不会经常耗油。
多物理学建模和模拟软件的比较研究，用于终身性能评估电池系统
这项比较研究的主要发现是，Dymola被证明是具有最佳速度性能的工具，只需要0.25秒才能执行24小时模拟和288秒才能执行10年的模拟。在易用性方面，Amesim是最易于用户友好的，具有简单的用户界面，平滑的工作流程和清晰的文档。在特征和互操作性方面，Sim-ulink具有与MATLAB环境紧密相连的很大优势。对于Simscape而言，其速度和准确性性能是最差的，但由于提供了多物理组合，因此其速度和准确性性能最为差。
制作狗的沉浸式屏幕界面，以控制其家中的屏幕
对表现出接收场的神经元的分析取决于生物体的空间位置，例如网格，位置或边界细胞，通常是从使用射击速率图绘制其在空间中的活性开始的。然而，映射方法是多种多样的，并取决于通常由实验者定性选择的调音参数，因此在整个研究中都有很大变化。诸如此类参数的小变化可能会显着影响结果，但是迄今为止尚未尝试对发射速率图进行定量研究。使用模拟数据集，我们检查了调谐参数，记录持久性和射击场大小如何影响使用最广泛使用的方法生成的空间图的准确性。对于每种方法，我们都发现了一个明确的参数子集，该参数产生了低误差射击率图并隔离了产生的参数1）可能的误差最小，2）帕托托 - 最佳参数集，这些参数集平衡，计算时间，位置场检测准确性和缺失值的外推。平滑的双变量直方图和平均移位直方图始终与最快的计算时间相关联，同时仍提供准确的地图。自适应平滑和嵌合方法被发现可以最有效地补偿低位置采样。内核平滑的确定性估计还可以很好地补偿了低采样的良好，并获得了准确的地图，但它也是测试最慢的方法之一。总体而言，在大多数情况下，双变量直方图，再加上空间平滑，这可能是最理想的方法。
使用 ALTAIR SIMSOLID™ 技术概述
20 世纪初发明的用于近似解决边界值问题的 Ritz-Galerkin 方法假设近似解的函数是定义在整个相关域上的解析函数。在实际应用中，这些函数要么是三角函数，要么是无限平滑的多项式，即它们有无数个导数。此类函数有两个主要问题。首先，很难或不可能构建先验满足任意域边界上基本边界条件的函数（在结构分析中，这些条件表现为位移约束）。其次，基于此类函数构建的方程系统病态且数值不稳定，无法以足够高的精度解决实际问题。
Altair SimSolid 白皮书 - 技术概述_2019 年 2 月
20 世纪初发明的用于近似解决边界值问题的 Ritz-Galerkin 方法假设近似解的函数是定义在整个相关域上的解析函数。在实际应用中，这些函数要么是三角函数，要么是无限平滑的多项式，即它们有无数个导数。此类函数有两个主要问题。首先，很难或不可能构建先验满足任意域边界上基本边界条件的函数（在结构分析中，这些条件表现为位移约束）。其次，基于此类函数构建的方程系统病态且数值不稳定，无法以足够高的精度解决实际问题。
摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因之一。结果，至关重要的是适当诊断患者
摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因之一。因此，适当，及时诊断患者至关重要。因此，本文的目的是使用选择性机器学习算法来预测心脏病。使用克利夫兰心脏病数据集评估了杠杆技术。在这项研究中，对五个分类器进行了培训和测试，并使用了平滑的克利夫兰数据集和平滑的克利夫兰数据集进行了测试。获得的结果表明，使用光滑数据集测试时，所有分类器的性能都更好，精度为98。11％比使用Unsooth数据集进行测试的精度为89.71％，其杠杆技术的性能要比所审查的文献中的作品要好。这些结果表明，使用数据平滑的功能工程可有效改善心脏病预测。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v29i1.32许可证：CC-BY-4.0开放访问策略：Jasem发表的所有文章都是开放式访问，免费下载，复制，重新分发，重新分发，翻译，翻译和阅读。版权策略：©2025。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为：umar，n; Hassan，S.K；乌玛，一个； Ahmed，S。S.（2025）。通过选择性机器学习算法预测心脏病。J. Appl。SCI。 环境。 管理。 心脏病是全球死亡率的主要原因之一（Sharma等，2020）。SCI。环境。管理。心脏病是全球死亡率的主要原因之一（Sharma等，2020）。29（1）255-261日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：心脏病；功能改进；预言;数据平滑；功能工程。任何影响心脏正常功能能力的问题称为心脏病（Zhenya和Zhang，2021）。在心脏病中，心脏通常无法向人体其他区域输送足够的血液，无法正常手术。冠状动脉的狭窄和阻塞会导致心力衰竭（Muhammad等，2020）。每年，估计有1700万人死于心血管疾病，例如心脏病发作和中风，占全球所有死亡人数的31％（Dutta等，2019）。心脏病是由多种变量（包括个人和专业行为）以及遗传性倾向引起的（Dutta等，2019）。心脏病护理和治疗极具挑战性，尤其是在贫困国家，由于缺乏诊断工具，医生和其他资源，
基于脑电图的深度运动图像分类的可概括和歧视性学习方法
卷积神经网络（CNN）已广泛应用于运动图像（MI）分类范围，从分类精度方面显着提高了最新的（SOA）性能。尽管彻底探索了创新的模型结构，但对目标函数的关注很少。在MI区域中的大多数可用CNN中，标准的横向损失通常作为目标函数执行，这仅确保深度特征可分离性。与当前目标函数的限制相对应，提出了一种新的损失函数，该损失函数与平滑的跨熵（标签平滑）和中心损失的组合被提议作为MI识别任务中模型的监督信号。特别是，通过预测标签和通过均匀分布的噪声正规化的一式硬硬标签之间的熵来计算平滑的横膜。中心损失将学习每个班级的深度特征中心，并最大程度地减少深度特征及其相应中心之间的距离。拟议的损失试图在两个学习目标中优化该模型，以防止过度确定预测并增加深度特征的判别能力（类间的可分离性和内部不变性），从而确保MI识别模型的有效性。我们对两个众所周知的基准（BCI竞争IV-2A和IV-2B）进行了广泛的实验，以评估我们的方法。结果表明，所提出的方法比两个数据集上的其他SOA模型都能达到更好的性能。提出的学习方案为MI分类任务中的CNN模型提供了更强大的优化，同时降低了过度拟合的风险，并增加了深入学习特征的歧视性。
量子计算威胁：NIST PQC标准在这里...如何保持领先？
在给定的安全解决方案中从一个加密系统切换到另一个密码系统似乎很微不足道，但极不可能是一个简单的掉落任务。这取决于如何将某种算法使用/嵌入到您现有的安全架构中以及基础架构的局限性中。加密敏捷的SO -so -litess可以平稳地更换弃用算法，用于使用混合双溶液以及某些加密系统参数的变化，包括其关键大小，ciphertext，ciphertext尺寸，跑步时间，标志性，标志性尺寸等加密运动不仅允许平滑的transi
三叉神经痛患者的麻醉管理接受了微血管
三叉神经痛（TN）是一种慢性疼痛，反复发作的电击样疼痛会影响第五个颅神经。微血管减压（MVD）是TN的治疗方法之一。MVD的麻醉管理需要特别考虑以减少大脑体积（松弛大脑）并优化平均动脉压（MAP）。女性29-YO，40千克的主要抱怨：自1年前以来，在正确的面部区域内th动疼痛和间歇性僵硬。脑MRI检查显示，右上小脑动脉（RSCA）分支在根部进入区域附近，并接受MVD。使用平滑的插管技术和维护使用吸入性麻醉药（Sevoflurane 1 vol％）和静脉内（丙泊酚100mcg/kg/minune，remifentanil 0.2MCG/kgbw/min，和rocuronium 10mcg/kgbw/kgbw/min）。MAP（90mmHg）和ETCO 2（30mmHg）的目标。我们没有将甘露醇用于松弛的大脑。早期出现并进行平滑的拔管，以防止突然的血液动力学变化并最大程度地减少咳嗽，然后早期神经系统检测颅内并发症。七氟硫烷的联合使用<1mac <1mac和连续的丙泊酚提供了最佳的操作区域。这种组合减少了脑血流，这使大脑松弛并保持最佳地图以保持脑灌注压力并降低脑缺血的风险。这些药物的组合也使更快的神经系统评估变得早期恢复。MVD的麻醉管理使用神经麻醉原理，平衡的麻醉和严格的血液动力学监测。吸入麻醉二氟烷和静脉丙泊酚的组合可以优化操作区域的可视化，并且可以增强患者的恢复。