XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System建模技术
AI驱动的财务建模技术
人工智能（AI）通过引入复杂的算法和高级数据处理能力，彻底改变了财务建模和投资策略。本文深入研究了各种AI驱动的财务建模技术，例如机器学习，自然语言处理和深度学习，提供了其应用的详细示例。这些技术可显着提高预测准确性，风险管理，投资组合优化和交易策略。通过案例研究和经验证据，本文强调了AI对财务建模的变革性影响。此外，它解决了实施AI驱动模型的挑战，例如数据质量问题，模型可解释性和监管问题，并确定了未来的研究机会以进一步推进该领域。全面的分析提供了清楚地了解AI如何重塑金融行业，其带来的潜在收益以及必须克服的障碍，以充分利用其能力。关键字：AI，财务建模，机器学习，深度学习，自然语言处理，预测分析，风险管理，投资组合优化
先进旋翼机配置数学建模技术回顾
本文将回顾先进旋翼机构型（包括复合直升机构型和倾转旋翼飞行器）数学建模的发展和应用。数学模型是飞行控制系统设计的基础，也是评估直升机飞行和操纵品质的重要工具。由于直升机是一个多体系统，其数学建模应考虑运动、惯性、结构和气动之间的耦合作用以及非定常和非线性特性，给出各部分的物理原理和数学表达。因此，直升机的数学建模是一个分析和综合不同假设和子系统模型的过程。此外，先进的直升机构型在气动干扰、桨叶运动特性和机动评估方面对直升机数学建模提出了更高的要求。本文将阐述直升机建模的关键问题，特别是先进旋翼机构型的建模。本文重点研究旋翼气动建模以及旋翼、机身和其他部件之间的气动相互作用。综合建模方法和机动性研究也是本文的重点。本文还对未来直升机飞行动力学建模的研究提出了建议。
图像建模技术在医学影像诊断中的应用探讨
计算机图形学领域在硬件和软件方面都取得了显著的进步，并取得了快速的发展。图像建模技术的运用是影响模拟环境真实性和沉浸感的一个重要方面。能否成功创建逼真而迷人的图像建模环境，很大程度上取决于这项技术的有效实施。鉴于此，本文彻底研究了计算机图形学和图像建模技术的基本概念。此外，本文深入分析了图像建模技术在计算机图形学领域的集成，并探索了其运作背后隐藏的算法。计算机图形系统的不断发展，包括硬件和软件的进步，推动了该领域的快速发展。在影响模拟环境可信度和参与度的各种因素中，图像建模技术的运用是一个关键因素。本研究论文致力于全面研究计算机图形学的基本原理和图像建模技术的复杂工作原理。本研究通过对计算机图形学和图像建模的概念框架进行剖析，揭示了二者之间的相互作用和相互依赖关系，并揭示了计算机图形学中图像建模技术运行背后的隐藏算法，从而为理解图像建模技术的内部工作原理提供了有益的见解。关键词：图像建模技术、计算机图形学、隐藏算法
储能估值基础以及建模技术和工具概述
• 当地居民人口只有 11,000 人；夏季人口数量会激增至 50,000 多人 • 楠塔基特岛的电力由两条总容量为 71 MW 的电缆和两台总容量为 6 MW 的小型岛内燃气轮机发电机 (CTG) 供应 • 国家电网没有部署第三条电缆，而是用一台大型 (16 MW) CTG 和一台 6 MW/48 MWh 特斯拉锂离子 BESS 取代了两台 CTG。
储能估值基础以及建模技术和工具概述
• 当地居民人口只有 11,000 人；夏季人口数量会激增至 50,000 多人 • 楠塔基特岛的电力由两条总容量为 71 MW 的电缆和两台总容量为 6 MW 的小型岛内燃气轮机发电机 (CTG) 供应 • 国家电网没有部署第三条电缆，而是用一台大型 (16 MW) CTG 和一台 6 MW/48 MWh 特斯拉锂离子电池储能系统 (BESS) 取代了两台 CTG。
智能电网中分布式能源系统的建模技术
摘要。从历史上看，电网是匹配多样化发电资源的最经济方式。第二次世界大战后，所有发达国家都选择开发集中式电力系统，将能源输送到全国，然后将其分配到各个消费点。在这种集中式管理下，生产适应了经济和人口发展推动的不断增长的需求。消费状况逐渐发生了变化：电力用途的发展（特别是供暖和空调）导致消费高峰越来越难以满足。电动汽车的出现加剧了供需之间日益加剧的不平衡。因此，生产状况逐渐发生变化：生产已经更接近消费地点，但变得更加多变，例如风能和太阳能（被称为间歇性能源生产来源）。在这种转变的能源观中，这些历史上集中式和单向网络已达到饱和状态，需要通过转向分散模式进行现代化改造。从这个角度来看，智能电网（SG）的发展正在进行中。本文旨在定义提供各种好处并带来重大挑战的分散式能源系统。最后，我们提出了几种高效的智能电网系统建模和控制技术，以帮助决策者解决复杂问题。关键词。能源系统，集中式，分散式，智能电网，复杂系统，建模技术
社论：IPSC疾病建模技术和治疗应用技术的进步
1 Siriraj Center for Regenerative Medicine, Faculty of Medicine Siriraj Hospital, Mahidol University, Bangkok, Thailand, 2 Virology and Cell Technology Research Team, National Center for Genetic Engineering and Biotechnology (BIOTEC), National Science and Technology Development Agency (NSTDA), Pathum Thani, Thailand, 3 Department of Genetics and Genome Sciences, Case Western Reserve University, Cleveland, OH, United States, 4美国加利福尼亚州圣地亚哥大学医学院儿科学系，美国加利福尼亚州拉霍亚大学，5个蜂窝和分子医学系，加利福尼亚州加利福尼亚州圣地亚哥分校，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国6号，6美国，众人和临时状态的人类学研究和培训中心（CARTA），cavli Instute for Brain and Mind Stute
使用预测建模技术更安全，更可靠的锂离子电池
M＆E工程师总裁Bill Amann（BS/ BA ISE和经济学'79）拥有超过35年的能源系统经验，是绿色建筑设计和能源效率的国家领导者。他对节能和环境良好的建筑实践的个人和专业奉献为他赢得了利德研究员的名字。热衷于开发和实施实用的可持续能源解决方案，他参与了20多个LEED项目和100多个能源之星建筑。Amann是美国绿色建筑委员会新泽西分会董事会成员，萨默塞特郡能源委员会主席是一个人，有一个使命，并努力教育该行业和公众有关绿色倡议。Amann是美国绿色建筑委员会新泽西分会董事会成员，萨默塞特郡能源委员会主席是一个人，有一个使命，并努力教育该行业和公众有关绿色倡议。
基于谐振器的介电体和半导体材料表征的先进建模技术
摘要：本文报道了基于有限差分时域 (FDTD) 和有限元法 (FEM) 的介电谐振器材料测量装置建模的最新进展。与介电谐振器设计方法不同，介电谐振器设计方法使用贝塞尔函数的解析展开来求解麦克斯韦方程，而本文仅使用解析信息来确保场的固定角度变化，而在纵向和径向方向上应用空间离散化，从而将问题简化为 2D。此外，当在时域中进行离散化时，全波电磁求解器可以直接耦合到半导体漂移扩散求解器，以更好地理解和预测基于半导体的样品的谐振器的行为。本文将 FDTD 和频域 FEM 方法应用于介电样品的建模，并根据 IEC 规范规定的 0.3% 范围内的测量结果进行验证。然后采用内部开发的耦合多物理场时域 FEM 求解器，以考虑电磁照明下的局部电导率变化。由此展示了新方法，为介电谐振器测量的新应用开辟了道路。
粉末DED方法的建模技术3D金属添加剂制造机LAMDA
Ishii Hirohisa * 1 Kuramoto Hirohisa * 2 Koh Ishii Hirohisa Kuramoto Tauchi Takushi * 2 Yamamoto Yusuke * 3 Hiroyuki Tauchi Yusuke Yamamoto Wakana Tomohiro * 3 Yoshimura Jin * 3 Tomohiro Wakana Hitoshi Yoshimura