XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System建模方法
自动驾驶模拟应用程序的毫米波雷达建模方法的概述
摘要：自主驾驶技术被认为是未来运输的趋势。毫米 - 波雷达具有长距离检测和全天候操作的能力，是自动驾驶的关键传感器。自主驾驶中各种技术的开发依赖于广泛的模拟测试，其中模拟通过雷达模型的真实雷达的输出起着至关重要的作用。当前，有许多独特的雷达建模方法。为了促进雷达建模方法的更好的应用和开发，本研究首先分析了雷达检测的机制及其所面临的干扰因素，以阐明建模的内容以及影响建模质量的关键因素。然后，根据实际应用要求，提出了用于测量雷达模型性能的关键指标。此外，对各种雷达建模技术还提供了全面的介绍以及原理和相关的研究进度。评估这些建模方法的优点和缺点以确定其特征。最后，考虑到自动驾驶技术的发展趋势，分析了雷达建模技术的未来方向。通过上述内容，本文为开发和应用雷达建模方法提供了有用的参考和帮助。
建模方法将反刍动物生产重新设计为可持续性 - 从文献角度来看
集成系统允许由于插入不同种类的树木和灌木而重新设计生产景观。多样化的牧场比在谷物上喂养的动物为动物提供了更大的范围和更多的植物营养素，除此之外，树豆类具有产生具有极好水平的粗蛋白的生物量的巨大潜力，以及共生氮固定的能力。假设建模可以成为解决系统性变化的相关工具，我们试图回答以下问题：“考虑牧场和作物生产的结合，如何对反刍动物的饲养系统进行建模？”因此，这项工作旨在创建一个建模框架，以指导在农场层面在热带条件下反刍动物的生产景观的重新设计。将要进行的活动将分为四个阶段：a）关于反刍动物耕作的现有指标和/或模型的书目研究； b）撰写意见文章（已经发表）和审查文章（本文）； c）指示使用多功能草料工厂使用多功能生产景观重新设计的参数； d）通过为农村财产建立决策模型来展示新颖性。这项工作的假设是，可以通过从已经存在和/或正在构造的实验变量以及已发表的文献中获得多功能生产景观的重新设计。
一种主题建模方法来确定供应链管理优先级由数字双技术启用
摘要：背景：本文研究了数字双胞胎领域的科学论文，以探索供应链中不同应用领域。方法：使用基于机器学习的主题建模方法，本研究旨在提供对供应链管理的关键领域的见解，这些领域受益于数字双胞胎功能。结果：研究结果突出了基础设施，建筑，商业，技术，制造，区块链和农业领域的关键优先事项，提供了全面的观点。结论：我们的研究结果证实了一些建议。首先，基于机器学习的模型确定了人类审查结果中未解决的新领域。第二，尽管人类审查结果更加重视实用性，例如管理活动，过程和方法，但机器学习结果更多地关注宏观观点，例如基础架构，技术和业务。第三，基于机器学习的模型能够提取更多的粒状信息；例如，它确定了数字双胞胎以外的核心技术，包括AI/增强学习，拾取机器人，网络安全，5G网络，物理互联网，增材制造和云制造。
聚合物上冷喷涂金属化的预测建模方法
冷喷雾剂（CS）颗粒沉积，也称为冷喷雾添加剂制造，为聚合物底物上的高通量功能金属化提供了机会。然而，由于需要专用且成本密集的实验表征工具，对基于CS的聚合物金属化和量化沉积概率进行了建模。这强调了对预测方法（例如数值建模）的关键需求。为此，目前的工作旨在通过使用三个网络聚合物模型（TNM）来通过数值建模来解决这一关键差距，以在给定的CS过程设置下预测沉积概率的方式。在这方面，对具有不同密度和直径变化的硬颗粒和软颗粒的CS进行了建模，然后进行实验验证。值得注意的是，代表粒子动能的比例的维数（η）是一种预测工具，以估计聚合物底物的CS金属化概率。此外，扩展了建模努力以在CS过程的η数量和面积覆盖率之间建立相关性。发现有效CS聚合物金属化应高于0.8。受控的实验证实了数值建模是针对聚合物CS金属化的高保真预测方法的可行性和可靠性，从而最大程度地减少了对成本密集的试验和纠正效果的需求。
早期预测公共卫生政策对2型糖尿病的肥胖和终生风险的影响：建模方法
2型糖尿病的估计风险从0.09％（正常体重）增加到1.56％（肥胖II-III）。与1995年前的时期相比，肥胖症的进展风险几乎翻了一番，而对于2型糖尿病而言是两倍。因此，在2022 - 2027年间，肥胖和2型糖尿病的预期将继续从17.3％增加到18.2％，并从7.3％增加到8.1％。场景统计肥胖将需要22％ - 降低移动的概率（方案1）或33％的降低 - 降低概率（方案2）一个BMI类。但是，这种稳定不会影响糖尿病患病率的增加，而糖尿病的终生风险会降低（30.9％至27.0％）。将两种情况结合起来将使肥胖症降低9.9％。只有肥胖III的患病率显示出早期变化才能预测策略的结果：例如，6.7％ - 一年减少，两年后的13.3％少年，场景1在5年时稳定肥胖。
不同圆柱电池的集体电容热建模方法
在追求最佳的储能解决方案时，可充电电池对它们在电动汽车，飞机和卫星中的应用引起了极大的关注。这项研究着重于在分析的初步阶段利用集团电容热建模技术的二氧化锂和镍镉电池的热管理。该研究的重点是通过分析和数值方法估算电池温度的一般电容热方程。数值方法采用了第四阶runge-kutta方法，该方法涉及较少的计算成本，相对稳定且准确，以估算具有可变内部电阻的温度，这是热行为分析的关键因素。相反，分析方法假设电池表面的温度分布均匀，从而简化了内部导电和外部对流热电阻之间的逐渐差异。使用误差标准技术对实验数据的比较分析表明，考虑到内部电阻的动态变化，数值模型与实验发现更加一致，并且与恒定的内部电阻相比，与分析模型相比，具有统计学上的拟合度更高。这项研究强调了电池热建模技术在电池热管理中的有效性，强调了动态内部电阻对分析热行为的重要性。
大脑网络动态的可逆性和扰动复杂性：一种全脑建模方法
Carol、Inˆes、inˆes、Lu´ıs、Peixinho、S´a、Sofia 和 Tiago 在 T´ecnico 度过了 5 年的友谊。感谢
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
将CO2吸收到碳酸钾溶液中的动力学分析 利用数据驱动的光伏能力预测的气象预测 管电压对旋转X射线阳极侵蚀的影响 双眼摄像机应用程序：视障的导航系统 Agrivoltaic建模：扇区概述 使用分子建模方法探索碳水化合物构象和连接 算法交易的机器学习主题 激光诱导的生物质石墨烯的技术经济评估
co 2气液吸收是具有碳捕获和存储（BECC）的生物能源最相关的技术之一。目前建议在压力/温度旋转过程中碳酸钾作为最可行的BECC过程，在该过程中，它缓冲了CO 2与羟基离子的吸收反应。在整个过程中，溶剂加载在进入吸收器之前将吸收器进入高度之前从低点变化。对于工艺设备的尺寸，在任何情况下都必须知道吸收动力学。为了研究动力学参数，开发了测量设置，并在50至75°C之间测量了溶剂载荷为0.3至0.7的CO 2吸收液的溶剂溶液。通过将CO 2吸收到纯水中来测量传质系数。反应速率常数K OH的获得值显示在增加溶剂载荷时激活能的减少。通常，溶剂加载的增加会导致K OH的值增加。但是，由于较高的负载下pH值较低，可观察到的吸收率降低。一种克服碳酸钾的动力学限制的方法是吸收启动子的利用。在吸收过程中合成并测试了模仿化合物锌（II）循环的碳赤铁蛋白酶。在研究条件下，未发现Zn（II） - 循环的促进作用。
http://dx.doi.org/10.18576/jsap/130134气候变化时代的数字营销和可持续性：PLS结构方程建模方法
商学院，Bisha University，Bisha，Bisha，Saudi Arabia收到：9月9日 2023，修订：2023年8月15日，接受：2023年9月3日。 在线发布：2024年1月1日摘要：本文旨在研究45.4亿个基于Web的用户的积极社区的购买行为和意识，以及他们对气候变化，环境友好实践，可回收包装，可回收包装，安全和人类安全的产品，安全和人类毕业生和人类毕业生和人类的服务的关注，对平台用户的吸引力吸引了二型和人类的文化，该培养的用户吸引了探索和培养的文化。 在线调查方法用于通过在线调查表收集482名参与者的数据。 这项研究从伦理/商业动机的在线调查（n = 482）（用于分析复杂潜在变量的分析）源自英国，美国，加拿大，加拿大，巴基斯坦和沙特阿拉伯，以确定一般的家庭购买/消费模式和偏好；与颠覆性气候变化的关注/责任/意识最狭窄。 该研究的发现建立了客户与日常购买概念模式之间的积极关系，以促进气候变化和与环境相关的消费者购买实践。 该研究表明，这两个挑战都对与环境相关的用户行为模式进行了智慧，并提出了2030 - 2050年未来的预计差距，以供未来的研究。 关键字：绿色营销，气候，可持续性，虚拟市场商学院，Bisha University，Bisha，Bisha，Saudi Arabia收到：9月9日2023，修订：2023年8月15日，接受：2023年9月3日。在线发布：2024年1月1日摘要：本文旨在研究45.4亿个基于Web的用户的积极社区的购买行为和意识，以及他们对气候变化，环境友好实践，可回收包装，可回收包装，安全和人类安全的产品，安全和人类毕业生和人类毕业生和人类的服务的关注，对平台用户的吸引力吸引了二型和人类的文化，该培养的用户吸引了探索和培养的文化。在线调查方法用于通过在线调查表收集482名参与者的数据。这项研究从伦理/商业动机的在线调查（n = 482）（用于分析复杂潜在变量的分析）源自英国，美国，加拿大，加拿大，巴基斯坦和沙特阿拉伯，以确定一般的家庭购买/消费模式和偏好；与颠覆性气候变化的关注/责任/意识最狭窄。该研究的发现建立了客户与日常购买概念模式之间的积极关系，以促进气候变化和与环境相关的消费者购买实践。该研究表明，这两个挑战都对与环境相关的用户行为模式进行了智慧，并提出了2030 - 2050年未来的预计差距，以供未来的研究。关键字：绿色营销，气候，可持续性，虚拟市场专家的观点为这个当务之急的主题的重要方面提供了包容性的编年史，以及对相关问题的观点，以及人工智能，驱动的社交和数字绿色营销复杂性，差距以及当代研究的局限性，将绿色营销与购买复杂性，气候变化，尤其是客户转变为在线购买行为。