XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性能比较
三个微波炉的性能比较...
摘要：本研究引入了七个纳米金属氧化物（WO 2，Tio 2，Al 2 O 3，Sio 2，Sio 2，Y 2 O 3，ZRO 2和MGO）的混合物，作为微波炉（MW）受感受器，以评估其在温度分布，体重损失，效果上的常规敏感器相比，评估其有效性。基于结果，处理时间最高的时间与没有任何感受器的蛋糕烘烤有关。操作时间取决于所用的感受器；因此，用纳米金属氧化物的蛋糕在MW中烘烤的蛋糕的操作时间最低。用纳米金属氧化物，氧化铝 +氧化铝 +碳化硅（Al 2 O 3 + SIC），铝（Al）铝（Al）铝质氧化物，铝（Al）摄氏受试者和不带振动者，样品的最终表面温度在MW烘烤期间的181、160、140和130°C之间变化。因此，纳米金属氧化物启发器的温度达到了177°C的高度，这对于非酶褐变反应是必不可少的。MW加热中纳米金属氧化物的受感受器不仅改变了与摄像机接触的产品的表面温度，还影响了产品的其他部分。此外，褐变反应的速率在过程开始时开始较低，逐渐增加，然后在过程结束时降低。此外，与没有摄像头的烘烤的蛋糕相比，用纳米金属氧化物摄像机烘烤的蛋糕表现出最低的硬度。总而言之，由于其高度的MW辐射表面吸收水平，导致表面温度升高，处理时间较短，并且硬度较低，因此纳米氧化物敏感受体是MW烘焙蛋糕最合适的选择。
基于深度CNN的性能比较分析...
脑瘤是最危险和最具破坏性的疾病之一。晚期脑癌的死亡率更高。此外，脑瘤的误诊会产生危险并降低患者的生存机会。脑瘤的早期诊断有助于通过提供正确的治疗来挽救患者的生命。磁共振成像 (MRI) 和计算机断层扫描 (CT) 等计算机辅助医学成像技术有助于诊断疾病。因此，近年来，脑 MRI 分类成为一个活跃的研究领域。早期已经提出了许多用于 MRI 分类的方法，从经典方法到先进的深度学习 (DL) 算法，例如卷积神经网络 (CNN)。传统的机器学习 (ML) 技术需要手工制作的特征，而 CNN 通过卷积和池化层的参数调整直接从未处理的图像中提取特征来进行分类。使用 CNN 算法的特征提取主要受训练过程图像大小的影响。如果训练数据集大小较小，CNN 模型在某个时期后会过度拟合。因此，迁移学习技术得到了发展。在所提出的系统中，使用五种迁移学习架构（例如 AlexNet、Vgg16、ResNet18、ResNet50 和 GoogLeNet）进行五项研究，将脑 MRI 的临床数据集分类为良性和恶性。在脑 MRI 上应用数据增强技术来推广结果并减少过度拟合的可能性。在这个提出的系统中，经过微调的 AlexNet 架构分别实现了最高的精度、召回率和 f 测量值 0.937、1 和 0.96774。
QD-SOA的性能比较，QW-SOA，散装...
1。介绍解决对短期范围内域内和纳特纳德式容量的需求不断增长，具有较高敏感性和波长施用多路复用（WDM）的连贯收发器被视为增加总体容量并达到总体能力的关键候选者[1，2]。O波段传输的距离和接收灵敏度受到更高的光纤衰减因子的限制，而WDM系统会引入更多的被动损失，例如多路复用器。使用O波段中的光放大器允许更长的触手可及，并使高通道计数配置可部署[3]。但是，在O波段中，尚不清楚放大技术的选择，尤其是在连贯的传输领域内。半导体光放大器（SOA）已经被探索以进行强度调制和直接检测（IM/DD）系统，作为在接收器端提供足够信号功率的一种方式[4]。然而，已知大量SOA表现出高噪声图并产生非线性失真，这阻碍了它们用于光学信号扩增的使用。此外，SOA通常会诱发信号chirp，从而使连贯的信号更加降低。量子点（QD）技术的进步允许与量子孔（QW）和散装对应物相比，QD SOA会产生较低的失真和chirp [5]。这很重要，因为SOA是O波段数据中心间接连接空间的良好候选者，因为它们的占地面积较小，功耗较小，而较小的功耗比掺杂的纤维纤维放大器（PDFA），并且最重要的是，它们可以集成到光子集成电路中（PIC）。2。尽管如此，不同SOA技术提供的总体性能和非线性增益动力学尚未进行测试和比较，并在IM/DD和相干调制的情况下，以建立下一代图片所需的高波特速率与纤维放大器进行比较。这项经验研究对于简化了一定的系统拓扑（调制格式，波特率等）的放大器选择很重要。因此，在这一贡献中，我们首先考虑了QD，QW和BOLK SOA的比较，即考虑两个关键的表现参数，这些参数会影响波形振幅和相位，即增加恢复时间（GRT）和线宽增强因子（亨利或α -Factor）。接下来，重要的是，我们通过研究依赖于这种放大器和PDFA的IM/DD和相干系统的BER性能，将分析扩展到O波段的高速系统领域。我们在第3节中通过实验证明，QD-SOA以高波德速率和IM/DD的PDFA和其他SOA的表现高，并且能够扩大多-TBPS WDM系统。SOA在本节中的表征，我们比较了具有相似属性的散装和QW-Soas（Inphenix ip- sad1301）以及来自Innolume的QD-SOA中的一些相关特征。主要结果总结在图中1 a）。它们与文献得出的“典型”值相辅相成。公平的比较需要从饱和度中运行所有SOA。否则，较低的饱和功率SOA将遭受添加的非线性失真。图相应的饱和功率如图1 b）描绘了该参数，该参数是（CW）输入功率在SOA中的函数。1 a）（第一列）。QD-SOA表现出较高的输入饱和功率（3dB增益降低），P坐在。所有的肥皂都在其最大增益点偏见。测量α因子对于IM/DD系统中CHIRP诱导的脉冲扩大以及相干系统中不需要的相位调制诱导的星座变形很重要。 SOA的此参数以简单的方式将活动层折射率的变化与载体密度变化响应材料增益的变化有关。 因此，对于传输应用，α因子的低值是理想的。 图的第3列 1 a）显示了所有SOA的测得的α因子。 除了散装SOA（显示出比预测的α因子低的SOA）之外，它们落在预期范围内，如第2列（摘自文献）所示。 QD-SOA展示测量α因子对于IM/DD系统中CHIRP诱导的脉冲扩大以及相干系统中不需要的相位调制诱导的星座变形很重要。SOA的此参数以简单的方式将活动层折射率的变化与载体密度变化响应材料增益的变化有关。因此，对于传输应用，α因子的低值是理想的。图1 a）显示了所有SOA的测得的α因子。除了散装SOA（显示出比预测的α因子低的SOA）之外，它们落在预期范围内，如第2列（摘自文献）所示。QD-SOA展示
腐蚀抑制剂性能比较航空...
航空航天软涂层评估简介对航空航天行业常用的软涂层腐蚀抑制剂的比较进行了比较。XCP™Rust阻滞剂的相对性能与LPS实验室的LPS3 Rust抑制剂，Lear Chemicals的ACF50，Zip-Chem Cor-Ban 23和US腐蚀技术的腐蚀X的相对性能。低碳钢Q-LAB S-36板用作金属测试底物。手术，用评估的产品处理碳钢测试板，放置在控制环境腐蚀室内，并经受持续的吸气喷雾剂的5％盐溶液。所使用的测试协议如公认的这类评估的公认行业标准方法中所述，ASTM B117。最初用异丙醇和丙酮清洁测试板，然后彻底干燥。它们被喷洒，以便在每个面板上施加过多的产品，然后在室温下静置16小时，然后将其放置在测试室中。在测试期间对腐蚀进展的周期性视觉和摄影评估进行。
盐水电解电池与普通电解电池性能比较
电能用于驱动由电化学电池组成的电解电池中的非自发氧化还原反应。经常使用通过电解分解化合物的过程，它源于希腊语 lysis，意思是分解。电解池由电解质、两个电极（一个阴极和一个阳极）和其他三个组件组成。通常使用水或其他溶剂来制作电解质，电解质是一种含有溶解离子的溶液。本研究的目的是使用各种电解液、盐水浓度以及燃料电池和电极的集成来测试、分析和构建电解电池。该研究旨在进行实验，并依靠描述性分析来对其进行评估。设计重点是寻找电极（仅限于锌、铜和铝（汽水罐）、不同电解质、燃料电池连接类型和不同浓度盐溶液）的最佳组合，以提供最佳能量输出。根据收集和分析的数据，锌铜电极每电池产生的平均电压为 0.705 V。盐水电解质根据其成本效益产生最有效的结果。当盐溶液浓度为 30% 时，可实现最佳电压输出，燃料电池在串联时性能最佳。使用此参数构建了 20 个燃料电池，可在没有任何负载的情况下产生 14.10 V。当连接到具有 12V 电源的直流照明负载时，电压为 7.57 V，电流为 1.1 A。关键词：电极、电解池、电解、氧化还原反应
经典与量子主动用户检测算法性能比较
摘要 — 连接的移动设备数量的强劲增长对有效利用可用网络资源提出了新的挑战。代码域非正交多址 (NOMA) 技术似乎是一种非常有效的解决方案。每个设备都使用其分配的代码同时传输其数据以及用户标识符，而无需任何资源预留交换，从而节省了宝贵的无线资源。然而，这需要一个能够盲目检测活跃用户的接收器，这非常复杂。在量子架构有希望的叠加特性的驱动下，本文的目标是在 NOMA 的背景下调整和应用量子 Grover 算法进行活跃用户检测 (AUD)，以减轻搜索复杂性。将这种改进的 Grover 算法与最佳经典最大似然 (ML) AUD 接收器以及基本的经典传统相关接收器 (CCR) 进行了比较。根据接收信号的信噪比 (SNR) 评估 AUD 概率的基准。我们表明，我们改进的 Grover 算法在高 SNR 范围内非常有前景。索引词 —NOMA、AUD、最大似然、量子算法、Grover 算法
机器学习算法在糖尿病疾病预测中的性能比较
摘要：近年来，随着技术的发展，机器学习已广泛应用于医学领域。机器学习也是一个用于诊断糖尿病并帮助专家做出决策的领域。糖尿病是一种终身疾病，在世界各地和我国都很常见。本研究的主要目的是使用不同的机器学习分类算法进行早期诊断糖尿病。本研究的另一个目的是比较所使用的机器学习模型的成功率。早期诊断糖尿病可以过上健康正常的生活。在此背景下，人们尝试在皮马印第安人糖尿病数据集上使用机器学习技术决策树、随机森林、K-最近邻和支持向量机分类器进行早期诊断糖尿病。该数据集包括 9 个特征和 768 个样本。使用准确度、精确度、召回率、F1 分数和 AUC 指标对分类器的成功率进行评估。随机森林的准确率为 80%，效果最好。本文旨在研究不同机器学习技术的使用、糖尿病数据诊断能力、女性糖尿病患者的糖尿病诊断以及机器学习技术性能比较之间的关联。讨论了理论和实践的意义。在本研究中，使用与文献中使用的分类算法不同的算法进行了比较，并为该领域的文献做出了贡献。关键词：糖尿病疾病；机器学习；分类；随机森林
最大程度质粒DNA隔离试剂盒的性能比较
图1。使用三个不同试剂盒纯化的高拷贝pDNA的平均产率。屈服代表三份提取的平均值。图3。使用三个不同试剂盒分离的高拷贝pDNA。（a）将凝胶运行10分钟，以可视化RNA污染。红色框指示如果有RNA污染，则频带在哪里。（b）凝胶再运行65分钟，以将GDNA和超螺旋pDNA带分开。蓝色框指示GDNA的存在。
基于无环的分布式分类帐和区块链平台的性能比较
摘要：自从第一个加密货币引入比特币以来，2008年，分布式分类帐技术（DLTS）的受欢迎程度已导致需求不断增长，因此，一般来说，一般来说，更多的网络参与者。缩放基于区块链的解决方案以应对每秒几千笔交易，或者以越来越多的节点的方式来应对大多数开发人员的理想目标。使这些性能指标可以进一步接受DLT，甚至更快的系统。通过引入定向的无环图（DAG）作为存储在分布式分类帐中的交易的基础数据结构，已经实现了重大的性能增长。在本文中，我们回顾了最突出的定向无环形平台，并根据交易吞吐量和网络延迟评估其关键性能指标。评估旨在展示理论上提高的DAG的可伸缩性是否也适用于实践中。为此，我们为每个DAG和区块链框架设置了多个测试网络，并进行了广泛的性能测量，以在不同的解决方案之间进行比较。使用每种技术每秒的交易，我们创建了一个并排评估，该评估允许对系统进行直接可伸缩性估算。我们的发现支持以下事实：与基于区块链的平台相比，基于DAG的内部，更相似的数据结构，基于DAG的解决方案提供了更高的交易吞吐量。尽管由于其相对较早的成熟状态，完全基于DAG的平台需要进一步发展其功能设置，以达到相同水平的可编程性和与现代区块链平台的传播。通过目前的发现，现代数字存储系统的开发人员能够合理地确定是否在其生产环境中使用基于DAG的分布式分类帐技术解决方案，即用DAG平台替换数据库系统。此外，我们提供了两个现实世界的应用程序方案，一个是智能电网通信，另一个来自受信任的供应链管理，这是从基于DAG的技术引入的。
2011-06 超高频跟踪系统与移动用户目标系统的能力和性能比较
报告文档页面表格批准OMB 编号 0704-0188 估计此信息收集的公共报告负担每份回应平均需要 1 小时，其中包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估算或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减轻此负担的建议）发送至华盛顿总部服务处、信息运营和报告理事会，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302，以及管理和预算办公室、文书工作减少项目（0704-0188），华盛顿特区 20503。1. 仅供机构使用（留空）2. 报告日期：2011 年 6 月3. 报告类型和涵盖日期：硕士论文4. 标题和副标题：比较超高频跟踪系统与移动用户目标系统的能力和性能