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World File Search System提取技术
从多指双极晶体管中的测量数据中提取真实的手指温度
摘要 - 在此简介中，我们提出了一种逐步策略，以准确估计基于硅的多纤维双极晶体管结构中的纤维温度，从常规的调查中。首先，我们在给定的环境温度下提取几乎零动力的自加热电阻（r TH，II（t a））和热耦合因子（C IJ（t a））。现在，通过将叠加原理应用于几乎零功率的这些变量上，其中保留了热扩散方程的线性，我们估计有效的热电阻（r th，i（t a））和相应的修订后的效率温度t i（t a）。最后，Kirchhoff在T I（t a）上的trans形得出每个纤维处的真实温度（t i（t a，p d））。所提出的提取技术自动包括晶体管结构中存在的后端金属层和不同类型的沟渠的影响。该技术是针对具有不同发射极尺寸的双极晶体管的3D TCAD模拟结果验证的，然后应用于从stmicroelectronics B5T技术中从最先进的多纤维sige HBT获得的实际测量数据。可以观察到，原始测量数据在40 mW左右的叠加量低估了真正的纤维温度约10％。
通过分析和分类eeg信号对消费者偏好的认可
神经营销已关注弥合传统营销研究与脑电图（EEG）基于脑部计算机界面（BCI）研究之间的差距。它通过偏好预测确定客户实际想要的东西。基于EEG的偏好检测系统的性能取决于适当的特征提取技术和机器学习算法。在这项研究中，我们使用脑电图指数的不同特征组合和不同算法进行特征提取和分类检查了神经营销数据集的偏好检测。对于EEG特征提取，我们采用了离散小波变换（DWT）和功率谱密度（PSD），这些变换（PSD）用于测量基于EEG的偏好指数，从而提高了偏好检测的准确性。此外，我们将深度学习与其他传统的分类器进行了比较，例如K-Neartime（KNN），支持向量机（SVM）和随机森林（RF）。我们还研究了偏好指标对分类算法性能的影响。通过严格的局部分析，我们研究了偏好检测和分类的计算智能。拟议的深神经网络（DNN）的性能在准确性，精度和召回方面优于KNN和SVM；但是，RF获得的结果与同一数据集类似于DNN的结果。
情感分析：为阿拉伯语实施ML技术以提高当前技术的准确性
阿拉伯语中的情感分析由于其复杂的形态，多种方言和有限的语言资源而面临独特的挑战。尽管在该领域进行了大量研究，但在情感分类中实现高精度仍然是一个紧迫的问题。在本文中，我们系统地回顾了2018年至2024年发表的阿拉伯产品评论的31项情感分析研究。我们专注于机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的最新进步，研究方法，数据集以及取得的绩效结果。我们的评论将情感分析技术分类为基于词典的基于机器学习和混合方法，并特别强调了在阿拉伯情感分析中普遍使用ML模型。审查的研究采用了各种算法，包括幼稚的贝叶斯，决策树，SVM，CNN和Arabert模型等。此外，我们的分析强调了所利用的常见预处理和特征提取技术，以及用于确定这些模型功效的评估指标。尽管取得了显着进步，但我们的发现表明，许多现有方法都没有提供最佳结果。我们认为，未来的研究应考虑实施替代的机器学习模型，并利用全面的数据集，以增强阿拉伯情感分析中当前技术的准确性。
中国人工智能司法的成就与展望
人工智能已经影响和正在改变我们的生活，渗透到社会的各个领域，法律领域也不例外。智慧法院等人工智能司法的发展，是司法信息化对人工智能技术的积极回应。经历了电子化、网络化、数字化发展的中国司法，在人工智能时代实现了重大转型、融合发展。目前，人工智能在法院系统、检察系统和公安系统实现了一定的应用，但这些应用还停留在流于表面、千篇一律的层面。随着人工智能光学字符识别技术、自然语言处理技术、智能语音识别技术、要素提取技术和机器学习能力的提升，更高水平的人工智能司法亟待进一步推动，贯穿到公检法司司法全司法流程。司法系统与数据中心之间的数据通讯应采用光纤单向安全隔离数据自动导入系统，司法系统间的内部网络采用双向单向守门人方式构建安全通讯网络，基于安全网络建立互联互通共享的数据存储、管理和保护平台、便捷的交易处理平台、智能的法律分析平台、高效的司法执行平台、稳定的司法监督平台、广泛的法律服务平台。
基于机器学习的窃检测
摘要：窃行为在学术和专业环境中提出了一个挑战，需要强大而有效的检测方法。本研究提出了一种使用机器学习（ML）技术的窃检测方法的创新方法。采用高级功能提取方法（例如TF-IDF和Word Embeddings），提出的系统利用了包含原始文档和窃文档的各种数据集。预处理阶段涉及清洁和标准化文本数据，而特征提取将文档转换为ML算法的数值表示。杂物ML模型，包括逻辑回归和神经网络，在二进制降级任务中的功效探索了。该系统在标记的数据集上进行了训练，从而区分原始和窃内容。在测试数据集上进行了广泛的评估，量化了模型的精度，精度，召回和F1得分。研究研究了不同特征提取技术对整体性能的影响。实施结合了真实世界的考虑，包括识别窃的变体，例如拷贝抛弃和释义。该系统对各个领域和来源的适应性得到了强调，并提出了可伸缩性的问题，以确定在杂物环境中的有效检测。关键字：释义识别，通道级pla窃检测，支持向量机。
有效的能量存储功率控制以扩展分布式生成中可接受的发电机频率
摘要。燃气螺旋和气活塞发电机组（GS）广泛用于分布式生成（DG）设施。国际GS制造商以缩小可接受范围（AR）的方式配置继电器保护（RP）并导致正确运行的RPS实现不必要的断开连接。已经表明，当携带DG设施的微电网岛岛并发生功率不平衡时，会观察到最严重的干扰。当电动机分组开始时；当GS的95％的产出时；当3相短路发生在一个岛的网格段中时。储能单元（ESU）是解决许多动力工程问题的最新且非常成功的解决方案。此处的作者已经开发了一种方法，该方法可以独立控制ESU的主动和反应性，以避免不必要的GS断开连接，否则这将是由于频率短期偏差而引起的；这将有助于可靠地向岛屿微电网的使用者传递电力。仿真结果表明，ESU的使用有助于有效扩展生成器集的可接受范围。有关于向ES提取技术要求的建议。提出的ESU功率控制方法的一个重要优点是，它不需要在线调整ES接收控制动作（CA）以进行频率偏差。
基于脑信号分析的深度学习方法
1 简介 脑信号测量来自人脑的本能生物特征信息，反映了用户的被动或主动心理状态。脑信号模拟由大脑中数百万个神经元以信号形式处理的信息。这些脑信号类似于人的神经活动（包括感觉和运动活动）。通过处理脑信号可以了解人（或用户）的感觉和运动活动。随着新兴技术的发展，可以使用不同的传统（EEG、MEG、MRI、fMRI）和非传统信号处理技术（深度学习算法、决策树等）来分析和处理脑信号。所有传统版本的脑信号分析都包括特征提取步骤，然后在某个时间点进行分类过程。Jahankhani 等人。进行了实验，并使用离散小波变换（DWT）作为特征提取技术，从EEG脑信号中提取特征，多层感知器是分类技术，与径向基函数网络（RBF）一起使用[1]，在训练性能方面，已经实现了准确的EEG信号分类。而Acharya等人已经使用EEG信号以及小波包变换（WPT）作为特征提取方法和支持向量机（SVM）作为分类方法[2]进行了实验。这些方法结合起来可以准确检测出癫痫（一种神经系统疾病）。同样，更多的其他特征
真核细胞观察和...
DNA（脱氧核糖核酸）是一种有机分子，负责构成活生物体的遗传信息的储存和传播。在真核生物（例如动物，植物和真菌）中，DNA中存在于细胞核中，由三种化学物质组成，这些化学物质是氮基碱，一种由五个碳原子（五五糖）和磷酸酸自由基形成的糖。其显微镜大小会导致使用高级电子显微镜方法观察它。然而，可以从提取大量植物细胞或动物分子中鉴定溶液中DNA分子的存在。遗传材料提取技术取决于样品的不同，涉及：细胞壁和膜裂解（物理方法：机械裂解；分子的搅拌和化学方法：产生高血压培养基；通过洗涤剂对膜脂质的溶剂化；蛋白质降解和/或沉淀（降解：酶（蛋白酶K）和沉淀：NaCl;苯酚/氯仿/等醇混合物）； RNA降解：酶RNase; DNA沉淀：相分离 - 绝对乙醇；洗涤：DNA转移和灌洗，乙醇70％；烘干;重悬：在轻轻的Alcaline Pull或超纯水中进行重肌剥离。提取程序后，定量DNA，其浓度是所有样品的标准化，并且可以存储用于识别程序。
化石和当今的绿核酸盐含有甘氨酸和铁的陨石聚合物。 1* Julie E M McGeoch，2 Anton J Froflelt，3 Robin L Owen
5 Arthur McClelland，6 David Lageson和7 Malcolm W McGeoch 1分子和蜂窝生物学系，哈佛大学，牛津街52号，美国剑桥市52号，美国02138，美国和高能物理学部，史密斯史密森学会天文学天文学天文学天文学天文学天文学和史密斯郡的史密斯和史密斯史密斯郡史密斯郡的史密斯式史密斯郡，60岁，cambridge st，cambridge st，cambridge s.2 LRL-CAT，Eli Lilly and Company，Advance Photon Source，Argonne National Laboratory，S。Cass Avenue，Lemont，Lemont，IL，60439 3,4钻石光源，Harwell Science and Innovation Campus，DIDCOT，OX11 0de，UK，UK OX11。5纳米级系统中心，哈佛大学，牛津街11号，莉丝·G40，马萨诸塞州剑桥，美国02138，美国。6地球科学系，226 Traphagen Hall，P.O。 框173480蒙大拿州立大学，Bozeman，MT 59717。 7 Plex Corporation，Martine St. 275，Suite 100，福尔里弗，马萨诸塞州02723，美国。 *通讯作者。 电子邮件：julie.mcgeoch@cfa.harvard.edu摘要血糖素是甘氨酸和铁的太空聚合物，已在碳质的软骨陨石Allende，Acfer 086，Kaba，Kaba，Sutter's Mill and Guetueil中鉴定出来。 其核心形式的质量为1494Da，基本上是一对由铁原子在两端连接的反甘氨酸对。 聚合物形成两维晶格，vertex间距离为4.9nm。 此处，将陨石的提取技术应用于2.1GYA化石质膜石，以通过质谱法揭示血糖素的存在。 来自最近（3,000A）基质岩的完整Ooids对X射线的响应表现出相同的可见血糖素荧光，就像来自Orgueil Meteorite的完整晶体。6地球科学系，226 Traphagen Hall，P.O。框173480蒙大拿州立大学，Bozeman，MT 59717。 7 Plex Corporation，Martine St. 275，Suite 100，福尔里弗，马萨诸塞州02723，美国。 *通讯作者。 电子邮件：julie.mcgeoch@cfa.harvard.edu摘要血糖素是甘氨酸和铁的太空聚合物，已在碳质的软骨陨石Allende，Acfer 086，Kaba，Kaba，Sutter's Mill and Guetueil中鉴定出来。 其核心形式的质量为1494Da，基本上是一对由铁原子在两端连接的反甘氨酸对。 聚合物形成两维晶格，vertex间距离为4.9nm。 此处，将陨石的提取技术应用于2.1GYA化石质膜石，以通过质谱法揭示血糖素的存在。 来自最近（3,000A）基质岩的完整Ooids对X射线的响应表现出相同的可见血糖素荧光，就像来自Orgueil Meteorite的完整晶体。框173480蒙大拿州立大学，Bozeman，MT 59717。7 Plex Corporation，Martine St. 275，Suite 100，福尔里弗，马萨诸塞州02723，美国。*通讯作者。电子邮件：julie.mcgeoch@cfa.harvard.edu摘要血糖素是甘氨酸和铁的太空聚合物，已在碳质的软骨陨石Allende，Acfer 086，Kaba，Kaba，Sutter's Mill and Guetueil中鉴定出来。其核心形式的质量为1494Da，基本上是一对由铁原子在两端连接的反甘氨酸对。聚合物形成两维晶格，vertex间距离为4.9nm。此处，将陨石的提取技术应用于2.1GYA化石质膜石，以通过质谱法揭示血糖素的存在。来自最近（3,000A）基质岩的完整Ooids对X射线的响应表现出相同的可见血糖素荧光，就像来自Orgueil Meteorite的完整晶体。X射线分析证实了在4.9nm间间距的内部3维晶格中存在的存在，与陨石晶体中晶格的间距匹配。FTIR测量的酸处理的Ooid和Sutter's Mill Merteeritic晶体都通过分裂的酰胺I带的存在表明，具有扩展的反平行β片结构。似乎很有可能从天生时代开始的大量碳质源材料剩下的沉积碳酸盐中的血糖素痕迹，并且可能影响了Ooid的形成。引言血糖素是含铁的聚合物，已在五种原始类型的碳质软化陨石的提取物中鉴定出来，它们没有广泛的水性或热改变。在为这些“石质”陨石开发了有效的提取和分析技术后，我们将它们应用于2.1GYA化石纤维岩，然后将其用于当今的浮游物，以询问是否有任何痕迹的
土耳其计算机和数学教育杂志第12卷（2021），452-465 网络安全性的量子密钥分布算法 深层小波自动编码器使用深神经网络T.Balamurugan 1，e.gnanamanoharan 2，L.Martin 3
Tadesse Hailu Ayane A，Satyasis Mishra B，Davinder Singh Rathee C，Harish Kalla d a Dept.，ECE，SEEEC，SIGNAL和IMAGE PROCESTING SIG，ADAMA科学技术大学，Adama，埃塞俄比亚文章历史：收到：2021年1月10日；修订：2021年2月12日；接受：2021年3月27日；在线发布：2021年6月4日摘要：这项研究工作提出了一种新颖的快速且坚固的模糊C表示基础（FRFCM）分割技术，用于从MR（磁共振）图像中检测脑肿瘤，该技术可以告知放射线医生和医生脑肿瘤的细节。 这种分割技术已用于消除里奇亚的噪声和形态重建的图像。 MR（磁共振）图像特征已通过流行的灰度共发生矩阵（GLCM）和离散小波变换特征提取技术提取。 提取的特征应用于基于拟议的PSO（粒子群优化）的极限学习机（ELM），以分类恶性和良性脑肿瘤的类型，以进行视觉定位。 此外，将将分类结果与现有支持向量机和相关向量机模型进行比较。 在这项研究工作中，PSO算法已更新了拟议的新型多类极限学习机分类器模型的权重，以提高分类器的性能。 为了展示研究的独特性，此外，研究工作提出了通过嵌入式系统平台实施检测和分类的，这可能是研究工作的产品结果。 关键字：，ECE，SEEEC，SIGNAL和IMAGE PROCESTING SIG，ADAMA科学技术大学，Adama，埃塞俄比亚文章历史：收到：2021年1月10日；修订：2021年2月12日；接受：2021年3月27日；在线发布：2021年6月4日摘要：这项研究工作提出了一种新颖的快速且坚固的模糊C表示基础（FRFCM）分割技术，用于从MR（磁共振）图像中检测脑肿瘤，该技术可以告知放射线医生和医生脑肿瘤的细节。这种分割技术已用于消除里奇亚的噪声和形态重建的图像。MR（磁共振）图像特征已通过流行的灰度共发生矩阵（GLCM）和离散小波变换特征提取技术提取。提取的特征应用于基于拟议的PSO（粒子群优化）的极限学习机（ELM），以分类恶性和良性脑肿瘤的类型，以进行视觉定位。此外，将将分类结果与现有支持向量机和相关向量机模型进行比较。在这项研究工作中，PSO算法已更新了拟议的新型多类极限学习机分类器模型的权重，以提高分类器的性能。为了展示研究的独特性，此外，研究工作提出了通过嵌入式系统平台实施检测和分类的，这可能是研究工作的产品结果。关键字：这将帮助医务人员，特别是让放射线医生和医生了解肿瘤的严重性。此外，嵌入式系统平台已用于通过GUI（图形用户界面）显示分类，分割和功能。