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评估教师对坦桑尼亚和印度的行政支持的看法
抽象的心脏病是世界上最公认和致命的疾病之一，许多人每年都会因这种疾病而失去生命。早期发现这种疾病对于存储人们的生命至关重要。机器学习（ML）是一种合成的智能技术，是发现疾病的最方便，最快，最低成本的方法之一。在此浏览中，我们旨在达到一种ML模型，该模型可以期望心脏病，并可能具有最高的性能，即使用Cleveland冠心病数据集。用于训练版本的数据集中的功能，而ML算法的选择在模型的性能上具有显着影响。由于克利夫兰数据集内部的功能大量功能而避免过度拟合（由于维度的诅咒），该数据集降低到较低的维度子空间，因此使用了jelly鱼优化规则的使用集。水母算法具有过高的收敛速度，并且可以灵活地找到特殊功能。已经检查了通过训练使用独家ML算法的功能选择的数据集获得的模型，并将其性能进行了比较。使用水母算法在数据集上教育的SVM分类器版本获得了最高的性能，其敏感性，特异性，准确性和面积为98.56％，98.37％，98.47％和94.48％。我们查看研究中正在发生的事情，指出当前方法中缺少的内容，并勾勒出我们对系统布局的想法。结果表明，水母优化的规则和SVM分类器的总体具有最佳的性能，可用于冠心病的预测。本文研究如何使用机器学习来预测心脏问题。通过挖掘数据，处理一些数字和建筑模型，我们希望添加到早期创建更好，更快的工具，以便早期发现心脏病，这应该有助于早日捕捉并促进患者护理。关键字：以下是这项研究中使用的一些关键字，深度学习，心力衰竭，水母优化，支持向量机•心脏病预测 - 想象一组复杂的计算机模型和算法，这是科幻电影中的东西。他们旨在评估您使用血压，胆固醇水平，心率和其他关键健康指标等医学数据的机会。这里的最终目的是早期发现任何潜在威胁，并在情况恶化之前立即进行干预。•机器学习 - 好吧，所以，您知道人工智能或AI的简称是如何的
弹性城市能源系统：人工智能支持的智慧城市应用
城市环境中对能源的需求不断增长，再加上减少碳排放的迫切需要，这就需要创新发电、配电和用电的方法。人工智能 (AI) 驱动的智能电网通过优化能源效率、整合可再生资源和确保电网稳定性提供了变革性的解决方案。本文探讨了机器学习和支持物联网的预测分析如何提高城市地区智能电网的性能。通过解决需求预测、负载平衡和可再生能源间歇性等挑战，本研究展示了人工智能彻底改变可持续能源管理的潜力。实验结果突出了电网可靠性、成本降低和碳足迹最小化的提高，为弹性和环保的城市能源系统铺平了道路。
氧化石墨烯支持的Co
摘要在这项工作中，使用简单和低成本的水热途径合成了氧化石墨烯（GO）电催化剂在氧化石墨烯（GO）上支撑的纳米颗粒，用于燃料电池中的氧还原反应（ORR）。使用现场发射扫描电子显微镜（FESEM），X-射线衍射（XRD），拉曼光谱，循环伏安弹药（CV），Lineareartamper（Lineareartamper（Lineareartamper）（Lineareartamper）（chronemetmet）（lsv）（lsovemetmet）（lsv），在碱性培养基中研究了尿素浓度对物理化学和电化学特征的影响。使用乙酸钴四氢钴和尿素制备的电催化剂，摩尔比为1：1，在0.88 V通过25°C的四电子机制在0.88 V时具有最高的ORR活性（E发作）。与PT/ C相比，合成的电催化剂也显示出提高的稳定性。与PT/ C（173.6 MWCM⁻2）相比，CN1-1表现出较低的功率密度（37.9 MWCM⁻2），但仍然有望作为质子交换膜燃料电池（PEMFC）的ORR电催化剂。关键字：电催化剂；燃料电池；氧化石墨烯；水热；氧还原反应
人类脑类器官模拟自体环境中星形胶质细胞支持的肿瘤浸润和迁移
预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此版本的版权所有者于 2025 年 1 月 29 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.29.635456 doi：bioRxiv 预印本
针对AI支持的消费级可穿戴技术的分类系统，目的是将有关锻炼程序个性化的决策制定
由于细胞和器官水平的急性和慢性反应的间变异性和个体内变异性（1，2），个体从运动程序中获得了不同的健康和绩效受益（3-6）。如果应通过锻炼程序实现最佳健康和绩效好处，则可以将个性化视为一个重要方面。可以根据经验丰富经验丰富的个人执行的昂贵的一次性基于实验室的测量来获得的关于运动程序各个方面（例如，运动强度区域）的决定。但是，有限数量的拥有金融和时间资源的人可以使用此类测量。为了允许更多的人获得个性化的锻炼程序，需要科学的值得信赖，具有成本效益，可访问的技术，即使是非专业人士也可以利用哪些监控，存储，分析，分析和反馈数据的个人来为决策提供信息。由于技术进步，硬件组件（例如电池，芯片组和传感器技术）的小型化允许创建可穿戴技术的成本效益，这些技术可以监视（当前具有不同的可靠性和有效性）的参数数量。可穿戴技术是自年以来美国运动医学同事所揭示的最大趋势之一（7 - 10）。软件开发允许创建高级和人工智能（AI）算法，这些算法影响了我们社会的许多方面（11，12），包括对锻炼程序个性化的决策（13）。可以说，AI可以启用更多设备（例如，例如消费级可穿戴技术）的数据处理和决策能力。希望是，消费级可穿戴技术的组合可靠，有效地监控和存储单个数据（例如，心率，血压，睡眠相关
支持的RFC -Fortios 7.2
更改log 4什么新功能5 fortios 7.2.1 5 fortios 7.2.0 5支持的RFCS 6 BGP 6密码学7 DHCP 8 DHCP 8 DIFFSERV 8 DNS 8 ICMP 9 ICMP 9 ICMP 9 IP 9 IP 9 IP 9 IPEC 9 IPV4 10 IPV4 10 IPV4 10 IPV6 10 IS-IS-IS-IS-IS 11 LDAP 11 NAT 11 NAT 11 NAT 11 OSPF 11 PPP 12 PPP 12 RIP 12 RIP 12 RIP 12 RIP 12 SFLP 12 SFLP 12 SFLP 12 SFLP 12 SFLP 12 SFLP 12 SFLP 12 SFLP 12 SFLP 12 Sftp 12 Sftp 12 Sftp 12 sftp 12 Sftp 12 Sftp 12 Sftp 12 Sftp TACACS+ 14 TCP 14 TLS 14 VPN 15无线15其他协议15杂项16
Fortios 7.4支持的RFC
Change Log 4 What's new 5 FortiOS 7.4.4 5 FortiOS 7.4.1 5 FortiOS 7.4.0 5 Supported RFCs 6 BGP 6 Cryptography 7 DHCP 8 Diffserv 8 DNS 8 ICMP 9 IP 9 IP multicast 9 IPsec 9 IPv4 10 IPv6 10 IS-IS 11 LDAP 11 NAT 11 OSPF 11 PPP 12 RADIUS 12 RIP 12 SFTP 12 SIP 13 SNMP 13 SSH 14 SSL 14 TACACS+ 14 TCP 14 TLS 14 VPN 15无线15其他协议15其他16
沉浸式环境支持的用户体验的生理评估：来自文献综述的第一个输入
4 大学地区医院中心，CMRR，F-54511 Vandœuvre-lès-Nancy，法国 通讯作者：Giovanny Arbelaez，arbelaez5@univ-lorraine.fr 关键词：沉浸式环境 – 生理设备 – 虚拟现实 – 文献综述 摘要 沉浸式虚拟环境可以在早期创新阶段支持共同设计过程。为了将这些技术用作支持工具，研究人员和设计人员需要更好地了解用户在这些环境中的行为和体验。虽然现有文献大多建议使用问卷等自我报告评估来评估沉浸式体验，但一些替代方案建议使用生理数据。从这个意义上说，生物特征和生理测量可以作为研究人类在沉浸式虚拟环境中的行为和表现的有用指标，以强调生理数据监测可以为理解用户体验带来什么。本文基于对从主要书目数据库中检索到的 1850 篇论文的分析，旨在对有关在沉浸式环境中使用生物特征评估人类行为交互的科学文献进行系统性回顾。通过这篇回顾，介绍并讨论了这些技术的不同用途及其作为评估沉浸式环境中用户体验的工具的前景。
修饰符对MGCL2支持的Ziegler-Natta的影响...
聚集素，包括聚乙烯和聚丙烯，代表了现代生活中必不可少的塑料材料的最重要家族之一。实现这些材料的最佳特性至关重要，这在很大程度上取决于催化剂支持和聚合技术的进步。高性能催化剂的产生在改善聚合物特性中起着至关重要的作用。最近的研究集中在Ziegler-Natta催化剂中使用金属氯化物（路易斯酸）来增强催化活性和聚合物特性。这项研究介绍了一种新型的降水方法，以准备基于MGCL 2的支持，并研究了使用ALCL 3，ZNCL 2及其组合的TICL 4 /MGCL 2 /ETOH /ETOH /表面活性剂催化剂系统。结果表明，ALCL 3和ZNCL 2的联合使用显着超过了单个修饰符，而最佳的修饰符
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