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World File Search System模型验证
脑转移瘤临床前模型中的放射治疗
脑转移瘤 (BM) 经常发生在肺癌、乳腺癌和黑色素瘤等原发性肿瘤中，并且与明显较短的自然生存期相关。除了外科手术、化疗、靶向治疗和免疫治疗外，放射治疗 (RT) 也是 BM 的重要治疗方法，包括全脑放射治疗 (WBRT) 和立体定向放射外科 (SRS)。通过临床前模型验证治疗方案的有效性和安全性对于成功转化为临床应用至关重要。这不仅推动了基础研究，而且为临床研究奠定了理论基础。本综述以脑转移瘤 (AM-BM) 动物模型为基础，探讨了放射治疗与化疗、靶向治疗、免疫治疗以及纳米材料和含氧微泡等新兴技术相结合的理论基础和实际应用。首先，我们简要概述了 AM-BM 的建立。随后，我们总结了关键 RT 参数（RT 模式、剂量、分数、剂量率）及其在 AM-BM 中的相应影响。最后，我们对基于 RT 的联合治疗的当前研究现状和未来方向进行了全面分析。总之，目前尚无涉及 RT 的 AM-BM 治疗的标准化方案。进一步的研究对于加深我们对各种参数及其各自影响之间关系的理解至关重要。
ExAIS：可执行的人工智能语义
神经网络可以看作是一种新的编程范式，即不再通过程序员头脑中（通常是非正式的）逻辑推理来构建越来越复杂的程序，而是通过使用大数据优化通用神经网络模型来构建复杂的“人工智能”系统。在这个新范式中，TensorFlow 和 PyTorch 等人工智能框架起着关键作用，与传统程序的编译器一样重要。众所周知，编程语言（如 C）缺乏适当的语义，即编译器的正确性规范，导致了许多有问题的程序行为和安全问题。虽然由于编程语言的高度复杂性及其快速发展，通常很难为编译器制定正确性规范，但这次我们有独特的机会为神经网络（具有一组有限的功能，并且大多数具有稳定的语义）做到这一点。在这项工作中，我们报告了我们在提供 TensorFlow 等神经网络框架的正确性规范方面的努力。我们在逻辑编程语言 Prolog 中指定了几乎所有 TensorFlow 层的语义。我们通过两个应用程序展示了语义的实用性。一个是 TensorFlow 的模糊测试引擎，它具有强大的 oracle 和生成有效神经网络的系统方法。另一种是模型验证方法，可为 TensorFlow 模型提供一致的错误报告。
食品成分与分析杂志
使用化学计量学方法评估了未成熟香蕉粉多元素指纹对香蕉基因组和亚基因组进行分类的潜力。使用火焰原子吸收光谱法和比色法测定了属于四个基因组和 11 个亚基因组的 33 个香蕉品种的未成熟香蕉粉中 N、P、K、Mg、Ca、Zn、Cu、Mn、Fe 和 B 的元素浓度。采用主成分分析 (PCA) 结合线性判别分析 (LDA)、支持向量机 (SVM) 和人工神经网络 (ANN) 进行分类，校准和验证集（分别为 157 个和 39 个样本）的比例为 80:20。元素 K、N 和 Mg 的平均浓度最高，分别为 1273 mg/100 g、424 mg/100 g 和 132 mg/100 g。分类模型验证集样本在PCA-LDA、PCA-ANN、PCA-SVM模型中均能成功实现基因组组（准确率100%）和亚基因组组（准确率78.95-100%）的分类，表明多元素指纹识别结合化学计量学是一种有效可行的香蕉基因组及亚基因组组分类方法。
可再生和可持续能源评论
建模和仿真 (M & S) 是一种众所周知的科学工具，可用于在实际构建之前分析系统或预测其行为。尽管建模和仿真是工程领域中成熟的方法论工具，但公开文献中只有少数评论文章讨论建模和仿真的新兴主题，尤其是针对可再生和可持续能源系统。本评论严格审查了能源领域建模和仿真的最新进展，但对其在选定的可再生和可持续能源系统 (RSES) 中的方法、挑战和前景的见解很少。此外，基于样本内和样本外方法系统地讨论了 RSES 中的模型验证概念，同时强调了 RSES 中模型验证的关键要素的潜在数据源。此外，介绍了在支持国家和国际能源政策方面发挥重要作用的三大可持续能源系统模型，以揭示能源系统建模如何发展以应对 RSES 设计、运行和控制方面的挑战。本评论还全面评估了当前建模行为和评估 RSES 性能的方法、挑战和前景。最后，还强调了可再生和可持续能源系统建模需要进一步研究和发展的领域。
人机一体化设计与分析系统...
随着自动化和先进技术被引入交通系统，从下一代航空交通系统（称为 NextGen）到以智能交通系统为代表的先进地面交通系统，再到为太空探索而设计的未来系统，越来越需要有效地预测未来系统在辅助技术的要求下将如何容易出错。一种以安全和非侵入方式研究辅助技术对人类操作员影响的正式方法是使用人类性能模型 (HPM)。在提出、开发和测试复杂的人机系统设计时，HPM 起着不可或缺的作用。一种称为人机集成设计和分析系统 (MIDAS) 的 HPM 工具是 NASA 艾姆斯研究中心 HPM 软件工具，自 1986 年以来一直用于预测人机系统在各个领域的表现。MIDAS 是一个动态的集成 HPM 和模拟环境，有助于在模拟操作环境中设计、可视化和计算评估复杂的人机系统概念。本文将讨论一系列航空特定应用，包括用于为 NASA 航空安全计划建模人为错误的方法，以及用于评估 NextGen 操作的驾驶舱技术的“假设”分析。本章将最终提出用于评估辅助技术的复杂人机系统设计的预测 HPM 领域的两个挑战：(1) 模型透明度和 (2) 模型验证。
低速风洞流动诊断和基准...
摘要 德克萨斯 A&M 大学的低速闭环风洞用于研究各种流动类型产生的湍流混合。预期的实验范围从典型的“单位流”到更复杂的流动和几何组合。该设施最初位于匹兹堡大学，后来搬迁至德克萨斯 A&M 大学的热工水力学验证和确认 (THVV) 实验室。该风洞经过了大量改造和更新的诊断，重新引发了人们对流动质量评估的兴趣。这包括通过粒子图像测速 (PIV) 测量提供的风洞入口速度分布的全面映射。额外的温度和表压测量完成了系统能力的评估。这些初步诊断产生了计算流体动力学 (CFD) 模型验证所需的经验确定的边界条件和流体特性相关性。本文最后介绍了两种单元流类型，包括流过圆柱体的流动（具有三个不同的横截面）和在三个速度比下以横流方式流动的单个圆形射流。单元流可作为 THVV 模拟工作的初始基准。每个基准都列出了关键验证指标，包括集合平均速度、雷诺应力和本征正交分解 (POD) 特征向量。
![机器学习[2：0：2 = 3]课程内容](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3c3c5fbc077e812f9f79c8e1f3d650d5b5baa120.webp)
机器学习[2：0：2 = 3]课程内容
机器学习简介。必需图书馆和工具（Scipy，Numpy，Pandas，Graphviz，Seaborn，Matplotlib软件包）。学习类型 - 受监督和无监督的学习。问题类型 - 回归，分类和聚类；机器学习的应用。讨论关键概念，例如成本函数，优化 - 梯度下降算法。采样，决策界限，模型不合适和过度拟合以及偏见变化权衡，成本敏感模型，电感偏见。贝叶斯学习：概率的基础，贝叶斯规则，生成与判别模型，贝叶斯规则 - 参数估计，最大似然。监督学习：解决回归问题 - 线性回归，正则化 - 脊和拉索。解决分类问题 - 逻辑回归，SVM，决策树。合奏 - 决策森林，包装和增强。无监督的学习：聚类-DBSCAN和桦木。异常检测 - 密度估计。加强学习简介。通过主成分分析缩小维度，内核主成分分析。人工神经网络简介。模型验证和选择：准确性，置信区间，混淆矩阵，精度，召回和其他指标，超参数调整，交叉验证，引导程序和ROC曲线，R平方等等。模型部署 - 在基于云的服务器中部署机器学习模型。
无人机的最新应用程序概述...
摘要 - 带有传感器的无人飞机（UAV）是具有成本效益且强大的图像捕捉工具。政府，工业家，工人和研究人员在各个领域中广泛部署无人机来监视，映射和管理任务，以自动化运营，优化生产并降低成本。但是，由于处理问题，平台限制，几何形状和天气效果，捕获的图像可能具有模糊和嘈杂的影响，需要图像处理和分析。为了利用与图像处理技术集成的无人机的重要性，应用了人工智能（AI）技术，从而增强了它们的能力。这项工作努力对无人机的最新应用进行全面审查，重点是图像处理技术，高级机器学习（ML）算法和深度学习（DL）模型。从这个角度来看，介绍了无人机创新的元素限制。划定了数据收集，预处理和处理步骤以及ML算法的分类法的基本程序。探索了基于图像处理的无人机的应用，用于农业，环境，遥感和映射以及监视和执法应用程序。潜在的途径和实施方法的某些局限性。发现使用ML和DL模型验证了图像处理技术的实现，从而导致可靠，快速的结果，效率和自动化，最终促进无人机应用程序。这些结果有助于现有文献，并显着影响科学界。
海洋建模和观测研讨会
EREEFS信息系统整合了流体动力，波浪，沉积物，流域和生物地球化学（BGC）模型，以探索大屏障礁（GBR）内海洋循环和海洋生态系统动力学。向GBR海洋环境的土地投入是一个关键过程，可驱动海洋循环，水质和整体礁石健康。集水区模型具有集成的围场模型，该模型将营养素，沉积物和淡水添加到GBR沿海水域中。，我们通过将其与包括8,000多个现场样本观测值的原位观察结果进行了比较，评估了在11年（2011-2022）中进行的Ereefs Marine Biogeepical模型的最新后广播版本。通过与观察数据（MMP，AIMS，JCU，IMOS，GIDARJIL）进行比较，我们评估了EREEFS模型复制GBR中关键水质参数的能力。我们展示了模型模拟的优势和局限性，并在何处提供了对模型和观察性改进的见解。分析强调设计操作，建模和观察性研究的重要性和好处，以更好地了解海洋生态系统。我们证明了模型验证在指导信任中的使用，以建模为当前和未来的管理策略（例如战略管理框架（SMF））和GBR水质报告卡。
双重加权的普通最小二乘技术的最新进展用于动态治疗方案
摘要。动态治疗方案（DTR）是一种提供精确药物的方法，该方法使用患者特征来指导治疗方法以实现最佳健康结果。已经提出了许多用于DTR估计的方法，包括动态加权的普通最小二乘（DWOLS），这是一种基于回归的方法，在易于实现的分析框架内具有双重鲁棒性来模拟模型错误指定。最初，DWOL方法是在连续结果和二元治疗决策的假设下开发的。是在临床研究的激励下，随后的理论进步扩大了DWOLS框架，以解决各种结果类型的二元，连续和多酸性处理，包括二进制，连续和生存类型。但是，某些方案仍未开发。本文总结了DWOLS方法的扩展和应用的最后十年，对原始DWOLS方法及其扩展进行了全面而详细的审查，并突出了其多样化的实际应用。我们还探讨了已经解决了与DWOL实施相关的挑战的研究，例如模型验证，可变选择和处理测量错误。使用模拟数据，我们提出了数值插图以及在R环境中的分步实现，以促进对基于DWOL的DTR估计方法的更深入的了解。