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利用机器学习来揭示镉压力对Goji Berry微爆的影响
This study investigates the influence of cadmium (Cd) stress on the micropropagation of Goji Berry ( Lycium barbarum L.) across three distinct genotypes (ERU, NQ1, NQ7), employ- ing an array of machine learning (ML) algorithms, including Multilayer Perceptron (MLP), Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF), Gaussian Process （GP）和极端梯度提升（XGBoost）。主要动机是阐明对CD胁迫的基因型特定反应，这对农业生产力和食品安全构成了重大挑战。通过分析不同CD浓度对植物生长参数（例如增殖，芽和根长度以及根数）的影响，我们旨在开发可以在不良条件下优化植物生长的预测模型。ML模型揭示了CD暴露与植物物理学变化之间的复杂关系，MLP和RF模型显示出显着的预测准确性（R 2
与高甘油三酸酯血症相关的爆发黄瘤...
一名30岁的男子来到了诊所，并出现了为期两周的无症状皮疹病史。皮疹首先出现在病人的大腿和手臂上，然后在两周的时间内涉及手和躯干。患者没有其他明显的不适或症状，例如发烧，头晕，头痛，恶心，呕吐或腹痛。他有一年的高血压史，每天用氨氯地平5毫克和一年的高尿症病史很好地控制了高血压史。患者患有2型糖尿病的家族史，他的母亲患有糖尿病。患者肥胖，体重指数为30 kg/m 2。皮肤病学检查显示了许多黄色 - 红色的丘疹，红色的光环对称分布在双侧手，手臂和大腿的伸肌表面上（图1A，b）。类似的丘疹分散在患者的腹部和侧面。剩余的体格检查不明显。皮肤镜检查显示出浅黄色的无结构区域，具有木制的毛毛虫和周围的红斑棕色光环（图1C）。
第五学期 - APJ 阿卜杜勒卡拉姆科技大学
教学大纲 模块 1 铅酸电池、镍镉电池、锂离子电池、磷酸锂电池、钛酸锂电池、镍金属、钠硫电池和铝空气电池的原理和构造。电池特性、电池额定值、容量和效率、电池的各种测试、电池充电技术。电池维护。模块 2 充电系统 充电系统组件、发电机和交流发电机、类型、构造和特性、电压和电流调节、切断继电器和调节器、直流充电电路。发电机起动系统 起动电机的要求、起动电机的类型、构造和特性、起动驱动机构、起动开关和螺线管。模块 3 点火系统 常规类型 - 电池线圈和磁电机点火系统电路细节和组件、火花塞 - 结构细节和类型、离心和真空提前机构、非接触式点火触发装置、电容放电点火、无分电器点火系统。照明系统 头灯和指示灯结构和工作细节、头灯聚焦、防眩目装置、汽车线路电路（喇叭电路、指示灯电路、电子燃油表、油压表、冷却液温度指示器）。模块 4 传感器和执行器：速度传感器、压力传感器：歧管绝对压力传感器、爆震传感器、温度传感器：冷却液和废气温度、废气含氧量传感器。
使用变分自编码器增强梯度提升算法进行不平衡岩爆评估及其可解释性
我们开展了一项研究来评估梯度提升算法在岩爆评估中的潜力和稳健性，建立了一个变分自动编码器（VAE）来解决岩爆数据集的不平衡问题，并提出了一种针对基于树的集成学习的多级可解释人工智能（XAI）。我们从现实世界的岩爆记录中收集了537个数据，并选择了四个导致岩爆发生的关键特征。首先，我们使用数据可视化来深入了解数据的结构，并进行相关性分析以探索数据分布和特征关系。然后，我们建立了一个VAE模型来为由于类别分布不平衡而产生的少数类生成样本。结合VAE，我们比较和评估了六种最先进的集成模型，包括梯度提升算法和经典逻辑回归模型，用于岩爆预测。结果表明，梯度提升算法优于经典的单一模型，而 VAE 分类器优于原始分类器，其中 VAE-NGBoost 模型的结果最为理想。与针对不平衡数据集结合 NGBoost 的其他重采样方法（例如合成少数族群过采样技术 (SMOTE)、SMOTE 编辑最近邻 (SMOTE-ENN) 和 SMOTE-tomek 链接 (SMOTE-Tomek)）相比，VAE-NGBoost 模型的效果最佳。最后，我们使用特征灵敏度分析、Tree Shapley 附加解释 (Tree SHAP) 和 Anchor 开发了一个多级 XAI 模型，以深入探索 VAE-NGBoost 的决策机制，进一步增强基于树的集成模型在预测岩爆发生方面的可靠性。
EDM-900 - J.P. 仪器
目录 第 1 节 - 入门 1 按钮 1 为飞机加油 3 显示屏 3 RPM 和 MAP 部分显示 3 条形图部分显示 3 Scanner® 基本操作 4 第 2 节 - 数据解释 6 飞行各阶段的操作 6 典型正常测量值 8 发动机诊断图表 9 第 3 节 - LeanFind 11 LeanFind 模式 - 倾斜“峰值富油”方法 11 LeanFind 程序 - 详细说明 14 倾斜查找模式 - “峰值倾斜”方法，GAMI 喷油器 16 涡轮增压发动机 17 第 4 节 - 警报 17 警报优先级 18 提前点火和爆震 19 第 5 节 - 显示和控制 19 RPM 和 MAP 显示 20 Scanner® 显示 20 条形图显示 22 远程辅助显示选项 23 第 6 节 - 操作 23 模式23 自动模式 23 手动模式 24 LeanFind 模式 24 第 7 节 - 燃油流量功能 24 燃油管理 26 测量扫描 27 第 8 节 - 内存和数据下载 27 将数据从 EDM-900 传输到笔记本电脑 28 第 9 节 - 首次设置和自定义 29 第 10 节 - 自定义编程 35 第 11 节 - 确定燃油液位校准点 36 第 12 节 - 自定义条形图显示 39 第 13 节 - EDM 故障排除 39 常见误用 39
