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ExplainBattery：使用高效 LSTM 模型和可解释性功能增强电池容量估计
摘要 预测和健康管理 (PHM) 通过预测故障和采取预防措施对于确保机器可靠运行至关重要。在这种情况下，准确预测用于广泛应用的锂离子电池的容量至关重要，因为它们会随着时间的推移不可避免地退化。电池管理系统 (BMS) 在电池整个生命周期的健康状况监测和管理中发挥着关键作用。我们提出了一种新型的长短期记忆 (LSTM) 神经网络模型来预测锂离子电池容量。我们的模型旨在比最先进的模型更高效，特别是在可训练参数的数量方面，使其适合部署在 BMS 中常见的低资源设备上。利用 NASA 艾姆斯预测卓越中心提供的锂离子电池老化数据集，我们证明我们的 LSTM 模型可以提供准确可靠的容量预测。为了补充所提出的模型，本文介绍了 ExplainBattery，这是一个允许用户与我们高效的 LSTM 进行交互的 Web 应用程序。该工具使用户能够直观地了解不同电池的预测结果，并通过可解释的仪表板探索最具影响力的属性。ExplainBattery 增强了我们模型的可用性和透明度，为 PHM 和 BMS 环境中的进一步研究和实际应用提供了一个可访问的平台。
医疗和临床实验室的作用高 -
医疗实验室的主要作用是通过执行定性，定量或筛查测试程序或对从人体衍生的材料进行检查，以帮助诊断和治疗疾病。医疗和临床实验室在医疗保健中的重要性1。诊断疾病：医疗和临床实验室在诊断疾病中起关键作用。实验室测试可以检测出疾病的存在，并有助于确定疾病的类型和严重性。例如，可以使用血液检查来诊断糖尿病，而活检可用于诊断癌症。2。疾病治疗：医疗和临床实验室在疾病治疗中也起着重要作用。实验室测试可用于监测治疗的有效性，并有助于确定适当的行动方案。例如，可以使用血液检查来监测血液中的药物水平并相应地调整剂量。3。预防疾病：医疗和临床实验室在预防疾病中也起着至关重要的作用。实验室测试可以在早期阶段检测到更可治疗的疾病。例如，胆固醇测试可以检测到较高的胆固醇水平，如果未治疗，可能会导致心脏病。
使用高通量测量值在各种情况下开发紧凑的转录效应子
转录效应子是已知激活或抑制基因表达的蛋白质结构域。但是，缺乏对哪种效应域调节转录的系统性理解。在这里，我们开发了DCAS9介导的高通量募集（HT-RECRUIT），这是一种合并的筛选方法，用于量化内源性靶基因的效应子功能和测试效应子功能，用于包含各种环境的5,092个库中的库。我们还使用较大的文库瓷砖调节剂和转录因子来绘制从未注释的蛋白质区域绘制的效应子的上下文依赖性。我们发现许多效应子取决于目标和DBD上下文，例如可以充当激活因子或阻遏物的HLH域。为了实现有效的扰动，我们选择了包括ZNF705 KRAB在内的上下文固定域，从而改善了CRISPRI工具以使启动子和增强子保持沉默。我们通过结合NCOA3，FOXO3和ZnF473结构域来设计一种称为NFZ的紧凑型人类激活剂，该结构域可以通过更好的病毒递送和对嵌合抗原受体T细胞的诱导控制有效的CRISPRA。
航空航天系统 2025 v1.2 - 通用高级课程大纲
在本课程中，学生使用系统思维习惯、系统思维策略以及航空航天技术知识、概念和原则来探索问题并制定解决方案。学生学习理解和解释连接系统及其组成部分之间和内部的关系。他们识别有问题的航空航天系统情况中的模式并提出有关解决方案的建议。这种学习能力为学生提供了更高阶的认知能力，以应对令人兴奋且充满活力的技术世界中存在的问题。学生开发和使用包括分析、决策、论证、识别、理解和评估在内的技能来制定航空航天问题情况的解决方案。航空航天系统中基于问题的学习框架鼓励学生成为自主学习者并发展有益的协作和管理技能。
人工智能时代的网络威胁：利用高级技术和增强网络安全
这种类型的攻击不仅限于图像，还可能影响文本，音频或视频数据。在面部识别系统中，对抗性攻击的一个众所周知的例子是，对照片的微小改动可以阻止该系统准确地识别个人，从而构成了重大的网络安全威胁[2]。此外，这些攻击对敏感部门的AI应用具有相当大的风险，例如以人类观察者似乎正常但被系统误解的方式改变交通信号，可能导致灾难性的决策[3]。此外，这些攻击可能会超越安全和运输到医疗保健系统。如今，许多医疗保健系统依靠AI来分析医疗数据并做出诊断决定。 但是，如果这些系统受到对抗性攻击，则可以操纵诊断结果，从而导致患者的不适当治疗[4]。如今，许多医疗保健系统依靠AI来分析医疗数据并做出诊断决定。但是，如果这些系统受到对抗性攻击，则可以操纵诊断结果，从而导致患者的不适当治疗[4]。
采用高选择性浆料进行化学机械抛光 (CMP)，在具有完整电路功能的 STI 上停止新型 IC 背面制备
样品安装 平行样品安装和调整是实现全区域块状硅去除的关键步骤，特别是在使用 Allied Multiprep 或 UltraTech UltraPol 等系统时。尽管在使用 Allied X-Prep 或 UltraTech ASAP-1 等系统进行腔体减薄时，这一步骤并不那么重要，但我们想分享最近在全区域减薄均匀性方面的内部改进。 事实证明，使用压力范围为 0.05 MPa – 0.20 MPa 的富士胶片 Prescale 测量胶片有利于提高样品和抛光垫之间的平行度。该过程包括将压敏胶片放在抛光垫上，然后将样品浸到胶片上。胶片产生的彩色图案指示压力分布，从而可以精确调整样品支架。重复此过程，直到实现均匀分布的彩色图案，确保最佳平行度。图 2 展示了指导调整过程的结果彩色图案。
使用高级控制专业配方®
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使用高斯工艺回归方法的电动汽车锂离子电池的电荷估计
应将通信发送到Selvarani N：N.Selvarani@psnacet.edu.edu.edu.in Info Info Machine and Computing杂志（http://anapub.co.ke.ke.ke/journals/jmc/jmc/jmc/jmc.html） 2024;从2024年8月18日修订； 2024年8月12日接受接受，2024年10月5日©2024作者。由Anapub出版物出版。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放访问文章。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）摘要 - 为了确保在电动汽车中使用清洁能源的安全，可靠和负担得起的性能，对LIB的精确负荷状态的估计非常重要。在本文中，提出了具有不同内核函数的SOC预测的高斯过程回归，并通过良好的健康和福祉进行了评估和分析的表现。使用GPR的一个有用的好处是能够量化和估计不确定性，从而评估社会估计的可靠性。内核函数是提高GPR性能的关键超参数。GPR认为电池的温度和电压彼此独立，因为它们各自的输入参数与行业，创新和基础架构相关联，而目标依赖性变量是电池SOC。最初，训练过程涉及确定内核函数的理想超参数以准确表示数据的特征。使用测试数据评估预测电池SOC的准确性。根据仿真结果，基于指数核函数的平方元函数估计SOC具有很高的准确性和较低的RMSE和MAE，从而确保了能源效率和Q Uality Education。关键字 - 充电状态，GPR，内核功能，RMSE，Lib-Lithium Ion电池，能源效率和优质教育。
使用高级机器学习模型在YouTube评论上检测垃圾邮件：比较研究Gregorius Airlangga 1* 1 Atma Jaya天主教大学
摘要在YouTube等平台上产生的用户生成内容的指数增长导致垃圾邮件评论的增加，这对用户体验和内容审核的工作产生了负面影响。本研究介绍了各种机器学习模型的全面比较研究，用于检测YouTube上的垃圾评论。该研究评估了一系列传统和集合模型，包括线性支持向量分类器（LinearsVC），Randomforest，LightGBM，XGBoost和fotingClassifier，目的是识别自动垃圾邮件检测的最有效方法。数据集由标记的YouTube注释组成，并使用术语频率插图频率（TF-IDF）矢量化进行文本预处理。使用分层的10倍交叉验证对每个模型进行训练和评估，以确保鲁棒性和概括性。LinearsVC优于所有其他模型，其精度为95.33％，F1得分为95.32％。该模型表现出优异的精度（95.46％）和召回（95.33％），使其在区分垃圾邮件和合法评论方面非常有效。结果突出了线性垃圾邮件检测系统的线性潜力，在准确性和计算效率之间提供了可靠的平衡。此外，研究表明，尽管Random Forest和投票classifier之类的集合模型表现良好，但在这种情况下它们并没有超过更简单的线性模型。未来的工作将探索深度学习技术的结合，例如卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN），以捕获更复杂的模式并进一步提高YouTube等社交媒体平台上的垃圾邮件检测准确性。
100克批量生产 - 原praphene使用高功率...
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-0c0lk orcid：https：//orcid.org/000000-0001-7566-1362 content content content content content content note contect consect consect consect consect consemrxiv contemr-chemrxiv contemrxiv content。许可证：CC BY-NC 4.0