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锂金属电池（LMB）由于其高能密度而代表了最有前途的电池技术之一。然而，LMB的商业采用受到锂金属高电化学反应性产生的寿命有限和安全性的阻碍。有效的健康估计可以使优化的LMB操作提高利用率效率并降低失败风险，并加速LMB的开发迭代。在这项工作中，我们首先提出了新颖的诊断测试和衰老循环方案，从而通过提取内部电阻，放松电压统计量和充电障碍物来跟踪LMB降解的LMB降解。我们使用装袋的高斯流程回归（Bagged-GPR）提出了LMB的集成数据驱动的健康估计框架。对测试单元格的验证证明了使用一个电压电流数据周期在整个LMB寿命中的准确跟踪性能。所提出的模型为LMB提供了降解见解，而无需其他内部传感器。©2025电化学学会（“ ECS”）。由IOP Publishing Limited代表EC出版。保留所有权利，包括文本和数据挖掘，AI培训和类似技术。[doi：10.1149/1945-7111/ad9cc8]
CNN与视觉变压器的集合学习MRI图像上的脑病变分类
抽象的深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和视觉变压器（VIT），在MRI图像上脑损伤的分类中已经实现了最先进的性能。但是，这种类型的图像的复杂性要求CNN使用具有更多参数的更深层体系结构，以有效地捕获其高维特征和微妙的变化。一方面，VIT提供了一种应对这一挑战的不同方法，但是它们需要更大的数据集和更多的计算成本。在另一侧，整体深度学习技术（例如装袋，堆叠和增强）可以通过组合多个CNN模型来帮助减轻这些限制。这项研究探讨了这些方法，并使用三种方法进行比较，以评估其准确性和效率：基于CNN的转移学习，基于VIT的转移学习和集成深度学习技术，例如基于XGBOOST，ADABOOST方法，袋装，堆叠和提高。在四个具有不同级别的复杂性和脑部病变类型水平的MRI图像数据集上进行的实验表明，与已经存在的方法相比，CNN与集合技术的组合为单个CNN和VITs提供了非常有竞争力的性能，并具有有趣的改进。
公共资助的呼吸道病毒免疫接种
取货用的疫苗冷藏箱应具有足够的容量和包装用品，包括冰袋、绝缘层等，以运输疫苗。这些考虑因素可能意味着可能需要多次取货才能完成某些订单。有关运输生物制品的信息，请参阅信息图：正确包装疫苗冷藏箱的视觉指南。所有冷链断裂都必须通过发送电子邮件至 publichealthvaccineorders@nshealth.ca 或拨打电话 902-481-5813 向当地公共卫生办公室报告。冷链断裂后，主要问题是疫苗效力下降。暴露于冷链断裂的疫苗必须装袋、注明日期并贴上“请勿使用”标签，并冷藏在有监控且正常运行的疫苗冰箱中，等待公共卫生部门就受影响疫苗的使用发出指示。有关安全储存和处理的更多信息，请参阅《国家疫苗储存和处理免疫接种提供者指南》。疫苗安全和报告法律要求疫苗供应商向公共卫生部门报告免疫接种后不良事件 (AEFI)。AEFI 是指接种疫苗后出现的任何不良医疗事件，不一定与使用疫苗有因果关系。不良事件可能是任何不利或意外的体征、实验室异常发现、
基于机器学习的嘧啶化合物的腐蚀抑制效率的预测：线性和非线性算法的比较研究
摘要。材料的腐蚀在各个行业构成了重大挑战，从而产生了重大的经济影响。在这种情况下，嘧啶化合物出现是有希望的，无毒的，具有成本效益和多功能腐蚀抑制剂的。然而，识别这种抑制剂的常规方法通常是时必时间的，昂贵的且劳动力密集的。应对这一挑战，我们的研究利用机器学习（ML）预测嘧啶化合物化合物腐蚀抑制效率（CIE）。使用定量结构 - 特性关系（QSPR）模型，我们比较了14个线性和12种非线性ML算法来识别CIE的最准确预测指标。装袋回归模型表现出卓越的性能，达到均方根误差（RMSE）为5.38，均方根误差（MSE）为28.93，平均绝对误差（MAE）为4.23，平均绝对百分比误差（MAPE）为0.05，以预测吡啶胺化合物的CIE值。这项研究标志着腐蚀科学的显着进步，提供了一种新型，有效的基于ML的方法，可替代传统的实验方法。它表明机器学习可以快速，准确地确定有机化学抑制剂（如嘧啶止材料腐蚀）的良好状态。这种方法为行业提供了一种新的观点和可行的解决方案，以解决已经存在的问题。
机器学习
单元 – 第一线性模型多层感知器 – 向前 – 向后：反向传播误差 – 实践中的多层感知器 – 使用 MLP 的示例 – 概述 – 推导反向传播 – 径向基函数和样条 – 概念 – RBF 网络 – 维数灾难 – 插值和基函数 – 支持向量机单元 – 第三树和概率模型用树学习 – 决策树 – 构建决策树 – 分类和回归树 – 集成学习 – 提升 – 装袋 – 组合分类器的不同方法 – 概率和学习 – 数据转化为概率 – 基本统计 – 高斯混合模型 – 最近邻方法 – 无监督学习 – K 均值算法 – 矢量量化 – 自组织特征映射。单元 – IV 降维和进化模型 降维 – 线性判别分析 – 主成分分析 – 因子分析 – 独立成分分析 – 局部线性嵌入 – Isomap – 最小二乘优化 – 进化学习 – 遗传算法 – 遗传后代：- 遗传算子 – 使用遗传算法 – 强化学习 – 概述 – 迷路示例 – 马尔可夫决策过程 单元 – V 图形模型 马尔可夫链蒙特卡罗方法 – 抽样 – 提案分布 – 马尔可夫链蒙特卡罗 – 图形模型 – 贝叶斯网络 – 马尔可夫随机场 – 隐马尔可夫模型 – 跟踪方法。
小型农业生产技术的10个步骤（SALT-4）
还可以通过岩石和石头，树枝和树枝，叶子在树篱的中心来建造露台。定期进行此操作，您可以建造强大，永久，自然的绿色和美丽的露台，这些露台将在您的农场上保持表土。文化实践种植死亡的果树。一些果树也需要修剪。袋装菠萝蜜和芒果等年轻水果的装袋可保护他们免受害虫和疾病的侵害。保持苗圃幼苗的供应。收集种子并在托儿所中种植。从健康，高质量的果树中拿出泡沫和插条。您可以将一些幼苗出售给感兴趣的农民和个人。有害生物管理如果水果产量受到害虫和疾病的极大影响，请用推荐的化学物质喷涂果树。通常，通过拥有交替的物种，健康的幼苗，适当的间距和良好的施肥，大多数害虫和疾病不会极大地影响您的水果收成。预防害虫和疾病要比治疗它们容易得多。受精果树即使没有肥料也会产生果实。但要高产和质量，最好用肥料和/或商业肥料施肥。由于每个区域的土壤肥力都不同，因此不可能给出特定的肥料需求。此外，不同的果树需要不同的肥料。在施肥果树时，将肥料放在20厘米远的树干周围的环中。在较老的树上，将肥料放在叶子下方。
特色 世界领先且唯一的月刊...
贸易与大宗商品 干散货贸易不确定性加剧 2 俄罗斯入侵导致挥发性谷物和油籽价格飙升 4 航运与运输 Turn Services 在德克萨斯州扩张，在休斯顿组建新船队 17 U-Ming 环保型超巴拿马型散货船“Cemtex Excellence”命名 16 HOST 在加深后在密西西比河上装载最大货物的船只起航 19 乌克兰：海员使命声明 20 安全数字：散货船安全措施 22 港口、码头和物流 Fertipar 收购 Terin 48 Adani 将煤炭码头交还给维沙卡帕特南港 31 北海港口就乌克兰发表声明 49 工程与设备 里加通用码头将生物质装载效率提高四倍 41 Bedeschi-OMG 开启钢铁行业之门 46 FLSmidth 赢得澳大利亚装船机合同 46 传送带下发生的一切：输送系统和技术 47 使用散装料斗进行流量控制 93 谷物处理和储存：最新技术使操作更顺畅、更安全 104 散装和装袋 钢铁物流：S ENNEBOGEN 物料搬运机 865E 混合型磁力提升梁 120 钢铁多元化：中国履行削减钢铁产量和二氧化碳排放量的承诺 122
原始研究文章基于云的E-CCNN早期疾病检测的结构机器学习方法Balakrishna boddu 1 1 Sen
心脏病是全球死亡率的主要原因，早期发现对于改善患者预后至关重要。本研究提出了一种基于云的增强级联卷积神经网络（CCNN），结构结合了早期心脏病检测的先进机器学习算法。E-CNN模型旨在有效地处理大型数据集，利用基于云的资源来增强计算速度和可扩展性。克利夫兰心脏病数据集已预处理以验证缺失值并提高预测准确性。该研究还研究了使用云计算使用量子机学习（QML）框架的可行性，以使用诸如支持矢量机（SVM），人工神经网络（ANN）和K-Neareart邻居（KNN）等技术进行对心脏条件进行分类。实验结果表明，E-CNN获得99.2％，精度为99.4％，召回99.5％，F1得分为75％。和Kappa得分为98％。量子支持向量机（QSVM）方法的精度为85％，精度为79％，召回90％，F1得分为84％。袋装QSVM型号表现出出色的性能，在所有关键绩效指标中都具有完美的分数。该研究突出了集合学习方法（例如装袋）的潜力，以提高量子方法预测的准确性。拟议的基于云的E-CNN体系结构和QML框架为实时，远程分析健康数据提供了有希望的解决方案，有助于预防医疗保健和早期对心脏病的检测。关键字：基于云的，有效的卷积神经网络（E-CNN），机器学习，心脏病检测，早期检测，量子机器学习（QML），袋装QSVM。
基于脑电信号功能连接和复杂性的新生儿缺氧缺血性脑病婴儿认知结果预测
新生儿缺氧缺血性脑病后神经发育受损，尤其是认知障碍，是家长、临床医生和社会关注的一大问题。本研究旨在探讨使用先进的定量脑电图分析 (qEEG) 早期预测认知结果的潜在益处，本文在 2 岁时进行了评估。一组 20 名新生儿缺氧缺血性脑病 (HIE) 婴儿出生后第一周内记录了脑电图数据。提出的回归框架基于两组不同的特征，即从加权相位滞后指数 (WPLI) 得出的图论特征和由样本熵 (SampEn)、排列熵 (PEn) 和谱熵 (SpEn) 表示的熵指标。这两组特征都是在噪声辅助多元经验模态分解 (NA-MEMD) 域内计算的。相关性分析表明，新生儿 EEG 数据中提出的特征、图属性（半径、传递性、全局效率和特征路径长度）和熵特征（Pen 和 SpEn）与 2 岁时的认知发展在 delta 频带中存在显著关联。这些特征用于训练和测试树集成（增强和装袋）回归模型。使用熵特征和增强树回归模型，最高预测性能达到 14.27 均方根误差 (RMSE)、12.07 平均绝对误差 (MAE) 和 0.45 R 平方。因此，结果表明，提出的 qEEG 特征显示了早期的大脑功能状态；因此，它们可以作为后期认知障碍的预测生物标志物，这有助于识别那些可能从早期有针对性的干预中受益的人。
从农场到叉子
背景：即食绿叶蔬菜是已经用密封袋洗涤的蔬菜植物，旨在被原始食用。包装的新鲜沙拉代表了一个非常快速增长的市场。这些产品最关键的需求，通常是在不做饭的情况下食用的，是足够的微生物质量，以确保健康和安全。它们的质量取决于耕作，洗涤，装袋，存储，运输和分配的条件和方法，以及任何可以选择或有利于微生物生长的操作。某些微生物会导致过早的产品变质，而另一些微生物对人类有危害。实际上，在爆发，回忆和调查结果中有证据表明在绿叶蔬菜中可以发现食源性病原体。但是，它们通常不在很高的样本中，通常很难检测到。范围和方法：检查了袋装沙拉生产的不同阶段，并根据当前的食品卫生立法来分析微生物作为pects的微生物。审查了用于研究单个污染物和袋装沙拉的微生物组的方法，包括ISO标准中描述的方案以及基于高通量测序方法的技术。本评论论文的目的是1）从微生物污染的起源和2）讨论可用于监视即食沙拉的微生物学质量和安全性的解决方案来突出色拉生产过程的关键点。关键发现和结论：在即食沙拉中零微生物风险在统计上是不现实的，因为在整个生产链中可能会发生污染。但是，即食沙拉市场可以从新的可持续技术中受益，这些技术可能会在沙拉到达消费者之前支持风险管理决策。