XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System诺夫
的开发和验证诺夫图优于乍得2和CHA 2 DS 2 -VASC模型，用于预测左心房附件密集的自发回声
这些患者的抗凝治疗。在当前的指南建议和临床实践中，CHA 2 DS 2 -VASC（充血性心力衰竭或左心室功能障碍高血压，年龄≥75岁，糖尿病，中风，血管疾病，年龄65-74岁，年龄）模型是主要的中风预测模型（6）。在CHA 2 DS 2 -VASC模型中，人口特征和病史是主要变量，使其适合临床应用。然而，许多研究也表明该模型的预测价值有限（8,9）。左室附属血栓（LAAT）的脱离是AF患者中风的原因，而血栓形成不仅与全身因子有关，而且与心脏的局部血液动力学高度相关（10）。 这些左心房功能变量不包括在CHA 2 DS 2 -VASC预测模型中，该模型可能部分解释了其低预测性能。左室附属血栓（LAAT）的脱离是AF患者中风的原因，而血栓形成不仅与全身因子有关，而且与心脏的局部血液动力学高度相关（10）。这些左心房功能变量不包括在CHA 2 DS 2 -VASC预测模型中，该模型可能部分解释了其低预测性能。
基于复合切换李雅普诺夫函数的直流控制...
摘要：可再生能源在追求可持续和环保的电力解决方案中发挥着关键作用。它们在提供环境效益的同时，也带来了固有的挑战。光伏系统依赖于周围条件，风力发电系统要应对变化的风速，燃料电池既昂贵又低效。此外，可再生能源 (RES) 注入的能量表现出不可预测的行为。为了解决这些问题，研究人员采用了各种电力电子设备和转换器，如逆变器、电能质量滤波器和 DC-DC 斩波器。其中，DC-DC 转换器因有效调节直流电压和提高 RES 效率而脱颖而出。精心选择合适的 DC-DC 转换器，再加上高效的控制技术，会显著影响整个电力系统的性能。本文介绍了一种设计 DC-DC 转换器开关控制器的新方法，专门用于可再生能源系统。所提出的控制器利用复合切换李亚普诺夫函数 (CSLF) 的强大功能来提高 DC-DC 转换器的效率和性能，解决可再生能源带来的独特挑战。通过全面的分析和仿真，本研究证明了该控制器在优化电力传输、提高稳定性和确保在各种可再生能源环境中可靠运行方面的有效性。此外，还介绍了小型 DC-DC 转换器实验的结果，以确认和验证所提方案的实际适用性。
A.我。伊万诺夫，T.一个。 Zolotareva 人工 ...
不幸的是，独立假设的单一统计检验在小样本上表现不佳。建议进行多标准统计测试。每个已知的统计标准都被分配了自己的人工神经元。结果是一台内部有另一个人工神经元网络的学习机器。首次描述了这样一种情况，其中主人工神经元网络的学习机器具有第二个内部神经网络，该网络解决了独立假设的多准则测试的特定问题。一个神经网络训练另一个神经网络的过程是绝对稳定的。
