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AP® 物理 1：基于代数的 2023 年评分指南
• 所用材料的物理因素（例如，车轮具有不可忽略的转动惯量、斜坡颠簸、车轮摇晃或不是完美的圆形、斜坡底部不平、地板不平。）• 环境中的物理因素（例如，房间正在加速、电梯、实验是在高海拔或不同的星球上进行的。）• 测量收集中的物理错误（例如，时间、位置或角度测量不正确。）
欢迎来到您的愿景计划
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T-BIM技术白皮书-华为运营商
· 空间附属关系通过放置、安装等行为，定义一个实体与其他附属实体之间的依赖空间关系。当附属实体的空间位置发生变化时，如果能够影响实体的空间位置，则两个实体之间形成空间附属关系。空间附属关系使用基础属性元素集中的空间附属属性来记录。
通过AUC进行脑电图情绪识别...
不平衡的数据集对神经科学、认知科学和医学诊断等领域构成了重大挑战，在这些领域中，准确检测少数类别对于稳健的模型性能至关重要。本研究以 DEAP 数据集中的“喜欢”标签为例，解决了类别不平衡问题。这种不平衡经常被先前的研究忽视，这些研究通常侧重于更平衡的唤醒和效价标签，并主要使用准确度指标来衡量模型性能。为了解决这个问题，我们采用了旨在最大化曲线下面积 (AUC) 的数值优化技术，从而增强了对代表性不足的类别的检测。我们的方法从线性分类器开始，与传统的线性分类器（包括逻辑回归和支持向量机 (SVM)）进行了比较。我们的方法明显优于这些模型，召回率从 41.6% 提高到 79.7%，F1 分数从 0.506 提高到 0.632。这些结果强调了通过数值优化实现 AUC 最大化在管理不平衡数据集中的有效性，为提高在样本外数据集中检测少数但关键类别的预测准确性提供了有效的解决方案。
用于浅循环下商用锂离子电池健康状态评估的自注意知识领域自适应网络
图1：现有的以全循环训练的监督数据驱动模型对浅循环电池的估计性能较差。a、不同SOC范围内的CALCE数据集中的电池SOH衰减曲线。b、基于全循环部分充电曲线的浅循环电池SOH估计示意图。c、不同SOC范围内电池的充电过程随循环的演变和概率分布。
下一站，下一代点击新值
大量采购流程一致使用的支出数据通过内部工具和仪表板供应商关系收集，重点是产品，价格和功能集中的付款申请（R2P）过程策略。开发原材料，商品和服务中的数字化来自最低的降落价格手动估算良好/服务成本的最小使用索引，OK价格风险管理策略/工具
技术领导力与战略计划对话30
LM数字参与中心是一个集中的任务演示环境，可以使用交互式视觉探索技术讲述高度视觉，迷人的故事，并为我们的客户提供定制的体验。每个墙壁，每个表面甚至天花板都会在眼睛移动的各个地方都充满视觉效果。没有“静态”内容，因此每个故事都可以根据受众进行个性化和定制。
Hervanta 研究基础设施的发展
Sähkötalo 研究中心将广泛分布的研究基础设施整合在一起，使研究在高质量、集中的环境中更加清晰可见。RHub 实现了功能和空间协同作用，并带来了技术优势，并支持不同参与者之间增加研究多样性的潜力。它还将影响大学实验研究的吸引力和保留率，以及未来研究活动的资金和合作机会。