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World File Search System驱动
实验设置以探索电池电动汽车的驱动器
1简介汽车行业已成为电动驱动器和电力产品的主要市场。准确的交流电流（AC）和直流电流（DC）电动机在电源转换器供电的广泛的功率和速度上，基于隔热栅极双极晶体管，具有复杂的监控和管理系统已成为现代车辆的固有部分[1]。在这种情况下，探索和测试平台的电池驾驶电动汽车（BEV）完全由电动机推动，如今已引起人们的极大关注。他们允许学习并优化车辆性能，减少真实机器的测试次数并提供安全性。许多研究机构和越来越多的工程学校在其实验室中引入了测试工作台[2]。严重的参考文献描述了在不同的
AI驱动的机器学习方法确定了与支架大象植入的总主动脉弓置换后30天死亡率相关的风险因素
8中国；北京Xicheng区Xicheng区北利希路167号，北京Xicheng区，8中国；北京Xicheng区Xicheng区北利希路167号，北京Xicheng区，
数据驱动的定量固有危害标准在安全范式范式中用于纳米药物开发：银纳米型的案例研究
摘要：当前的欧洲（EU）政策，即绿色交易，设想化学药品的安全可持续实践，包括纳米型（NFS），在创新的最早阶段。根据设计（SSBD）框架在理论上安全且可持续的框架是从欧盟的协作努力确定的，用于定义每个SSBD维度的定量标准，即人类和环境安全维度以及环境，社会，社会和经济可持续性维度。在这项研究中，我们针对安全维度，并展示了从可发现，可访问，可互操作和可重复使用的数据得出的定量内在危害标准的旅程。数据策划并合并为开发新方法方法，即基于回归和分类机器学习算法的定量结构 - 活性关系模型，目的是预测危害类别。模型利用系统（即流体动力大小和多分散性指数）和非系统（即元素组成和核心大小） - 依赖性纳米级特征与生物学内部属性和实验性条件结合使用，用于各种银NFS，功能性抗药性抗药性纺织品和宇宙型的实验条件。在第二步中，通过利用专家推理制定的贝叶斯网络结构来获得可解释的规则（标准），然后是确定性因素。概率模型的预测能力为≈78％（所有危险类别的平均准确性）。在这项工作中，我们展示了如何从SSBD框架的概念化转变为使用务实实例的现实实现。这项研究揭示了（i）在合成阶段的安全方面考虑的定量内在危害标准，（ii）（ii）内部的挑战，以及（iii）生成和蒸馏此类标准的未来方向，这些方向可以喂养SSBD范式。具体而言，标准可以指导材料工程师合成固有的纳米形式固有更安全的NF，而在创新的最早阶段，这些NFS可以在先前合成和假设的尚未合成的nfs nfs nfs的硅化毒性筛选中快速且具有成本效率。关键字：设计，纳米型，纳米颗粒，定量结构 - 活动关系，机器学习，贝叶斯规则，内在危险标准
数据驱动的定量固有危害标准在安全范式范式中用于纳米药物开发：银纳米型的案例研究
摘要：当前的欧洲（EU）政策，即绿色交易，设想化学药品的安全可持续实践，包括纳米型（NFS），在创新的最早阶段。根据设计（SSBD）框架在理论上安全且可持续的框架是从欧盟的协作努力确定的，用于定义每个SSBD维度的定量标准，即人类和环境安全维度以及环境，社会，社会和经济可持续性维度。在这项研究中，我们针对安全维度，并展示了从可发现，可访问，可互操作和可重复使用的数据得出的定量内在危害标准的旅程。数据策划并合并为开发新方法方法，即基于回归和分类机器学习算法的定量结构 - 活性关系模型，目的是预测危害类别。模型利用系统（即流体动力大小和多分散性指数）和非系统（即元素组成和核心大小） - 依赖性纳米级特征与生物学内部属性和实验性条件结合使用，用于各种银NFS，功能性抗药性抗药性纺织品和宇宙型的实验条件。在第二步中，通过利用专家推理制定的贝叶斯网络结构来获得可解释的规则（标准），然后是确定性因素。概率模型的预测能力为≈78％（所有危险类别的平均准确性）。在这项工作中，我们展示了如何从SSBD框架的概念化转变为使用务实实例的现实实现。这项研究揭示了（i）在合成阶段的安全方面考虑的定量内在危害标准，（ii）（ii）内部的挑战，以及（iii）生成和蒸馏此类标准的未来方向，这些方向可以喂养SSBD范式。具体而言，标准可以指导材料工程师合成固有的纳米形式固有更安全的NF，而在创新的最早阶段，这些NFS可以在先前合成和假设的尚未合成的nfs nfs nfs的硅化毒性筛选中快速且具有成本效率。关键字：设计，纳米型，纳米颗粒，定量结构 - 活动关系，机器学习，贝叶斯规则，内在危险标准
Generali Group合并结果，截至2024年12月31日，将军对“终生合作伙伴24：驱动增长”计划目标和实现RE
Generali Group首席执行官Philippe Donnet说：“ Generali在2024年取得了出色的成绩，对我们的财务目标进行了过度实现，并成功地将我们的“终身合作伙伴24：推动增长”战略计划带入了一个结束。这些结果进一步反映了我们通过我们采取的管理行动确保每个细分市场一致的有机增长的能力，同时成功整合了我们所收购的所有业务。今天的小组在其历史上处于最强的位置，这是我们记录的运行和调整后的净结果证明的，这得益于我们的人员和分销网络的努力和承诺。我们继续将我们的团队转变和多样化，成为全球领先的综合保险公司和资产经理，现在专注于加速我们对卓越的追求。我们雄心勃勃的新“终生合作伙伴27：卓越的计划”计划将推动强劲的收入增长，可靠的现金创造和增加的股东报酬。我们的AI和数据功能进一步提高了我们从快速变化的客户需求和新兴趋势中始终如一地捕捉机会的能力。”
iMLGAM：基于集成机器学习和遗传算法驱动的多组学分析 ...
iMeta 期刊 ( 影响因子 23.8 ) 由宏科学、千名华人科学家和威立出版，主编刘双江和傅静远教授。目标为生物 医学国际综合顶刊群 ( 对标 Nature/Cell) ，任何领域高影响力的研究、方法和综述均欢迎投稿，重点关注生物 技术、生信和微生物组等前沿交叉学科，已被 SCIE 、 PubMed 等收录，位列全球 SCI 期刊前千分之五，微生 物学研究类期刊全球第一；外审平均 21 天，投稿至发表中位数 57 天。 子刊 iMetaOmics ( 主编赵方庆和于君教授 ) 、 iMetaMed 定位 IF>10 的综合、医学期刊，欢迎投稿！
AI驱动的UI：为数据管道自动化UI创建...
Sonika darshan摘要夫人摘要通过在用户界面（UI）设计中包括AI，建立管道的数据安排或生成洞察力的方式发生了巨大变化。从历史上看，需要大量时间，产品规范经验和实验来开发适当的UI，以实现数据简化应用程序的性质。UI自动化将机器学习，深度学习以及NLP以及自动生成，自动优化和自动refine a UI聪明地融合。通过了解用户交互并估算用户如何交互，AI还有助于减少构建用户界面所消耗的时间。这有助于更好地利用数据工程师分析师的时间和精力。他们不必花时间创建界面或设计一个界面；相反，他们可以分析并从转换的数据中获得更好的见解。此外，在AI的帮助下进行自我创建UI可改善可访问性和用户体验，因为它允许更改布局和其他元素以适合用户的偏好和要求。此外，在UI自动化中使用AI会产生数据可视化和解释的准确性和有效性。最新的高级AI系统能够分类，数据分析，数据挖掘，模式的识别以及易于理解的报告和仪表板的创建，而无需任何人类援助。这确保提供的见解是正确的格式，可用于查看，适合做出决策。1。简介1.1。本文还揭示了诸如AI辅助原型，实时UI自定义和智能用户交互建模等方法，这些方法解释了自动化如何更改用于数据处理应用程序的UI设计。我们通过对在UI设计中使用AI的实际情况及其为有关公司解决的问题进行的研究支持了这一论点。这些结论值得将来研究AI在创建有效UI方面的作用以增强产出的自动化，个性化和矩阵解释。关键字：人工智能，用户界面设计，数据管道，自动化，数据处理，AI驱动的UI，数据可视化。众所周知，对数据处理和可视化的需求不断增长，近年来，信息技术的使用导致信息生产大大增加。组织和部门（例如公司，研究组织和政府）在决策中利用结构化和非结构化数据，提高运营效率并确定趋势。[1-3]，但是在许多情况下，原始数据可能很难理解和分析；因此，需要使用强大的数据处理管道来帮助管理信息。处理这些数据系统的一些最关键的组件是将用户和这些复杂系统链接的UIS不同的UI，为数据导航提供了便捷和引人入胜的接口。如果系统或应用程序的流量，美学和导航很差，则数据流量有多好。很少可以是
数据驱动的二氧化碳排放预测-IJRPR
几项研究使用统计和ML技术研究了CO2排放趋势。传统的时间序列模型，例如季节性自回归综合运动平均值（Sarima），已有效地分析历史排放模式。然而，机器学习模型（例如随机森林和梯度提升）通过合并多个变量（包括能源消耗，GDP和工业生产）来提供增强的预测精度。研究强调，基于AI的碳跟踪工具（例如CarbonTracker和Eco2AI）通过优化计算过程中的能源消耗来减少排放效果至关重要。
AI驱动的农作物疾病预测和管理系统
AI驱动的农作物疾病预测和管理系统是一种强大的工具，它利用人工智能，机器学习和数据分析来解决农业最重要的疾病管理疾病管理之一。通过利用AI，该系统提供了早期检测，准确的预测和对作物疾病的有效管理，所有这些都会有助于提高农作物产量，降低成本和可持续的农业实践。AI驱动的农作物疾病预测和管理系统的未来是有希望的。随着AI，机器学习，遥感和数据分析的持续进步，这些系统将变得更加准确，高效且用户友好。随着农业行业朝着精确农业和智能农业发展，AI驱动的解决方案将在解决与粮食安全，可持续性和气候变化有关的全球挑战方面发挥关键作用。总而言之，AI驱动的作物疾病预测和