XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemArticle
使用受约束的球形卷积
1。Amunts K，Mohlberg H，Bludau S，Zilles K. Julich-Brain：人类大脑细胞结构的3D概率地图。Science 2020; 369：988-92。 2。 Andersson JL，Sotiropoulos SN。 一种校正方法的综合方法，以扩散MR成像中的非谐波效应和受试者运动。 Neuroimage 2016; 125：1063-78。 3。 Avants BB，Tustison NJ，Song G，Cook PA，Klein A，Gee JC。 对大脑图像注册中蚂蚁相似性表现的可重复评估。 Neuroimage 2011; 54：2033-44。 4。 Calamante F，Tournier JD，Heidemann RM，Anwander A，Jackson GD，Connelly A. 跟踪密度成像（TDI）：超级分辨率属性的验证。 Neuroimage 2011; 56：1259-66。 5。 Fonov V，Evans A，McKinstry R，Almli C，CollinsD。从出生到成年期，无偏见的非线性平均适合年龄的脑模板。 Neuroimage 2009; 47：S102。 6。 Glasser MF，Smith SM，Marcus DS，Andersson JL，Auerbach EJ，Behrens TE等。 人类Connectome项目的神经影像学方法。 Nat Neurosci 2016; 19：1175-87。 7。 Gutierrez CE，Skibbe H，Nakae K，Tsukada H，Lienard J，Watakabe A等。 用神经示踪剂数据作为参考的基于扩散MRI的光纤跟踪的优化和验证。 SCI REP 2020; 10：21285。 8。 Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。 立体定位空间中的道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。 Neuroimage 2008; 39：336-47。Science 2020; 369：988-92。2。Andersson JL，Sotiropoulos SN。 一种校正方法的综合方法，以扩散MR成像中的非谐波效应和受试者运动。 Neuroimage 2016; 125：1063-78。 3。 Avants BB，Tustison NJ，Song G，Cook PA，Klein A，Gee JC。 对大脑图像注册中蚂蚁相似性表现的可重复评估。 Neuroimage 2011; 54：2033-44。 4。 Calamante F，Tournier JD，Heidemann RM，Anwander A，Jackson GD，Connelly A. 跟踪密度成像（TDI）：超级分辨率属性的验证。 Neuroimage 2011; 56：1259-66。 5。 Fonov V，Evans A，McKinstry R，Almli C，CollinsD。从出生到成年期，无偏见的非线性平均适合年龄的脑模板。 Neuroimage 2009; 47：S102。 6。 Glasser MF，Smith SM，Marcus DS，Andersson JL，Auerbach EJ，Behrens TE等。 人类Connectome项目的神经影像学方法。 Nat Neurosci 2016; 19：1175-87。 7。 Gutierrez CE，Skibbe H，Nakae K，Tsukada H，Lienard J，Watakabe A等。 用神经示踪剂数据作为参考的基于扩散MRI的光纤跟踪的优化和验证。 SCI REP 2020; 10：21285。 8。 Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。 立体定位空间中的道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。 Neuroimage 2008; 39：336-47。Andersson JL，Sotiropoulos SN。一种校正方法的综合方法，以扩散MR成像中的非谐波效应和受试者运动。Neuroimage 2016; 125：1063-78。3。Avants BB，Tustison NJ，Song G，Cook PA，Klein A，Gee JC。对大脑图像注册中蚂蚁相似性表现的可重复评估。Neuroimage 2011; 54：2033-44。4。Calamante F，Tournier JD，Heidemann RM，Anwander A，Jackson GD，Connelly A.跟踪密度成像（TDI）：超级分辨率属性的验证。Neuroimage 2011; 56：1259-66。5。Fonov V，Evans A，McKinstry R，Almli C，CollinsD。从出生到成年期，无偏见的非线性平均适合年龄的脑模板。Neuroimage 2009; 47：S102。6。Glasser MF，Smith SM，Marcus DS，Andersson JL，Auerbach EJ，Behrens TE等。人类Connectome项目的神经影像学方法。Nat Neurosci 2016; 19：1175-87。7。Gutierrez CE，Skibbe H，Nakae K，Tsukada H，Lienard J，Watakabe A等。用神经示踪剂数据作为参考的基于扩散MRI的光纤跟踪的优化和验证。SCI REP 2020; 10：21285。8。Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。 立体定位空间中的道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。 Neuroimage 2008; 39：336-47。Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。Neuroimage 2008; 39：336-47。9。Jenkinson M，Bannister P，Brady M，SmithS。改进了对脑图像的鲁棒和准确的线性注册和运动校正的优化。Neuroimage 2002; 17：825-41。10。Jenkinson M，Beckmann CF，Behrens TE，Woolrich MW，
研究文章优化了IEEE的功率损失预测...
抽象准确的功率损失估计对于有效的电力系统操作和计划至关重要。传统方法依赖于假设，导致不准确。这项研究采用了多层馈送神经网络（MFNN）来开发一个模型，该模型估计电力线中的真实和反应性损失。负载流技术用于获得训练多种模型的变量。调整神经元数并比较其他模型的性能指标后，选择了所需的模型。使用MATPOPTOR对118个BUS IEEE测试网络进行建模。Levenberg-Marquardt反向传播算法对生成数据训练了该模型。结果表明，25-神经元模型表现最好，在1000个时期达到了最小平方误差（0.00047543）。相关系数显示20个神经元和25个神经元模型的值为0.9999。分析确定了25个基于训练的模型是预测功率损耗的最准确的模型。据观察，25-神经元模型以1000个时期的最高相关系数（0.99999）达到了最佳性能（0.99999）和最小平方误差（0.00047543）。这项研究证明了ANN在估计传输线中功率损失方面的有效性。推荐的25个基于基于Neuron的训练有素的模型提供了研究模型的最佳预测，从而提高了电力系统效率和计划。关键字：神经网络，神经元，负载流，Levenberg-Marquardt，Newton Raphson
丹麦语第 1 条 - 简介
“办公室里的人认为我们赞助他是因为我从小就关注一级方程式赛车，”Lars Sneftrup Pedersen 笑着说。真正的原因是他们的目标观众观看一级方程式赛车，就像这项运动的其他赞助商主要由科技公司组成一样。我所做的一切都是用大脑做的，”他再次声称。然而，当风险投资家定期向办公室发出渴望的询问时，大脑并不是决定因素。他一再拒绝他们。他说，他认为没有理由出售公司，然后回到了游戏开发者的时代。当你手握操纵杆坐着看着自己创造的东西时，那是一种不真实的感觉。
《巴黎协定》第6条的概述（合作...
JCM项目的减排包括当前政策可以实现的排放减少。这种减少是在BAU和参考排放之间计算的，并将反映在东道国的库存中，从而有助于其NDC（不是以JCM信用颁发）将减少的排放减少定义为参考排放和项目排放之间的差异。考虑到当前政策可以实现的排放减少，就可以确定参考排放。随着东道国剩余的JCM信用额的额外减少，将反映在东道国的库存中，有助于实现东道国的NDC。日本获得并用于日本NDC的JCM积分是根据日本对JCM项目的贡献（例如财务，技术和运营贡献）计算的。
在线首篇文章
酒糟具有丰富的纤维、蛋白质和维生素，主要用来喂养反刍动物以供维持和生产。本研究旨在研究氯化铵对五粮液和茅台酒糟发酵品质和微生物动态的影响。用0.3% N 氯化铵处理两种酒糟，并于青贮后第 3、7、14、30 和 60 天取样。采用 HPLC 和 16s rRNA 平台测定挥发性脂肪酸 (VFA) 含量和微生物组成。本研究结果表明，氯化铵分别在 14 天和 30 天增加了五粮液和茅台酒糟的乳酸产量并降低了铵态氮水平。两种酒糟中的乙酸和丙酸随时间延长而增加。此外，氯化铵降低了微生物的 α 逆境，如观察到的种类和 Shannon 指数；乳酸杆菌的丰度增加,醋酸杆菌的丰度降低;氯化铵可以作为一种有效的DGS防腐剂,但不同的DGS达到稳定期的时间不同。
在线首篇文章
为了控制和预防影响动物种群的各种传染病，接种疫苗是一种简单有效的解决方案。山羊种群深受严重的呼吸道疾病传染性山羊胸膜肺炎 (CCPP) 的困扰。作为一种高度传染性的疾病，CCPP 的控制是该国关注的重点。在本研究中，从 Mccp 当地菌株分离株中开发并评估了一种灭活的全细胞 (WC) CCPP 疫苗。通过 PCR 证实分离株含有 0.15 mg/mL 的蛋白质，并以 3.0 mg/mL 的剂量用皂苷灭活。灭活皂化 WC-CCPP 疫苗和市售的 Pulmovac CCPP 疫苗 (Türkiye) 接种在实验山羊身上进行评估和比较。本次试验共使用 30 只山羊，其中 24 只山羊随机分为三组，接种灭活 WC CCPP 疫苗、Pulmovac CCPP 疫苗和无菌 PBS 作为阴性对照。安全性试验中，接种后山羊无发热、无病理改变，健康状态良好。第49天，接种普莫瓦克CCPP活疫苗的山羊平均抑制率（84.768%）高于接种WC CCPP灭活疫苗的山羊（79.604）。接种后90天用cELISA测定抗体滴度。接种皂化Mcp疫苗和普莫瓦克CCPP疫苗的山羊抗体滴度均有所增加，并在第7周达到最高水平，几何平均滴度（GMT）分别为169.24和177.3。接种三个月后再进行攻击的山羊对感染有抵抗力，而两只未接种疫苗的山羊死于CCPP。经过六个月的攻击，A 组中的一只山羊和 B 组中的两只山羊出现了 CCPP 症状，而对照组中的一只山羊死于 CCPP。这些发现表明，山羊每年需要注射两剂灭活 WC CCPP 疫苗，因为它可以提供六个月的 CCPP 免疫力。
文章类型：原创研究 如何引用本文：Taghizad Gh、Panahian H、Ghodrati H. (2025)。财务困境预测的估计
目标：本研究旨在提出一种基于偏最小二乘法 (PLS) 和支持向量机 (SVM) 的混合模型来预测企业财务困境，并提高预测过程的准确性和稳定性。方法：本研究使用了两年内 120 家公司的数据集，其中包括 56 家破产公司和 64 家非破产公司。首先，分析财务数据，并使用偏最小二乘法 (PLS) 提取关键特征。然后采用支持向量机 (SVM) 算法，利用网格搜索技术和 5 倍交叉验证来优化模型参数。将所提模型的性能与逻辑回归和人工神经网络等传统方法进行了比较。结果：实证结果表明，混合 PLS-SVM 模型在测试集上的准确率达到 87%，优于传统模型和其他机器学习技术。此外，该模型成功地确定了预测财务困境最相关的财务指标，并确定了每个变量在预测过程中的作用。结论：由于其高准确性、可解释性和显著的稳定性，所提出的模型可以作为金融机构在风险管理、信贷审批和财务规划过程中的有效工具。本研究表明，结合机器学习方法可以提高财务预测能力。关键词：模型、机器学习技术、非线性、复杂相关性、破产。
Michalska，Milena，STEC，Albert，Lubaszka，Zuzanna，该，Urszula，Urszula，Fiega，Jakub，Szewczyk，Dorota，Dorota，Gil，Aleksandra，Aleksandra，Sikorski，Piotr＆Sikorska，Ewa，Ewa。
杂志在波兰参数评估参数的高等教育和科学部长中已有20分。附件是高等教育和科学部长05.01.2024的环境。很好。32553。有期刊的独特标识符：201398。分配的科学学科：经济学和金融（社会科学领域）；管理和质量科学（社会科学领域）。2019年的部长朋克 - 当前的20分。从05.01.2024日起高中和科学部长。 LP。32553。经常拥有ID时代ID：201398。辞职的科学学科：经济与金融（社会科学的COOM）；转弯和质量科学（社会科学的COOM）。©作者2025;本文在波兰托伦（Torun）的尼古拉斯（Nicolauss）的尼古拉斯（Nicolauss of Nicolauss）开放式尼古拉斯（Nicolauss of Nicolauss）开放式访问中发表了本文。This article is distracted under the therms of the Creative Commons Attribation Attribation Noncommercial License y permits ann noncommercial zse, distraction, and reproducation in an an an an an an a medium, provided the ariginal a carhor (s) and source are归功于。这是根据创意共享属性归因于非商业授权人共享的Ackenses许可的AN OPEN ACCES文章。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/），只要适当地引用了工作，就可以在任何媒介中不受限制，非商业用途，分发和复制。汽车宣布TER与利益的利益没有冲突，即本文的出版。收到：08.01.2025。修订：14.01.2025。接受：24.01.2025发布：27.01.2025。
原创文章 三级医院呼吸机相关性肺炎的危险因素
摘要 简介。在萨尔瓦多，呼吸机相关性肺炎是第三大最常见的医疗相关感染，它的影响很大，因为它增加了注意力成本。目的。分析 2022 年萨尔瓦多三级医院发生呼吸机相关性肺炎的风险因素。方法。这是一项病例对照研究，我们计算了样本的置信水平为 95%，统计功效为 80%，比值比 (OR) 为 2.5，每例对照率为 3。病例是 2022 年 1 月至 12 月期间被诊断为肺炎的呼吸机患者，其呼吸道样本中已确认有微生物分离，对照组是拔管后至少 72 小时内没有肺炎的患者，信息来自临床档案。我们使用逻辑回归模型来确定风险因素。结果。我们审查了 206 份临床文件、52 例病例和 154 例对照，感染的最常见症状是白细胞增多，占 78.6% 的病例。最常见的病原体是鲍曼不动杆菌，占 27.8% 的培养物。男性（OR：4.94 CI95%：1.56-15.66）、创伤史（OR：10.52 CI95%：2.73-40.59）和插管天数（OR：1.24；CI95%：1.14-1.36）是具有统计学意义的独立危险因素。结论。2022 年，男性、创伤史和插管天数是萨尔瓦多三级医院呼吸机相关性肺炎的危险因素。关键词肺炎呼吸机相关、交叉感染、呼吸、人工、风险因素。
南非-2024-第四条咨询...
近年来，南非的经济继续面临挑战。电力短缺和对铁路和港口运营的中断将增长限制为2023年的0.7％。在上半年与选举相关的不确定性和严重干旱的情况下，活动在2024年保持不足。尽管如此，发电量已经稳定下来，并在6月成立了一个以改革为导向的国家团结政府后，消费者，商业和投资者的信心反弹了。通货膨胀率从2023年的5.9％到2024年的4.5％，中央银行在2024年将利率降低了50个基点。虽然仍然很高，但失业率下降到2024年的32.8％。政府的赤字仍然有所增加，到2024年底将公共债务推向了GDP的75％以上。