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引用了原始发表的论文（记录的版本）：约瑟夫·D·，戈尔格，T.，Turanoglu Bekar，E。等（2022）。预测维护应用
摘要：维护设备对于增加生产能力和减少生产时间至关重要。随着数字化的出现，行业能够访问大量数据，这些数据可通过实施预测性维护来确保其长期的生存能力和竞争优势。因此，本研究旨在使用来自汽车行业公司的公司的大数据来证明对机器人单元的预测维护应用。开发了一个超参数长期记忆（LSTM）模型，结果表明该模型能够以良好的精度预测失败的一天。分析了进行实际工业计划所固有的困难，并提出了改进建议。
引用Rose，Samuel A.，Aleksandra Wroblewska，Maxime Dhainaut，Hideyuki Yoshida，Jonathan M. Shaffer，Anela Bektesevic，Benjamin Ben-Zvi等。 “
小鼠免疫系统的microRNA表达和调节元素活性图集Samuel A Rose 1,2，Aleksandra Wroblewska 1,2，Maxime Dhainaut 1，Hideyuki Yoshida 3，Hideyuki Yoshida 3，Jonathan M Shaffer 4，Anela Bektesevic 1,2，Benjamin benjamin benjamin ben-Zvi 1,2,2，和6.2 Bingfei Yu 7，Janice Arakawa-Hoyt 8，Yonit Lavin 1，Miriam Merad 1,9，Jason Buenrostro 10,11，Brian D Brown 1,2;免疫基因组联盟。1纽约州西奈山的伊坎医学院，纽约州伊坎医学院，纽约州2遗传学和基因组科学系，纽约州西奈山伊坎医学院，纽约州纽约州3 YCI免疫转录学实验室Riken Medical Sciences，Kanagawa，Kanagawa，Patherick of Patherick，MA，弗雷德，弗雷德，弗里克，弗里卡瓦，MA MA 6 MA 6 MA 6 MA 6，免疫学，免疫学和过敏，Brigham and Hospital，波士顿，马萨诸塞州波士顿，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，圣地亚哥分校，圣地亚哥分校，加利福尼亚州La Jolla，加利福尼亚州8，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，旧金山，旧金山，旧金山，旧金山，纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市。哈佛大学，美国马萨诸塞州剑桥11干细胞和再生生物学系，哈佛大学，马萨诸塞州剑桥，美国，应介绍给B.D.B.（brian.brown@mssm.edu）Brian D. Brown，Sinai Mount Sinai医疗中心博士学位医学院1470 Madison Ave.纽约，纽约10029电话： +001-212-824-8425
慕尼黑证券交易所的公告
慕尼黑证券交易所的handels型号。在专业模型中，价格评估是由负责任的折扣负责人在规范的市场（Commun Code：MUNA）和自由交通（Commun Code：MUNB）中进行的。在做市商模型中，在市场制造商的报价中，受监管市场的价格确定（Commun Code：MUNC）和自由流量（MIC CODE：口）。在本文档中，两种交易模型都包括慕尼黑证券交易所管理的当前公告。更多详细信息来自个人公告。公告在市场制造商模型中宣布和设置衍生证券的引入和设置将在网站www.gettex.de上进行。在网站上暂停和恢复个人证券的价格评估，www.boerse-muenchen.de（专业模型）或www.gettex.de（做市商模型）。
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VVB 121 - 公开招标公告
通过预审资格审查的公司将被列入建筑公司资格预审协会名单（资格预审目录），以证明其符合资格。如果使用分包商，则必须在单独要求时提供证明，证明他们已经通过资格预审或符合资格预审的要求。未通过资格预审的公司必须随投标书提交已填妥的“适合性自我声明”表格，作为适合性的临时证明。如果使用分包商，还必须根据单独要求为他们提交自我声明。如果分包商已经通过资格预审，只需说明其在建筑公司资格预审协会名单（资格预审目录）中的编号即可。若投标人入围，则必须另行请求确认自我声明（包括分包商的自我声明），并提交“适合性自我声明”中规定的主管部门的证明。非德语证书必须附有德语翻译。提供“适用性自我声明”表格
慕尼黑证券交易所的公告
Mesoblast Sp.Adrs 144A / 10 / US5907174016 / A4004R / LWB1 2025-01-108：19：22 fv < / div < / div < / div < / div < / div>
用霍乱毒素A1-靶向鼠转移性癌症
6菲利普·佩蒂特（Philip Pettit），愉悦，偏好和价值：哲学美学研究，（剑桥大学出版社，1983年），S.25 7 nguyen，自主和审美互动，S.1130 8 nguyen，自主和美学参与，s。 1131
引用这项研究：Jain，R.，Bekele，S.K.，Palaniappan，D.，Parmar，K。，Premavathi，T。，（2025年）。采用深层卷积神经网络来增强
在人工智能中的图像处理和技术方面的进步使计算机可以看到和学习。本文介绍了一项技术，该技术已利用Mobilenetv2深卷积神经网络体系结构来自动识别和诊断图像中的植物疾病。植物疾病的识别和分类现在仅由人类专家 - 杂种延伸代理人和农民，昂贵的劳动力，容易犯错。这项研究依靠数据集收集作为分类和识别植物疾病的技术。这是一个多步骤过程，涉及有关原始集合的预处理数据，叶片的面罩绿色区域，删除绿色部分，转换为灰度，然后获得一些特征，选择并在疾病管理方面进行分类。考虑了两种不同类型的植物，即玉米和马铃薯，以显示拟议模型结果的有效性。混淆矩阵和分类性能报告用于评估系统。土豆和玉米的数据集分别包括6228和6878张叶子的图像。精确，召回和F1得分分别记录为95.15％，94.76％和94.93％，分别记录为马铃薯和玉米数据集的累积性能。这转化为在为这些农作物挑选大多数疾病的抵抗力，使其成为可以在农业疾病检测中信心使用的资源。Mobilenetv2模型在两种农作物中都表现良好，尤其是对于马铃薯早期的疫病和玉米共同生锈。在识别健康的马铃薯叶子方面的性能较低表明，健康和患病的叶子的特征空间可能会重叠。Mobilenetv2模型通常在检测大多数影响马铃薯叶和玉米叶子的疾病时具有强大的能力，但是需要将某些特定区域作为目标以进一步增强。
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