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12V至51V DC到DC增强充电器数据表
DC-DC Boost充电器使用高级高频电源转换技术，从而有效地将电源从高输出的12V交流发电机传输到51V房屋电池。凭借其紧凑的设计，调节电压和可靠的保护功能，该充电器可确保在发动机不运行时不会耗尽底盘电池。
基于政策优化的近端策略优化学习方法，用于DC-DC提升转换器控制：对传统CON>的比较评估
本文提出了与传统控制方法进行比较的DC-DC Boost Converter Control的基于DC-DC Boost Converter Control的基于近端策略优化（PPO）的强化学习方法。使用MATLAB Simulink共模拟对PPO算法的性能进行了评估，结果表明，实现短期结算时间和稳定性的最有效方法是将PPO算法与基于增强学习的控制方法相结合。模拟结果表明，基于RL的控制方法具有PPO算法提供了超过传统控制方法的步骤响应特征，从而增强了DC-DC增强转换器的控制。这项研究还强调了增强学习方法的固有能力，以增强增强转换器控制的性能。
比较糖尿病的随机森林和Xgboost ...
糖尿病（DM）是一项全球健康挑战，需要一种创新的早期检测方法和有效管理的方法。本研究旨在比较糖尿病类型分类中的随机森林和XGBoost算法，并使用可解释的AI（XAI）技术（例如Shap和Lime）来增加模型的解释。该研究方法包括一个公共数据集处理，其中包含70,000个条目，具有34个医疗功能，使用优化参数和解释分析的培训模型。结果表明，XGBoost具有较高的准确性（90.6％），概括良好，而随机森林的训练时间效率较高。分析识别主要因素的特征，例如年龄，血糖水平和在怀孕期间的体重增加而影响预测。这一发现提供了支持医疗决策的准确透明模型指南。
Suvarnaprashan 一种儿童阿育吠陀免疫增强剂
摘要 Covid-19 和许多危险疾病需要增强免疫力，尤其是儿童和年轻一代。任何疾病只有在免疫水平低下或受损的情况下才可能对儿童造成致命影响。为此，阿育吠陀制剂更安全，副作用更少，需要自然增强免疫力。Swarna Prashan 是一种安全的阿育吠陀组合，有益于儿童的正常生长发育。Swarna Prashan 是将 Swarna 单独或与液体形式的草药一起作为口服免疫剂介绍给儿童。Swarna Prashan 是阿育吠陀 Jatakarma samskaras 中包含的 kiyakrma 之一。Swarna Prashan 从婴儿期开始直到青春期。回顾 swarnaprashna 的组成部分、临床试验和对儿童有益的证据。阿育吠陀在印度 16 岁以下儿童中现行和旧的 Swarnaprashna 引入方法中有着深厚的根基。所有研究的总体结果都表明，在使用 Swarna Prashan 一年后，孩子的成长和发育得到了改善，且没有任何副作用，并且童年生活幸福，这不仅表明孩子健康，而且通过对身体、心理以及精神健康产生积极影响，也表明孩子幸福。
通过染色质相互作用数据的新型归一化方法促进增强子启动器循环的检测
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版本的版权持有人于2025年1月1日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.12.30.630839 doi：Biorxiv Preprint
用户友好的数字工具：提高学生参与和高等教育的创造力
摘要简介：本研究探讨了数字讲故事工具对增强课堂上学生写作的影响。通过检查这些工具的有效性，该研究旨在提供有关其利益和改进领域的见解。方法论：这项研究是通过对高等教育学生进行的调查进行的。它专注于他们的满意度，遇到的困难以及对特定数字故事讲述工具的偏好。结果：研究结果表明，对数字故事的偏爱而不是传统写作技巧。学生赞扬了这些工具，以提高创造力，用户友好性以及使学习更具吸引力的能力。讨论：尽管有积极的反馈，但该研究确定了一些改进的领域。关键问题包括需要更高质量的图像，提高可用性以及降低对付费功能的依赖。结论：这些见解强调了数字故事在促进学生之间的创造力和参与方面的有效性。但是，它们还强调了进一步发展的机会，以最大程度地提高
基于UWB室内定位系统中的基于XGBoost的多类NLOS通道
超宽带（UWB）基于位置的服务中的视力（NLOS）识别技术准确的非线识别技术对于无人机通信和自动导航等应用至关重要。然而，使用二进制分类（LOS/NLOS）的当前方法过多地简化了现实世界中的复杂性，具有有限的概括和对变化室内环境的适应性，从而降低了定位的准确性。本研究提出了一个极端的梯度提升（XGBOOST）模型，以识别多级NLOS条件。我们使用网格搜索和遗传算法优化模型。最初，网格搜索方法用于确定整数超参数的最有利值。为了实现优化的模型配置，遗传算法用于微调浮点高参数。模型评估利用了使用Qorvo DW1000 UWB设备获得的广泛的现实测量数据集，涵盖了各种室内场景。实验结果表明，我们提出的XGBoost在开源数据集中达到了99.47％的最高总体准确度，精度为99％，召回99％，F-SCORE为99％。此外，基于本地数据集，该模型的性能最高，精度为96％，精度为96％，召回97％，F评分为97％。与文献中当前的机器学习方法相反，该建议模型提高了分类精度，并有效地解决了NLOS/LOS识别作为多类传播通道。这种方法提供了一种强大的解决方案，具有在各种数据集类型和环境中的概括和适应性，以提供更可靠，准确的室内定位技术。
爱马仕：提高机器学习的性能 -
引用：Zhang，Chaoyu，Shi，Shanghao，Wang，Ning，Xu，Xiangxiang，Li，Shaoyu等。2024。“爱马仕：通过几何特征学习来提高基于机器学习的入侵检测系统的性能。”
1 人工智能支持的数据分析提升学生的积极性......
人工智能支持的数据分析可提高学生的积极性并减轻物理教育中的压力 Jannik Henze 1 、André Bresges 1、Sebastian Becker-Genschow 2 1 科隆大学物理教育研究所，50931 科隆，德国 2 科隆大学数字教育研究中心，50931 科隆，德国 摘要。人工智能 (AI) 融入物理教育，为数据分析和概念学习带来了新方法。对人工智能支持的方法和传统的基于 Excel 的方法进行比较分析，发现在促进对摆锤实验的理解方面，它们各有优势和局限性。本研究探讨了人工智能辅助工具（例如基于 ChatGPT 的自定义聊天机器人）与传统基于 Excel 的方法在物理教育中的整合，结果表明，虽然两种方法都能产生相当的定量学习收益，但人工智能工具具有显著的质量优势。这些包括增强情感参与度和提高积极性，凸显了人工智能创造更积极、更支持性学习环境的潜力。自适应人工智能技术在支持结构化、数据密集型任务方面具有重要前景，强调了将其与教育实践进行深思熟虑、平衡整合的必要性。