XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDewan
编辑委员会 - 科学工作的存储库
博士博士Yenny，Sp.FK（印度尼西亚）DR。 Laksmi Maharani，Sp.og（印度尼西亚）DR。 Monica Dwi Hartanti，M.Biomed，PhD（印度尼西亚）博士博士Raditya wratsangka，sp.o.g，subsp。obinsos（印度尼西亚）
文章 使用机器学习算法对锂离子 NMC 电池进行充电状态 (SoC) 预测建模 Farah Apit Tantri 1、Dewanto Harj
6 文莱理工大学工程学院电气工程系，文莱达鲁萨兰国加东 *电子邮件：elhanif@staff.uns.ac.id（通讯作者）摘要。充电状态 (SoC) 估计对于锂离子电池至关重要，以防止过度充电和放电，影响电池的安全性、稳定性和效率。传统技术是估算 SoC 最常用的方法。然而，由于它们的计算敏感性和难以适应复杂环境，它们在预测 SOC 方面不太准确。本研究提出了四种机器学习模型：线性回归、多层感知器、决策树和随机森林，用于锂离子 NMC 电池的 SoC 预测。模型的性能是根据相关系数和误差值（平均绝对误差或 MAE 和均方根误差或 MRSE）进行评估的。结果显示，随机森林模型性能最佳，相关系数为1，MAE和MRSE值分别为0.2052和0.2712。相反，线性回归模型性能最差，相关系数为0.9534，MAE和MRSE值分别为5.9064和8.2602。关键词：充电状态（SoC），NMC电池，机器学习。
基于石英谐振的化学分析 - 理事会教授
在行业中，分析化学用于确保产品质量和安全性。通过分析产品样品，我们可以确保产品符合质量标准设置并安全消费或使用。在医学领域，分析化学在疾病的诊断中起着重要作用。通过血清，尿液或其他体液等生物样品分析，我们可以检测出疾病或健康问题的存在，以计划适当的治疗。临床分析主要使用分析化学品（D'Orazio，2003）。随着分析化学的发展，临床分析不仅在临床化学实验室中进行。生物标本的分析测量值在各个地方（包括医院的服务点（护理点），医院外部的服务以及患者的家（家庭护理）（家庭护理））常规进行。用于测量某些快速准确的标本的生物分析传感器对于与紧急情况相关的服务非常必要。除了快速准确，化学分析还必须具有选择性和敏感性。