XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemELM
使用深度 CNN-ELM 进行半导体制造中的异常检测
摘要 — 现代社会，技术不断发展。这种技术进步带来了消费者的新需求。为了满足消费者的需求，公司必须提高产品质量。半导体制造需要许多工艺和精细技术。由于这些特点，小的缺陷或异常值会对半导体产量产生很大影响。但是，如果能够从半导体制造过程中收集的数据中确定异常，则可以避免缺陷。在本文中，我们提出了一种结合深度卷积神经网络和极限学习机器网络的异常检测模型。提出的模型利用这两个模型的优势，在检测半导体制造数据中的异常方面提供了更好的性能。将提出的模型的结果与广泛使用的异常检测模型进行了比较和分析。
11. BALLANTRAE-MUSSELMAN 湖及其周边地区......
11.3.4 原则 次级规划基于以下主要原则： i) 保护自然环境系统和特征 应保护和改善被确定为环境敏感的区域，包括官方规划附表“H”上的所有主要自然遗产和水文特征。这些区域包括自然和科学价值区、环境重要区域、湿地、壶状湖、区域森林、高地硬木和针叶林人工林区、现有公共绿地、壶状湖附近的未开发区域、荷兰河东支沿岸的土地以及穆塞尔曼湖与东部自然和科学价值区之间的连接。还应尽可能考虑保护和改善有助于自然系统和过程的其他区域，例如林地、溪流、洼地和自然区域之间的连接。 ii) 限制壶状湖附近的额外开发
ELMA 教科书 v. 0.95 中的已解决练习
1 相对论基本原理 8 1.1 时间膨胀和长度收缩 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................................................. 11 1.1.4 1.4 多普勒效应....................................................................................................................................................................................... 12 1.2 速度增加....................................................................................................................................................................................... 12 1.2 速度增加....................................................................................................................................................................................... 13 1.2.1 速度增加....................................................................................................................................................................... 13 1.2.2 速度增加....................................................................................................................................................................................... 14 1.2.3 速度增加....................................................................................................................................................................................... 14 13 1.2.1 利用洛伦兹变换推导速度相加公式 13 1.2.2 1.3 航天器和火箭. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.3.1 1.7 双曲线运动 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.4.2 1.9 对电子所作的功 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 19
微生物传感器ELMO1和NOD2之间的串扰形状肠道免疫反应
抽象的微生物传感器在维持细胞同构体中起着至关重要的作用。我们的知识仅限于微生物感测如何帮助差异免疫反应及其与炎症保守病的联系。最近我们已经证实，胞质溶胶中存在的ELMO1（吞噬和细胞运动蛋白-1）参与病原体感应，吞噬和肠炎。在这里，我们表明ELMO1与另一个传感器NOD2（含核苷酸结合寡聚结构域2）相互作用，该蛋白2识别细菌细胞壁成分Muramyl二肽（MDP）。NOD2的多态性与克罗恩病（CD）发病机理有关。有趣的是，我们发现ELMO1和突变体Nod2（L1007F）的过表达无法清除与CD相关的粘附侵入性大肠杆菌（AIEC -LF82）。使用ELMO1和NOD2 KO小鼠的肠源性单层（EDMS）评估ELMO1-NOD2相互作用在上皮细胞中的功能意义。随后，我们还评估了ELMO1或NOD2或两者两者耗尽的J774巨噬细胞中的免疫反应。用AIEC -LF82的鼠EDM感染在ELMO1 -KO，NOD2 KO EDMS和ELMO1 KO EDMS中显示出更高的细菌载荷，并用NOD2抑制剂处理。鼠巨噬细胞细胞表明，ELMO1和NOD2的下调与细菌清除受损有关，细菌清除率与减少促炎性细胞因子和活性氧相关。我们的结果表明，肠道感染和炎症性疾病中微生物传感器之间的串扰影响细菌负荷和疾病发病机理的命运。
用于锂离子电池健康估算状态的基于装袋的ELM算法中的超参数优化
daniel-ioan Stroe能源系Aalborg University Aalborg，丹麦des@energy.aau.dk摘要 - 广泛研究了人工神经网络的健康状况（SOH）估计锂离子电池的估计，因为它们可以从原始数据中识别全球功能，并能够与多二维数据相处。，但模型的性能在一定程度上取决于选择超参数的选择，而超参数在模型训练期间保持恒定。为了提高概括性能和准确性，为电池SOH估算提供了一个集合学习框架，其中将多个极端学习机与装袋技术结合在一起。然后，基本模型的袋子和神经元的数量通过五种常用的高参数优化方法调节。此外，选择具有最大概率密度的SOH值作为输出估计，以进一步提高估计精度。最后，对NMC和LPF电池的实验结果表明，具有超参数优化的提出的方法可以实现稳定而准确的电池SOH估计。无论使用哪种优化方法，NMC和LFP电池的SOH估计的平均百分比误差分别可以保持在1％和1.2％以下。
Helmholtz一个健康研究所
到2100年，目前约80亿人口的世界人口预计将超过110亿。由于全球增加的趋势影响，气候正在发生变化，human-andimal接触正在加剧，并且越来越多的荒野被转变为农田。在协作中，这些转变导致人畜共患病原体从野生动植物中发现的巨大微生物多样性和人类转移的风险增加。全球化随后在局部新出现的病原体迅速在世界各地蔓延，因为最近在COVID-19的大流行中所表明的。对疫苗和治疗剂的耐药性的快速发展进一步加剧了人畜共患病的威胁。这意味着全球人类健康是与动物与环境相互作用的产物。因此，孤立地关注人类或动物健康的孤立的AP将无法理解疾病的出现，并阻碍了预防措施的发展。在一个健康框架中使用的综合跨学科方法，这是一种关注环境中人类和动物的健康，显然需要处理这些复杂的多方面问题。
使用人工智能进行头盔检测
Madhuchhanda Dasgupta、Oishila Bandyopadhyay、Sanjay Chatterji、Kalyani [1] 任何智能交通系统都必须包括对交通规则违规行为的自动检测。在印度这样的国家，所有主要城市的人口密度都很高，摩托车是主要的交通工具之一。研究发现，大多数摩托车手在城市或高速公路上骑行时都不戴头盔。在大多数摩托车事故场景中，戴头盔可以降低摩托车手头部和严重脑部受伤的风险。现在，大多数交通和安全规则都是通过分析监控摄像头获得的交通记录来发现的。这项研究提出了一个框架，用于检测未戴头盔的摩托车上的一个或多个骑手。在建议的方法中，第一阶段使用 YOLOv3 模型来发现摩托车骑手，该模型是 YOLO 模型的增量版本，YOLO 模型是最先进的物体检测方法。在第二阶段，提出了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的摩托车头盔检测架构。使用交通记录测试了所建议的模型，与其他基于 CNN 的技术相比，结果显示出良好的前景。
探路者挑战工程生活材料（ELMS）
2.1榆树的背景自然界中材料的无与伦比的特性已被识别出来。在数千年中，这些材料已用于多种目的。在本世纪，他们为具有独特特性（仿生材料）的人造材料提供了灵感。此外，自然生物聚合物的生物合成途径及其处理量已被劫持使用具有独特的可再生，可回收和可生物降解电位的生物基材料。最近，材料（生物杂化材料）中人工和生物学成分的组合已允许进一步扩展功能范围1。与传统的人工制造的材料相比，由于其新的表现和（通常）（通常）（通常）（通常）（通常）（通常）降低了环境影响的这些最新进展，并激发了对自然或自然材料的需求。，尽管它们有很大的贡献，但这些材料与本质上的材料相比在环境友好和节能的程度以及其性质范围内都存在局限性。这些局限性主要是由于所有这些材料都没有生存的事实，因此，它们没有从自然到自我治愈或重新生动的生存材料的所有标志，适应环境线索，持久且可持续。如果可以制作具有这些特征的材料怎么办？可以使用哪种新应用程序？