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基于 SMOTE (EMS) 的增强中风预测模型
摘要：中风是大脑血液供应突然中断，影响一条或多条滋养大脑的血管。这会导致大脑供氧紊乱或不足，从而导致脑细胞损伤或受损。在某些情况下，确定中风的时间和严重程度可能具有挑战性。本研究提出了一种基于人工智能的 EMS（ElasticNet - MLP - SMOTE）模型，具体利用两种机器学习算法，即 Elastic Net 和多层感知器 (MLP)，并使用合成少数过采样技术 (SMOTE)。Elastic Net 算法用于特征选择以识别关键特征，然后使用 MLP 算法进行预测。使用 Elastic Net 算法是因为它结合了 L 2 和 L 1 正则化，在辨别影响模型性能的特征方面提供了良好的结果。使用 MLP 算法是因为它依赖于深度学习技术，在这种情况下产生了有希望的结果。该算法从包含与中风相关的基本特征的综合数据集中对数据进行分类。SMOTE 用于提高模型的性能。值得注意的是，之前没有研究将这三种技术（Elastic Net – MLP – SMOTE）结合在一起。EMS 的预测准确率达到 95%，MSE = 0.05。该模型有助于根据患者的历史数据预测中风的发生，从而缓解这种严重疾病的突然发作。
生成的AI优势： - awsstatic.com
选择正确的部署目标（例如，萨吉式终点，kubernetes，亚马逊弹性容器服务[Amazon ECS]，Amazon Elastic Kubernetes服务[Amazon Eks]，Lambda），lambda）
考虑混凝土徐变和收缩的双隧道长期影响的数值分析
摘要。本文旨在通过有限元三维数值分析，展示双隧道对收敛剖面的影响，考虑了几种岩体本构模型：弹性、弹塑性和粘塑性。衬砌考虑了弹性和粘弹性本构模型。对于衬砌的粘弹性本构模型，考虑了混凝土的徐变和收缩。对于本文研究的案例，考虑到岩体和衬砌的弹性行为，观察到双隧道收敛剖面幅度差异高达 9%。对于其他模型，即弹性衬砌的塑性岩体、弹性衬砌的粘塑性岩体和粘弹性衬砌的粘塑性岩体，观察到的差异很小。考虑到粘塑性岩体，与弹性衬砌相比，粘弹性衬砌的存在使变形增加了约 20%（在隧道施工结束时），长期行为增加了约 40%。
利用大数据和 AI-ML 进行安全分析
安全分析平台旨在处理 PB 级数据，并且应具有可扩展性。在此背景下，Elastic Search 和 Hadoop 可用作后端数据湖。Elastic Search 可以促进关联/警报规则、仪表板和分析。而 Hadoop 可以通过 python、spark 等附加工具促进机器学习分析。平台的主要数据来源是各种设备、服务器、端点、应用程序、网站和服务生成的日志。日志可以从连接到 NICNET 的政府 ICT 基础设施的各种来源收集，日志将经过处理并丰富其他详细信息（如地理位置、IP/域信誉等）。然后，将使用各种关联和安全规则在分析平台上分析处理后的日志。除此之外，机器学习模型还将处理日志，并尝试识别日志中的各种异常和可疑模式。可以将多种机器学习模型集成到安全分析平台中，每个 ML 模型都具有 AI-ML 模型用于安全分析的训练和学习能力，从而在一段时间内达到一定的成熟度。一旦 ML 模型达到成熟度级别，它就可以发现更高级、更复杂的攻击，而传统的基于规则的 SIEM 平台可能无法发现这些攻击。
疲劳和断裂力学概念的融合
J � � 平面应变 J 积分断裂韧性，MPa m K 应力强度因子（模式 I），MPa m ��� K � 临界断裂韧性，MPa m ��� K � 弹性应力强度因子，MPa m ��� K � 弹性或弹性 — 塑性应力强度因子，MPa m ��� K � � 平面应变断裂韧性，MPa m ��� K � 基于 J 积分的等效 K，MPa m ��� K ��� 最大应力强度因子，MPa m ��� K ��� 最小应力强度因子，MPa m ��� K � 裂纹尖端张开应力强度因子，MPa m ��� K � 弹性 — 塑性应力强度因子，MPam ��� K � 弹性应力集中因子 K � 弹性 — 塑性应力集中因子 K � 弹性 — 塑性应变集中因子 N 载荷循环次数 N � 失效前的载荷循环次数 P �� 裂纹尖端张开载荷，N P ��� 最大施加载荷，N r 孔或缺口尖端半径，mm R 应力比 ( S ��� / S ��� ) S 施加应力，MPa S �� 裂纹尖端张开应力，MPa S ��� 最大施加应力，MPa S ��� 最小施加应力，MPa S �� TWIST 中的平均飞行应力，MPa S � � 一克飞行应力，MPa t � 沿 � 轮廓的牵引力，MPa ¹ � 裂纹扩展速率数据的转变 (i " 1 至 4) ¹ * 裂纹尖端周围的轮廓积分，MPa m u � 沿 � 轮廓的位移，mm » 裂纹尖端区域周围的材料体积，mm �
模式 - 混合和邓德斯参数之间的连接
现代电子设备，微机械设备和应用要求对重量或成本比率高可靠性，包括刚性和兼容底物上多层薄膜的各种组合，而使用的材料的机械性能可能会有所不同。近年来，弹性模量和泊松比的差异变得越来越明显。因此，需要对弹性材料特性不匹配影响的更深入的观点进行更深入的观点的强烈推动。通过Hutchinson和Suo描述的自发屈曲方法很容易地测量薄膜在不同底物材料上的粘附。但是，原始方法进行了几个简化。是，省略薄膜和底物之间弹性不匹配的影响的变化，基于当时使用的材料的较小变化，这对于具有较大弹性特性的现代材料组合而言并非如此。可以通过邓德斯参数描述两种不同材料之间界面上的弹性不匹配。在这项工作中，根据原始模型的一般描述，将有限元建模与分析解决方案结合使用，以扩展Hutchinson和SUO方法的可用性，用于与更多不同的材料一起使用，具有更高的精度。获得的结果指出了一个事实，即无视Dundurs参数在评估与加载模式相关的粘附能量时引入了重大错误，证明了正确包括弹性不匹配的必要性。
第一学期和第二学期物理试卷
弹性：胡克定律 - 应力-应变图、弹性模量-弹性常数之间的关系（推导）、泊松比、泊松比的弹性常数表达式。拉伸时所做的功（推导）和扭转金属线时所做的功-圆柱体上的扭转力偶（推导）。扭摆-时间周期表达式（推导）- 刚性模量和惯性矩的确定- 用必要的理论通过 Searle 方法确定 q、η 和 σ。梁的弯曲-弯矩表达式（推导）。单悬臂理论。
R23）I-机械工程R23）I-机械工程
SYLLABUS UNIT - I Periods: 6L+3T=9 SIMPLE STRESSES & STRAINS: Elasticity and plasticity, Types of stresses and strains, Hooke's law, stress-strain diagram for ductile and brittle materials, Working stress, Factor of safety, Lateral strain, Poisson's ratio and volumetric strain, Elastic modulus and the relationship between them, Bars of varying section, Composite bars, Thermal stresses, strain energy,弹性，渐进，突然，冲击和冲击负荷。在单轴，双轴，纯剪切和组合负载下，倾斜平面上的应力，MOHR的应力圆（主要应力和应变） - 分析和图形溶液。
母校StudiorumUniversitàdiBologna Archivio ...
我们提出了一个分析框架，以模拟单个和多个机械表面振荡器对在半空间中传播的垂直极化弹性波的动力学的影响。该公式扩展了规范羔羊的问题，该问题最初是为了获得由弹性半空间中的谐波线源引起的波场。简而言之，我们的方法利用经典羔羊问题的解决方案作为绿色的功能来制定由附着在表面上的机械谐振器群产生的多个散射场。对于任意数量的谐振器，以任意配置的弹性半空间上排列，以封闭形式获得位移字段，并用在有限元环境中开发的数字验证。我们证明，我们的方法可以正确地对谐振器的单一和夫妻相互作用，并捕获复杂的动力学现象，例如由谐振器阵列（也称为元图）引起的复杂动力学现象，例如波转换和波浪定位。
AQA物理单元4.1-能量 - 基础1
扩展？弹性势能= x弹簧常数x（扩展）2写下以下单元：弹性势能：（e e），焦耳，j弹簧常数：（k），每米newtons，每米，n/m扩展：（e），meters，m