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生成的人工智能，破坏性创新和营销公司战略：机遇和含义Emad abouelgheit西部康涅狄格州大学
这项研究通过采用生成AI技术和破坏性创新理论来研究小型营销公司破坏市场的潜力。该研究采用了定性方法，将全面的文献综述与与小型营销公司的领导者的深入访谈相结合。研究结果将生成性和对话性AI定位为下一个技术演变，成功了互联网和移动/社会时代。这是第一项研究，将破坏性创新理论应用于小型营销公司的生成AI使用，呈现了将生成性AI整合到营销运营中的积极前景。这项研究有助于营销中AI的新兴知识，为学者和从业人员推进这一领域的实践含义。
使用超像素和快速原始对偶算法提高磁共振脑肿瘤识别的准确性 M. Emadi *a，Z. Ja
脑肿瘤是最常见的死亡原因之一，已被学者们在护理和预防等研究领域广泛研究。尽管对脑肿瘤分割进行了各种实证研究，但仍需要进一步研究。这一事实在脑肿瘤检测的自动方法中更需要。在本研究中，提出了一种基于超像素和快速原始对偶 (PD) 算法提高脑肿瘤分割精度的新方法。所提出的方法在 BRATS2012 数据集的 Flair-MRI 成像中检测脑肿瘤组织。该方法使用超像素算法检测肿瘤的主要边界，并使用马尔可夫随机场优化中的快速 PD 改善脑肿瘤边界。然后，使用后处理过程删除白色大脑区域。最后，采用活动轮廓算法显示肿瘤区域。对所提出的方法进行了不同的实验，并使用骰子相似度度量、准确度和 F 度量等定性和定量标准进行评估。得到的结果证明了所提方法的有效性，准确率和灵敏度分别达到86.59%和88.57%，F1-Measure为86.37。
先进电力驱动汽车 - Ali Emadi
电气化是交通运输行业不断发展的范式转变，旨在实现更高效、性能更高、更安全、更智能和更可靠的车辆。事实上，从内燃机 (ICE) 转向更集成的电动动力系统的趋势很明显。非推进负载，如动力转向和空调系统，也正在电气化。电动汽车包括多电动汽车 (MEV)、混合动力电动汽车 (HEV)、插电式混合动力电动汽车 (PHEV)、增程式电动汽车 (REEV) 和全电动汽车 (EV)，包括电池电动汽车 (BEV) 和燃料电池汽车 (FCV)。本书首先介绍汽车行业，并在第 1 章中解释电气化的必要性。并强调了与电信行业等其他行业的相似之处。第 1 章还解释了范式转变如何从 MEV 开始，由 HEV 确立，由 PHEV 和 REEV 获得动力，并将由 EV 完成。第 2 章和第 3 章分别介绍了传统汽车和 ICE 的基本原理。第 4 章至第 7 章重点介绍电动汽车的主要部件，包括电力电子转换器、电机、电动机控制器和储能系统。第 8 章介绍了混合电池 / 超级电容器储能系统及其在先进电驱动汽车中的应用。第 9 章介绍了应用于低压电气系统的非推进负载的电气化技术。第 10 章介绍了 48 V 电气化和皮带传动起动发电机系统，第 11 章和第 12 章分别介绍了混合动力传动系统和 HEV 的基本原理。第 13 章重点介绍插电式汽车所需的充电器。第 14 章研究了 PHEV。第 15 章介绍了 EV 和 REEV。此外，第 16 章介绍了车辆到电网 (V2G) 接口和电气基础设施问题。最后，第 17 章讨论了先进电力驱动汽车的能源管理和优化。本书旨在成为一本综合性的教科书，涵盖先进电力驱动汽车的主要方面，适用于工程专业的研究生或高年级本科生课程。每章都包括各种插图、实例和案例研究。对于对交通电气化感兴趣的工程师、管理人员、学生、研究人员和其他专业人士来说，本书也是一本关于电动汽车的易于理解的参考书。我要感谢 Taylor & Francis/CRC Press 员工的努力和帮助，特别是 Nora Konopka 女士、Jessica Vakili 女士和 Michele Smith 女士。我还要感谢蒋伟生先生为准备本书的许多插图所做的努力。