XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGWO
在IC制造中化学清洁期间，重金属污染的表面光电压监测
摘要：近年来，由于对可靠的能量存储的需求不断增加，锂离子电池的建模和模拟引起了人们的关注。准确的充电周期预测是优化电池性能和寿命的基础。这项研究比较了对商用锂离子电池进行建模时的粒子群优化（PSO）和灰狼优化（GWO）算法，强调了电压行为以及传递到电池的电流。生物启发的优化调音参数可以减少模拟和实验输出之间的均方根误差（RMSE）。在MATLAB/SIMULINK中实现的模型集成了电化学参数并估计各种条件下的电池行为。与非优化模型相比，对末端电压的评估通过PSO和GWO算法在模型中揭示了显着的增强。GWO优化的模型表现出卓越的性能，与PSO在PSO优化的模型相比，RMSE的RMSE降低为0.1700（25°C； 3.6 C，455 s）和0.1705（25°C； 3.6 C，10,654 s），与PSO优化模型相比，达到了42％的平均RMSE RMSE降低。电池电流被确定为影响模型分析的关键因素，其优化模型，尤其是GWO模型，比PSO模型具有增强的预测能力，RMSE值略低。这为电池集成到能源系统中提供了实际含义。分析PSO和GWO不同人群值的执行时间提供了对计算复杂性的见解。pSO表现出比线性的更大的动力学，表明O（n K）的多项式复杂性，而GWO暗示基于10至1000。
PSO和GWO算法的比较分析
关键词：扩展，生物过程开发，自动化，CFD，对基于微载体的工艺进行了更新的兴趣，用于用于疫苗和细胞疗法的大规模培养细胞的大规模培养，这推动了有效的，高电平，单一使用，单利用的工艺开发工具的需求，这些工具可以成功地转化为工业规模的系统。自动化的AMBR250®平台就是这样的技术，其体积在100 - 250毫升之间运行，并且既是高通量又是一次性。AMBR250在基于悬浮液的哺乳动物细胞培养应用方面表现出了显着成功。但是，尚无研究研究基于微载体的依从性细胞培养的过程。在任何细胞培养过程中，必须充分理解生物反应器的流体动力学特征，以便成功地扩展到大规模的生物反应器。在微载体的情况下，由于流体动力学必须考虑到颗粒固相的存在，因此存在另一个挑战。微载体上细胞培养的关键方面是实现完全微载体悬架所需的最小搅拌速度，N JS。在这些条件下，附着的细胞的表面积可用于从中从中转移养分（包括氧）向细胞和代谢产物的转移，而较高的速度几乎不会增加这些传输过程，并可能导致产生的损害流体动态应力1。因此，测量N JS并将测量值与基于计算流体动力学（CFD）进行比较以验证后者是非常有益的。如果设备经过特殊修饰，可以轻松地观察生物反应器中的两相流，可以通过实验研究这种悬浮条件，在实际培养过程中，这非常困难。一旦经过验证，CFD建模是分析流动模式，混合时间，平均值和本地特异性能量耗散速率和其他对扩展重要的参数的非常有用的工具，以优化整体生物反应器的几何形状。除了上述流体动态方面外，还同时进行了细胞培养研究，以分析微臂悬浮液，N JS和结果的细胞生长和在特征良好的传统旋转瓶烧瓶生物反应器中的培养性能2。参考文献1。Nienow，A。W.，Coopman，K.，Heathman，T。R. J.，Rafiq，Q.A.和C. J. Hewitt（2016）。“干细胞制造的生物反应器工程基础知识”。in：“干细胞制造”，（编辑。J.M.S. Cabral，C.L。 div silva，L。G. Chase和M. M. Diogo），Elsevier Science，美国剑桥；第3章，第43 - 76页。 2。 Rafiq，Q。 A.，Brosnan，K。M.，Coopman，K.，Nienow，A。W.和Hewitt，C.J。 （2013）在5升搅拌坦克生物反应器中的微载体上的人间充质干细胞培养。 （使用Q. A. Rafiq，K。M. Brosnan，K。Coopman和C.J. hewitt），生物技术。 Lett。，35，（2013）：1233-1245; d;J.M.S.Cabral，C.L。div silva，L。G. Chase和M. M. Diogo），Elsevier Science，美国剑桥；第3章，第43 - 76页。 2。 Rafiq，Q。 A.，Brosnan，K。M.，Coopman，K.，Nienow，A。W.和Hewitt，C.J。 （2013）在5升搅拌坦克生物反应器中的微载体上的人间充质干细胞培养。 （使用Q. A. Rafiq，K。M. Brosnan，K。Coopman和C.J. hewitt），生物技术。 Lett。，35，（2013）：1233-1245; d;div silva，L。G. Chase和M. M. Diogo），Elsevier Science，美国剑桥；第3章，第43 - 76页。2。Rafiq，Q。A.，Brosnan，K。M.，Coopman，K.，Nienow，A。W.和Hewitt，C.J。 （2013）在5升搅拌坦克生物反应器中的微载体上的人间充质干细胞培养。 （使用Q. A. Rafiq，K。M. Brosnan，K。Coopman和C.J. hewitt），生物技术。 Lett。，35，（2013）：1233-1245; d;A.，Brosnan，K。M.，Coopman，K.，Nienow，A。W.和Hewitt，C.J。（2013）在5升搅拌坦克生物反应器中的微载体上的人间充质干细胞培养。（使用Q.A. Rafiq，K。M. Brosnan，K。Coopman和C.J. hewitt），生物技术。 Lett。，35，（2013）：1233-1245; d;A. Rafiq，K。M. Brosnan，K。Coopman和C.J.hewitt），生物技术。Lett。，35，（2013）：1233-1245; d;
附件4提议提供未来全球湿地展望1的拟议方法。全球湿地展望（GWO）是科学A
•根据《公约》定义GWO作为旗舰产品的目的，与战略计划的目标和其他多边环境协议（MEAS）保持一致； •开发一种结构化方法来促进未来的GWO，考虑方法论框架，时间表，资源需求（包括财务需求），通信策略和信息源。从2018年GWO中学到的课程和根据2019 - 2021年工作计划制作的特别版，以及其他全球评估的见解，已纳入当前计划中。2。STRP由Hugh Robertson博士（STRP主席）和Ritesh Kumar博士（技术专家）领导。工作组几乎两次见面，并在2024年9月在STRP的跨职业会议期间提出了一种概述方法。这些讨论中的反馈已纳入本报告中。全球湿地展望的目的3。GWO首先是由第XII.5号决议要求的，该决议呼吁STRP更新和扩展简介注释7：世界湿地的状况及其对人的服务。该决议鼓励企业企业署和秘书长在资源可用性的前提下，探索改善和更新GWO作为《公约的定期旗舰报告》的方法，这有助于《生物多样性公约》（CBD）的全球生物多样性展望。GWO 1的主要目的是增加对湿地价值的了解，提供建议，以确保其保护，明智的使用和认可其福利。2 4。符合其他公约和具有类似旗舰出版物的衡量标准的实践，建议将GWO的目的扩大到完全实现第XII.5的意图。提出：
使用遗传算法，粒子群优化的综合方法的设计，用于优化电子束光刻，
摘要：随着先进制造对精确微型和纳米级图案的不断增长的要求，迫切需要对EBL过程的优化。当前的优化方法涉及GA与GWO或PSO与GWO等组合，而GWO与不良的探索 - 探索折衷折衷相困难，因此融合到次优溶液或溶液的不足。通过创新的自适应狼驱动的蜂群进化方法克服了上述挑战，使GA，PSO和GWO的优势协同以进行EBL的优化过程。从GA中产生多样化的解决方案人群是AWDSE的开始，以确保搜索空间中的广泛探索。此外，使用GWO的基于角色的分类将解决方案分层分类为不同的角色：Alpha，Beta，Gamma，Delta。的解决方案（Alpha，beta）通过基于PSO的更新来完善，这些更新通过更新解决方案来利用搜索空间，而解决方案排名较低（Gamma，delta）则受到GA驱动的交叉和突变操作，以维持多样性和探索。GA的进化操作与PSO粒子更新之间的自适应切换肯定是由GWO的领导动力驱动的，GWO的领导动力可以使多样化强化的更密集平衡，从而可以提高收敛精度和速度。实验结果证明，AWDSE能够提高约18％的临界维度，而延迟时间的收缩率达到12％，效果超过了GA-GWO和PSO-GWO的传统方法。这一进步强调了AWDSE可以显着提高EBL效率和准确性的可能性，而远离纳米制造过程的景色却越来越快。
使用深度学习方法的黑色素瘤皮肤癌检测
黑色素瘤是皮肤癌最具侵略性的类型之一，其早期发现对于改善患者的存活率和治疗结果至关重要。常规的诊断方法通常遭受高计算成本和较低的精度，这主要是由于特征选择和分类策略不足。这项研究的目的是将最先进的深度学习技术与优化算法相结合，以开发出一种精确有效的预测系统以进行黑素瘤检测。在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架，该框架集成了用于图像分类的卷积神经网络（CNN）和用于特征选择的二进制灰狼优化（GWO）算法。二进制GWO算法确定了皮肤病学图像中最相关的特征，从而消除了冗余并减轻了计算负担。然后对CNN进行精制特征子集的训练，以提高分类效率。公开可用的皮肤病变数据集的广泛实验表明，所提出的模型显着优于传统的机器学习模型。敏感性，特异性和整体分类精度的提高突出了将深度学习与优化技术相结合的有效性。我们的结果表明，深度学习和优化方法（例如二进制GWO算法）可以成功应用于黑色素瘤诊断。该策略不仅提高了检测效率和准确性，而且还支持早期诊断和治疗计划，从而提高患者的结果。通过利用二进制GWO算法来优化特征选择过程和用于图像分类的CNN，建议的方法可以降低计算成本，同时提高分类精度。与传统机器学习模型相比，该模型在公开可用的皮肤病变数据集进行了培训和评估时，表现出敏感性，特异性和整体准确性的显着提高。
无限半空间中平面热弹性波
原始研究论文摘要：通过可靠性分配来提高总可靠性已成为提高复杂工业系统设计效率的成功方法。过去的大量研究在很大程度上解决了这个问题。从迄今为止为实现目标而开发的不同技术中可以看出这一点。近年来，人们使用了元启发式算法，如模拟退火、禁忌搜索 (TS)、粒子群优化 (PSO)、布谷鸟搜索优化 (CS)、遗传算法 (GA)、灰狼优化技术 (GWO) 等。本文提出了一种实现混合 PSO-GWO 算法 (HPSOGWO) 的框架，用于解决复杂桥梁系统和太空舱生命支持系统的可靠性分配和优化问题。数值实验证明了所提框架的优势/竞争力。将 HPSOGWO 得到的结果与以前使用的 PSO 和 GWO 算法进行比较，结果表明，在一个名为复杂桥梁系统的问题中，与 PSO 和 GWO 相比，HPSOGWO 使用的函数评估次数较少。因此，HPSOGWO 获得的整体解决方案不仅与之前一些其他著名优化方法获得的结果相当，而且优于它们。
使用卷积自动编码器模型和 Interv 在 rs-fMRI 模式中自动诊断精神分裂症和注意力缺陷多动障碍
摘要 当今世界，许多人患有脑部疾病，他们的健康受到威胁。到目前为止，已经提出了许多诊断精神分裂症 (SZ) 和注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 的方法，其中功能性磁共振成像 (fMRI) 模态是医生中流行的方法。本文提出了一种使用新深度学习方法的静息态 fMRI (rs-fMRI) 模态的 SZ 和 ADHD 智能检测方法。加州大学洛杉矶分校数据集包含 SZ 和 ADHD 患者的 rs-fMRI 模态，已用于实验。FMRIB 软件库工具箱首先对 rs-fMRI 数据进行预处理。然后，使用具有建议层数的卷积自动编码器模型从 rs-fMRI 数据中提取特征。在分类步骤中，引入了一种新的模糊方法，称为区间型2模糊回归（IT2FR），然后通过遗传算法、粒子群优化和灰狼优化（GWO）技术进行优化。此外，还将IT2FR方法的结果与多层感知器、k最近邻、支持向量机、随机森林和决策树以及自适应神经模糊推理系统方法进行了比较。实验结果表明，与其他分类器方法相比，采用GWO优化算法的IT2FR方法取得了令人满意的结果。最后，提出的分类技术能够提供72.71％的准确率。
sc64 doc.29.5提议的关于实现...
秘书处求职请注意，决议草案提出了将国际重要性湿地纳入国家和国际保护框架的机制，强调公平治理，改善财务可及性和强大的监控系统。秘书处指出，在本决议草案出版时，该公约尚未发布新的全球湿地展望（GWO）。出于这个原因，第3段中的参考可以阐明为“印刷中的GWO”。《决议草案》引用了关于国际重要性湿地的早期决议；但是，它可能需要在手术段落中进一步详细说明，以在管理实践或标准方面进行区分。该公约采取了各种决议，支持湿地整合到保护区，包括第VII.19，XII.7，VII.12，XIII.1，XIII.1，VIII.14，IX.22，IX.22和XIV.6。由于这是缔约方首次考虑其他有效的基于区域的保护措施（OECM）的作用，因此决议草案可能会受益于进一步的澄清，以避免重复或操作混乱。具体来说：•第8段：可能需要进一步的指导或区分被公认为OECM的湿地之间的标准，无论是国际重要性还是其他保护区； •第22段：可能需要更多详细信息来说明如何更新RAMSAR信息表将增强治理并提高对全球数据库的可访问性； •第21（v）段：可能需要对治理机制更具体，以确保尊重和维持土著人民和当地社区的权利。决议草案需要由STRP进行审查。
基于元启发式优化的图像和算术任务特征选择：一项 fNIRS 研究
摘要：近几十年来，脑机接口 (BCI) 已成为研究的前沿领域。特征选择对于降低数据集的维度、提高计算效率和增强 BCI 的性能至关重要。使用与活动相关的特征可以在所需任务中获得较高的分类率。本研究提出了一种基于包装器的元启发式特征选择框架，用于使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 的 BCI 应用。在这里，从所有可用通道计算时间统计特征（即平均值、斜率、最大值、偏度和峰度）以形成训练向量。使用基于 k 最近邻的成本函数测试了七种元启发式优化算法的分类性能：粒子群优化、布谷鸟搜索优化、萤火虫算法、蝙蝠算法、花授粉优化、鲸鱼优化和灰狼优化 (GWO)。基于来自 29 名健康受试者的运动想象 (MI) 和心算 (MA) 任务的在线数据集，对所提出的方法进行了验证。结果表明，与从全套特征中获得的特征相比，利用从元启发式优化算法中选择的特征可以显著提高分类准确率。所有上述元启发式算法都提高了分类准确率并减小了特征向量大小。GWO 对 MA、MI 和四类（左手和右手 MI、MA 和基线）任务的平均分类率最高（p < 0.01），分别为 94.83 ± 5.5%、92.57 ± 6.9% 和 85.66 ± 7.3%。所提出的框架可能有助于在训练阶段为基于 fNIRS 的稳健 BCI 应用选择合适的特征。
人工智能的工程应用 - Ajith Abraham
多级阈值处理是计算机视觉中的一个重要操作，计算机视觉是人工智能 (AI) 的一个子领域，用于理解和解释现实世界中的数据。现有的基于图像直方图的多级阈值熵方法主要处理除碎片边界之外的熵信息的最大化，这降低了准确性。这些问题导致阈值精度差且速度慢。为了解决这个问题，我们提出了一种基于相互依赖性的新技术，该技术使用碎片边界，这是一个最小化问题。研究了一个第一手目标函数，它处理碎片边界。传统的多级阈值技术由于穷举搜索过程而计算成本高昂，另一种方法是使用基于自然启发算法的进化计算。本文还提出了一种用于多级阈值的新优化器，称为自适应平衡优化器 (AEO)，它是对基本平衡优化器 (EO) 的改进，通过为表现不佳的搜索代理实施自适应分散决策。使用标准基准函数将 AEO 性能与最先进的算法——平衡优化器 (EO)、灰狼优化器 (GWO)、鲸鱼优化算法 (WOA)、松鼠搜索算法 (SSA) 和风驱动优化 (WDO) 算法进行了比较。基于定性和定量分析，AEO 的表现优于 EO、GWO、WOA、SSA 和 WDO。通过使用 AEO 最小化目标函数来获得最佳阈值。对于实验，考虑了 BSDS 500 数据集的 500 张图像。考虑了峰值信噪比 (PSNR)、结构相似性指数 (SSIM) 和特征相似性指数 (FSIM) 等流行指标进行定量分析。在计算复杂度降低的同时，阈值精度存在显著差异。强调了本文的优点，以确保其未来在使用软计算（AI 的一个子领域）的工程应用领域中的应用。