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利用声发射测试方法测定多层堆栈压头裂纹概率
曲线）。相关的声感应电压信号显示为绿点，即所谓的 AE 命中。每个命中的峰值幅度以 dB AE 为单位绘制（参考值 1 μV）。在给定的示例中，时间相关的力曲线在接触力高达约 230 mN 时是非线性的，同时在阈值电压 U th 23 dB AE 以上测量到大量 AE 命中。这种影响是由于压头随着接触载荷的增加而穿透 Al-Cu 顶层，该顶层发生塑性变形并且压痕深度不断增加（见图 7a）。AE 命中的数量及其峰值幅度随着穿透深度的增加而减少。在接触力超过 230 mN 时，只会发生孤立的低幅度命中。在 Al-Cu 顶层上压痕时 SiO x 层开始开裂，接触力 F c 为 367 mN，峰值幅度 A peak 为 55.9 dB AE 。图 6b 绘制了裂纹诱发的 AE 冲击的示例性波信号及其整个信号持续时间。[1]
利用神经生理学和机器学习准确预测热门歌曲
识别热门歌曲是出了名的困难。传统上，人们从大型数据库中测量歌曲元素，以识别热门歌曲的歌词方面。我们采用了不同的方法，测量了流媒体音乐服务提供的一组歌曲的神经生理反应，以识别热门歌曲和失败歌曲。我们比较了几种统计方法，以检查每种技术的预测准确性。使用两个神经测量的线性统计模型识别热门歌曲的准确率为 69%。然后，我们创建了一个合成数据集，并应用集成机器学习来捕获神经数据中固有的非线性。该模型对热门歌曲的分类准确率为 97%。将机器学习应用于歌曲第 1 分钟的神经反应，准确率达到 82%，表明大脑可以快速识别热门音乐。我们的结果表明，将机器学习应用于神经数据可以大大提高难以预测的市场结果的分类准确性。
使用声发射测试方法
曲线）。相关的声引起的电压信号显示为绿色点，即所谓的AE命中。在DB AE中绘制每个命中的峰值振幅（参考值1μV）。在给定的示例中，时间依赖性力曲线是非线性的，直至约为230 mn的接触力，而同时将许多AE命中率显示在23 dB ae的阈值电压上。这种效果是由于凹痕渗透到Al-Cu顶层的升高而渗透到质量变形的，凹痕深度正在增加的事实引起的（见图7a）。AE命中的数量及其峰值幅度与渗透深度增加成正比。在230 mn的接触力上方仅出现低振幅的孤立命中。在Al-Cu顶层的压痕上，SIO X层的破裂始于367 MN的接触力F C，峰值A峰为55.9 dB AE。在图中绘制了裂纹引起的AE命中的示例性波信号。6B，在整个信号持续时间内。[1]
在不同种植实践下的引言区域（LaRéunion）中的香草·普莱里亚（Vanilla Planifolia）的菌根社区
表1在LaRéunion的香草植物的根中检测到的主要菌根作战分类单元（OTU）的GenBank上的最佳爆炸量。指定了检测到每个OTU的培养实践。我们，林下； Openfield； SHB，带渣酱的阴影屋； SHDL，带有枯叶的阴影房屋。BOLD中的培养实践表明，在> 10％的样品中检测到OTU，而括号中的OTU表示<10％。具有> 95％身份的三个最佳命中（由电子价值排名）与作者提供的相应隔离或放大源和位置给出了> 95％的身份。身份> 97％被粗体。
网络搜索引擎与人工智能之间
背景：提供实验室测试信息的网站数量正在快速增加，尽管报告资源的准确性有时值得怀疑。本研究的目的是评估 Google 搜索引擎在线可检索信息的质量。方法：以尿液分析、胆固醇和前列腺特异性抗原 (PSA) 作为关键词，查询 Google 搜索引擎。使用 Google Trends，在 5 年内评估用户的搜索趋势（随时间的兴趣）。两位审阅者对前三个或十个检索到的结果进行盲分析，并根据所有者或发布者的类型以及报告的 Web 内容的质量进行分类。结果：对所有三个考虑的测试的兴趣随着时间的推移不断增加。大多数 Web 内容所有者是编辑和/或出版团体（前 3 次和前 10 次点击的平均百分比分别为 35.5% 和 30.0%）。公共和卫生机构以及科学协会的代表性较低。在前 3 次和前 10 次点击中，发现引用来源占网页结果的 26.0% 到 46.7% 不等，而对于胆固醇，60% 的检索到的 Web 内容仅报告了作者的签名。结论：我们的研究结果证实了文献中其他研究的结果，表明在线 Web
RTP和神经认知康复投掷者2023
表2B。 与高中和大学棒球和垒球运动员之间的差异相比，反应性ckcuest+测试的命中次数和反应时间的参考值。表2B。与高中和大学棒球和垒球运动员之间的差异相比，反应性ckcuest+测试的命中次数和反应时间的参考值。