XiaoMi-AI文件搜索系统
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人工智能辅助疾病预测
人工智能（AI）是一种在经过编程以模仿人类行为的机器中模拟和扩展人类智能的新技术[1,2]。人工智能主要包括机器学习（ML）、机器人、图像识别、语言识别、神经网络（NN）、自然语言处理和专家系统[3]。人工智能的基本内容包括研究知识表示、机器感知、机器思维、机器行为和机器学习。其中，机器学习是人工智能的核心。机器学习主要研究如何使计算机获得类似于人的学习能力，使其能够通过学习自动获取知识[4]。目前，机器学习的常见算法包括：决策树[5]、朴素贝叶斯分类器（NBC）[6]、支持向量机算法（SVM）[7]、随机森林、多元线性回归（MLR）、人工神经网络（ANN）算法、boosting和bagging算法、逻辑回归（LR）、k最近邻（KNN）。图1显示了人工智能、机器学习和医学的领域和关系。机器学习的学习机制是模拟人类获取知识和技能的能力。ANN是一种信息处理工具，由多个感知器以一定的方式连接起来[8, 9]。与人脑中的神经元类似，神经元堆叠并连接
CMIP6 GCM每日降雨降雨
全球气候模型（GCM）是确定气候系统将如何响应的复杂工具。但是，GCM的输出具有粗分辨率，这不适合盆地级建模。全球气候模型需要以局部/盆地量表进行缩小，以确定气候变化对水文反应的影响。本研究试图评估如何使用Arti B CIAL神经网络（ANN），变更因子（CF），K-Neareast邻居（KNN）和多个线性回归（MLR）在印度35个不同位置的各种大规模预测变量如何在印度35个不同位置繁殖局部规模的降雨。根据相关值进行预测变量的选择。作为潜在的预测因子，空气温度，地理电位高度，风速分量和特定B C时相对湿度的相对湿度，选择了海平面压力。比较四种不同统计数据的繁殖，例如，在选定站点的每日降雨量的PDF估算的各种统计数据，如所选位置的平均值，标准偏差，分位数 - 分位数，累积分布函数和内核密度估计。CF方法在几乎所有站点上的其他方法都优于其他方法（R 2 = 0.92 - 0.99，RMSE = 1.37 - 28.88 mm，NSE = - 16.55 - 0.99）。这也与IMD数据的概率分布模式相似。
使用优化和机器学习
摘要：准确的瞬时电力峰值负载预测对于有效的容量计划和具有成本效益的电力网络建立至关重要。本文旨在通过采用包含各种优化和机器学习（ML）方法的模型来提高瞬时峰值预测的准确性。本研究使用多线性回归（MLR）方程来研究独立输入对峰负荷估计的影响。这项研究利用1980年至2020年的输入数据，包括进出口数据，人口和国内生产总值（GDP），以预测瞬时电力峰值负载为输出值。根据误差指标，包括平均绝对误差（MAE），均方根误差（MSE），平均绝对百分比误差（MAPE），均方根误差（RMSE）和r 2评估这些技术的有效性。比较扩展到流行的优化方法，例如粒子群优化（PSO），以及该领域的最新方法，包括蒲公英优化器（DO）和淘金热优化器（GRO）。与常规机器学习方法进行了比较，例如支持向量回归（SVR）和人工神经网络（ANN），就其预测准确性而言。调查结果表明，ANN和GRO方法会产生最小的统计错误。此外，相关矩阵表明GDP与瞬时峰负载之间存在牢固的正线性相关性。所提出的模型显示出强大的预测能力来估计峰负荷，而ANN和GRO的表现与其他方法相比表现出色。
合成，生物学研究和2 ...
抗氧化剂化合物已成为几种治疗应用的潜在保护剂。抗菌药物抗药性和传染病仍然存在有关全球健康问题的问题。可以肯定的是，发现新的抗氧化剂和抗菌剂对于人类的存在至关重要。噻唑和磺酰胺由于其各种生物活性特性而在药物发现中是特权脚手架。在这项研究中，合成了一系列2-氨基硫唑磺酰胺衍生物（1-12）并研究其抗氧化剂（i.e。，DPPH和SOD-模仿）和抗菌活性。在经过测试的化合物中，化合物8是有效DPPH和SOD最有希望的化合物（％DPPH =90。09％，％SOD = 99。02％）。但是，这些化合物都不是活性抗菌剂。定量结构 - 活性关系（QSAR）建模是进一步用于指导其他导数的合理设计的。两种抗氧化QSAR模型（i。e。，DPPH和SOD）。基于QSAR发现设计了另一组结构修饰的化合物，以最终获得112种新设计的化合物，其中预先介绍了其活动（DPPH和SOD）。大多数修饰化合物的作用比其原型更好。质量，极化性，电负性，C -f键的存在，范德华的体积和结构对称性被揭示为键
发现多特异性 CD73/PD-1 靶向药物 Fc-...
通过 ELISA 测量 PD-1-001 和 CD73/PD-1-001 与生物素化 hPD-L1 的结合；还通过功能性 hPD-1 阻断试验 (Promega #J1250) 评估了测试样品。通过表面等离子体共振 (SPR) (ACROBiosystems) 评估了 CD73 结合。在表达人类 PD-1 和 PD-L1 的转基因小鼠中评估了疗效，这些小鼠患有 MC-38 (hPD-L1) 肿瘤 (genOway，法国) (n=10)。以 10 6 个细胞的浓度注射 MC-38 (hPD-L1) 细胞，与 Matrigel (Corning) 以 1:1 混合。当肿瘤大小为 25 – 75 mm 3 时开始治疗。测试样品每周腹腔注射两次，持续 3 周。作为比较物，包括派姆单抗生物仿制药 (Bio-X-Cell #SIM0010)。记录肿瘤体积，并通过 t 检验 (Mann-Whitney) 或双向方差分析进行统计分析。 *p≤0.05；**p≤0.01。在 BALB/c 小鼠中确定测试样品的 PK。以 10 mg/kg (n=2) 的剂量腹腔注射 DFC，并在一周内 (168 小时) 的不同时间点收集血浆。通过间接 ELISA 技术 (使用 CD73 或 hPD-1-001 捕获) 和夹心 ELISA (使用人类 Fc 捕获) 确定 DFC 的血浆水平。在混合淋巴细胞反应 (MLR) 测定中确定 DFC 的活性。简而言之，人类 CD14 + 单核细胞分化为成熟的树突状细胞，并在有/无 AMP (300 µM) 的情况下与来自三个不同供体的 CD4 + 细胞一起孵育。四天后，对上清液进行细胞因子分析 (INF-γ、IL-2、TNF-α)。
基于CTA-2045的混合ML模型，用于HVAC负载和储能的数字双胞胎控制功能
摘要 - 建造建模，专门的加热，通风和空调（HVAC）负载和等效的储能计算，代表了建筑物和智能网格控制的脱碳的关键重点。由于其复杂性而广泛使用的白盒模型在计算上太密集了，无法用于高分辨率分布式能源资源（DER）平台，而无需模拟时间延迟。在本文中，提出了一种超快速的一分钟分辨率混合机器学习模型（HMLM），作为新型程序的一部分，以复制白盒模型，以替代广泛的实验性大数据收集。使用了田纳西河谷管理局管理的三个现有智能房屋的实验校准能量置换模型的合成输出数据。HMLM采用合并的K-均值聚类和多个线性回归（MLR）模型来预测整个年度测试集的NRMSE误差少于10％的详细HVAC功率。提供了一种方法，可以通过新提出的混合模型将HVAC系统表征为适用于DER控制和事件类型的通用存储（GES）设备，该设备根据通信技术协会（CTA）2045标准和能量星指标，例如目前由行业开发的“能源收集”，以统一家庭设备控制。索引条款 - 储能存储系统（BES），通风和空调（HVAC），储能，ANSI/CTA-2045-B，能量星，能量恒星，能量吸收，家庭能量管理，需求响应（DR），机器学习，机器学习，机器学习，智能网格，智能网格>/div>
智能电力系统中增强电网稳定性和有效能源管理的协同智能控制机制
K. Anusha 1，R J Anandhi 2，Alok Jain 3，Monica Garg 4，Ali Saeed 5，K.D。Bodha 6* 1印度Telangana海得拉巴MLR理工学院CSE-AI＆ML部门。2印度班加罗尔新地平线工程学院信息科学工程系。3印度Phagwara的可爱专业大学。 4劳埃德法学院，地块号 11，知识公园II，大诺伊达，北方邦201312。 5伊斯兰大学伊斯兰大学医学技术学院，伊拉克6 Galgotias工程技术学院，印度大诺伊达，伊斯兰教大学。 摘要。 鉴于当代的社会，生态条件和新颖的风险，需要物理升级和扩大印度不足和负担过负担的电力结构不足和负担过重的电力结构。 ，鉴于客户对增强功率质量的需求增加了，它针对更安全，更灵活和可靠的系统的开发。 本文重点关注新一代智能电网（SG）的特征，重点是高级通信和控制，以创建灵活和自我修复的电源系统。 本文研究了功能，例如故障检测，隔离和功率恢复，以及用于批量传输和分布的复杂QoS。 此处提供的推理为采用动态概率最佳功率流（DSOPF）作为智能电网的重要推动力提供了重大支持。3印度Phagwara的可爱专业大学。4劳埃德法学院，地块号11，知识公园II，大诺伊达，北方邦201312。5伊斯兰大学伊斯兰大学医学技术学院，伊拉克6 Galgotias工程技术学院，印度大诺伊达，伊斯兰教大学。摘要。鉴于当代的社会，生态条件和新颖的风险，需要物理升级和扩大印度不足和负担过负担的电力结构不足和负担过重的电力结构。，鉴于客户对增强功率质量的需求增加了，它针对更安全，更灵活和可靠的系统的开发。本文重点关注新一代智能电网（SG）的特征，重点是高级通信和控制，以创建灵活和自我修复的电源系统。本文研究了功能，例如故障检测，隔离和功率恢复，以及用于批量传输和分布的复杂QoS。此处提供的推理为采用动态概率最佳功率流（DSOPF）作为智能电网的重要推动力提供了重大支持。本文扩展了如何将DSOPF添加到增强的DMS功能可以促进这些设计目标并为渐进的集成电网提供基础。
53年度报告2022-2023
（合并于Mahindra＆Mahindra Ltd.）45。Maruti Suzuki India Ltd. 46。MassTrans Technologies Pvt。Ltd. 47。梅赛德斯 - 奔驰印度列兵。Ltd. 48。MG Motor India Pvt。 ltd. * 49。 MLR Auto Ltd.50。 MSKH座位系统印度（P）有限公司51。 Omega Seiki Pvt。 ltd. * 52。 PCA汽车印度列兵。 Ltd. 53。 Piaggio车辆Pvt。 Ltd. 54。 P M Diesels Pvt。 Ltd. 55。 Randhawa汽车工程列兵。 Ltd. 56。 雷诺日产汽车印度列兵。 Ltd. 57。 火箭工程公司列兵。 Ltd. 58。 旋转电子列兵。 Ltd. 59。 Simpson＆Co。Ltd. 60。 Skoda Auto Auto India Pvt。 Ltd. 61。 S. M.自动工程列兵。 Ltd. 62。 SML Isuzu Ltd. 63。 开关移动性汽车有限公司 * 64。 塔塔·康明斯列兵。 Ltd. 65。 Tata Motors Ltd. 66。 Terex India Pvt。 Ltd. 67。 T.M. 汽车座椅系统列兵。 Ltd. 68。 丰田Kirloskar马达列兵。 Ltd. 69。 拖拉机和农用设备有限公司70。 三重移动解决方案印度列兵。 Ltd. 71。 TVS Motor Co. Ltd. 72。 VANAZ Engineers Ltd.73。 VE商业车辆有限公司74。 Visteon技术与服务中心Pvt。 Ltd. 75。 沃尔沃集团印度列兵。 Ltd. 76。 Wheels India Ltd.77。MG Motor India Pvt。ltd. * 49。MLR Auto Ltd.50。MSKH座位系统印度（P）有限公司51。Omega Seiki Pvt。ltd. * 52。PCA汽车印度列兵。Ltd. 53。Piaggio车辆Pvt。Ltd. 54。P M Diesels Pvt。Ltd. 55。Randhawa汽车工程列兵。Ltd. 56。雷诺日产汽车印度列兵。Ltd. 57。火箭工程公司列兵。Ltd. 58。旋转电子列兵。Ltd. 59。Simpson＆Co。Ltd. 60。Skoda Auto Auto India Pvt。Ltd. 61。S. M.自动工程列兵。 Ltd. 62。 SML Isuzu Ltd. 63。 开关移动性汽车有限公司 * 64。 塔塔·康明斯列兵。 Ltd. 65。 Tata Motors Ltd. 66。 Terex India Pvt。 Ltd. 67。 T.M. 汽车座椅系统列兵。 Ltd. 68。 丰田Kirloskar马达列兵。 Ltd. 69。 拖拉机和农用设备有限公司70。 三重移动解决方案印度列兵。 Ltd. 71。 TVS Motor Co. Ltd. 72。 VANAZ Engineers Ltd.73。 VE商业车辆有限公司74。 Visteon技术与服务中心Pvt。 Ltd. 75。 沃尔沃集团印度列兵。 Ltd. 76。 Wheels India Ltd.77。S. M.自动工程列兵。Ltd. 62。SML Isuzu Ltd. 63。开关移动性汽车有限公司 * 64。塔塔·康明斯列兵。Ltd. 65。Tata Motors Ltd. 66。Terex India Pvt。Ltd. 67。T.M. 汽车座椅系统列兵。 Ltd. 68。 丰田Kirloskar马达列兵。 Ltd. 69。 拖拉机和农用设备有限公司70。 三重移动解决方案印度列兵。 Ltd. 71。 TVS Motor Co. Ltd. 72。 VANAZ Engineers Ltd.73。 VE商业车辆有限公司74。 Visteon技术与服务中心Pvt。 Ltd. 75。 沃尔沃集团印度列兵。 Ltd. 76。 Wheels India Ltd.77。T.M.汽车座椅系统列兵。Ltd. 68。丰田Kirloskar马达列兵。Ltd. 69。拖拉机和农用设备有限公司70。三重移动解决方案印度列兵。Ltd. 71。TVS Motor Co. Ltd. 72。VANAZ Engineers Ltd.73。VE商业车辆有限公司74。Visteon技术与服务中心Pvt。Ltd. 75。沃尔沃集团印度列兵。Ltd. 76。Wheels India Ltd.77。ZF商用车控制系统印度有限公司
通过智能能源管理策略优化微电网中的分布式生成和能量存储
Vijilius Helena Raj 1，R。AkhileshReddy 2，Navdeeep Singh 3，Navya Gupta 4，Taqi Mohammed Khattab al-Rubaye 5，Priyanka Agrawal 6 * 1 Applied Sciences Sciences，New Horightied Sciences，New Horizon Engineering of Engineering of Engineering，印度印度班加罗尔，印度班加罗尔。2印度Telangana海得拉巴MLR理工学院CSE-AI＆ML系。 3印度Phagwara的可爱专业大学。 4劳埃德法学院，大诺伊达，北方邦，印度。 5伊拉克纳杰夫大学医学技术学院医学实验室技术系。 6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。 摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略（IEAS）。 SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块，优化组件和功率预测模块。 从对太阳能PV生产的特征进行的研究中，提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。 能量保留的机理是其两个最重要的特征：必须在许多时间步骤中改善保留率；应考虑能源定价结构。 因此，使用ESS模块确定操作的最佳方式。 可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。 因此，基于IEM，DG，智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。2印度Telangana海得拉巴MLR理工学院CSE-AI＆ML系。3印度Phagwara的可爱专业大学。 4劳埃德法学院，大诺伊达，北方邦，印度。 5伊拉克纳杰夫大学医学技术学院医学实验室技术系。 6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。 摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略（IEAS）。 SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块，优化组件和功率预测模块。 从对太阳能PV生产的特征进行的研究中，提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。 能量保留的机理是其两个最重要的特征：必须在许多时间步骤中改善保留率；应考虑能源定价结构。 因此，使用ESS模块确定操作的最佳方式。 可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。 因此，基于IEM，DG，智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。3印度Phagwara的可爱专业大学。4劳埃德法学院，大诺伊达，北方邦，印度。5伊拉克纳杰夫大学医学技术学院医学实验室技术系。 6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。 摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略（IEAS）。 SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块，优化组件和功率预测模块。 从对太阳能PV生产的特征进行的研究中，提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。 能量保留的机理是其两个最重要的特征：必须在许多时间步骤中改善保留率；应考虑能源定价结构。 因此，使用ESS模块确定操作的最佳方式。 可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。 因此，基于IEM，DG，智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。5伊拉克纳杰夫大学医学技术学院医学实验室技术系。6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。 摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略（IEAS）。 SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块，优化组件和功率预测模块。 从对太阳能PV生产的特征进行的研究中，提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。 能量保留的机理是其两个最重要的特征：必须在许多时间步骤中改善保留率；应考虑能源定价结构。 因此，使用ESS模块确定操作的最佳方式。 可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。 因此，基于IEM，DG，智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略（IEAS）。SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块，优化组件和功率预测模块。从对太阳能PV生产的特征进行的研究中，提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。能量保留的机理是其两个最重要的特征：必须在许多时间步骤中改善保留率；应考虑能源定价结构。因此，使用ESS模块确定操作的最佳方式。可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。因此，基于IEM，DG，智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。最后，为了获得可行的负载管理方法，提出了VE-GA的效率组件。该模块生成了分散发电机和ESS的控制图，并提供了三种不同的操作策略。____________________________________________ *通讯作者：priyanka.agrawal.ei@gmail.com
2024 年 7 月 5 日 高级灭菌产品 Ayse Erkan Sr...
APTIMAX™ ULTRA GI™ 循环用器械托盘 (011077) 法规编号：21 CFR 880.6860 法规名称：环氧乙烷气体灭菌器 监管类别：II 类 产品代码：MLR、FRG 日期：2023 年 12 月 22 日 收到日期：2024 年 6 月 7 日 亲爱的 Ayse Erkan： 我们已审查了您根据第 510(k) 节提交的上市前通知，该通知表明您有意销售上述设备，并已确定该设备与 1976 年 5 月 28 日（医疗器械修正案颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类设备或根据联邦食品药品和化妆品法案（该法案）的规定重新分类的设备基本等同，且不需要获得上市前批准申请 (PMA) 批准。因此，您可以根据该法案的一般控制条款营销该器械。尽管这封信将您的产品称为器械，但请注意，一些已获准上市的产品可能是组合产品。510(k) 上市前通知数据库（网址为 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm）可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、器械清单、良好生产规范、标签要求以及禁止贴错标签和掺假。请注意：CDRH 不评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，器械标签必须真实，不得误导。如果您的器械被归类（见上文）为 II 类（特殊管制）或 III 类（PMA），则可能会受到额外管制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外，FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。