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使用亨利的气体溶解度优化和粒子群优化的机器学习技术估算桩结算
确保建筑项目是安全的，例如堆叠结构，需要考虑在此期间免疫结构。桩定居点（PS）是一个重要的项目问题，并且正在引起广泛关注，以防止在施工开始之前发生故障。几个用于估算桩运动的项目可以帮助了解加载阶段的项目的观点。在PS模拟中使用了最聪明的策略用于桩运动的数学计算。因此，在本文中，考虑了精确的桩运动计算，考虑了开发的框架操作支持向量回归（SVR）以及亨利的气体溶解度优化（HGSO）和粒子群优化（PSO）。优化器的使用是调整SVR的一些内部设置。选择了使用已发达的SVR-HGSO和SVR-PSO结构的陆地岩石特征来研究基于土地岩石特征的桩的运动。使用五个指标来评估每个模型的性能。这项研究的主要目的是以两个开发模型的形式评估人工智能方法，以使用混合优化的框架模拟桩沉降速率。建模的R 2在0.99水平上类似地获得。SVR-PSO的RMSE分别出现超过两倍的SVR-HGSO，分别为0.46和0.29 mm。此外，测试阶段结果显示，SVR-HGSO的性能较高，MAE指数为0.278，比另一个索引低57.10％。OBJ通过0.283mm级别计算的SVR-HGSO证明了准确的建模。
使用优化的卷积神经网络进行脑肿瘤检测和分类
1 计算机科学系，萨希瓦尔校区，COMSATS 大学伊斯兰堡，萨希瓦尔 57000，巴基斯坦；muhammadaamir@cuisahiwal.edu.pk（MA）；sehrishjonaid@gmail.com（SM） 2 计算机科学系，拉合尔高级大学，拉合尔 54000，巴基斯坦 3 人工智能中心，计算机与信息系统学院，麦地那伊斯兰大学，麦地那 42351，沙特阿拉伯；naljohani@iu.edu.sa 4 计算机科学系，北部边境大学科学学院，阿拉尔 73213，沙特阿拉伯 5 信息技术学院，吉达大学，吉达 23218，沙特阿拉伯；yaalsahafi@uj.edu.sa 6 计算机科学与工程学院，泰巴大学，麦地那 42353，沙特阿拉伯； fotibi@taibahu.edu.sa * 通信地址：a.namoun@iu.edu.sa（AN）；meshari.alanazi@nbu.edu.sa（MHA）
针对 CA-IS2092A 超小型 EMI 优化设计……
内容 1. 简介 ................................................................................................................................................................................ 2 2. EMI 优化设计 ................................................................................................................................................................ 3 2.1. CA-IS2092A 概述 ...................................................................................................................................................... 3 2.2. 优化设计和布局 ...................................................................................................................................................... 4 2.2.1. 去耦电容放置 ............................................................................................................................................. 4 2.2.2. 初级侧和次级侧之间的 Y 电容放置 ............................................................................................................. 4 2.2.3. 铁氧体磁珠/共模电感/差模电感 ............................................................................................................. 5 2.2.4. 构建边缘保护 ............................................................................................................................................. 5 3. CA-IS2092A 低 EMI 参考设计 ............................................................................................................................. 6 3.1. PCB 设计指南 ................................................................................................................................................................ 6 3.2. CA-IS2092A 参考设计原理图 ................................................................................................................................ 8 3.3. 参考设计测试结果 ................................................................................................................................................ 9 4. 修订历史 ............................................................................................................................................................. 11 5. 重要声明 ............................................................................................................................................................. 11
CA-IS3115AW隔离DC- ...
1。Introduction .................................................................................................................................................................... 2 2.emi优化的设计....................................................................................................................................................................................................................................................................................... 2 2.1。CA-IS3115AW General Description ....................................................................................................................................... 2 2.2.EMI Filter and Component Placement .................................................................................................................................. 3 2.2.1.Decoupling Capacitor Placement ......................................................................................................................3 2.2.2.Y-capacitor ........................................................................................................................................................4 2.2.3.Ferrite Bead/Common-mode Inductor/Differential-mode Inductor ................................................................4 2.2.4.Building the edge guarding ...............................................................................................................................5 3.CA-IS3115AW Reference Designs ................................................................................................................................... 6 3.1.CA-IS3115AW Reference Design Schematic (2-layer PCB) ................................................................................8 3.2.3.Reference Design Overview .................................................................................................................................................. 6 3.2.2-layer PCB with CM-choke on Board ................................................................................................................................... 6 3.2.1.PCB Layout Procedure .......................................................................................................................................6 3.2.2.Reference Design Test Result for the 2-layer PCB .............................................................................................8 3.3.4-Layer PCB with CM-choke on Board ................................................................................................................................. 10 3.3.1.PCB Layout Procedure .....................................................................................................................................10 3.3.2.CA-IS3115AW Reference Design Schematic(4-layer PCB) ...............................................................................12 3.3.3.Reference Design Test Result for the 4-layer PCB ...........................................................................................12 3.4.4-Layer PCB without CM-choke on Board ........................................................................................................................... 14 3.4.1.PCB Layout Procedure .....................................................................................................................................14 3.4.2.CA-IS3115AW Reference Design Schematic (4-layer PCB) ..............................................................................16 3.4.3.Reference Design Test Result for the 4-layer PCB ...........................................................................................16 4.Revision History ............................................................................................................................................................ 18 5.Important Statement .................................................................................................................................................... 18
衰老优化的收费控制多...
摘要：本文提出了一种方法，该方法可导致高度准确的电荷依赖性多阶段恒定电流（MCC）充电算法用于电动自行车电池，以减少充电时间，而不会通过避免使用Li-Plpling来加速老化。首先，通过三电极测量值对当前速率，最新电荷和Li-Plating之间的关系进行了实验分析。因此，提出了一种依赖社会的充电算法。其次，在MATLAB/SIMULINK中开发了基于扩展的Kalman滤波器的SOC估计算法，以进行高精度SOC估计并精确控制充电算法。实验的结果表明，SOC估计的均方根误差（RMSE）为1.08％，并且从0％到80％SOC的充电时间降低了30％。
使用大型语言模型和招聘专业知识来优化多语言工作报价 - 申请人简历匹配
在日益全球化的经济和劳动力市场的背景下，招聘机构面临着处理以各种语言，格式和样式编写的工作和工作申请的挑战。经常，这导致对求职者与工作机会相关的求职者的简历进行次优评估。为了应对这一挑战，我们提出了一个遵循“人类在线”方法的相互作用系统，积极涉及招聘人员参与工作机会 - 申请人简历匹配。该系统使用了一个微调的最先进的分类模型，该模型将求职者简历与欧洲技能，能力，资格和计算分类法的标签保持一致，以提议与候选人的CVS提供初步比赛。这场匹配是通过与招聘人员进行连续的LLM驱动相互作用来完善的，这最终在CV相关性得分和报告中证明它们是合理的。
使用优化的深度学习进行脑肿瘤分割和分类
摘要：在医学领域，识别脑肿瘤是一项复杂的任务，需要专家仔细分析 MRI 扫描以检测肿瘤。最近的进展引入了各种旨在实现此过程自动化的人工智能方法。然而，以前的方法通常依赖于单一数据集，这限制了它们在不同情况下识别脑癌的能力。本研究通过对来自三个不同数据集的医学图像采用数据增强和去噪算法来解决此问题，旨在提高检测效率。为了评估这些方法的有效性，我们利用卷积神经网络 (CNN) 实现了两种深度学习算法，这些算法表现出很高的准确性。这些结果表明，结合数据增强和去噪技术可以显著提高脑肿瘤诊断的准确性。这项研究有助于医学领域不断努力改进先进机器学习技术的应用，以便尽早和精确地检测脑癌。关键词：脑肿瘤；机器学习；深度学习；CNN；医学成像。
用于优化的机器学习增强控制系统...
[TONS™1999在Facebook中以19世纪的情况，19世纪的情况，1000，100 1919 194 194 10 10 12天后，Sers sers s la = s buten。 S Allss的SCT，19595年（0.95
基于优化的U-NET的2D图像的单眼深度估计
从2D图像中估算深度在各种应用中至关重要，例如对象识别，场景重建和导航至关重要。它在增强现实，图像重新关注和细分方面具有显着优势。在本文中，我们根据传输学习编码器和高级解码器结构提出了一个优化的U-NET网络，以估算单个2D图像的深度。编码器– decoder架构是从Resnet152v2构建的，作为编码器和改进的基于U-NET的解码器，以实现准确的深度预测。引入的RESNET152V2网络已在广泛的Imagenet数据集上进行了预估计，该数据集具有为大规模图像分类提取丰富且可推广的特征的权重。该提出的编码器可以具有先验知识来减少训练时间并改善对象位置识别。在解码器中设计的提议的复合上采样块（CUB）应用了2倍和4倍双线性插值，结合了一速式转置卷积，以扩展从编码器获得的低分辨率特征图，从而使网络恢复了更详细的细节。跳过连接用于增强解码器的表示能力。每个向上采样块的输出与相应的池化层串联。来自不同量表的特征融合有助于捕获本地和全球上下文信息，从而有助于更准确的深度预测。此方法利用RGB图像和深度图作为NYU DEPTH DATASET V2的训练输入。实验结果表明，基于转移学习的编码器，再加上我们提出的解码器和数据增强技术，可以使复杂的RGB图像转换为准确的深度图。系统根据深度数据范围为0.4至10 m，准确地对不同的深度范围进行了分类。通过使用渐变色尺度将不同的深度映射到相应的颜色，可以在2D图像上执行精确的深度分类。
utrgan：学习生成5'UTR序列以优化翻译效率和基因表达
摘要。mRNA的5'未翻译区域（5'UTR）对于该分子的可翻译性和稳定性至关重要，这对于设计合成生物学回路至关重要。几个UTR序列已获得专利，并广泛用于实验室。本文介绍了乌特甘（Utrgan），这是一种生成对抗网络（GAN）的模型，用于生成5'UTR序列，并与优化程序相结合，以确保目标基因序列或高核糖体负载和翻译效率的高表达。该模型生成模仿天然UTR的各种特性的序列，并优化它们以实现目标基因上的平均表达高达5倍，（ii）与初始UTR序列相比，平均核糖体负载高达2倍，（iii）提高平均平均翻译效率34倍。utrgan生成的序列在诸如内部核糖体进入位点，上游开放式阅读框架，G Quadruplexes以及Kozak和Initiation Start Start Codoon区域中，与已知的调节基序相似。体外实验表明，与人类beta Globin 5'UTR相比，UTRGAN设计的UTR序列导致人类TNF-α蛋白的翻译速率更高，这是一个具有较高生产能力的UTR。