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propicker：在低温电子断层扫描中采摘粒子的迅速分割
我们正在举办一项机器学习竞赛，以吸引专注于开发用于识别Cero-Electon层析成像（Cryoet）获得的粒子位置的研究人员。冰冻是一种可视蛋白质组学的强大技术，可以在分子水平上详细探索生物系统。然而，它在大规模实验中的应用受到低吞吐量的约束，特别是在识别蛋白质的3D坐标或断层图内的大分子复合物的3D坐标 - 对于实现近特征图平均的接近原子分辨率至关重要。这一识别粒子位置的步骤称为粒子拾取，这是鉴定和标记断层图中各个颗粒的过程。我们的竞争重点是支持模型开发和评估冷冻数据中的粒子采摘，重点是识别实验数据中多种粒子类型的不同粒子。
粒度和形状对粉末堆积密度的影响
在基于粉末床的添加剂制造（AM）中粉末扩散的不确定性在制造零件的质量和重复性方面提出了挑战。这些挑战由于粉末床颗粒之间存在的空隙而导致高孔隙率。这项工作着重于使用SS316L作为模型材料在粉末流动性上引起的粒径分布（PSD）引起的不确定性。分析了各种尺寸的颗粒，范围为10 µm至100 µm，以及双峰比为70:30的球形和卫星形颗粒。将使用USP 616确定每个样品的挖掘密度，表观密度和Hausner比率。较小的粒径已显示可降低体积密度和表观密度。同时，颗粒的形状也有助于粉末颗粒之间的包装能力。卫星粉已被证明可以增加粉末的直径，从而增强了粉末颗粒的散装密度。已显示双峰颗粒同时增加体积和挖掘的密度，而较小的粉末无法填充较大颗粒之间存在的空隙。但是，随着粉末颗粒之间的尺寸比的增加，大量密度降低，表明较小的粉末能够填补颗粒之间的间隙。在用Hausner比值来比较粉末颗粒时，双峰颗粒已显示出最差的流动性，值为1.19856。这是由于以下事实：较大颗粒之间的较小颗粒会增加粉末之间的摩擦。因此，本研究说明了粒度和形状如何影响粉末堆积密度，这对于优化材料设计和加工技术至关重要
使用粒子群优化算法进行可再生能源系统中的储能优化
1 莫斯科国立土木工程大学，129337，Yaroslavskoe shosse, 26，莫斯科，俄罗斯 2 电子工程系，GRIET，Bachupally，海得拉巴，特伦甘纳邦，印度。 3 机械工程系，KG Reddy 工程技术学院，Chilkur(Vil)，Moinabad(M)，Ranga Reddy(Dist)，海得拉巴，500075，特伦甘纳邦，印度。 4 奇特卡拉大学研究影响与成果中心，拉贾普拉- 140417，旁遮普，印度 5 北阿坎德邦大学，德拉敦 - 248007，印度 6 洛夫利专业大学，帕格瓦拉，旁遮普，印度 7 奇特卡拉研究与发展中心，奇特卡拉大学，喜马偕尔邦 - 174103，印度 8 计算机工程与应用系，GLA 大学，马图拉-281406（UP），印度 9 计算机技术工程系，伊斯兰大学技术工程学院，纳杰夫，伊拉克 通讯作者：nidziyen@mgsu.ru
小核心的微型和相关的黑色颗粒...
摘要空气中的微型和纳米尺寸塑料颗粒的环境影响知之甚少。在科罗拉多州河流盆地（UCRB； Colorado Rocky Mountains）的高海拔高度（2,865–3,690 m）上大气沉积颗粒（2,865–3,690 m）上的大气沉积颗粒的显微镜分析（UCRB； Colorado Rocky Mountains）表明，黑人物质的存在与微型纤维密切相关，与微塑性纤维相关，与微塑性纤维相关，解释了与Tile Matter Matter Matter Matter Matter Matter Matter Matter Matter。相同的颗粒和相似的颗粒发生在切碎的轮胎和路面样品中。负责所有轮胎的黑色的物质是碳黑色，这是一种由碳氢化合物燃烧产生的石墨降低轮胎添加剂，它同质地渗透到轮胎聚合物和其他添加剂的混合物中。这样的黑轮胎物质可能会发挥辐射效应，与黑碳的辐射效应非常相似。通过二维气相色谱法测量的许多有机化合物类型的雪中存在表明，大气沉积的黑色路线媒介物质是在UCRB中推动雪融化的光吸收颗粒之一。可以通过乘以车辆距离传播的每次侵蚀的每次距离折磨的数量来估算从车辆中脱离的道路通道颗粒的质量。在测量和假设的结合下，关于大气轮胎搭配颗粒的量和辐射特性，这些颗粒的辐射效应可能会使黑碳的效果增加约10％–30％，这是修订的估计。在区域和全球尺度上，发射和沉积的轮胎搭配物的数量和影响可能因地理来源，运输途径和沉积设置的因素而有所不同。
过渡边缘传感器：在粒子中启用发现...
•Lita，Adriana E.等。“用于量子应用的超导型单光子和光子数解析检测器的开发。”Lightwave Technology Journal 40.23（2022）：7578-7597。•Morozov，Dmitry V.，Alessandro Casaburi和Robert H. Hadfield。“超导光子检测器”。当代物理学62.2（2021）：69-91。
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。
生物质废物的颗粒板：生产技术，性质和未来趋势的综述
各种生物量废物的可用性以及针对森林砍伐的严格规则导致了颗粒板开发中废物生物量的利用增加。如果无法正确管理，这些生物量废物会变成环境污染物。因此，它们在开发刨花板中的利用有助于实现可持续的环境，这是联合国可持续发展目标之一。这项研究回顾了来自稻壳，木屑，玉米棒，甘蔗渣，燕麦酱，燕麦壳，椰子纤维，槟榔，黑麦稻草，番茄，番茄粉，榛子，榛子和Castor husk等生物质量废物的一些生产技术。对使用扫描电子显微镜的发达颗粒板的特性（物理，机械，化学和热的）和显微结构进行了严格审查。密度值用于将颗粒板分类为低密度，中密度和高密度颗粒板。使用吸水和厚度肿胀值确定颗粒板的耐用性，存放性和尺寸稳定性。弹性和破裂模量的模量有助于确定按照适当标准的颗粒板的质量和适用性。较低的热导率表示更好的绝缘性能。陈述了刨花板生产和利用的挑战和前景。废物生物量用于颗粒板生产是可持续的，以防止环境污染和森林砍伐。
粒子物理学中的机器学习 - 能量和强度边界
f q / a（x q），f q / b（x q）：Parton分布函数（PDFS）表示概率密度，以在Hasdron b中找到具有动量分数x q的夸克q，而具有动量分数x q，具有动量分数x。
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。
讲座I - 机器学习简介
传感器，电子，计算Weewithssmomasurets（横截面，限制，…），wereftenforgetthatweare talkingabout the insuperments and the Measurements and the Measurements and the Methodshave所做的，而使用了惊喜，惊喜是检测到的精确性。当前的挑战是利用统计不再是问题的制度中的精度，而一切都由检测器的性能（“系统学”）主导。