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EZ-Fwheel动力电车驱动电池电力
该命令是耕种头类型控件。，由于人体工程学的形状和组织良好的命令，它确保了适当的设备处理。它可以在两个方向（向前和向后）中控制速度。为了安全起见，控件包括一个腹部按钮。
深度学习驱动的电气信号分析
摘要 - 神经疾病代表着重大的全球健康挑战，推动了大脑信号分析方法的发展。头皮脑电图（EEG）和三颅内脑电图（IEEG）广泛用于诊断和监测神经系统状况。但是，数据集异质性和任务变化在开发强大的深度学习解决方案方面构成了挑战。该评论系统地检查了基于EEG/IEEG的深度学习方法的最新进展，使用46个数据集，重点介绍了7种神经系统条件的应用。我们探讨了数据利用率，模型设计和特定于任务的适应趋势，突出了预训练的多任务模型对于可扩展的可扩展解决方案的重要性。为了进步研究，我们提出了一个标准化的基准，用于评估各种数据集的模型以增强可重复性。这项调查强调了最近的创新如何改变神经诊断，并能够开发智能，适应性的医疗保健解决方案。
GDAS驱动的机器学习天气预测：一项与GDAS始于全球天气预测初始化的图形广播的比较研究
对全球天气的中等程度预测在各个社会和经济领域的决策过程中起着关键作用。近年来，在天气预测中的机器学习（ML）模型应用程序的迅速发展，与传统的数值天气预测（NWP）模型相比，表现出色的性能显着。这些剪边模型利用了多种ML架构，例如图形神经网络（GNNS），卷积神经网络（CNN），傅立叶神经操作员（FNOS）和变压器。值得注意的是，Google DeepMind开创了一种基于ML的新方法，称为GraphCast，从重新分析数据中直接培训，并在不到一分钟的时间内促进了对众多天气变量的全球预测。令人印象深刻的是，图形播放预测在预测恶劣天气事件方面的准确性提高，包括热带气旋，大气河流和极端热量等现象。但是，Graphcast的效率依赖于高质量的历史天气数据进行培训，通常来自ECMWF的ERE5重新分析。
AI驱动的网络安全威胁检测在云环境中。
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。3858-3869，文章ID：IJCET_16_01_266在线可在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_266©iaeme Publication
将锂离子二次电池应用于离网太阳能供电系统——农村发展的社会经济案例研究
摘要 非洲农村地区的社会经济发展离不开适当的基础设施。而其中的关键就是电气化。尽管有各种国家和国际活动和扩展计划，以及各种各样的参与者，但这些活动的实施进展缓慢。为了向偏远地区供电，近年来离网系统技术变得越来越普遍。在本文中，我们将介绍使用光伏系统与 85kWh 二次锂离子电池 (LIB) 结合作为离网混合系统为坦桑尼亚维多利亚湖的一个岛屿供电作为社会经济案例研究。该离网混合系统每天平均能够提供 42.31kWh 的能源，项目中成功连接的关键基础设施（如当地医院和学校）的每日需求量为 18.75kWh。规模年产量为 15,443.16kWh，足以为私人家庭以及当地渔业提供电力供应。假设预期寿命为 15 年，所述系统从第 4 年开始摊销。此外，考虑到全球电动汽车的快速发展和二手锂离子电池的预期回报，该项目还应成为电池的二次生命场景。与传统柴油发电机解决方案相比，经济和生态评估表明使用二次生命锂离子电池是一种解决方案。评估中包括对健康方面的考虑。
AI有动力的法医会计：利用机器学习实时欺诈检测和预防
欺诈检测中最常用的无监督学习技术之一是聚类，它基于共享特征将相似的数据点组合在一起。k-均值聚类，例如将财务交易分为不同的集群，使法医会计师可以识别出显着偏离正常模式的交易[23]。例如，如果集群中的大多数交易代表小规则付款，则可以将同一集群中异常大的交易标记为可疑。聚类对于识别基于网络的欺诈计划特别有用，例如供应商与员工之间的勾结或涉及多个帐户的洗钱环[24]。
量化设备类型和远程帕金森氏病AI驱动评估中的交接性偏见
早期发现帕金森氏病（PD）可以使早期获得护理，从而改善患者的预后。 我们研究了使用从Web应用程序记录的数据来测量结构化鼠标和按键数据的数据，通过评估手指和手动运动模式来预测PD。 我们评估了与设备类型和惯性相关的人口偏见和偏见的影响，这与我们的应用特别相关。 我们收集了251名参与者（99 PD，152个非PD）的数据。 使用随机森林模型，我们观察到了84％的F1得分，86％的灵敏度和92％的特异性。 在仅检查各组之间的F1得分差异时，没有出现明显的偏见。 然而，使用算法公平度量指标进行更深入的分析，发现了关于积极预测和错误率的偏见。 特别是，我们发现性别和种族对接受PD预测没有统计学上的显着影响。 但是，我们在接受PD诊断方面观察到有关设备类型和主导手的偏见，这是由不同的影响和均衡的赔率公平度量指标所证明的。 这项工作表明，使用台式机或笔记本电脑等消费设备的远程数字健康诊断可能会在算法公平性（例如设备类型和触手需性）中表现出非传统但很大的偏见。早期发现帕金森氏病（PD）可以使早期获得护理，从而改善患者的预后。我们研究了使用从Web应用程序记录的数据来测量结构化鼠标和按键数据的数据，通过评估手指和手动运动模式来预测PD。我们评估了与设备类型和惯性相关的人口偏见和偏见的影响，这与我们的应用特别相关。我们收集了251名参与者（99 PD，152个非PD）的数据。使用随机森林模型，我们观察到了84％的F1得分，86％的灵敏度和92％的特异性。在仅检查各组之间的F1得分差异时，没有出现明显的偏见。然而，使用算法公平度量指标进行更深入的分析，发现了关于积极预测和错误率的偏见。特别是，我们发现性别和种族对接受PD预测没有统计学上的显着影响。但是，我们在接受PD诊断方面观察到有关设备类型和主导手的偏见，这是由不同的影响和均衡的赔率公平度量指标所证明的。这项工作表明，使用台式机或笔记本电脑等消费设备的远程数字健康诊断可能会在算法公平性（例如设备类型和触手需性）中表现出非传统但很大的偏见。
AI驱动的PII数据发现和保护
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。3301-3315，文章ID：IJCET_16_01_230在线可在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16＆issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_230©iaeme Publication
高功率激光器增强反舰巡航导弹能力
马里兰州国家港口——海军水面作战中心达尔格伦分部激光武器杀伤力杰出科学家克里斯托弗·劳埃德周三表示，海军在部署高能激光系统方面取得了重大进展，该系统可以满足海军作战部长迈克尔·吉尔迪上将的2021年导航计划对定向能系统的需求，该系统能够击败反舰巡航导弹。