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胃类器官：进展与剩余挑战
1 中国医科大学附属第一医院肿瘤外科和普通外科，教育部胃肠道肿瘤精准诊治重点实验室，乌鲁木齐；2 北卡罗来纳大学教堂山分校胃肠生物学与疾病中心，北卡罗来纳州教堂山；3 华盛顿大学圣路易斯医学院内科系胃肠病学分部，密苏里州圣路易斯；4 华盛顿大学圣路易斯医学院外科系公共卫生科学分部，密苏里州圣路易斯；5 华盛顿大学圣路易斯医学院病理学与免疫学系，密苏里州圣路易斯；6 华盛顿大学圣路易斯医学院发育生物学系，密苏里州圣路易斯
预测电池的剩余有用寿命
方法此机器学习模型是在Google Colab中编码的，我们使用了编程语言Python。我们使用诸如Pandas，KneighBorsRegressor和Train_test_split之类的库进行数据操纵，构建和培训机器学习模型，以及对模型的测试和验证。KNN模型使用7个邻居来预测测试数据集目标。将培训和测试数据集加载到熊猫数据框架上进行数据操作。然后，我们通过将功能与目标分离来分开训练数据集。培训数据集被拆分，其中80％的数据用于培训，其余数据用于验证。我们在培训数据集上训练KNN模型。然后该模型预测目标。我们使用均方根误差来评估预测。
ssc-444 在役剩余的无损评估...
15.补充说明由船舶结构委员会赞助。由其成员机构共同资助。16.摘要 进行了测试以确定使用无损检测预测焊接接头疲劳寿命的可行性。测试是在大型样本上进行的，这些样本真实地模拟了船体中的细节。进行了超声波无损检测，包括飞行时间衍射法和线性相控阵法，以检测样本中的疲劳裂纹。研究了使用超声波检测发现的裂纹深度与焊接接头剩余疲劳寿命之间的相关性。还研究了目视观察发现的裂纹长度与焊接接头剩余疲劳寿命之间的关系。本项目得出的有限结果不支持任何关于使用超声波检测方法预测剩余疲劳寿命的实质性结论。17.关键词 超声波检测、相控阵、疲劳、疲劳寿命、焊缝、无损评估、飞行时间衍射
剩下的用途寿命li-ion电池
锂离子电池广泛用于各种应用中，包括便携式电子设备，电动汽车和可再生能源存储系统。准确估计这些电池的剩余使用寿命对于确保其最佳性能，防止意外故障和降低维护成本至关重要。在本文中，我们对估计锂离子电池剩余使用寿命的现有方法进行了全面综述，包括数据驱动的方法，基于物理的模型和混合方法。我们还提出了一种基于机器学习技术的新方法，以准确预测锂离子电池的剩余使用寿命。我们的方法利用各种电池性能参数（包括电压，电流和温度）来训练一个可以准确估算电池剩余使用寿命的预测模型。我们在锂离子电池周期的数据集上评估了方法的性能，并将其与其他最先进的方法进行比较。结果证明了我们提出的方法在准确估计锂离子电池的剩余使用寿命方面的有效性。
当前的证据和剩余问题-AVAC
底线：•依从性可能是一个问题；高度报告的依从性，但在分配给Doxy-Pep的50名参与者的随机样本中，只有29％的人在头发样品中检测到强力霉素。•需要更多数据来了解doxy-pep在顺式性别妇女中的有效性和作用
退化建模和剩余使用寿命预测...
退化建模和剩余使用寿命 (RUL) 预测对于航空发动机的预测和健康管理至关重要。虽然已经引入了基于模型的方法来预测航空发动机的 RUL，但很少有关于使用新型数据驱动预测建模方法估计航空发动机 RUL 的研究报道。本研究的目的是介绍一种基于集成学习的预测方法来建模由于磨损而导致的指数退化过程以及预测航空发动机的 RUL。集成学习算法结合了多个基学习器，包括随机森林 (RF)、分类和回归树 (CART)、循环神经网络 (RNN)、自回归 (AR) 模型、基于自适应网络的模糊推理系统 (ANFIS)、相关向量机 (RVM) 和弹性网络 (EN)，以实现更好的预测性能。粒子群优化 (PSO) 和顺序二次优化 (SQP) 方法用于确定分配给基学习器的最佳权重。在商用模块化航空推进系统仿真 (C-MAPSS) 工具生成的数据上演示了由集成学习算法训练的预测模型。实验结果表明，集成学习算法可以非常稳健地预测飞机发动机的 RUL，并且优于文献中报道的其他预测方法。[DOI：10.1115/1.4041674]
预测和剩余使用寿命 (RUL) 估计...
第一种方法需要在正常或故障条件下建立系统行为的精确物理模型。当将从传感器捕获的数据与模型的预测进行比较时，可以推断出系统的健康状况。第二种方法使用过去行为的数据来确定当前性能并预测剩余使用寿命 (RUL) (Yakovleva & Erofeev，2015)。物理方法包括失效物理模型。另一种方法是使用简单的裂纹扩展模型来预测受疲劳失效机制影响的系统的 RUL。基于模型的技术需要结合实验、观察、几何和状态监测数据来估计特定失效机制造成的损害。数据驱动技术源自使用历史“运行至失效”(RTF) 数据。这些技术通常用于基于预定失效阈值的估计。可以使用“小波包”分解方法和/或隐马尔可夫模型 (HMM)，因为时频特征比单纯的时间变量能提供更精确的结果。然而，使用历史数据预测资产寿命的方法需要了解资产的物理性质（Okoh 等人，2016 年）。数据驱动的 RUL 估算方法是本章的主题。
使用 MATLAB 估算剩余使用寿命 | OPENCADD
开发预测性维护模型的第一步是获取数据。此示例使用 NASA 数据存储库中公开提供的预测和健康管理挑战数据集。该数据集包括来自 218 个发动机的运行至故障数据，其中每个发动机数据集包含来自 21 个传感器的测量值。通过放置在发动机各个位置的传感器收集燃油流量、温度和压力等测量值，以向控制系统提供测量值并监控发动机的健康状况。该图显示了一个传感器对所有 218 个发动机的测量结果。
确定加州剩余的许可容量...
Daniel G. Pennington 主席 Robert C. Frazee 副主席 Wesley Chesbro Janet Gotch Steven R. Jones Paul Relis • Ralph E. Chandler 执行董事 如需本出版物的更多副本，请联系综合废物管理委员会公共事务办公室/回收热线 8800 Cal Center Drive, MS 12 Sacramento, CA 95826 http://www.ciwmb.ca.gov (800) 553-2962（仅限加州）或 (916) 341-6308 出版物编号 210-97-009 印刷在再生纸上 由 Environmental Science Associates, Inc. 为综合废物管理委员会准备，属于合同编号 IWM-C1089（75,000 美元）。本报告的陈述和结论为承包商的陈述和结论，不一定代表综合废物管理委员会、其员工或加利福尼亚州的陈述和结论。州政府不作任何明示或暗示的保证，也不对下文所含信息承担任何责任。任何提及商业产品或流程的行为均不得解释为对此类产品或流程的认可。综合废物管理委员会 (IWMB) 不会因残疾人士参与其计划而歧视他们。请致电公共事务办公室 (916) 341-6300，索取 IWMB 出版物的无障碍格式。听力障碍人士可通过加州中继服务 1-800-735-2929 联系 IWMB。