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脑电图对发育延迟但没有明显癫痫发作的儿童有用吗？
目的：脑电图（EEG）有助于阐明儿童皮质交流和认知过程之间的关联。我们研究了在没有临床癫痫发作的情况下，脑电图异常是否与发育延迟/智力障碍（DD/ID）有关。方法：我们回顾性地确定了166名DD/ID儿童，他们在2011年1月至2021年12月之间在Pusan国立大学医院接受了脑电图。我们比较了正常和异常脑电图的临床特征和测试结果。另外，我们分析了与神经发育障碍有关的脑电图异常，特别是自闭症谱系障碍（ASD）和注意力缺陷多动障碍（ADHD）。结果：在166例患者中，有39例（23.5％）的脑电图异常，而127（76.5％）的脑电图正常。25例（64.1％）患者表现出癫痫样排放，其中包括22（56.3％），局灶性分泌物和三名（7.7％）和全身放电。焦点排放最常影响中心区域（35.9％）。二十名患者（51.3％）表现出节奏的减慢模式。epi麻风病的诊断比正常的脑电图（n = 9，7.1％）（p <0.001）更为普遍。有5例（12.8％）患有异常的脑电图。，有5例（36.4％）患有异常的脑电图，均患有癫痫样排放。两名ASD患者和两名ADHD患者表现出节奏的速度。结论：EEG代表了DD儿童的潜在筛查工具。异常的脑电图发现在遗传异常中更为普遍（26 vs. 13，p = 0.017）。异常的脑电图发现与癫痫风险增加有关，从而为诊断和治疗计划提供了信息。
基于锂离子电池的剩余使用寿命预测...
无人管理的水下车辆通常部署在深海环境中，这些环境呈现出独特的工作条件。锂离子电池对于为水下车辆供电至关重要，至关重要的是要准确预测其剩余使用寿命（RUL）以保持系统的可靠性和安全性至关重要。我们提出了一个基于完整集合经验模式分解的残留寿命预测模型框架，并具有自适应噪声 - 时空卷积网（Ceemdan-TCN），该卷积网（Ceemdan-TCN）利用了扩张的因果汇报来提高模型捕获局部容量再生的能力，并增强了整体预测准确性。ceemdan被用来确定数据并防止由局部再生引起的Rul预测错误，并利用特征扩展来扩展原始数据的时间维度。NASA和CALCE电池容量数据集用作训练网络框架的输入。输出是当前预测的剩余容量，它与实际剩余电池容量进行了比较。MAE，RMSE和RE用作RUL预测性能的评估索引。在NASA和CACLE数据集上验证了所提出的网络模型。评估结果表明，我们的方法具有更好的寿命预测性能。同时，证明特征扩展和模态分解都可以提高模型的概括能力，这在工业场景中非常有用。
国家银行是否是一个有用且有前景的经济发展工具？
1. 每个州成立一家州立银行，其主要目的是通过贷款分配资本。 2. 州立银行的资金来自州存款和州提供的股本。每个州分配的份额由其存款和股本的贡献决定。 3. 在每个财政年度结束时，所有六家州立银行的利润都会汇总并按份额分配。在给定的州，这些盈余资金将进一步分为 x% 的股本（即留存收益或累积盈余）和 y% 的特别社会账户，该账户与每个州提供的存款和股本分开。 4. 根据其存款、股本和累积盈余，每家州立银行提出贷款决定，但重要的是，贷款必须得到六家州立银行中至少四家的批准。 5. 每家州立银行都可以随意投资特别社会账户资金，也许可以投资于社会回报高但私人回报低、不符合市场测试的项目。可以通过在随后的几年中改变 y% 来调整特别社会账户的规模。
以有意义且有用的方式规划下一步行动
Te Aho Matua – 解释个人教育计划 (IEP)、Te Aho Matua (TAM) 和 Mahere Māturaung Motuhake (MMM) 的信息 – 涵盖学生整体素质、语言、社交、whakapapa 和潜力的整体计划
通过移动机器人技术，AI和
Starkov一直是基于BIM的数字双胞胎开发的先驱，与领先的设施所有者和建筑商合作，确保新建筑提供了适当质量的BIM，并将BIM与其他设施信息系统集成在一起以创建数字双胞胎。因此，斯塔尔科夫在成功部署数字双胞胎的方式上实现了两个重大障碍：现有设施的BIM可用性以及与现有人类驱动的工作流部署数字双胞胎的能力。
基于混合模型的锂离子电池剩余使用寿命预测
摘要：准确预测剩余使用寿命（RUL）是保证锂离子电池安全稳定性的关键功能。为解决不同工况下的容量再生和模型适应性，提出了一种基于带自适应噪声的完全集合经验模态分解（CEEMDAN）和双向门控循环单元（BiGRU）的混合RUL预测模型。利用CEEMDAN将容量划分为固有模态函数（IMF）以降低容量再生的影响。此外，提出一种改进的灰狼优化器（IGOW）来保持BiGRU网络的可靠性。利用混沌帐篷映射提高GWO算法中初始种群的多样性，采用改进的控制因子和动态种群权重来加速算法的收敛速度。最后，进行容量和RUL预测实验，验证不同训练数据和工况下的电池预测性能。结果表明，所提出的方法仅使用 30% 的训练集即可实现小于 4% 的 MAE，并使用 CALCE 和 NASA 电池数据进行了验证。
转移关系：圆形拱形结构计算机辅助工程的有用基础
抽象目的 - 转移关系代表圆形拱形线性理论的分析解，将任意横截面的每个运动学和静态变量与初始横截面的运动学和静态变量联系起来。本文的目的是通过三个从土木工程中示出的例子来证明转移关系的重要性。设计/方法论/方法 - 第一个示例是指拱形桥，第二个示例是地铁站的库，第三个示例是对节式隧道环的实尺度测试。发现 - 从这三个示例中得出的主要结论如下：增加所研究的拱形桥的衣架/柱的数量/柱，需要减少拱形的最大弯曲力矩，使其尽可能地接近所需的推力线行为；与常规的原位铸造方法相比，一种组合的预制和原位铸造方法导致研究地下站库中穹顶元素的最大弯曲力矩降低了46％；关节的局部行为决定了结构性收敛和测试的分段隧道环的轴承能力。
可用于高等教育的免费（或类似免费）生成人工智能（AI）工具
教育 最后更新时间：2023 年 6 月 11 日 V5 犹他谷大学安妮·阿伦特博士 回答您的问题 Chat GPT ( https://chat.openai.com/chat )：这个工具是一个聊天机器人，可以生成文本、翻译语言、编写不同类型的创意内容，并以信息丰富的方式回答您的问题。 Google Bard ( https://bard.google.com/ )：Bard 使用互联网来回答问题，而不是像搜索引擎那样提供网页和网页链接。它还可以写文章和诗歌。 Perplexity AI ( https://www.perplexity.ai/ )：回答带有引文的问题。 Copy AI ( https://www.copy.ai/ )：回答问题，但也可以创建博客文章或消息内容等内容。 Bing AI ( http://www.bing.com/ )。希望您使用 Microsoft Edge（不能与 SafeSearch 一起使用）。有一个候补名单。 YouChat ( https://you.com/ )。免费。有效。还提供相关的 Web 搜索结果。写作帮助 ChatSonic/WriteSonic（https://writesonic.com/chat）。对话式 AI 聊天机器人。免费试用 10,000 字，然后付费。包括 AI 文章撰写器，包括广告和社交媒体写作。它还有一个引文生成器。Jasper AI（https://www.jasper.ai/）。免费试用，然后付费。专为文案撰写而设计。Quillbot（https://quillbot.com/）：这个工具是一个免费的生成人工智能工具，可用于重写文本、校对文档和生成创意内容。这对正在撰写论文、研究论文或其他创意项目的学生很有用。有免费版和高级（付费）版。AI Writer（https://tools.picsart.com/）此工具使用 AI 生成营销材料（口号、主题标签、产品描述、网页副本）。 Grammarly ( https://www.grammarly.com/ )：此工具使用人工智能检测和纠正语法、拼写和标点错误，并提供改进句子结构、词汇和写作风格的建议。拼写、语法和标点都是免费的，其他服务（如句子重写或抄袭检测）则需要付费。Hemingway Editor ( http://www.hemingwayapp.com/ )：此工具可分析文本并提供简化和澄清句子的建议，并突出显示冗长复杂的句子和常见的写作错误，如被动语态和副词过度使用。ProWritingAid ( https://prowritingaid.com/ )：此工具提供对写作风格、语法和拼写的详细分析，并提供改进可读性、重复性和句子结构的建议。LanguageTool ( https://languagetool.org/ )：此工具可检查 20 多种语言的语法、拼写和风格，并提供纠正错误和改进句子结构的建议。 Writefull (https://writefull.com/) - 此工具通过根据大型语言使用数据库分析文本来提供写作反馈。它建议改进措辞、词汇选择和句子结构的替代方案。需要下载并添加到 Word 中。没有会员资格，工具功能有限。内容摘要 Eightify ( https://eightify.app/ )。此工具可摘要 YouTube 视频并包含关键片段的链接。每周免费三次，之后需付费。 Summarize Tech ( https://www.summarize.tech/ )：此工具可摘要 YouTube 视频并包含关键片段的链接。可无限制使用，但不如 Eightify 全面。 Resoomer ( https://resoomer.com/en/ )：此工具可摘要任何类型的文本，包括网页和文档。它还提供荧光笔功能，可突出显示文本中最重要的部分。 SMMRY ( https://smmry.com/ ) - 此工具可对任何文本进行简洁摘要，并允许用户调整摘要的长度。它还提供一个分数，表明所达到的摘要水平。
开发基于机器学习的锂离子电池的剩余使用寿命预测
锂离子电池是使用最广泛的储能设备，对其剩余使用寿命的准确预测（RUL）对于它们的可靠操作和预防事故至关重要。这项工作彻底研究了基于过去十年中相关论文的客观筛选和统计数据，通过机器学习（ML）算法进行了统治预测的发展趋势，以分析研究核心和未来的改进方向。在本文中还探讨了使用RUL预测结果扩展使用锂离子蝙蝠寿命的可能性。在380篇相关论文中首次确定了用于RUL预测的十种最常用的ML算法。则提出了RUL预测的一般流以及对RUL预测中使用的四种最常用信号预处理技术的深入介绍。公共ML算法的研究核心以计时顺序以统一格式给出。还可以从精确度和特征的各个方面进行比较，以及新颖的和一般的改进方向或机会，包括改进早期预测，局部再生建模，物理信息融合，广义转移学习和硬件实施。最后，总结了电池寿命扩展的方法，并且使用RUL作为延长电池寿命的指示的可行性已被淘汰。电池寿命可以通过根据未来在线的准确的RUL预测结果来优化电荷式服务时间来延长电池寿命。2023作者。本文旨在为电池规则预测和终身扩展策略中ML算法的未来改进提供灵感。科学出版社和达利安化学物理研究所，中国科学院。由Elsevier B.V.和科学出版社出版。这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
锂离子电池剩余使用寿命的两阶段早期预测框架
摘要 - 对剩余使用寿命的预测（RUL）对于各种工业的有效电池管理至关重要，从家用电器到大规模应用。准确的RUL预测提高了电池技术的可靠性和可维护性。然而，现有方法有局限性，包括来自相同传感器或分布的数据的假设，预测生命终结（EOL）以及忽略以确定第一个预测周期（FPC）以识别不健康阶段的开始。本文提出了一种新的锂离子电池预测的新方法。提出的框架包括两个阶段：使用基于神经网络的模型确定FPC，将降解数据分为不同的健康状态，并预测FPC后的降解模式，以将剩余的使用寿命估计为百分比。实验结果表明，所提出的方法在RUL预测方面优于常规方法。此外，提出的方法还显示了对现实世界情景的希望，从而提高了电池管理的准确性和适用性。索引术语 - 有用的寿命预测，锂离子电池，退化建模