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利用免疫信息学治疗脑肿瘤
1 伊朗巴博勒医科大学学生研究委员会 2 伊朗巴博勒医科大学 USERN 办公室 3 伊朗巴博勒医科大学健康研究所非传染性儿科疾病研究中心 4 伊朗德黑兰医科大学医学院 5 伊朗克尔曼医科大学药学与化妆品研究中心 6 伊朗萨布泽瓦尔医科大学学生研究委员会 7 伊朗德黑兰沙希德贝赫什提医科大学 Shohada Tajrish 神经外科综合卓越中心功能神经外科研究中心 8 伊朗德黑兰沙希德贝赫什提医科大学功能神经外科研究中心 USERN 办公室
利用...开发基于 HfO2-X 的神经忆阻器
在本研究中，我们制造了一种 Ta/HfO 2-x /Mo 基单细胞忆阻器，这是一种全球独一无二的配置。研究了基于 HfOx 的忆阻器器件上钽和钼电极的突触行为。使用脉冲激光沉积 (PLD) 方法生长 HfO 2-x (15 nm)，并使用溅射系统和光刻法制造电极。通过 X 射线光电子能谱 (XPS) 确定金属氧化物化学计量。成功获得了长期增强 (LTP) 和成对脉冲促进 (PPF) 特性，它们在人工神经网络的学习过程中发挥着重要作用。进行了电流-电压测量和保持测试，以确定器件在适当范围内的 SET 和 RESET 状态。结果表明，该忆阻器器件是人工神经网络 (ANN) 应用的有力候选者。
教育DX和使用教育数据
我们应该以适合日本实际情况的方式进行，同时还遵守国际标准。我们需要根据实际使用结果来修改和完善我们的方法。从促进在整个生命中学习数据的角度，包括在大学中，有必要致力于扩大标准化的范围。学习代码等课程等。应用于数字教科书和多样化的教材。必须根据特定情况来考虑理想的学生ID形式，同时还要考虑技术的进度。4
利用自由大学的人工智能
人工智能有机会在维持高数据完整性的同时改变自由大学的各个方面。生成的人工智能（AI）描述了可用于创建新内容的算法（例如chatgpt），包括音频，代码，图像，文本，模拟和视频。
树皮衍生多酚在功能化
在光声断层扫描（PAT）的反问题中，通过一组测得的超声数据估算了光效应诱导的初始压力分布。在最近的十年中，已经提出了对PAT的各种深度学习方法的利用。但是，其中许多处理器都没有提供重建图像的不确定性的信息。在这项工作中，我们提出了一种基于贝叶斯反向问题的基于深度学习的方法，该方法基于变异自动编码器。使用数值模拟评估该方法，并与使用常规贝叶斯图像重建方法获得的后验分布进行了比较。该方法显示出可提供可靠性估计值的快速准确的重建。
利用机器学习检测电力盗窃......
摘要：智能电网具有提高能源效率、减少停电和提高安全性等多种优势，随着电力需求的不断增长，智能电网越来越受欢迎。但智能电网最大的问题之一是电力盗窃，这给公用事业公司带来了大量损失。因此，电力配送公司非常担心电力盗窃。本研究的目的是提供一种基于人工神经网络 (ANN) 的有效技术来识别智能电网电力盗窃。在对可接受的消费模式数据集进行训练后，将根据有关能源盗窃事件的信息对 ANN 模型进行评估。将使用测试数据测试设计，以评估建议策略的有效性。我们建议的基于 ANN 的智能电网电力盗窃检测方法的预期结果是有利的。我们的方法实现了 99% 的训练准确率和 99% 的验证准确率。将采用的性能指标包括 F1 分数、召回率、准确率和精确率。此外，我们创建了所提出的系统，该系统利用 Flask Web 框架使其更易于使用，并提供更好的用户界面以进行结果预测。这项研究可能会产生一种有效的方法，使用 ANN 来识别智能电网中的能源盗窃，公用事业公司可以利用这种方法来增加收入并加强智能电网的安全性。这项研究可能会扩展到其他领域，例如计算机网络中的入侵检测和金融系统中的欺诈检测，这些领域需要在大规模数据集中识别异常。关键词：人工神经网络、Flask Web 框架、智能电网、能源盗窃、大规模。1. 简介人工神经网络 (ANN) 复制了大脑复杂的神经元关联。箭头显示人工神经元之间的输出连接，这些神经元可以是节点。ANN 或连接系统是基于动物大脑神经网络的计算模型。这些结构不是制定特定于项目的策略，而是从样本中“学习”。神经网络 (ANN) 由“人工神经元”组成，这些神经元可以模仿真实的大脑神经元。人工神经元像大脑突触一样发送信号。人工神经元处理信号并将其发送到其他神经元。大多数 ANN 实现处理信号，因为每个人工神经元的输出都是非线性特征
利用新颖的方法对航空航天结构进行健康监测...
摘要：从原始传感器数据中提取的诊断潜力健康指标 (HI) 是数据驱动的复合结构诊断和预测的重要特征。本文研究了从使用光纤布拉格光栅 (FBG) 和声发射 (AE) 数据获取的应变中开发的新损伤敏感特征是否适合用作 HI。对单条复合板进行了两次疲劳试验。在以冲击损伤或人工脱粘的形式引入初始损伤后，对面板进行恒定和可变振幅压缩-压缩疲劳试验。通过 FBG 和 AE 进行应变感应是两种有前途的结构健康监测 (SHM) 技术，用于监测损伤增长，并通过相控阵超声进一步验证。几个 FBG 被纳入特殊的 SMARTapes TM 中，这些 SMARTapes TM 沿着加强筋的脚粘合以测量应变场，而 AE 传感器则策略性地放置在面板的外皮上以记录声发射活动。从 FBG 和 AE 原始数据中提取了几种 HI，它们的行为有望用于复合材料结构在使用过程中的损伤监测。为了进一步评估 HI 的行为和适用性，在整个实验过程中使用相控阵相机在多个时间点进行测量，从而提供基于超声波的损伤评估。