XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemahi
Mahindra-Xev-9AM-2025-in.pdf
本小册子中提到的性能数字，规格和功能，包括但不限于速度，燃油效率，加速度和其他技术细节，已在受控条件下进行了测试和记录，并且可能取决于驾驶条件，车辆负荷，维护和其他因素。实际性能可能与实际变量所提到的值有所不同。
麦格理 – 玛希隆种子基金 2025
3. 奖学金申请人的资格 身为政府官员、大学官员、大学官员（隶属于院、校或研究所）或大学雇员，担任讲师、研究员、实验室分析员、专家或特别专家等职务，以全职人员身份在玛希隆大学从事研究工作，雇用合同不少于 1 年。 4. 申请奖学金的项目资格 4.1 必须是与联合首席研究员共同进行的研究项目。 4.2 必须指定联合首席研究员名单。 4.3 需要提供项目细节、目标、行动计划、项目期限、预算和项目预期产出。 5. 奖学金申请支持文件 5.1 由院长、主任或授权人签署的附属机构提名受资助者资助的信函 5.2 联合申请表一式三份，可从全球伙伴关系司网站下载。 https://op.mahidol.ac.th/ir// 5.3 受资助者和联合首席研究员的简历，各 1 份 5.4 玛希隆大学政府官员、大学官员或员工的任职证明副本，雇佣合同不少于 1 年 5.5 玛希隆大学人类伦理、动物使用和/或生物安全委员会（在其各自的附属机构或大学级别）对任何研究的批准
旭化成集团 2025 财年董事及高管人员任命通知
战略、会计与财务、投资者关系执行官；监督：内部控制、IT、通信*、可持续发展战略规划；旭化成欧洲有限公司、旭化成美国公司、旭化成（中国）有限公司。
Jamal Chenouf，Mourad Boutahir，B。Fakrach，A。Rahmani，H。Chadli等。π-偶联的Quaterthiyophene对径向呼吸的封装效果
Jamal Chenouf，Mourad Boutahir，B。Fakrach，A。Rahmani，H。Chadli等人。π-偶联的Quaterthiyophene对径向呼吸和分支模式的半导体和金属单核碳纳米管的封装效果。计算化学杂志，2020，41（28），pp.2420-2428。10.1002/jcc.26408。hal-03017613
00 引用本文：Anamika Raj、Noor Maizura Mohamad Noor、Rosmayati Mohemad、Noor Azliza Che Mat、Shahid Hussain，（2025）《智能糖尿病患者》
摘要 糖尿病视网膜病变 (DR) 是糖尿病的一种严重并发症，如果不及早发现和治疗，会导致视力障碍和失明。在这项研究中，我们提出了一种先进的预测系统，利用改进的深度神经网络 (DNN) 来提高 DR 诊断的准确性和效率。所提出的系统集成了一个深度学习框架，并针对受糖尿病影响的视网膜图像的独特特征进行了量身定制的修改。我们引入了专门的特征提取技术并优化了网络架构以适应糖尿病视网膜病变的复杂性。使用包含各种视网膜图像的综合数据集来训练和验证改进的 DNN 模型。实验结果证明，与现有方法相比，该方法具有更高的预测准确性，突出了所提出的方法在糖尿病视网膜病变的早期检测和预后方面的有效性。这种智能预测系统通过促进及时干预和降低不可逆视力障碍的风险，为改善糖尿病患者的临床管理带来了巨大的希望。
使用多重分形去趋势波动分析和表面肌电图进行人体手势识别 A. Hajihashemi a、F. Ebrahimi *a、H. Monta
大多数日常活动需要灵巧地使用手和手指。残疾人的手部假肢可以通过连接到上肢的表面电极非侵入式获取的表面肌电图 (sEMG) 信号来控制。在对从 10 位截肢者获取的 12 个电极 sEMG 信号进行预处理后，计算了时域和频域中的不同特征。考虑到 sEMG 是一种复杂、随机、非平稳和非线性信号，还通过多重分形去趋势波动分析 (MFDFA) 的方法提取了复杂的非线性特征。使用不同的分类方法（包括支持向量机 (SVM)、线性判别分析 (LDA) 和多层感知器 (MLP)）来比较它们在八种不同手指运动分类中的表现。观察发现，SVM 在手指运动分类方面的表现优于其他两个分类器。新特征与传统特征融合后，分类准确率、精确率、召回率（灵敏度）分别为98.70%、98.74%、98.67%。结果表明，加入MFDFA提取的新特征与其他传统特征，可以有效提高数据采集效果。
Sarah Bertoli，EmilieBérard，Pierre Peterlin，Romain Guieze，Yohan Desbrosses，Yosr Hicheri，Omar Benbrahim，Martin Carre，Corentin Orvain，Anne B
短贝托利。劳伦斯·萨恩斯（Laurence Sanhes），玛丽格·赫南兹（Galleg-Hernanz）的玛丽亚（Maria），表达了卡罗尔（Carole），劳尔·文森特（Laur Vincent），希格林（Himberlin和克里斯蒂安·雷恩（Christian Recher）。合作十字架：创新的白血病组织（FILO）。接收：接收13，2024。接受：2025年1月28日。引用：Sarah Bertoli，Emilie Berard，Peter的Pierre，Rome，Yohan Desbrosses，ISR Book，Benbrahim，Martin Carre，Roth Roth，Roth Roth，Veronique。 Dorvaux，圣玛丽的劳伦斯，免费蜗牛，辛迪，阿丽亚妮矿，阿里安娜矿，安妮·惠恩，出生，伊莎贝尔·卢奎特，拉尔古斯，埃里克·德拉贝尔，阿诺德。预订，基督徒到达。合作十字架：创新的白血病组织（FILO）。热学。2025年2月6日。doi：10.3324/haematol.2024.286807 [第一个epub Ash]免责声明。Haematologica是已完成常规同行评审并已被接受出版的早期手稿的电子发布PDF文件。出版已由作者批准。在印刷之前发行电子版本后，手稿将进行技术和英语编辑，排版，证明校正和呈现以供作者的最终批准；然后，手稿的最终版本将出现在日记的常规期刊中。所有适用于该期刊的法律免责声明也与该生产过程有关。
文章类型：原创研究 如何引用本文：Taghizad Gh、Panahian H、Ghodrati H. (2025)。财务困境预测的估计
目标：本研究旨在提出一种基于偏最小二乘法 (PLS) 和支持向量机 (SVM) 的混合模型来预测企业财务困境，并提高预测过程的准确性和稳定性。方法：本研究使用了两年内 120 家公司的数据集，其中包括 56 家破产公司和 64 家非破产公司。首先，分析财务数据，并使用偏最小二乘法 (PLS) 提取关键特征。然后采用支持向量机 (SVM) 算法，利用网格搜索技术和 5 倍交叉验证来优化模型参数。将所提模型的性能与逻辑回归和人工神经网络等传统方法进行了比较。结果：实证结果表明，混合 PLS-SVM 模型在测试集上的准确率达到 87%，优于传统模型和其他机器学习技术。此外，该模型成功地确定了预测财务困境最相关的财务指标，并确定了每个变量在预测过程中的作用。结论：由于其高准确性、可解释性和显著的稳定性，所提出的模型可以作为金融机构在风险管理、信贷审批和财务规划过程中的有效工具。本研究表明，结合机器学习方法可以提高财务预测能力。关键词：模型、机器学习技术、非线性、复杂相关性、破产。
在婚姻中，Z世代之间道德，社会和文化价值转变的叙述性探索了Vahid Mostafapour 1*，h
抽象简介：与遵守标准且可预测的婚姻模式的前几代不同，现代世界可能会为年轻一代提供新的机会和想法。婚姻领域中的某些变化与社会的总体文化大师叙事保持一致，并被广泛接受，而其他人可能没有完全接受，但仍被社区中的某些甚至大多数成员认为是理性的。这项研究旨在对Z世代（1997年至2012年之间）对婚姻的态度有更深入的了解。材料和方法：本研究采用了定性研究设计。样本由Tehran的29名14至27岁的男性参与者组成，通过自愿抽样选择。使用焦点小组中进行的焦点对话收集数据。为了进行数据分析，该研究利用了Braun和Clarke（2022）反思性主题分析方法。结果：分析揭示了与婚姻有关的六个主要主题：“婚姻的意义”，“伴侣选择”，“传统家庭角色”，“婚前性别”，“育儿”和“婚姻习俗”。结论：发现表明，在婚姻作为一个神圣的机构时，Z仍然保持完整，并继续被Z世代视为与社会，文化和道德合法性的隐式参考点，但可以观察到可以观察到的奇异，固定的婚姻概念。相反，越来越多地重新定义并重新解释了一个由动态的个人偏好塑造的机构，其意义，作用和意义受到持续重新审议的影响。关键字：婚姻，道德价值观，文化价值观，硕士叙事，Z代的引用：Mostafapour V，Eskandari H，Borjali A，Borjali A，Sohrabi F，Asgari M. Asgari M.在婚姻中，Z中Z中道德，社会和文化价值的叙事探索，Int J Ethrics Soc，Int J Ethics Soc。2025; 6（4）：40-55。 doi：10.22034/ijethics.6.4.40
易卜拉欣·沃尔肯·伊斯勒（Ibrahim Volkan Isler） - UT计算机科学
•Haeni，Nicolai;罗伊（Roy），普拉瓦卡（Pravakar）；伊斯勒，沃尔肯。（2019）。minneapple：用于检测和分割的基准数据集。在明尼苏达大学的数据存储库中可用，https://doi.org/10.13020/8ecp-3r13。从2019年9月至2020年1月的最初发布的下载次数：886； 2020年7月：3284； 2020年10月：4022; 2021年9月：14188年； 2022年1月：15249，2022年3月：21678； 2022年10月：34165，2023年1月：37416，2023年10月：42423