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研讨会 - 装饰和算法
PEUAFLEU研究项目结合了艺术史和人工PEUAFLEU研究项目结合了艺术史和人工智能，以研究中世纪手稿中的笔记装饰，以研究中世纪手稿中的笔记装饰，重点关注Klosterneuburg Abbey的收藏。使用关注Klosterneuburg Abbey的收藏的计算机。使用计算机视觉和机器学习，该项目开发了创新的视觉和机器学习，该项目开发了创新的方法来识别，分类和分析这些复杂的Decora方法，以识别，分类和分析这些复杂的装饰，发现传统趋势和连接的传统趋势和连接，无法轻易地与传统方法相关。方法无法轻易解决。
修改的扩展Kalman过滤算法，用于可充电电池的精确电压和电荷估计
1 1频道工程系，香港理工大学，香港，中国2号医学和工业超声中心，詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信：kwokho.lam@glasgow.ac.uk，中国香港香港理工大学电气工程系；詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国苏格兰，格拉斯哥大学†同样贡献。 摘要：随着电动汽车（EV）的普及，可充电电池的电压和最新电压（SOC）估计具有重要意义。 SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池（LIB）的电能的指标，而电压已是监测所需的关键参数，以防止造成电池损坏的原因，尤其是在充电和放电过程中。 因此，研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。 具有避免重大估计误差的能力，使用间接测量值（例如电压和电流）获得的参数，已采用常规扩展卡尔曼过滤（EKF）来估计SOC的最佳值。 但是，该算法在SOC和电压估计中的精度有限，并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。 这项研究表明，常规的EKF算法会引起估计错误，尤其是当当前突然改变时。1 1频道工程系，香港理工大学，香港，中国2号医学和工业超声中心，詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信：kwokho.lam@glasgow.ac.uk，中国香港香港理工大学电气工程系；詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国苏格兰，格拉斯哥大学†同样贡献。 摘要：随着电动汽车（EV）的普及，可充电电池的电压和最新电压（SOC）估计具有重要意义。 SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池（LIB）的电能的指标，而电压已是监测所需的关键参数，以防止造成电池损坏的原因，尤其是在充电和放电过程中。 因此，研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。 具有避免重大估计误差的能力，使用间接测量值（例如电压和电流）获得的参数，已采用常规扩展卡尔曼过滤（EKF）来估计SOC的最佳值。 但是，该算法在SOC和电压估计中的精度有限，并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。 这项研究表明，常规的EKF算法会引起估计错误，尤其是当当前突然改变时。1频道工程系，香港理工大学，香港，中国2号医学和工业超声中心，詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信：kwokho.lam@glasgow.ac.uk，中国香港香港理工大学电气工程系；詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国苏格兰，格拉斯哥大学†同样贡献。摘要：随着电动汽车（EV）的普及，可充电电池的电压和最新电压（SOC）估计具有重要意义。SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池（LIB）的电能的指标，而电压已是监测所需的关键参数，以防止造成电池损坏的原因，尤其是在充电和放电过程中。因此，研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。具有避免重大估计误差的能力，使用间接测量值（例如电压和电流）获得的参数，已采用常规扩展卡尔曼过滤（EKF）来估计SOC的最佳值。但是，该算法在SOC和电压估计中的精度有限，并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。这项研究表明，常规的EKF算法会引起估计错误，尤其是当当前突然改变时。尽管可以通过诸如Double Kalman滤波等联合算法提高SOC精度，但是由于非线性误差的叠加，仍然需要优化EKF本身。在这项研究中，进行了修改后的扩展卡尔曼滤波（MEKF）算法的研究，以估算LIB的电压和SOC，并具有估计精度的极大提高。Yuasa Lev50单元在298 K处的标准放电率为0.2 c，以获取离线参数，然后使用新提出的新提出的动态估计数学电池模型（DBOFT）进行优化。这是第一次提出一种结合增益矩阵和噪声的方法，以减少当前转弯点的电压估计误差，从而大大提高了电压估计的准确性。具体来说，MEKF算法能够实时调整参数并减少SOC
作者更正：生物细胞内反应和传输的空间建模算法
开放存取本文采用知识共享署名4.0国际许可证，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可证的链接，并表明是否做了更改。本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可证中，除非在资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在文章的知识共享许可证中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出了允许的用途，您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
双额颅直流刺激对决策和压力反应的影响。试点研究
摘要：本文介入有关批判算法研究的当代讨论，以了解“算法”的含义。尽管许多关键学者以及大多数公共组织和私人组织都将此概念理解为软件堆栈中编程代码实例化的计算程序，但我认为该算法可以更好地理解为“图形”：一种偏见的简短指出，指出了各种程序治理模式，而不是总是数字化的模式。由于算法数字是由一系列异质环境产生的，因此它们的出现导致对算法的现实，实质性和影响的构想。本文提供了四种民族志策略来描述算法数字的生产和循环背景：观察算法的观察者；映射和创建算法数字；跨越构图的关系；并分析算法数字对控制它们的尝试的变革性影响。
评估区域内的机器学习算法的普遍性，以鉴定低资源环境中的癫痫
1牛津癫痫研究小组，纳菲尔德临床神经科学系，约翰·拉德克利夫医院，牛津，英国牛津，2，牛津数字健康实验室，纳菲尔德妇女和生殖健康系，牛津大学，约翰·拉德克利夫大学，约翰·拉德克利夫大学，牛津大学，牛津大学，牛津，英国牛津，英国牛津，3 kemri/well well of Corvey killif sken kily ken ken ken.人口监测系统（种子）癫痫流行病学 - 阿克拉，加纳的区分网络，加纳5号公共卫生系，普瓦尼大学，肯尼亚基利比市，肯尼亚基利比市，六汉纳罗比6号人口健康系，肯尼亚，肯尼亚，肯尼亚尼罗比大学，肯尼亚，7台，儿童卫生部，肯尼亚7号。坦桑尼亚，肯尼亚内罗毕大学数学系9，肯尼亚内罗毕大学，加纳Kintampo 10 Kintampo Health Research Center 10，HO卫生研究所和盟军科学研究所。Ghana，12 MRC/WITS农村公共卫生和健康转型研究部（Agincourt），公共卫生学院，卫生科学学院，南非约翰内斯堡，威特沃特斯堡大学，南非约翰内斯堡，13个发展神经科学，13个发展神经科学，伦敦大学NIHR BRC BRC Greatmond ofders Syertion，United Kirge Service，United Kirtil King Domil，Uister Kirtic＆Serkity，United Kirtil King Domin，United Kirdic＆14伦敦神经病学癫痫中心神经病学，查尔范·圣彼得，英国15，塞皮氏丝菌Instellingen Nederland，荷兰海姆斯特德，荷兰，西九岛，西丘德大学16号神经病学系，中国校长，乔治大学，伦敦，国王，国王，国王，国王，校园，校园，纽约市17号。Ghana，12 MRC/WITS农村公共卫生和健康转型研究部（Agincourt），公共卫生学院，卫生科学学院，南非约翰内斯堡，威特沃特斯堡大学，南非约翰内斯堡，13个发展神经科学，13个发展神经科学，伦敦大学NIHR BRC BRC Greatmond ofders Syertion，United Kirge Service，United Kirtil King Domil，Uister Kirtic＆Serkity，United Kirtil King Domin，United Kirdic＆14伦敦神经病学癫痫中心神经病学，查尔范·圣彼得，英国15，塞皮氏丝菌Instellingen Nederland，荷兰海姆斯特德，荷兰，西九岛，西丘德大学16号神经病学系，中国校长，乔治大学，伦敦，国王，国王，国王，国王，校园，校园，纽约市17号。
分布式云架构中大数据处理的可扩展和容错算法
数字数据的快速增长是当今时代的特征，预计到 2025 年，全球数据量将超过 175 ZB。这种巨大的数据融合对处理系统提出了巨大的要求，因为传统方法难以跟上数据量、速度和种类的不断增长。云计算已成为一种重要的推动因素，为管理和分析这些无尽的数据集提供了灵活的基础。尽管云平台具有这些功能，但大数据处理的效率通常取决于处理大规模操作所需的计算的优化。由于数据处理速度通常落后于数据生成速度，因此迫切需要升级处理解决方案。
对机器学习算法，GIS和遥感技术的综合使用的综述进行了预测，以预测降雨模式和洪水
本文系统地回顾了机器学习算法，地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术的综合使用，以预测美国的降雨模式和洪水事件，气候变化的越来越高，降雨量的准确预测和洪水风险的准确预测变得至关重要。GIS可以实现易洪水区域的空间分析和映射，支持风险评估和灾难准备。rs贡献实时卫星图像和环境数据，对于跟踪降雨模式和评估表面条件至关重要。机器学习算法通过提供预测性建模功能来增强这些技术，从而可以更准确地预测降雨强度和洪水潜力。本文探讨了GIS，RS和机器学习之间的协同作用，强调了它们对提高灾难管理中洪水预测准确性和决策的综合影响。的关键挑战，包括数据异质性，计算需求和不同数据集的集成。此外，本文还审查了有关数据共享和技术采用的当前政策，强调了对支持创新的监管框架的需求，同时确保数据隐私和准确性。通过对最近的研究的分析，本文介绍了将这些集成技术用于洪水预测的优势和限制的全面概述，从而提供了对未来方向的见解，并提出了增强洪水管理系统的建议。审查得出的结论是，综合的GIS，RS和机器学习应用程序将需要解决与数据相关的挑战，并促进整个机构之间的协作努力，以增强美国的洪水预测和弹性能力
电动自动拨号问题的分支机构和价格算法
参数定义t i，j从位置i∈V到位置j∈Vb i，j电池的消耗从位置i∈V到位置j∈Vi，j，jj∈Vi，j充电B i，j，j，j，i，j∈Vi i最早的服务处于i∈Vi的最新服务时，在i∈Vi s in flation in f in n f in n o s in f in n o; i最大用户乘车时间i∈Pc k车辆容量q电池容量h充电时间从零到q q k 0充电到q q k 0的初始电池充电水平是车辆kα的电池电池kα的电池电池电池电池电量单位γ最小电池电量比率w 1，w 1，w 2的总旅行时间和总乘车时间超级乘车时间
关于辩证法程序的算法结构
gudel的辩证神解释[14]是从证据中提取计算内容的最重要方法之一。对这项技术的兴趣虽然始终很强，但由于两种不同的研究链中的活动增加，但近年来迅速增长。首先是证明矿业计划，起源于克雷塞尔[21]的思想，并由科伦巴赫及其合作者[19]成熟。在这里，辩证神解释既可以指导具体界限（通常是非构造性的）数学证明的推断，并制定所谓的逻辑元素元素（以[18]开头），这些逻辑元素（以[18]开头）最终是辩证神将其解释到精致的验证系统的扩展，以适用于特定于特定数学的精致区域。辩证神在数学中的应用正在快速扩展 - 仅在去年一年中发布了30多个案例研究和相关的元素1。第二链以从结构或编程的角度理解辩证神的多种不同方法来表示。在这种传统中的研究本质上始于de paiva的辩证法类别和最终的线性逻辑模型[10]，现在包括有关游戏理论的工作[13] [13]，分类观点的进一步发展（最近在[6,45]中[6,45]中），辩证神将辩证神的重新铸造为程序转换，并与一般的对象，一般性的对象，一般性的对象，一般的对话是一个观点。结构特性。本文是对辩证神的研究，汇集了这两条研究。