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使用人工神经网络预测钒氧化还原液流电池的电压和过电位
摘要：本文探讨了经过训练的人工神经网络 (ANN) 在预测钒氧化还原液流电池行为方面的新应用，并将其性能与二维数值模型进行了比较。目的是评估两个 ANN 的能力，一个用于预测电池电位，一个用于预测各种操作条件下的过电位。先前用实验数据验证过的二维模型用于生成数据来训练和测试 ANN。结果表明，第一个 ANN 可以在充电和放电模式下精确预测不同充电状态和电流密度条件下的电池电压。负责过电位计算的第二个 ANN 可以准确预测整个电池域的过电位，在电极膜和域边界等高梯度区域附近的置信度最低。此外，计算时间大幅减少，使 ANN 成为快速理解和优化 VRFB 的合适选择。
do arti cial神经网络总是提供高
图，对y轴有ANN预测。虚线指示的值是平等线，纯色线指示的值是拟合的数据值。这些图的目的是分析和显示ANN输出与目标值的接近性以及它们之间的错误率。当检查了文献中对ANN的研究时，可以看出ANN是一种强大的数学工具，可以以高准确性进行预测。在从这些研究中获得的数字中，可以看出，拟合的数据和相等性线非常接近且彼此兼容，但是，数据点位于或非常接近这两条线。当仔细检查了从ANN模型的每个阶段获得的数据中显示的相等性线，拟合线和数据点时，
供应链管理中的人工神经网络，评论
人工神经网络（ANN）是一种受人脑的结构和功能启发的机器学习算法。在供应链管理的背景下，可以将ANN用于需求预测，库存优化，物流规划和异常检测。ANN帮助公司优化其库存水平，生产计划和治疗活动，以提高零件生产的生产率。通过考虑多个变量和约束，ANN可以确定最有效的路线，有效地分配资源并降低成本。此外，ANN可以识别供应链数据中的异常情况以及异常情况，例如意外需求模式，质量问题和物流运营中的破坏，以最大程度地减少其对供应链的影响。ANN还可以分析供应商绩效数据，包括质量，交付时间和定价，以评估供应商的可靠性和有效性。此信息可以支持供应商评估和选择过程中的决策过程。此外，ANN可以不断监视助理性能，提高与预定义标准偏差的警报，以在部分生产过程中提供安全可靠的供应链。通过分析包括天气状况和政治不稳定在内的各种数据来源，ANN可以在供应链过程的安全性方面识别和减轻风险。在研究工作中研究了供应链管理中的人造神经网络，以分析和增强部分制造过程中供应链管理的性能。通过审查和分析人工神经网络在供应链管理中的应用中的最新成就来介绍未来研究工作的新想法和概念。因此，可以通过使用人工神经网络来实现供应链管理来提高零件制造的生产率。
人工智能时代仿生神经元接口的三维激光直写：原理、材料与应用
摘要：仿生神经元接口 (BNI) 的创建已成为从神经科学到人工智能等不同研究领域的当务之急。BNI 是二维或三维 (3D) 人工接口，模仿生物神经网络的几何和功能特征，以重建、理解和改善神经元功能。BNI 的研究是治疗神经元疾病和创建创新人工神经网络 (ANN) 的关键。为了实现这些目标，3D 直接激光写入 (DLW) 已被证明是一种用于复杂几何形状 BNI 的强大方法。然而，对 BNI 的大规模、高速制造的需求要求将 DLW 技术与 ANN 相结合。ANN 是一种受生物神经元启发的计算算法，已显示出前所未有的提高数据处理效率的能力。ANN 与 DLW 技术的结合为高效制造大规模 BNI 提供了一条创新途径，也可以启发为 ANN 设计和优化新型 BNI。本观点回顾了 BNI 的 DLW 进展，并讨论了 ANN 在 BNI 设计和制造中的作用。
人工智能的工程应用
为了降低工程设计中的计算成本，昂贵的高保真仿真模型通常用数学模型来近似，这些数学模型被称为元模型。典型的元建模方法假设昂贵的仿真模型是黑盒函数。在本文中，为了提高元模型的准确性并降低构建元模型的成本，利用有关工程设计问题的知识来帮助开发一种新的元模型，称为因果人工神经网络（causal-ANN）。利用设计问题固有的因果关系将 ANN 分解为子网络，并利用中间变量的值来训练这些子网络。通过涉及设计问题的知识，因果 ANN 的准确性高于假设黑盒函数的传统元建模方法。此外，可以利用因果 ANN 的结构和贝叶斯网络理论从因果 ANN 中识别出有吸引力的子空间。本文还讨论了因果图保真度和设计变量相关性的影响。工程案例研究表明，只需少量昂贵的模拟即可准确构建因果 ANN，并且可以直接从因果 ANN 中识别出有吸引力的设计子空间。
联合国人工智能 (AI) 活动 - ITU
作为 IDC 执行的自动数据处理的一部分，对来自地震站的信号进行分类，以根据自动测量的特征（幅度、频率内容、粒子运动参数等）确定其地震相位。在处理来自辅助地震站的数据时，结合使用人工神经网络（ANN）和贝叶斯分类器，自动将 9 种可能的相位类型之一分配给信号。ANN 和贝叶斯分类器在由人工分析人员审查和纠正的自动信号上进行训练。该组件已投入运营多年。正在进行的活动一方面与对每个站点的现有 ANN 进行重新训练（调整）有关，另一方面与通过将当前的 ANN 和贝叶斯分类器组合替换为一个（更深的）ANN 来提高自动分类器的性能有关。我们还在研究在分类过程中使用其他信息（例如原始波形数据）是否可以进一步提高性能。
2025年1月21日，新闻稿25 University Hospital Funserations在接下来的五年中加速研究员
2024年2月27日，AP-HP，INSERM和YE-DE-FRANCE的大学更新了，这是大学医院联合会宪法（FHU）的呼吁。FHU的目标是在医院，大学和研究组织之间建立强大的协同作用，以改善医学研究和护理质量，同时为快速传播创新和更好的国际知名度做出贡献。在由国际陪审团评估项目之后，该呼吁项目的合作伙伴决定将25 FHU标记为五年，而FHU则比以前的标签期间多四个。由陪审团组成的个性组成的人物在外面或国外进行活动的陪审团强调了所提出的61个项目的卓越，其中35个是在接受采访后选择的。日益竞争的国际环境，并以新的健康挑战的出现为特征，需要加强行动来支持转化和临床研究。在AP-HP，Inserm和Ile-De-France的大学领导的项目呼吁之后，Ile-De-France的大学医院联合会（FHU）旨在在AP-HP，大学，研究组织，研究组织，研究组织，并在医疗主题上加强其协作的医疗事务，并加强其协作破裂的创新。21 FHU在2020年至2024年之间被标记为五年。在六个月的时间内举行了候选人候选人的呼吁。以这种能力，他们促进了护理，教学和研究的整合，并依靠由临床医生，学术伙伴的代表和研究人员组成的特定治理。对该系统的非常积极的评估导致呼吁候选人考虑增加标记为上的FHU数量的机构。在61封沉积的意图信中（2019年47封）保留为符合条件，重点介绍了各种学科，例如麻醉/复苏/紧急/紧急，血液学/肿瘤学，肝癌，内科或神经病学。总共在国际陪审团的35个预选和采访中选择了25个项目。在已经标记的21个FHU中，选择了19个新标签，并选择了11个标签。这个新的申请呼吁使得有可能带出14个新的FHU。在接下来的5年中，这些FHU中的每一个都将拥有由AP-HP支持的项目经理，该项目经理由大学提供，由Inserm提供的诊所负责人，并提供20,000欧元的运营分配。
决策树，支持向量机和人工神经...
在这项研究中，应用了三种不同的分类算法，包括决策树，SVM和ANN，以检测MR图像上的FCD病变。然后，他们的表演彼此比较。结果表明，与其他两种方法相比，ANN算法具有更高的灵敏度，特异性和准确性。因此，建议将ANN方法用作计算机辅助FCD病变诊断系统中的最佳分类方法。
口服生物可利用的 mSWI/SNF ATPase 降解剂的开发和前列腺癌的获得性耐药机制
2 美国密歇根州安娜堡密歇根大学病理学系 3 中国湖南省长沙市中南大学湘雅医院泌尿外科 4 美国密歇根州安娜堡密歇根大学医学科学家培训项目 5 美国密歇根州安娜堡密歇根大学细胞与分子生物学项目 6 美国密歇根州安娜堡密歇根大学罗格尔癌症中心 7 美国密歇根州安娜堡密歇根大学公共卫生学院生物统计学系 8 美国密歇根州安娜堡密歇根大学霍华德休斯医学研究所 9 印度班加罗尔 Aurigene Oncology Limited 10 美国密歇根州安娜堡密歇根大学分子与整合生理学系 11 美国密歇根州安娜堡密歇根大学内科系、胃肠病学分部
fastbe -Henri Schmidt
*此模型是隐式或显式的：PhyloSub（Jiao等，BMC Bioinform。2014），门片（Deshwar等人，基因组Biol。2015），Citup（Malikic等人，生物信息学2015），Lichee（Popic等，基因组Biol。 2015），Ancestree（El-Kebir等人，BioInformitics 2015），Canopy（Jiang等，PNAS，2016），Clonevol（Dang等，Ann。，Ann。 oncol。 2017），Calder（Myers等，Cell Systems，2019），Pairtree（Wintersinger等，《血液癌发现》，2022年），Orchard（Kulman等，2023），…2015），Citup（Malikic等人，生物信息学2015），Lichee（Popic等，基因组Biol。2015），Ancestree（El-Kebir等人，BioInformitics 2015），Canopy（Jiang等，PNAS，2016），Clonevol（Dang等，Ann。，Ann。 oncol。 2017），Calder（Myers等，Cell Systems，2019），Pairtree（Wintersinger等，《血液癌发现》，2022年），Orchard（Kulman等，2023），…2015），Ancestree（El-Kebir等人，BioInformitics 2015），Canopy（Jiang等，PNAS，2016），Clonevol（Dang等，Ann。，Ann。oncol。2017），Calder（Myers等，Cell Systems，2019），Pairtree（Wintersinger等，《血液癌发现》，2022年），Orchard（Kulman等，2023），…