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一种用于计算频谱固定辐射变量优化的雪反击的多功能方法：valhalla v1.0
摘要。在气候模型中，雪反照率方案一般仅计算窄带或宽带反照率，这导致了显着的不确定性。在这里，我们介绍了基于规格固定的辐射变量（Valhalla 1.0版）的多功能反照率计算方法，以优化光谱雪反照率计算。对于这种操作，积雪吸收的能量是由雪（tartes）和光谱辐照模型的光谱反照率模型的两流射线传递来衡量的。该计算考虑了基于降雪的辐射转移的分析近似，就考虑了入射辐射的光谱特征和雪的操作特性。对于这种方法，计算了30个波长，称为扎点（TPS），并计算16个参考iranciance pro文件，以结合吸收的能量和参考辐照度。然后，将吸收能量的能量插值，每个波长在两个TPS之间具有足够的核函数，这些核函数源自辐射转移，以降雪和大气。我们表明，吸收能量计算的准确性主要取决于参考文献对模拟的辐照度的适应（对于宽带吸收能量的绝对差<1 w m-2的绝对差<1 w m-2，绝对差<0。005用于宽带反照率）。除了准确性和计算时间的性能外，该方法还适用于任何大气输入（宽带，窄带），并且很容易适应整合到全球或区域气候模型的辐射方案中。
二维超材料作为超泡沫用于优化表面增强太阳能蒸汽生成
二维超材料作为元泡沫，用于优化表面增强太阳能蒸汽发电 Lan GAO 1 , Elyes NEFZAOUI 1 *, Frédéric MARTY 1 , Xuyong WEI 2 , Stéphane BASTIDE 3 , Yamin LEPRINCE-WANG 1 , Tarik BOUROUINA 1 * 1 ESYCOM lab., Univ Gustave Eiffel, CNRS, F-77454 Marne-la-Vallée, 法国 2 西安交通大学机械工程学院, 西安, 710049, 中国 3 ICMPE, UMR 7182 CNRS-Université Paris Est Créteil, F-94320 Thiais, 法国 *通讯作者: elyes.nefzaoui@esiee.fr ; tarik.bourouina@esiee.fr 我们报道了一种新型超材料，它由超泡沫组成，经过优化，可实现高
2025; 15（6）：2510-2522。 doi：10.7150/thno.94521研究论文对优化的潜在套件类型，SSTR拮抗剂68 GA-DATA 5M
1。新加坡新加坡国立大学Yong Loo Lin医学院诊断放射学系。 2。 Theranostics卓越中心，Yong Loo -Lin医学院，新加坡国立大学，新加坡Helios，Helios 11 Biopolis Way，新加坡138667，新加坡。 3。 新加坡新加坡国立大学的Yong lin医学学院转化医学中心，新加坡，临床成像研究中心。 4。 纳米医学转化研究计划，NUS纳米医学中心，新加坡新加坡国立大学Yong Loo Lin医学院。 5。 Curanosticum Wiesbaden-Frankfurt，晚期放射性分子精度肿瘤学中心，德国威斯巴登。 6。 精确肿瘤学院，国际精确肿瘤学中心（ICPO），德国威斯巴登。 7。 美国纽约州纽约州纽约市纽约大学兰蒙医学中心放射学系。 8。 德国美因茨的约翰内斯·古腾堡大学Triga化学系。新加坡新加坡国立大学Yong Loo Lin医学院诊断放射学系。2。Theranostics卓越中心，Yong Loo -Lin医学院，新加坡国立大学，新加坡Helios，Helios 11 Biopolis Way，新加坡138667，新加坡。 3。 新加坡新加坡国立大学的Yong lin医学学院转化医学中心，新加坡，临床成像研究中心。 4。 纳米医学转化研究计划，NUS纳米医学中心，新加坡新加坡国立大学Yong Loo Lin医学院。 5。 Curanosticum Wiesbaden-Frankfurt，晚期放射性分子精度肿瘤学中心，德国威斯巴登。 6。 精确肿瘤学院，国际精确肿瘤学中心（ICPO），德国威斯巴登。 7。 美国纽约州纽约州纽约市纽约大学兰蒙医学中心放射学系。 8。 德国美因茨的约翰内斯·古腾堡大学Triga化学系。Theranostics卓越中心，Yong Loo -Lin医学院，新加坡国立大学，新加坡Helios，Helios 11 Biopolis Way，新加坡138667，新加坡。3。新加坡新加坡国立大学的Yong lin医学学院转化医学中心，新加坡，临床成像研究中心。4。纳米医学转化研究计划，NUS纳米医学中心，新加坡新加坡国立大学Yong Loo Lin医学院。 5。 Curanosticum Wiesbaden-Frankfurt，晚期放射性分子精度肿瘤学中心，德国威斯巴登。 6。 精确肿瘤学院，国际精确肿瘤学中心（ICPO），德国威斯巴登。 7。 美国纽约州纽约州纽约市纽约大学兰蒙医学中心放射学系。 8。 德国美因茨的约翰内斯·古腾堡大学Triga化学系。纳米医学转化研究计划，NUS纳米医学中心，新加坡新加坡国立大学Yong Loo Lin医学院。5。Curanosticum Wiesbaden-Frankfurt，晚期放射性分子精度肿瘤学中心，德国威斯巴登。6。精确肿瘤学院，国际精确肿瘤学中心（ICPO），德国威斯巴登。7。美国纽约州纽约州纽约市纽约大学兰蒙医学中心放射学系。 8。 德国美因茨的约翰内斯·古腾堡大学Triga化学系。美国纽约州纽约州纽约市纽约大学兰蒙医学中心放射学系。8。德国美因茨的约翰内斯·古腾堡大学Triga化学系。
重点介绍了商业SERS底物以及优化的Nanorough大区域SERS传感器：Raman研究
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
利用 CasPlus 和优化的向导 RNA 预防工程化人类原代 T 细胞中的大量缺失和染色体丢失
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。
贝叶斯网络的优化量子电路表示
摘要：近年来，人们对量子机器学习的兴趣日益高涨，研究人员积极开发利用量子技术的力量解决各个领域高度复杂问题的方法。然而，由于量子资源有限和固有噪声，在有噪声的中间量子设备 (NISQ) 上实现基于门的量子算法面临着显著的挑战。在本文中，我们提出了一种在量子电路上表示贝叶斯网络的创新方法，专门用于应对这些挑战。我们的目标是最大限度地减少在量子计算机上实现量子贝叶斯网络 (QBN) 所需的量子资源。通过精心设计动态电路中的量子门序列，我们可以优化有限量子资源的利用率，同时减轻噪声的影响。此外，我们提出了一项实验研究，证明了我们提出的方法的有效性和效率。通过在 NISQ 设备上进行模拟和实验，我们表明我们的动态电路表示显著降低了资源需求并增强了 QBN 实现的稳健性。这些发现凸显了我们的方法的潜力，为量子贝叶斯网络在当前可用的量子硬件上的实际应用铺平了道路。
遗传算法优化的k-nearest邻居和支持载体机器在资源受限环境中检测乳腺癌的
摘要 - 胸癌构成了重大的全球威胁，强调了迫切需要早期检测以降低死亡率。研究人员正在努力最大程度地减少假阳性和假阴性的发生，从而提高了乳腺癌检测模型的效率。为了实现这一目标，他们采用了先进的技术，例如人工精神，机器学习，深度学习和计算智能。支持向量机（SVM）和K-Nearest邻居（KNN）是两种流行的轻型机器学习技术。;但是，它们的有效性取决于适当的特征选择和参数调整。遗传算法操作通过智能选择相关特征和微调参数提供了解决方案，从而提高了早期诊断的分类精度。这项研究证明了使用遗传算法进行特征选择的混合计算智能模型的有效性。使用威斯康星州乳腺癌诊断数据集，提出的Gaknn-SVM模型在检测乳腺肿瘤方面表现出了卓越的性能。结果表明，基于171个测试样本，其准确性，灵敏度和特异性率分别为98.25％，98.15％和98.41％。总体而言，遗传算法和机器学习方法具有提高乳腺癌检测准确性的巨大希望，最终导致更好的诊断结果和降低的死亡率，尤其是在资源受限的环境中。
利用人工智能优化建筑行业的项目管理和降低风险
建筑行业正越来越多地采用人工智能 (AI) 来优化项目管理流程并增强风险缓解策略。随着建筑项目日益复杂，工期紧迫、法规不断变化且成本高昂，传统的项目管理和风险评估方法往往效率低下且容易出现人为错误。人工智能技术，尤其是机器学习和预测分析，通过提供数据驱动的洞察、改进决策制定并自动化各种项目管理任务，提供了强大的工具来应对这些挑战。通过分析历史数据和实时项目信息，人工智能可以预测潜在风险，例如工期延误、成本超支和安全隐患，从而实现主动干预。人工智能工具有助于简化项目进度安排、资源分配和绩效跟踪，确保项目按计划进行且不超出预算。此外，人工智能还可以优化供应链管理，减少材料浪费并确保资源的及时可用性。机器学习算法可以不断从项目数据中学习，随着时间的推移提高其预测准确性并适应不断变化的条件。本文探讨了人工智能在转变建筑项目管理和风险缓解策略方面的作用。本文探讨了人工智能在风险评估、安全管理、成本估算和进度优化等领域的具体应用。建筑行业的案例研究和案例凸显了人工智能工具在实际项目中的成功应用，并展示了项目成果的切实改善。本文还探讨了人工智能在建筑行业应用面临的障碍，包括数据质量、集成挑战以及对专业技能的需求。最终，将人工智能融入建筑项目管理，有望打造更高效、更具成本效益、更具风险抵御能力的项目。
开发原生质体到...的优化协议
© 作者 2024。开放存取本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行授权，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，提供知识共享许可的链接，并指明是否做了更改。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中，除非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中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则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/。