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电动汽车电池管理系统的优化技术
电动汽车和HEV使用具有优势的电池，例如高能存储，较低的环境影响和持久的性能。扩大电动汽车的使用取决于更好的电池技术，并努力提高能源容量，缩短充电时间并降低成本。目前，锂离子（液化）电池是由于其高效率而常用的。但是，由于电池很复杂，并且其性能会随着时间而变化，因此监视其确切状态是一项挑战。这使得开发准确可靠的电池管理系统（BMS）对于确保安全有效的操作至关重要[1]。电动和混合动力汽车（电动汽车和HEV）被视为传统内燃机车辆的强大替代品，近年来其技术取得了重大进步。电池对于这些车辆至关重要，因为它们的能量密度很高，环境影响较低和寿命长。但是，必须仔细管理电池，以防止诸如过度充电，过热或过度排放之类的问题，这会导致安全危害和更快的老化。电池管理系统（BMS）对于确保安全性和优化性能至关重要。关键BMS技术包括电池建模，状态估计和充电方法。这些模型有助于了解电池的电气和热行为，同时估计充电状态（SOC）和内部温度的方法可确保准确监测。然后，根据这些模型开发了优化的充电策略以提高性能[2]。电动汽车（电动汽车）迅速从利基市场转移到主流，这要归功于电池技术的进步，支持性政府政策以及对环境问题的越来越认识。向电动汽车（EV）的转变是出于降低温室气体排放的愿望而激发的，这在气候变化中起着重要作用。使用内燃机（ICE）燃烧化石燃料，释放二氧化碳并耗尽自然资源的传统车辆。相比之下，电动汽车（EV）用电动机运行，这些电动机由电池燃料，可以使用可再生能源充电。锂离子电池是最常见的类型，在能量密度，成本和寿命方面有所改善，通过提供更长的驾驶范围，使电动汽车更具吸引力。创新包括新的电池化学，铝和碳纤维等轻质材料以及节能功能，例如再生制动。也正在开发自动驾驶技术，以增强安全性和交通流量。热管理对于电池性能和安全性至关重要，使用冷却方法将温度保持在最佳范围内并防止过热[3]。电池管理对于电动电动电池的安全有效操作至关重要。电池管理系统（BMS）监视并优化性能，有助于延长电池寿命，
使用人工智能技术对提高教育服务质量的影响/巴格达大学案例研究
人工智能技术的应用在最近的研究中引起了人们的极大兴趣，因为它们在提高教育质量方面发挥着关键作用。本研究调查了巴格达大学药学院学生对人工智能技术对提高教育服务质量的影响。研究样本包括 379 名男女学生。研究采用描述性分析方法，以问卷为主要数据收集工具。研究结果表明，人工智能方法的应用非常有效，为学生提供的教育服务质量卓越。结果还显示，人工智能技术的使用与教育服务质量之间存在很强的相关性（相关系数为 0.719）。这种相关性在 99% 的置信水平下具有统计学意义。人工智能技术及其维度对教育服务质量的影响在 99% 的置信水平下非常显著。这表明人工智能技术在提高教育服务质量方面发挥着重要作用。该研究强调了创建配备现代设备和设备的技术先进的教室的重要性，以增强学习体验并提供先进的教育环境。它还强调了通过技术手段有效解决学生投诉和不满的重要性，例如电子通信平台、社交媒体平台、通过互联网提供技术支持和智能手机应用程序。这些措施对于提供高质量的教育服务至关重要。
回顾埃及农业研究植物组织培养植物组织培养：一种用于繁殖和保存的技术
地址：印度古吉拉特邦西德布尔哥伦布全球大学植物学系 *通讯作者：Nirali Tank电子邮件：Tank.nirali94@gmail.com接收到：18-04-2024;接受：19-04-2024；发表：15-11-2024 doi：10.21608/ejar.2024.279271.1532具有药用特性的抽象植物是可以挽救生命的重要全球药物来源。是生物技术的选择，繁殖和保存的最重要的工具是生物技术。因为它包含多种类型的二级代谢产物，因此Butea Monosperma具有广泛的治疗能力，在制药行业中赢得了重要的位置。最小的种子生存力，种子速率的发芽低以及单芽孢杆菌的遗传异质性阻碍了其传播。长期种植这种重要植物的主要障碍是探索过多，栖息地损坏和有限的范围。丁亚单体是一种突出的药用植物，它是体外的组织培养和微型传播是完善的过程。对于这种特定的植物物种，对使用植物生长调节剂治疗的快速和可重复反应已成为遗传转化研究的关键组成部分。本章涵盖了单芽孢杆菌的遗传转化的进步和改善以及体外再生的方法。总而言之，我们为具有药用价值的重要树种提供建议和未来方向。它在药物上也非常重要（Firdaus＆Mazumder，2012年）。其整个工厂都有商业和医疗价值。关键字：Butea Monosperma，微繁殖，遗传转化，保护介绍，尽管它是木质尺寸的木质树，它在整个印度，孟加拉国，尼泊尔，斯里兰卡，缅甸，泰国，泰国，泰国，柬埔寨，柬埔寨，柬埔寨，马来西亚，马来西亚和西部印度尼西亚，林地（Fabacea）（worl b. （Kirtikar＆Basu，1935年）。这棵树生长到中等高度为12至15米，是直立的。是为特定目的定位的，这棵树是最美丽和最独特的树。丁亚单斯佩尔玛已成为当代医学的瑰宝，并广泛用于Unani Healing，Ayurveda和同种疗法治疗中。传统上声称其具有严格的性质，愤慨，改变，性刺激物，一种驱虫剂，抗菌和抗血性。butea Chew是从树皮中提取的深红色排放。它具有抗真菌性和抗动脉粥样硬化的品质，并且含有大量的小氯化和单宁酸（Gunakkunru等，2005）。许多植物切片已显示出具有抗微生物活性的植物化学物质，包括生物碱，氰化糖苷，酚类化合物，类黄酮，黄酮，萜类化合物，单宁和皂苷（Thirupathaiah，2007）。B.单子种子还用于治疗多种疾病，例如肿瘤，出血桩，肾结石，肠蠕虫，腹部问题和炎症（Anonymous，1988）。此外，从种子中的提取物，部分和分离的元素被鉴定为具有抗病毒（Yadava＆Tiwari，2005），Anthelmintic（Prashanth et al。2001）和抗生素特性（Mehta等人。1983）。 此外，这棵树的花朵是类黄酮的出色供应商，被称为具有抗惊厥药（Kasture等，2000）和抗肝毒性（Wagner等，1986）的品质。 该树种的其他用途包括染料，树脂，木材和饲料（Reddy等人 2001）。 印度沿海高原代表B. monosperma的本地生态系统。 整个高原总共只有大约100种植物，表明人口相对较小。 根据生物多样性评估控制管理研讨会，印度安得拉邦的治疗工厂的生物多样性控制控制研讨会是， B. Monosperma是一种罕见且受到威胁的治疗植物。 目前由于植物零件的损害收集而濒临灭绝，用于柴火和药用目的，破坏其自然栖息地以及对其有限的可用性的无知（Aileni等人。 2014）。 此外，该植物由幼苗传播（Tandon等，2003），但是其生存力和发芽率很低。 许多研究人员正在使用组织培养技术来为药品B. monosperma培养这种关键植物，这是由于该工厂的可用性下降和全世界需求的不断增长。 因此，保留可能是有益的1983）。此外，这棵树的花朵是类黄酮的出色供应商，被称为具有抗惊厥药（Kasture等，2000）和抗肝毒性（Wagner等，1986）的品质。该树种的其他用途包括染料，树脂，木材和饲料（Reddy等人2001）。印度沿海高原代表B. monosperma的本地生态系统。整个高原总共只有大约100种植物，表明人口相对较小。B. Monosperma是一种罕见且受到威胁的治疗植物。目前由于植物零件的损害收集而濒临灭绝，用于柴火和药用目的，破坏其自然栖息地以及对其有限的可用性的无知（Aileni等人。2014）。此外，该植物由幼苗传播（Tandon等，2003），但是其生存力和发芽率很低。许多研究人员正在使用组织培养技术来为药品B. monosperma培养这种关键植物，这是由于该工厂的可用性下降和全世界需求的不断增长。因此，保留
使用图像处理技术预测德黑兰证券交易所总指数的趋势
买卖金融证券，例如股票或债券。这些图表提供了对市场趋势和潜在交易机会的见解。我们通过利用图像处理技术来系统地从烛台图表中提取和分析模式来采用创新的方法。我们的发现强调了视觉数据在财务分析中的关键作用，尤其是在市场波动和不确定性时期。投资者在面对不稳定的市场趋势时通常会采取技术分析策略，通常依靠基于图表的分析得出的见解来指导其决策过程。通过精心从烛台图表中提取基本见解，我们的研究旨在为投资者提供更有效，更少的错误工具。最终，这项努力有助于提高决策精度，并减轻参与动态股票市场格局固有的风险。
加拿大蒙特利尔理工学院的博士后职位
项目摘要：气候变化正在增加洪水的频率和强度，强调需要预测洪水范围，幅度和时机的更好的洪水预测系统。短期，实时预测对于紧急响应至关重要，而长期预测有助于计划和适应。流体动力模型是预测深度和速度（例如深度和速度）的重要工具。在加拿大这样的寒冷地区，水动力模型需要与河流模型相结合，以解释冰过程对洪水的影响。但是，以高精度模拟大型河流系统非常昂贵。一个有希望的解决方案是将这些基于物理的流体动力模型与机器学习（ML）集成在一起，从而可以提高速度和准确性。该项目将着重于推进当前的混合流体动力/ML技术来处理未来的不确定性，尊重身体一致性并保持解释性。
研究生成式 AI 模型和检测技术
包括 ChatGPT、Gemini 和 Claude 在内的生成式 AI 模型在加强 K-12 教育方面发挥着越来越重要的作用，为各个学科提供支持。这些模型为人文学科提示提供示例答案，解决数学方程式并集思广益提出新颖的想法。尽管它们具有教育价值，但人们担心它们可能会误导学生在完成作业、评估或研究论文时直接从 AI 中抄袭答案。当前的检测器（例如 GPT-Zero）难以识别经过修改的 AI 生成的文本，并且对于以英语为第二语言的学习者而言，其可靠性会降低。本研究调查了在高风险写作评估中使用生成式 AI 来检测学术作弊行为。经典机器学习模型（包括逻辑回归、XGBoost 和支持向量机）用于区分 AI 生成的论文和学生撰写的论文。此外，我们还研究了包括 BERT、RoBERTa 和 Electra 在内的大型语言模型，并将其与传统机器学习模型进行了比较。分析重点关注 ASAP Kaggle 竞赛中的提示 1。为了评估各种检测方法和生成式 AI 模型的有效性，我们包括 ChatGPT、Claude 和 Gemini 的基本版本、专业版本和最新版本。此外，我们还研究了 GPT-Humanizer 和 QuillBot 等释义工具的影响，并介绍了一种使用同义词信息检测人性化 AI 文本的新方法。此外，我们还探讨了数据集大小与模型性能之间的关系，以便为未来研究中的数据收集提供参考。
原创文章 基于脑电图的情绪状态分类降维技术的比较分析
摘要：目的：本研究旨在评估各种降维方法（包括主成分分析 (PCA)、拉普拉斯评分和卡方特征选择）对脑电图 (EEG) 数据集分类性能的影响。方法：我们应用了降维技术，包括 PCA、拉普拉斯评分和卡方特征选择，并使用线性回归、K 最近邻 (KNN) 和朴素贝叶斯分类器评估了它们对 EEG 数据分类性能的影响。对模型的分类准确性和计算效率进行了评估。结果：我们的研究结果表明，所有降维策略通常都能提高或保持分类准确性，同时减少计算负荷。值得注意的是，PCA 和 Autofeat 技术可提高模型的准确性。结论：使用降维技术可以通过减少计算需求而不影响准确性来增强 EEG 数据分类。这些结果表明，这些技术有可能应用于既需要计算效率又需要高精度的场景。本研究中使用的代码可在https://github.com/movahedso/Emotion-analysis找到。
将DeepFake探测器调整为新的生成技术
生成技术在这些技术的炒作驱动的驱动下继续以高度高的速度发展。这种迅速的进步严重限制了深泡探测器的应用，尽管科学界有许多E FF，但仍在努力实现Suffi suffi suffi coriant obot frol的性能与不断变化的内容。为了解决这些局限性，在本文中，我们提出了对两种连续学习技术的分析，以一系列短序列的假媒体进行分析。这两个序列都包括来自gan，计算机图形技术和未知来源的复杂和异质范围的深击（生成的图像和视频）。我们的实验表明，连续学习对于缓解对普遍性的需求可能很重要。实际上，我们表明，尽管有一些局限性，但持续的学习方法有助于在整个训练序列中保持良好的表现。为了使这些技术以一种非常健壮的方式工作，但是，序列中的任务必须具有相似性。实际上，根据我们的实验，任务的顺序和相似性可以随着时间的推移而表现出模型的性能。为了解决这个问题，我们表明可以根据其相似性分组任务。这种小措施即使在更长的序列中也可以显着改善。这个结果表明，持续的技术可以与最有前途的检测方法结合使用，从而使它们能够赶上最新的生成技术。©2024 Elsevier Ltd.保留所有权利。除此之外，我们还概述了如何将这种学习方法集成到持续集成和连续部署（CI / CD）的深层检测管道中。这使您可以跟踪DI FF ERENT资金，例如社交网络，新的生成工具或第三方数据集，并通过整合连续学习的集成，all-all-al-al-al-al-lows ventenance持续维护探测器。
在堆叠的机器学习技术上进行积极学习，以预测碱激活的超高绩效混凝土的压缩强度
抽象的传统超高性能混凝土（UHPC）具有卓越的开发潜力。然而，在整个水泥制造过程中产生了大量的CO 2，这与当前在全球范围内降低排放和保存能量的趋势相反，从而限制了UHPC的进一步发展。考虑到气候变化和可持续性问题，无水泥，环保，碱活化的UHPC（AA-UHPC）材料最近受到了广泛关注。在旨在降低实验工具和人工成本的高级预测技术的出现之后，本研究提供了基于机器学习（ML）算法的不同方法的比较研究，以提出一种基于活跃的学习ML模型（AL-STAKED ML），以预测AA-UHPC的压缩强度。收集了包含284个实验数据集和18个输入参数的数据丰富的框架。对可能影响AA-UHPC抗压强度的输入特征的重要性进行了全面评估。结果证实，在本研究中已经测试过的不同一般实验标本的堆叠式ML-3可用于98.9％的AL-3。主动学习可以提高精度高达4.1％，并进一步增强堆叠的ML模型。此外，通过实验测试引入并验证了图形用户界面（GUI），以促进可比的前瞻性研究和预测。
导航干细胞培养：见解，技术，挑战和前景
干细胞研究对再生医学和疾病建模具有巨大的希望，使对干细胞培养的理解和优化成为推进这些治疗应用的关键方面。这项全面的综述提供了对干细胞培养的深入概述，包括一般信息，当代技术，遇到的问题和未来的观点。本文首先解释了各种干细胞类型的基本特征，从而阐明了适当的培养条件在维持多能或谱系承诺中的重要性。对既定文化技术的详细探索阐明了干细胞培养方法不断发展的景观。常见的挑战，例如遗传稳定性，异质性和差异性效率，并深入讨论了旨在解决这些障碍的尖端策略和技术的见解。此外，本文深入研究了基材材料，培养基成分和生物物理线索对干细胞行为的影响，强调了微环境和细胞命运决策之间的复杂相互作用。随着干细胞研究的发展，道德考虑和监管框架变得越来越重要，从而在文化实践的背景下促使对这些方面进行了批判性检查。最后，本文探讨了新兴的观点，包括将人工智能和机器学习在优化文化条件中的整合，以及干细胞衍生产品在个性化医学中的潜在应用。这个全面的概述旨在为研究人员和临床医生提供宝贵的资源，从而更深入地了解干细胞培养物及其在推进再生医学和生物医学研究中的关键作用。