XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System估计方法
基于本体的电池组SOC估计方法
减少环境污染和打击气候变化从未更具挑战性。锂离子（锂离子）电池越来越多地用于电动汽车和可再生能源应用中[14]。为了满足各种应用中高能量和功率需求的需求，锂离子电池组通常由并行连接的多个单元组成。此配置不仅在使用中提供了耐用且无碳的解决方案，而且还可以通过调整包装电压和满足特定应用要求的能力来优化性能[4]。为了维持整个BATTRY PACK系统的可靠性和安全性，实施了电池管理系统（BMS）。该系统负责监视和控制各种参数，例如电池电压，温度和SOC（电荷最新），并平衡
支持操纵质量评估的惯性估计方法
3 方法论 17 3.1 惯性估算. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ...飞行员和强化学习代理同时学习飞行技能，形成共生关系。训练强化学习代理的情节可以由飞行员在模拟器中模拟，也可以使用计算机上的游戏进行无人驾驶。在典型的情节中，强化学习代理为飞行员提供了一系列要遵循的操作。这些指令会产生两种结果之一，即成功或失败。代理观察飞行员的心理反应以及飞行环境，并获得正面或负面的奖励。经过训练的强化学习代理代表了一种新型的人工智能，可在飞行的各个阶段协助飞行员。
使用治疗策略策略的估计方法；基于先锋1
患有II型糖尿病治疗条件治疗或对照（安慰剂）的人群患者，包括随后停止分配的治疗和救援药物使用的任何中断。可变/端点从基线糖化血红蛋白（HBA1C）变化。摘要度量在第26周的基线糖化血红蛋白（HBA1C）的平均变化。使用平均变化的差异进行组间比较。际事件（处理策略）
分数阶PNGV电池模型的参数估计方法
在不同类型的电池中，锂离子电池因其性能和安全特性而成为最受欢迎的类型。需要电池管理系统来从这种电池中获得便捷的性能并尽可能延长电池的使用寿命。因此，良好的电池管理系统需要一个准确的电池模型。在本研究中，以代表开路电压变化的新一代汽车合作伙伴 (PNGV) 等效电路电池模型为基础，并基于 PNGV 等效电路电池模型创建分数阶电池模型。创建电池模型后，最重要的主题之一是模型参数的确定。在此阶段，为了简化问题，使用分层方法将测量的电池数据集划分为子层，并通过对每个子层进行分析和数据提取来确定参数，以反映不同的充电状态水平。这种方法有助于获得准确的电池模型，在每个电流脉冲期间，稳态误差小于 5 mV，瞬态误差小于 30 mV。
在循环经济的背景下，关于锂离子电池的健康状况估计方法的审查
图2：从基于物理的电池模型中检索的特征的SOH估计方法。这些技术的缩写项是库仑计数（CC），电化学阻抗光谱（EIS），开路电压（OCV），Kalman滤波器及其扩展（KF）和遗传算法（GA）。
啮齿动物中的全面心脏代谢风险评分估计方法
心脏代谢疾病是世界上发病和死亡率的主要主要原因之一。个体中一系列代谢风险因素的共存，促使Reven将其视为一种称为“ X综合征”的综合征。该术语后来演变了，健康状况今天称为“心脏代谢综合征”（CMS）。在过去几年中，对CMS的病理生理学的理解取得了重大进展。能够充分评估心脏代谢风险（CMR）对于正确诊断，预防和更好地管理CMS至关重要，因为这可能有助于减慢其进展和并发症。这在潜在治疗策略的临床前和临床评估中也可能有用。已经开发了几种方法来评估在慢性和临床环境中发展心脏代谢疾病的风险。但是，这些方法应用于涉及啮齿动物的简短和实验设置时的局限性。因此，该评论旨在重新定义和突出要重新考虑心脏代谢综合征定义中的主要风险因素；并提出了一种评估啮齿动物中CMR的综合估计方法。这与对CMS一词的适当利用和实验环境中治疗靶标的深入评估有关。1。背景自1988年以来，已经在临床和基础研究环境中对代谢和心血管疾病之间的相互作用进行了深入研究。为此，已经开发了许多计算器系统。在本课程中，用来描述患者同时发生的代谢和心血管疾病簇的术语已经发展。的确，这首先被Reaven [1]称为“综合症X”，随后将其重命名为“代谢综合征”，因为胰岛素抵抗，血压血压，高血压和肥胖之间的关联变得更加明显[2-5]。在过去的几十年中，“代谢综合征”一词被重新调整为“心脏代谢综合征”（CMS），因为代谢功能障碍对发展心血管疾病（CVD）的风险的显着贡献，以及对病因和病理学机制的相似之处[CVD）[6-7]。评估心脏代谢风险（CMR）对于确定发展心血管和其他代谢事件并开始适当治疗的风险至关重要[8-9]。但是，它们在临床环境中大多是相关的，而在动物实验的背景下存在几个局限性，因为某些参数无法在短期实验中测量。面临这些局限性，有必要在实验动物中开发更全面的CMR估计方法
celip：基于超声波的唇读，带有通道估计方法的虚拟现实系统
我们为虚拟现实（VR）开发了基于超声波的无声语音界面。提出越来越多的定制设备来增强VR的沉浸和体验，我们的系统可用于提高用户与系统之间的交互能力，同时保留使用各种CUS tomized设备并避免传统语音识别的局限性的可能性。通过使用超声波的频道估计技术，我们可以得出用户嘴唇的运动特征，这些动作特征可用于微调现有的语音识别模型，并通过大量的开源语音数据集进行增强。更重要的是，我们使用语音界面来指导新用户的CUS tomized模型的初始化，以便他们可以轻松地访问我们的系统。已经进行了两阶段的实验，结果表明我们的系统可以达到90。8％命令级准确性和1。句子级准确性中的3％单词误差。
对智能手机安全可用用户身份验证的定量风险估计方法的调查
摘要：移动用户身份验证是第一线防御线，在声称的移动用户身份中确立信心，通常是允许在移动设备中访问资源的先决条件。nist指出，密码方案和/或生物识别技术包括移动设备的最传统的用户身份验证机制。尽管如此，最近的研究指出，如今基于密码的用户身份验证在安全性和可用性方面施加了一些限制。因此，对于移动用户而言，它不再被认为是安全和方便的。这些限制强调了开发和实施更安全和可用的用户身份验证方法的需求。另外，基于生物识别的用户身份验证已成为提高移动安全性而无需牺牲可用性的有希望的解决方案。此类别涵盖了利用人类身体特征（生理生物识别技术）或无意识行为（行为生物识别）的方法。尤其是基于风险的连续用户身份验证，依靠行为生物识别技术，似乎有可能在不牺牲可用性的情况下提高身份验证的可靠性。在这种情况下，我们首先介绍基于风险的连续用户身份验证，依赖于移动设备上的行为生物识别技术。此外，我们介绍了文献中现有的定量风险估计方法（QREA）的广泛概述。我们的主要发现在手稿末尾的表中总结了。我们不仅是针对移动设备上的基于风险的用户身份验证，还针对其他安全应用程序，例如Web/Cloud Services中的用户身份验证，入侵检测系统等，这些应用程序可能在基于风险的智能手机的连续用户身份验证解决方案中被采用。这项研究的目标是为研究和开发适当的定量风险估计方法组织研究工作的基础，以开发基于风险的智能手机连续用户身份验证解决方案。审查的定量风险估计方法已分为以下五个主要类别：（i）概率方法，（ii）基于机器学习的方法，（iii）模糊逻辑模型，（iv）基于非图形的模型，以及（v）Monte Carlo Simulation模型。
基于混合 AI/ML 和计算力学的核反应堆部件时间序列状态和疲劳寿命估计方法
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有机化合物的定性分析
Q. 在DUMAS的估计方法中，有机化合物的0.3g在300 K温度和715 mM压力下收集了50毫升的氮。 计算化合物中氮的百分比组成。 （300 k = 15 mm的水张力）Q.在DUMAS的估计方法中，有机化合物的0.3g在300 K温度和715 mM压力下收集了50毫升的氮。计算化合物中氮的百分比组成。（300 k = 15 mm的水张力）