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World File Search System准确性
现代经验大气模型的低地球轨道预测准确性
在相同时期重叠的预测性和确定的状态，以确定24、48和72小时的预测错误，我们表明JB2008在地磁风暴期间略优于MSIS模型，在某些孤立情况下将预测错误减少了一半。然而，在风暴周期之外，从我们的样本数据中产生的经验径向 - 中轨道 - 越野轨道的不确定性小于Jacchia-Bowman的同等结果：在400公里处，误差差异差异小于20％，但在700 km时，误差双倍。我们还表明，对于此应用，较新的NRLMSIS 2.0和经典NRLMSISE-00之间的差异可以忽略不计；较低的热圈密度会导致较高的C D估计值，但预测误差基本相同。
生物地球化学信息的神经网络（BINN），以提高模型的准确性
Haodi Xu 1, † , Joshua Fan 2, † , Feng Tao 3, † , Lifen Jiang 1 , Fengqi You 4 , Benjamin Houlton 3 , Ying
关键的及时工程策略以平衡成本，绩效和准确性
首先，您将需要在提示中清楚地定义所需的响应，以避免AI的误解。例如，如果您要求提供一个新颖的摘要，则清楚地表明您正在寻找摘要，而不是详细的分析。这有助于AI仅专注于您的请求，并提供与您的目标保持一致的响应。
锂电池储能SOC估算方法。第二部分：应用和准确性
摘要：气候变化正在推动能源系统从化石能源向可再生能源的转变。在工业、供电系统和电动汽车领域，对电能存储的需求急剧上升。锂电池是最广泛使用的技术之一。必须确定操作参数以将存储系统控制在批准的操作限制内。超出限制的操作，即超过或低于允许的电池电压，会导致电池更快老化或损坏。准确的电池信息是实现最佳和高效的系统运行所必需的。关键是高精度测量、足够准确的电池单元和系统模型以及高效的控制算法。对更好系统的效率和动态性的日益增长的需求要求在确定健康状态和充电状态 (SOC) 时具有很高的准确性。这些对上述主题的科学贡献分为两部分。在本文的第一部分，对主要的 SOC 评估方法进行了全面概述。本文讨论并阐述了物理测量方法、电池建模以及将模型用作电池数字孪生的方法。此外，本文还介绍了对 SOC 计算很重要的自适应方法和人工智能方法。本文的第二部分介绍了应用领域的示例并讨论了它们的准确性。
基于对齐的对抗训练 (ABAT) 可提高基于 EEG 的 BCI 的稳健性和准确性
摘要 — 机器学习在基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 中取得了巨大成功。现有的大多数 BCI 研究都侧重于提高解码精度，只有少数研究考虑了对抗安全性。尽管在计算机视觉等其他应用领域已经提出了许多对抗性防御方法，但先前的研究表明，将它们直接扩展到 BCI 会降低良性样本的分类精度。这种现象极大地影响了对抗性防御方法对基于 EEG 的 BCI 的适用性。为了缓解这个问题，我们提出了基于对齐的对抗性训练 (ABAT)，它在对抗性训练之前执行 EEG 数据对齐。数据对齐将来自不同领域的 EEG 试验对齐以减少它们的分布差异，而对抗性训练进一步增强了分类边界的鲁棒性。数据对齐和对抗性训练的结合可以使训练后的 EEG 分类器同时更准确、更鲁棒。在两种不同的 BCI 范式（运动想象分类和事件相关电位识别）的五个 EEG 数据集、三个卷积神经网络分类器（EEGNet、ShallowCNN 和 DeepCNN）和三种不同的实验设置（离线受试者内跨块/会话分类、在线跨会话分类和预训练分类器）上进行的实验证明了其有效性。非常有趣的是，通常用于破坏 BCI 系统的对抗性攻击可以在 ABAT 中使用，以同时提高模型准确性和鲁棒性。
文章 无线磁传感器在城市环境中的应用及其准确性验证
摘要：在智慧城市中，传感器是必不可少的元素，是最新交通信息的来源。本文介绍了连接到无线传感器网络 (WSN) 的磁传感器。它们投资成本低、使用寿命长、安装方便。然而，在安装过程中仍需要对路面进行局部扰动。往返于日利纳市中心的所有车道都配有传感器，每隔五分钟发送一次数据。它们发送有关交通流强度、速度和成分的最新信息。LoRa 网络确保数据传输，但如果发生故障，4G/LTE 调制解调器可实现备用传输。这种传感器应用的缺点是其准确性。研究任务是将 WSN 的输出与交通调查进行比较。在选定的道路轮廓上进行交通调查的适当方法是使用 Sierzega 雷达进行视频录制和速度测量。结果显示值失真，主要是在短间隔内。磁传感器最准确的输出是车辆数量。另一方面，交通流量组成和速度测量相对不准确，因为基于动态长度识别车辆并不容易。传感器的另一个问题是频繁的通信中断，这会导致中断结束后值的累积。本文的第二个目标是描述交通传感器网络及其可公开访问的数据库。最后，有几种数据使用建议。
使用细胞周期进一步提高基因组编辑技术的准确性...
[词汇表]（※1）细胞周期一系列现象，当细胞产生两个子细胞时发生。有基因组DNA复制和分布，然后是细胞因子。细胞周期中有四个固定序列。这些称为G1，S，G2和M相。 （*2）基因组编辑这是指通过在靶序序中激活核酸酶（DNA裂解酶），从细胞核中存在的基因序列中的裂解基因改变。 CRISPR-CAS和其他工具用于基因组编辑。 （※3）CRISPR-CAS9称为Crisperpercas。最初，它是原核生物中获得的免疫力之一，并且具有切割外国基因的功能。通过应用此功能，创建了一个系统来削减真核基因并执行基因组编辑。 （*4）同源重组这是修复基因组DNA双链断裂的途径之一，而非同源重组路径仅连接断裂，当DNA与要修复的序列同源时（仅将其作为模板转换为模板的序列的一部分）被纳入Chromos中。 （※5）体内基因组编辑基因组编辑，直接涉及体内遗传裂解反应。使用mRNA和基于病毒的基因/蛋白质递送技术进行靶向细胞的基因组编辑。 （※6）靶基因切割后发生的基因修复反应之一的非同源末端结合。这种修复导致在靶基因位点插入或缺失几个碱基，从而影响蛋白质的表达等。（※7）离体基因组在体外均值均值，并指的是一种造血干细胞和其他物质的方法，其中从生物体和基因组编辑中取出了其他物质和基因组编辑的方法。它用于治疗遗传性血液学疾病。 （※8）基因敲除一种基因工程技术，涉及将功能不足的基因引入生物体。在蛋白质编码基因的情况下，它们的表达被完全抑制。 （※9）读取框架是指将DNA或RNA序列转换为氨基酸时的阅读框。用3个盐指定一个氨基酸序列。阅读框将变为读取完成的数组。 （※10）非目标行动是指与目标不同的站点上作用。在靶向基因时，它是指在类似于靶基因的序列上起作用的现象。 （※11）抗Crispr A由噬菌体拥有，用于抑制宿主的CRISPR-CAS并在宿主细胞中生存。 （※12）CDT1确保在细胞周期中精确发生染色体复制的许可调节器之一。复制一旦复制的控制染色体不会重新恢复。由于泛素依赖性降解，它的表达在G1相中很高，而在S相的表达很低。
评估远红外波长辐射模拟的缩放方法的准确性
Michele Martinazzo，Davide Magurno，William Cossich，Carmine Serio，Guido Masiello，Tiziano Maestri，评估远红外和中红外波长的缩放方法的准确性，定量光谱和辐射转移杂志，杂志
提高了在发芽阶段预测苹果水果特征的准确性！
■词汇表1）基因组选择（GS）：一种基于有关DNA差异的信息来预测和选择个人遗传能力的方法。关于DNA和果实特征差异的数据，使用大量品种和菌株作为训练数据对两者之间的关系进行建模，并且基于“基因组预测（GP）模型”预测个体的遗传能力。可以预测未来在发芽阶段可以实现的水果的特征。注2）全基因组关联研究（GWAS）：一种使用数学公式来建模DNA与果实特征的差异与大量品种和菌株中的果实特征之间的关系，并在统计学上检测到果实特征和相关DNA的差异。一旦揭示了与果实性状相关的DNA差异，可以通过寻找DNA差异的附近来识别控制果实性状的候选基因。注意3）下一代序列：可以一次解码大量DNA序列的设备。注4）单核苷酸多态性（SNP）：DNA是一种称为脱氧核糖核酸的物质，由四种类型的碱基组成：腺嘌呤（a），胸腺胺（T），鸟嘌呤（G）和细胞儿童（C）。品种之间的碱基差异称为单核苷酸多态性。注5）Infinium系统：Illumina Co.，Ltd.提供的单个核苷酸多态性检测系统。注6）GRAS-DI（由随机扩增子测序 - 主测序引导的基因分型）系统：一种由丰田汽车公司开发的单核苷酸多态性检测系统。 ■研究项目这项研究是在以下项目的支持下进行的：
信用风险评估中的人工智能和机器学习：提高准确性并确保公平性
信用风险评估已成为现代金融领域关于明智贷款决策的主要关注点之一。尽管一些研究使用了传统的逻辑回归和线性判别分析技术，但在当今复杂且数据丰富的环境中，这些技术已越来越不适用。此类模型通常难以处理大型数据集和非线性关系，从而降低了其预测能力和适应性。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 为信用风险建模提供了两种最具创新性的方法。本文回顾了一些用于提高信用风险评估准确性和效率的 ML 模型，从随机森林和支持向量机到神经网络。与更传统的模型相比，人工智能模型可以通过使用大量结构化和非结构化信息（包括社交媒体活动和交易历史等替代信息源）来提高预测准确性。然而，尽管具有明显的优势，但在信用风险评估中使用人工智能仍面临一些挑战，包括模型不透明、偏见和法规遵从性。这种“黑匣子”的性质，尤其是对于深度学习算法而言，会限制其可解释性，并使监管合规性和决策合理化变得复杂。为了解决这种“黑匣子”性质引起的问题，已经实施了可解释的人工智能技术，即 Shapley 值和 LIME，以提高模型的透明度，并提高利益相关者对决策支持系统的信任。本评论旨在评估人工智能和机器学习在信用风险评估中的当前应用，权衡各种模型的优势和局限性，并讨论信贷机构采用这些模型时所涉及的道德考虑和监管挑战。