XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分析的
影响分析的系统方法... - HAL 论文
我衷心感谢这项工作的报告人：波尔多第一大学教授 Geneviève Duchamp、ESIGELEC 教师研究员 (HDR) Moncef Kadi，以及伊利诺伊大学教授 José Schutt-Ainé Champagne（美国）让我有幸花时间来评判这部作品。我特别感谢 José，我在 INSAT 实验室（图卢兹国家应用科学研究所）的第一次研究工作中认识了他，他让我有幸参加我的答辩。我还要感谢评审团成员：担任答辩主席的保罗·萨巴蒂尔大学 (UPS) 教授蒂埃里·帕拉 (Thierry Parra)。Etienne Sicard，INSAT 教授，我的论文导师，多年来一直支持和鼓励我的研究方向。Philippe Galy (HDR)，意法半导体技术总监，感谢我的工作对工业效益的众多评论。André Durier，图卢兹技术研究所 (IRT) 项目经理，EMC 系统专家。最后，我要热烈感谢我的同事，CNRS 研究主任 Marise Bafleur，她是这项工作的导师，她一直对我所开展的研究范围充满信心。Nicolas Nolhier，我们的同事和朋友，我们每天都以幽默的方式分享和交流。首先我要感谢我的博士生，他们的努力为我们团队的国际认可做出了贡献。本文讨论的工作跨越了大约十年，在此期间我们与众多合作伙伴、同事和博士生分享了科学问题。尼古拉斯·拉克朗普 (Nicolas Lacrampe)、尼古拉斯·蒙纳罗 (Nicolas Monnereau) 和桑德拉·吉拉尔多-托雷斯 (Sandra Giraldo-Torres) 以及雷米·贝格斯 (Rémi Bégès)。我还要感谢我在 LAAS、CNRS 的研究同事 David Trémouilles 研究员，感谢他在化合物物理方面的专业知识
曲轴失效分析的有限元分析研究
摘要。曲轴是内燃机的关键部件之一，需要高效、精确地工作。本研究的目的是通过有限元分析确定曲轴中的应力状态，并解释汽车曲轴的故障和曲轴的疲劳寿命。使用 SolidWorks 设计和开发了曲轴模型的 3D 实体造型。对 L 型双缸曲轴进行静态结构和动态分析，以确定曲轴关键位置的最大等效应力和总变形。使用疲劳工具在动态载荷条件下测试模型，以确定疲劳寿命、安全系数、等效交变应力和损伤。本研究的结果表明，曲轴有明显的疲劳裂纹，属于疲劳断裂。疲劳断裂的发生仅归因于在循环弯曲和扭转下润滑孔边缘的扩展和起始裂纹。总体而言，曲轴对于静态和疲劳载荷都是安全的。在动力学分析中，应避开频响曲线中得到的临界频率，否则可能造成曲轴失效。
GRE® 定量分析的一般解题步骤...
• 您是否回答了所提问题？ • 您的答案在问题背景下合理吗？ 检查答案是否合理可以很简单，只需回忆一个基本的数学事实，然后检查您的答案是否与该事实一致即可。例如，事件的概率必须在 0 到 1 之间（含 0 和 1），几何图形的面积必须为正。在其他情况下，您可以使用估算来检查答案是否合理。例如，如果您的解决方案涉及添加三个数字，每个数字都在 100 到 200 之间，则估算总和会告诉您总和必须在 300 到 600 之间。 • 您在得出答案时是否犯了计算错误？使用计算器时输入错误？您可以检查解决方案中每个步骤的错误。或者，您可以直接检查解决方案是否正确。例如，如果您解决了
蛋白质和肽分析的色谱柱调节
对于刚开始研究肽和蛋白质的人来说，可能会惊讶地发现，在使用低 pH 值和低离子强度流动相（0.1% 甲酸）的分离条件下，这些类型的分析物会吸附到金属表面。这种流动相通常用于 LC-MS 分析。肽和蛋白质上的带电位点可能会与色谱柱（筛板/色谱柱主体）、仪器硬件或连接材料中的金属表面相互作用。当首次使用新色谱柱时，由此产生的吸附可能会导致信号低和/或样品回收率降低。在极端情况下，即使多次注射肽或蛋白质样品后也可能观察不到信号。
用于微生物组分析的生物信息学
1。Delgado，L.F。，Andersson，A.F。评估生物组特异性基因目录的宏基因组装方法。微生物组10，72（2022）。2。Luis F. Delgado，Marco Vicari，Simon Kebede Merid，Gilbert Osena，Samah Abousharieha，Matthias Labrenz，Lasse Riemann，Jarone Pinhassi，Anders F. Anders F. Andersson。袋装闪光：一种基于网络的交互式工具，用于探索波罗的海微生物基因集。手稿。3。Luis F. Delgado，David J. Riedinger，VictorFernández-Juárez，Daniel P. R. Herlemann，Theodor Sperlea，Christian Pansch，Christian Pansch，Marija Katar都史，Marija Katar都Gyraitė，Detlef Schulz-Bull，Heike Benterbusch-Brockmöller，Susann Dupke，Holger Scholz，Sandra Kube，Sandra Kube，Lasse Riemann，Matthias Labrenz，Anders F. Andersson F. Andersson F.基于基于基于颤音的比较基因组的比较基因组将遗传性特征链接到遗传特征性。 手稿。 4。 Jurdzinski KT*，Mehrshad M*，Delgado LF，Deng Z，Bertilsson S，Andersson AF。 水生细菌的大规模系统基因组揭示了适应盐度的分子机制。 科学进步。 2023 5月26日； 9（21）。Luis F. Delgado，David J. Riedinger，VictorFernández-Juárez，Daniel P. R. Herlemann，Theodor Sperlea，Christian Pansch，Christian Pansch，Marija Katar都史，Marija Katar都Gyraitė，Detlef Schulz-Bull，Heike Benterbusch-Brockmöller，Susann Dupke，Holger Scholz，Sandra Kube，Sandra Kube，Lasse Riemann，Matthias Labrenz，Anders F. Andersson F. Andersson F.基于基于基于颤音的比较基因组的比较基因组将遗传性特征链接到遗传特征性。手稿。4。Jurdzinski KT*，Mehrshad M*，Delgado LF，Deng Z，Bertilsson S，Andersson AF。水生细菌的大规模系统基因组揭示了适应盐度的分子机制。科学进步。2023 5月26日； 9（21）。
房地产市场分析的可解释的机器学习
鉴于ML的巨大潜力，令人惊讶的是，它们在许多领域的吸收要比从纯技术效率的角度看待的要慢得多。在经济数据分析中，ML擅长计算回归分析和基于群集的分类任务的扩展。但是，由于这些方法通常被认为是不透明的，因此他们所谓的黑匣子角色反复受到批评。某些用例（例如基于AI的信用申请的决策支持）可能会改善和加速银行的业务运营，但还需要增加复制现有结构和决策模式中固有的隐藏偏见的风险。因此，解释ML模型的内部运作对于证明决策并产生新的见解至关重要（Adadi＆Berrada，2018）。
遥感和图像分析的简短课程
简介遥感在自然资源和人造环境的管理中起着关键作用。它通过提供大量的投入对于项目实施的各个级别的明智决策至关重要，从而帮助产生大量信息。能力构建的需求是日复增长的，随着传感器技术的进步，来自新的和先进的系统，处理方法以及其他相关地理空间和计算技术的频繁以及高可用性的地球观察数据。遵循这一点，该课程的设计和组织为在遥感技术，数据处理，分析及其应用的各个方面建立能力。课程包括遥感（光学/热/微波炉），摄影测量法，SAR干涉测量，卫星导航，数字图像处理，深度学习概念和地理信息系统以及最新趋势的概念。目的该计划的主要目的是培训和增强遥感领域的工作专业人员，研究人员和学生的能力，特别强调使用数字图像处理技术处理远程感知的数据。课程对参与者进行了培训，对地理空间工具和技术的理论和实践有很好的工作知识。课程持续时间和结构课程的持续时间为八周，由三个模块组成：（i）遥感和摄影测量法的基础知识（3
托管容量分析的关键决策
因此，本指南的目的是帮助读者了解在制定面向公众的 HCA 时可能需要考虑的各种问题和决策。它按主题组织，介绍可能需要做出的决策、需要考虑的选项示例集，并解释问题以及在决定如何进行每个主题时需要考虑的不同因素。除了技术性较强的主题外，本指南还包括有助于塑造决策过程的监管流程决策。尽管 IREC 对处理这些主题的首选方法有自己的看法，但本指南的目的是介绍迄今为止讨论过的不同选项，并帮助读者理解它们的含义，而不是明确主张一种方法而不是另一种方法。
报告和分析的工作日自适应计划
Workday自适应计划为分析师，经理和高管提供直观的自助服务报告。财务和企业用户可以快速报告实际的自适应计划中的实际信息，并计划和预测信息。在线报告会自动对跨维度进行分类和小计。钻对和灵活的参数使得从多种情况分析数据变得容易。智能链接到Microsoft Office Automate报告软件包和演示文稿刷新，使用户可以做出更快，更明智的业务决策。
EMD 和特征提取对脑电图分析的影响
摘要 — 脑机接口已被研究了 20 多年，并且具有巨大的开发应用潜力，可供医生诊断疾病或帮助患有严重神经系统疾病的患者恢复与社会互动。要达到这些目的，需要分析脑电图数据的技术以及训练模型以识别模式或控制设备的算法。TensorFlow 是 Google 团队为内部使用而开发的机器学习，于 2015 年向公众发布。由于它可以在深度学习神经网络上进行训练和测试，因此可以用于脑电图数据。该项目使用 TF-Keras 和 TensorFlow-DNN 来训练使用脑电图数据对大脑状态进行分类的模型。Neurosky Mindwave Mobile 耳机和由 Micro:bit 开发的新设备是该项目的脑电图信号记录器。采用了最小-最大归一化、集合经验模态分解 (EEMD)、提取等多种技术来分析记录的脑电图数据。结果表明，在对来自 Micro:bit 设备的 EEG 数据进行分类时，TensorFlow-Keras 和 TensorFlow - DNN 模型的准确率为 97%，而 XGBoost 的结果为 98%。结果证实了 TensorFlow 在识别 EEG 数据方面的应用能力。对上述结果有贡献的数据处理技术是最小最大规范化和数据提取。此外，我们还验证了记录数据中的低频漂移对于使用 EEG 数据识别大脑状态至关重要。结果还显示了使用 EEMD 技术生成的 IMF 作为特征来构建使用 EEG 数据对大脑状态进行分类的模型。索引词 —TensorFlow、EEG、XGBoost、TensorFlow-Keras (TF-Keras)、TensorFlow-DNN (TF-DNN)、集合经验模态分解 (EEMD)、Neurosky、Micro:bit、脑机接口 (BC I)