XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单盘
概率方法在涡轮发动机盘寿命预测和风险评估中的应用
摘要：涡轮发动机盘寿命预测和相关风险的理解仍然是当今设计师面临的重大挑战。尽管在材料测试和特性分析以及损伤容限和线性弹性断裂力学建模的应用方面取得了进展，但在正确评估载荷、几何形状和材料设计性能变化方面仍然存在空白。再加上先进的混合和复合材料系统的应用，准确处理材料变化的需求就更大了。仍然存在关键部件故障事件，而目前使用的现有分析方法、测试和检查无法正确解释这些事件。概率方法的应用提供了一种有效且有用的方法来建模这种变化，同时也提供了一种评估随机变量敏感性和风险评估的方法。目前的研究以及适用的行业和政府监管指南和出版物都已审查并将被介绍。本文将讨论最有效的工具、建模方法和预测故障风险评估，以及对未来工作的建议。本文介绍了概率方法在管理机队发动机和部件使用方面提供经济有效方法的潜力，以及其在机队管理中增强“因故退役”概念安全实施的能力。
英语应试词汇必备 - 加拿大移民留学门户网站
位英语 考试 特点 , 采用多 功能 的编排 方法 , 不仅 有助 于考生 理解记 忆单 词 , 准 确掌 握词的 运用 , 而且 能够 使 考生 快 速扩
基于功能性近红外光谱的脑机接口综述
回归因子预处理的信号中分别提取了常用的 fNIRS 特征 , 并比较了它们的质量 。 结果表明 , 基于 GLM 的方法能够对大脑活动提供更好的单次实验评估 ,
纳米盘：用于癌症诊断和治疗的多功能纳米载体平台
基质。与细胞外基质一起，它们形成了化学疗法的强障碍，1导致了次优的治疗作用和毒性，例如心脏毒性，肾毒性，肾毒性，骨髓抑制和其他副作用。2次优化浓度可能有助于发展耐药性。3 TME分子生物学和新抗癌药物的不断发展，包括化学疗法分子，抗体，siRNA，miRNA，miRNA，质粒DNA，肽和工程免疫细胞继续提供新的有效治疗方案。但是，由于缺乏有效的输送系统，它们的有效性通常不会转化为临床治疗突破。纳米药物具有巨大的减轻癌症潜力。他们改变了抗癌药物的药代动力学，提高稳定性，提供特定的靶向，表现出较高的表面与体积比，控制药物释放和重新模型免疫液压 - 压力性TME。4与常规配方相比，纳米形成（即，基于纳米颗粒的药物输送载体）依靠功能性纳米材料来响应内部刺激（例如氧化还原或氧化环境，pH刺激，肿瘤特异性
用于预测加密货币价格移动的盘中交易算法 -
加密货币已成为一种新型的金融资产，近年来引起了广泛关注。这些数字货币的定义特征是它们明显的短期市场波动，主要受到广泛的情感两极化的影响，特别是在Twitter等社交媒体平台上。最近的研究强调了在各个网络中表达的情绪与加密货币的价格动态之间的共同点。这项研究深入研究了通过基础渠道传播的信息性推文对交易者行为的15分钟影响，重点是与情感极化有关的潜在结果。主要目标是确定可以预测价格转移的因素，并可能通过交易算法利用。为了实现这一目标，我们在推文出版后的15分钟内对收益和超额回报率进行了有条件检查。经验发现表明，返回率的统计学意义显着提高，尤其是在推文出版的最初三分钟内。值得注意的是，未观察到由消息引起的不良影响。令人惊讶的是，人们发现情感对加密货币价格变动没有明显的影响。我们的分析进一步确定了投资者主要受推文内容质量影响的影响，这反映在单词和推文量的选择中。虽然本研究中提出的基本交易算法确实在15分钟内产生了一些好处，但这些好处在统计上并不显着。然而，它是潜在增强和进一步研究的基础框架。
Zhejiang Rockysaas Technology Co.，Ltd。浙江盘兴数智...
预计[已编辑]将由[编辑]（对自己和代表[已编辑]）和我们的公司在[编辑的]上的一致性确定，该公司预计将在[删除]上或之前进行[删除]，无论如何，无论如何，不得晚于[redacted]。[已编辑] [已编辑] [已编辑] [已编辑]的[已编辑]将不超过[已编辑]，并且除非另有宣布，否则预计每个[已编辑]的[已编辑] [已编辑]。Applicants for [REDACTED] are required to pay, on application, maximum [REDACTED] of HK$[REDACTED] per [REDACTED] for each [REDACTED] together with brokerage of 1%, SFC transaction levy of 0.0027%, Stock Exchange trading fee of 0.00565% and AFRC transaction levy of 0.00015%, subject to refund if the [REDACTED] as finally determined is less than hk $ [已编辑] [已编辑]。如果出于任何原因，我们与[已编辑的]（对[已编辑]]或之前[已编辑] [已编辑]的[已编辑]）之间不同意[已编辑]，则[已编辑]（包括[已编辑的]）（包括[已编辑]）将不会进行，并且不会进行。
杂种免疫患者的后盘后状况的可能性；来自德国国家队列（Nako）的数据
抽象的背景可靠的临床障碍和多发性硬化症（MS）恶化的预测模型来识别有风险的患者并优化治疗策略。目的是评估机器学习（ML）方法是否可以分类临床障碍并预测MS（PWMS）患者的恶化，如果是的，则临床和磁共振成像（MRI）特征（MRI）特征以及ML算法的组合是最佳的。方法我们使用了来自两个MS队列的基线临床和结构MRI数据（柏林：n = 125，阿姆斯特丹：n = 330）来评估五个ML模型在基线时对临床障碍进行分类的能力，并预测未来的临床恶化，并在2年和5年的随访中进行了恶化。临床恶化是由扩展的残疾状态量表（EDSS），定时25英尺步行测试（T25FW），9孔PEG测试（9HPT）或符号数字模式测试（SDMT）的定义。在预测临床结果时系统地评估了临床和体积MRI测量的不同组合。mL模型，以评估显着性。结果ML模型在阿姆斯特丹队列的基线时显着确定了临床障碍，但在预测2年和5年的随访中临床恶化并没有意义。使用临床和全球MRI量（AUC = 0.83±0.07，p = 0.015），最好通过支持向量机（SVM）分类器来确定高残疾（EDS≥4）。04（p = 0.008）。使用区域MRI体积（Thala -Mus，脑室，病变和海马）最好通过SVM确定认知受损（SDMT Z -SCORE≤ -1.5），达到0.73±0。结论ML模型可以有助于将PWMS分类为临床障碍并确定相关的生物标志物，但是临床恶化的词典是未满足的需求。
