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摘要：土壤水分是水资源管理，农业和灾难预测的关键参数。不同的方法用于ES
摘要：土壤水分是水资源管理，农业和灾难预测的关键参数。不同的方法用于估计土壤水分。因此，本文的目的是系统地回顾遥感模型和工具，用于使用不同的学者的方法及其性能来估算区域的表面土壤水分（SM）含量。对先前研究的调查强调了一些一般领域，并探索了土壤水分估计的RS方法，重点是主动传感器和被动传感器。研究还讨论了不同技术的原理，优势和局限性。但是，有些关键领域覆盖不足，需要关注。结果，本系统的审查论文通过评估其技术和方法，其性能评估级别（确定系数r），对RS SM估计模型和工具进行了广泛的比较评估，该模型可以正常执行的环境以及在该论文中进行改进SM预测的已知机器学习模型所考虑的基本参数。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v29i1.39许可证：CC-BY-4.0开放访问政策：Jasem发表的所有文章都是开放式的，均为开放式，免费下载，复制，重新分发，重新分发，翻译，翻译和阅读。版权策略：©2025。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。（2025）。J. Appl。将本文列为：Yamakili，P; Nicholaus，先生； Greyson，K。A.对遥感预测模型和用于估计区域表面土壤水分含量的工具的系统审查。SCI。 环境。 管理。 29（1）327-334日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：土壤水分；遥感;模型；表现;预测土壤水分（SM）是在农业，环境科学和水文学等领域发挥作用的重要因素之一。 例如，在农业中，SM是监测农业活动，预测自然灾害并管理灌溉水供应的重要参数（Chadha等，2018;Muñoz-Carpena等，2007; Panuska等，2007; Panuska等，2015，2015年）SM与作物的出现和生长和生长，作物和生产力（CHADHA）也有着良好的关系。 有关SM内容的精确和实时信息对于各种应用程序至关重要，包括干旱监测，洪水预测，作物SCI。环境。管理。29（1）327-334日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：土壤水分；遥感;模型；表现;预测土壤水分（SM）是在农业，环境科学和水文学等领域发挥作用的重要因素之一。例如，在农业中，SM是监测农业活动，预测自然灾害并管理灌溉水供应的重要参数（Chadha等，2018;Muñoz-Carpena等，2007; Panuska等，2007; Panuska等，2015，2015年）SM与作物的出现和生长和生长，作物和生产力（CHADHA）也有着良好的关系。有关SM内容的精确和实时信息对于各种应用程序至关重要，包括干旱监测，洪水预测，作物
使用机器学习预测低电离层参数和低频天波传播强度
研究低频无线电波传播预测对于支撑固定和移动长距离通信、遥控导航、授时服务等应用具有重要意义。因此，为提高低频天波传播的预测精度，提出了一种基于机器学习的改进方法。首先，利用机器学习的方法建立对低频天波传播影响显著的低电离层E层临界频率（fo E）的预测模型。其次，基于低电离层参数模型增强了低频天波传播的预测方法。通过对比东亚地区实测数据和基于跳波理论的预测数据，提出的方法使低频天波场强提高了6.16%。
使用 PPG 持续监测生理参数
目标：利用支持物联网的脉搏血氧仪开发一种非侵入式血红蛋白连续监测方法。目前在印度，大多数妇女、老年人和农村地区的人都患有贫血。在很多情况下，人们无法去医院和实验室进行血红蛋白检测。为了帮助上述人群，我们提出的系统将以实惠的价格测量血红蛋白浓度，而无需去医院。方法：我们开发了使用脉搏血氧仪实时连续监测血红蛋白浓度和血氧饱和度 (SpO 2 ) 的方法。在本研究中，有 47 名健康志愿者参与并在静息条件下测量上述参数。结果：获得的结果与实验室测量值一致，变化范围为 0.12g/dL 至 1.0g/dL。新颖性/应用：实验结果表明，使用支持物联网的非侵入式方法连续监测血红蛋白和 SpO 2 的方法可用于医疗保健管理。
纹章：物理参数和生物学因素会影响放射疗法与免疫疗法相结合的脱节效应：临床前工作的更新
在发表的文章中，有几个错误。代替“中国深圳深圳大学医学院”，官员4应该是“马歇尔生物医学工程实验室，中国深圳大学医学院生物医学工程学院，中国登陆大学”。代替“量子医学科学院，QUSSCOCICONT与技术研究所高级核医学科学系，日本Chiba，日本Chiba”，应为“ Quantum Science和Chiba，Chiba，Chiba，National Medical Scients，National Medical Scients，National Medical Scients，National Medical Scients of Accelerator and Medical Physicts of Accelerator and Bysical Physick。作者对这些错误表示歉意，并指出这不会以任何方式改变文章的科学结论。原始文章已更新。
电池等效电路模型的耦合电参数到电极尺寸
心肌细胞表面的出生后晚期成熟到克莱门特（Clement）1,2，塞琳·吉尔博（Celine Guilbeau-frugier）1,3，盖氏（GaëlGenet4 Blandine Tramunt1,9, Marie Cauquil1, Thierry Sulpice8, Sylvain Richard6, Silvia Arcucci1, Remy Flores-Flores1, Nicolas Pataluch1, Romain Montoriol3, Pierre Sicard6, Antoine Deney1, Thierry Couffinhal5,10, Jean-Michel Senard1,11, Celine Gales1* 1297,法国图卢兹大学代谢和心血管疾病研究所； 2法国图卢兹市中心医院的小儿心脏病学系； 3法国图卢兹大学中心医院法医学系，法国图卢兹大学； 4美国夏洛茨维尔弗吉尼亚大学医学院细胞生物学系； 5波尔多大学，Inserm，法国佩萨克的心血管疾病生物学； 6 Montpellier大学，Inserm，CNRS，PhymmedExp，Montpellier，法国； 7 IGDR UMR 6290，CNRS，Rennes 1，法国雷恩1号； 8个心脏病，法国Escalquens； 9法国图卢兹市中心医院的糖尿病学，代谢疾病与营养系； 10心脏和血管疾病服务，波尔多，波尔多，法国； 11临床药理学系，中心医院，法国图卢兹大学。
对融合沉积建模材料的审查，分析关键过程参数对机械性能的影响
抽象融合沉积建模（FDM）也称为融合细丝制造（FFF）是最常用的添加剂制造（AM）技术。AM的影响不断增长，这是由于其各种优势及其对许多领域的适用性。许多研究工作集中在FDM技术的改进和机械性能的优化上，以制造可用于领域工业应用的部分。在本工作中，提出了对FDM过程中使用的材料的综述，并分析影响其机械行为的关键参数。在此框架中，FDM材料已分为三组：标准，复合材料和智能材料。先前的作品清楚地表明，该过程参数对用标准材料制成的零件的影响要比对复合材料制成的部分具有更大的影响。在机械征信方面讨论了过程参数的影响，例如气隙，层厚度，构建方向，栅格方向和轮廓数：拉伸和压缩，三分或四点弯曲测试和疲劳。还分析了这些过程参数对不同材料类别的影响。这揭示了与每个材料组相关的特殊性。这项工作可以将其视为理解该过程（结构 - 机械性fdm材料机械性属性关系）的全球见解。提出了综合备注和建议，以供将来的研究。
流图信号中的非参数社区变化点检测
摘要 — 检测网络结构时间序列数据的变化对于各种关键应用至关重要，例如检测针对在线服务提供商的拒绝服务攻击或监控能源和供水。本文旨在应对异常激活网络中未知节点组时的这一挑战。我们设计了一种在线变点检测算法，该算法充分利用图信号处理的最新进展来利用位于不规则支撑上的数据特性。它基于内核机制构建，以在线方式执行密度比估计。该算法具有可扩展性，因为它在空间分布于节点上以监控大规模动态网络。通过模拟数据说明了该算法的检测和定位性能。索引词 — 图信号处理、流图信号、非参数变点检测、图过滤。
多参数 MRI 结合机器学习可预测儿童低级别胶质瘤的预后和治疗反应
儿童低级别胶质瘤 (pLGG) 的预后和治疗反应各异，在无法完全切除的情况下会导致肿瘤进展和不良反应。早期预测治疗反应和免疫疗法适用性有可能改善临床管理和结果。在这里，我们展示了 pLGG 的放射基因组学分析，整合了 MRI 和 RNA 测序数据。我们确定了三个免疫学上不同的簇，其中一个簇的特征是免疫活性增强和预后较差，表明免疫疗法可能有益。我们开发了一种放射组学特征，可以以超过 80% 的准确率预测这些免疫特征。此外，我们的临床放射组学模型可以预测无进展生存期并与治疗反应相关。我们还确定了与进展风险相关的遗传变异和转录组通路，强调了与肿瘤生长和免疫反应之间的联系。这项针对 pLGG 的放射基因组学研究为识别可能受益于靶向治疗的高危患者提供了一个框架。
参数化量子电路的多目标进化架构搜索
摘要：最近关于混合量子-经典机器学习系统的研究已证明，利用参数化量子电路 (PQC) 解决具有挑战性的强化学习 (RL) 任务是成功的，并且与经典系统（例如深度神经网络）相比具有可证明的学习优势。虽然现有研究展示并利用了基于 PQC 的模型的优势，但 PQC 架构的设计选择以及不同量子电路在学习任务中的相互作用通常尚未得到充分探索。在这项工作中，我们引入了一种用于参数化量子电路 (MEAS-PQC) 的多目标进化架构搜索框架，该框架使用具有量子特定配置的多目标遗传算法来高效搜索最佳 PQC 架构。实验结果表明，我们的方法可以找到在三个基准 RL 任务上具有出色学习性能的架构，并且还针对其他目标进行了优化，包括减少量子噪声和模型大小。进一步分析量子操作的模式和概率分布有助于确定混合量子-经典学习系统的性能关键设计选择。