XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System参数优化
优化用于航天飞机使用电池电动汽车的动力总成参数
摘要 - 尽管自19世纪末以来一直使用电动汽车（EV）进行运输，但由于性能有限和驾驶范围较低的问题，它们被内燃机（ICE）驱动车辆所取代。在过去的20年中，考虑到电池技术的性能进步和价格下跌，电动汽车开始引起大幅关注和使用。此外，它们的使用排放量为零，从而减少了化石燃料在空气污染和全球变暖（GW）方面的影响。但是，与冰推进的车辆相比，主要缺点（例如较低的驾驶范围和较长的充电持续时间）限制了电动汽车的可爱性。考虑特殊用例，例如在指定区域中的航天飞机服务，这些缺点失去了重要性。拟议的研究涉及，即在美国中东大学（AUM）校园中使用的EV的选择设计和优化，考虑到主要目标是在夜间完成每日任务的主要目标。为MATLAB/SIMULINK中的电动汽车生成了纵向车辆模型，使用车辆模型输出选择了基准测试车辆，并对电池容量和最终驱动比（FDR）进行了参数优化。最终设计的电池容量降低了32.47％，车辆重量降低了1.94％和7.901秒0 - 25 kph车辆加速度的持续时间，比原始选定的配置少17.86％。这项研究的结果将是AUM计划的自动驾驶汽车开发项目的宝贵意见。。关键字：电池电动汽车，纵向车辆建模，参数优化，MATLAB/SIMULINK
用于计算化学的噪声量子电路的数值模拟
摘要 近期量子计算机计算小分子基态特性的机会取决于计算拟设的结构以及设备噪声引起的误差。在这里，我们使用数值模拟研究这些噪声量子电路的行为，以估计准备好的量子态相对于通过常规方法获得的基本事实的准确性和保真度。我们实现了几种不同类型的拟设电路，这些电路源自酉耦合簇理论，目的是使用变分量子特征求解算法估计氢化钠的基态能量。我们展示了能量和保真度的相对误差如何随着基于门的噪声水平、核间配置、拟设电路深度和参数优化方法的变化而变化。
层间停留时间对定向能量沉积残余应力的影响
摘要 各行业采用金属增材制造受到沉积部件中残余应力和变形的阻碍。定向能量沉积过程中的大热梯度通常会导致最终沉积物中出现残余应力。参数优化主要用于缓解残余应力。然而，工艺参数的影响是材料特定的。当前的研究旨在研究层间停留时间对高强度钢合金定向能量沉积中残余应力的影响。样品以三个层间停留时间水平沉积。使用 X 射线衍射测量表面和体积残余应力。发现表面和体积残余应力都随着层间停留时间的增加而增加。
多机器学习方法用于建模小...
超参数优化和严格的模型评估被实施，以识别最佳XGBoost模型。随后，使用Shapley添加说明（SHAP）分析来查明关键监测站（例如，站点C）。（2）VOC源代码分配：阳性基质分解（PMF）应用于关键站点的32个VOC物种，解决六个排放源：石化化学过程（PP），燃料蒸发（FE），燃烧源（CS），燃烧源（CS），Solvent使用（SU），（SU），Polymer Fabrication（Pff），Polimer Fabrication（Pf）和车辆（VEVE）（VE）（VE）。（3）因子影响量化：从XGBoost模型得出的形状值为200
毫米波及亚毫米波的信息内容分析...
摘要 - 近年来，用于被动遥感的频率已扩展到毫米和亚毫米波区域。由于波长相对较短，在天线尺寸限制下可以实现较窄的光束宽度。反过来，可以实现更好的空间分辨率，这对于地静止轨道的传感器尤为重要。在地球静止轨道上有几项关于毫米和亚毫米波有效载荷的任务建议，例如，欧洲国家提出的微波大气音（GOMAS）的地球静态观测站，地球同步微波（GEM）Microwave（GEM）Sounder/Imager观察系统，美国下一代官员， 目前正在进行地进行地静止的微波有效载荷以及毫米和亚毫米波大气的仿真数据的可行性研究。 许多措施评估了大气发声数据的效率，其中之一是信号的自由度（DFS）。 它与特定回归算法无关，因此能够对性能比较和通道参数优化进行客观度量。 在本文中，分析了一组毫米波（50 〜70 GHz，118 GHz，183 GHz）和亚毫米波（380 GHz，425 GHz）的DFS。 给出了随着带宽增加的DFS改进；结果表明，更广泛的通道带宽将改善未来地静止轨道毫米和亚毫米波辐射仪的效率和检索性能。目前正在进行地进行地静止的微波有效载荷以及毫米和亚毫米波大气的仿真数据的可行性研究。许多措施评估了大气发声数据的效率，其中之一是信号的自由度（DFS）。它与特定回归算法无关，因此能够对性能比较和通道参数优化进行客观度量。在本文中，分析了一组毫米波（50 〜70 GHz，118 GHz，183 GHz）和亚毫米波（380 GHz，425 GHz）的DFS。给出了随着带宽增加的DFS改进；结果表明，更广泛的通道带宽将改善未来地静止轨道毫米和亚毫米波辐射仪的效率和检索性能。
药物发现的人工智能
Yann Gaston-Mathé：Iktos由Quentin Perron，Nicolas Do Huu和我本人于2016年成立，目的是开发一个创新的，用户友好的深度学习技术平台，用于DE NOVO DEVO DEAD DEAGESY。该技术平台是通过利用Quentin和Nicolas开发的专有的al-gorithm来构建的，Quentin和Nicolas最初希望将深度学习生成模型应用于以前在图像识别和自然语言处理等领域中使用的化学。我们的目标是使每个人都可以访问我们的技术，并成为第一家发布用户友好且高性能的从头设计软件进行多参数优化的公司，无论其在深度学习和计算机编程方面的专业水平如何，都可以使用任何药用或计算机化的化学家使用。
附录 B 太浩地区规划设计标准和指南
本手册中的标准和指南旨在简化良好项目设计的开发和审批，以造福顾客、商人和整个社区。所采用的设计标准和指南并非旨在抑制创新设计。本文中的任何内容均不会改变《契约》第六条中与博彩相关的规定。其他法规，例如 TRPA 法令、Washoe 县开发法规，概述了您在开发您的财产时有权使用的参数。本手册将告诉您如何以美学和敏感的方式将这些参数优化为适合自然环境的项目。例如，有些法规设置了高度和覆盖范围的参数，但是，这些法规并未告诉您如何以美学和敏感的方式将它们应用于您的场地。本手册将通过标准和指南为您提供指导，以实现此目标。
SRGAP2的人类特异性旁系同源于诱导新苯二醇特征 2025.01.29.634372.full.pdf
图1：可编程医学框架的概述，该框架将多种多样和临床数据与文献支持的疾病知识图，宠物建模管道和Geneterrain分析相结合。该过程始于基因组的疾病基因策略，包括遗传变异，差异表达和药物靶标（步骤0-1）和知识图构造（步骤2），然后进行宠物模型产生（步骤3）和参数优化（步骤4）。然后，将优化的模型用于宠物实验（步骤5），以预测新型的治疗靶标，最终导致Geneterrain知识图的产生（步骤6），以全面可视化多量表疾病机制和药物效应。这种综合方法旨在完善目标发现，指导药物重新利用和加速临床翻译。
利润敏感的机器学习分类，具有信用风险中的解释：在点对点贷款中的小型企业的情况
，我们为在财务上最复杂的小企业之一的P2P贷款中提出了一种全面的利润敏感方法。通过包括利润以及在建模过程的三个方面引入利润信息，我们超越了传统和成本敏感的方法：分类算法的学习功能（我们的情况下XGBOOST），超参数优化和决策功能。在小型企业案例中，通过授予大部分较低风险的低风险较低贷款，在分析的小企业案例中，利润敏感的方法比利益敏感的方法获得了更高的盈利能力。解释性工具可帮助我们发现此类贷款的关键特征。只要错误分类矩阵的细胞具有经济价值，我们的建议可以扩展到其他贷款市场或其他分类问题。
结合可再生能源的光伏混合微电网控制系统架构及研究 王国库 DOI: 10.1504/IJPEC.2024.1006618
摘要：能源供应问题已成为重要的社会问题，因此，结合可再生能源提高微电网系统的稳定性，提出一种光伏混合电网控制系统。基于直驱风力发电系统和光伏发电系统的运行原理，提出了一种风光混合微电网的直流电压源控制策略，并通过实验验证了其有效性。在混合微电网在风速突变时的动态响应中，t=6s后风速发生变化，光伏发电系统的有功功率从6200W降至5500W。然后，分析了微电网系统的重要参与因素，并随着特征值运动轨迹的变化，将光伏发电系统的直流电压参数优化至2e-3，验证了所提控制系统的有效性和实用性。