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应用KNN机器学习和模糊C均值诊断糖尿病
这种疾病在人类中是普遍的。攻击人类的疾病不认识任何人，也不知道年龄。一个人所经历的疾病从普通水平开始，直到可能严重到处于死亡风险的地步。在这项研究中，进行了早期诊断与糖尿病有关的糖尿病是糖尿病是患者体内糖水平低于正常水平的疾病。受害人经历的症状包括频繁的口渴，尿液频繁，频繁饥饿和体重减轻。基于这些问题，需要一个系统可以快速发现患者所经历的诊断。这项研究旨在根据早期症状在早期诊断糖尿病。使用的方法是基于KNN和基于Web的模糊C均值。创建基于Web的系统可以代表医疗人员专家以快速诊断的糖尿病方法。该系统是嵌入糖尿病特征的计算机程序。测试KNN和模糊的C均应用程序的应用和方法对于K-最近的邻居方法的准确度为96％，而对于使用混淆矩阵计算的模糊C-Means方法，获得了96％的精确度，因此可以得出结论，因此可以得出结论，即Fuzzy C-Means方法比K-nearears方法更好。
数字引起的意识和嬉戏HCI的改变状态：新观点的未来研究议程
由于人类数字技术的可用性和效率的提高，人类的可用性和效率已经达到了一个数字改变意识可能会变得无处不在的地步，这在社会运作的所有领域都与众不同。除了在传达信息，实现经验和实现我们的现实方面已经熟悉的功能外，还有一个新兴的意识状态变化的领域（拨号）。拨号技术的社会影响的先驱包括从Bin-Aural Beats到视频游戏的各种示例，这些示例为即将到来的拨号技术提供了宝贵的见解。尽管数十年来已经研究了通过数字手段进行意识的个人变化，但它们仅限于技术的范围。我们建议字段拨号表示所利用的所有数字技术的类别，用于引起改变意识状态（ASC）。它支持一种集中和整体的方法来预测未来和敏锐的行动。我们通过证明其对政治，经济，社会，技术，环境和法律（PESTEL）环境的影响的现有和假设的例子来强调对详细且全面的检查的必要性。基于这些思考，我们概述了潜在的研究议程，以引起跨学科社区中的讨论。
影响飞机起飞及平稳飞行的因素分析
飞机着陆是飞行的最终阶段，飞机从 15 米的高度慢速飞行，着陆后完全停下来，然后在跑道上滑行 [4]。着陆是飞行中最困难的阶段，要求飞行员具备非常高的驾驶技能 [1]。着陆是通过减速并下降到跑道来完成的。减速是通过使用襟翼、起落架或减速板减少推力和/或产生更大阻力来实现的。飞行的起飞过程可分为两个主要阶段 - 加速和起飞。这两个阶段又由其他某些子阶段划分。航空工业的进步现已达到所有这些阶段都可以在没有飞行员参与的情况下进行的地步，即使用自动驾驶系统。在民航中，无人系统仍被谨慎使用，主要仅在水平飞行阶段使用，并且仍由机组人员控制。不过，主要是由经验丰富的飞行员执行着陆过程。由于着陆时所有动作的复杂性和危险性，根据统计，此阶段被认为是最危险的阶段 [2]。这项工作的目的是分析影响地面路径长度的因素，并开发一种系统，该系统可以在飞机着陆后完全自动停止飞机，或者至少帮助飞行员确定剩余的制动距离，以防止危险情况。开发的系统和方法将提供信息
机器学习中统计学习和分类的概念：概述
摘要。统计学习理论是机器学习（ML）的基础基础，这反过来代表了人工智能的骨干，迎来了针对现实世界中挑战的创新解决方案。它的起源可以与统计数据和计算领域相遇的地步链接，从而发展为独特的科学学科。可以通过其基本分支来区分机器学习，包括监督的学习，无监督的学习，半监督学习和强化学习。在此挂毯中，有监督的学习是中心阶段，分为两种基本形式：分类和回归。回归是针对连续结果量身定制的，而分类专门研究分类结果，监督学习的总体目标是增强能够基于输入功能预测类标签的模型。这项评论努力提供了一本关于机器学习的简洁但有见地的参考手册，与统计学习理论（SLT）的挂毯交织在一起，阐明了他们的共生关系。它揭示了分类的基本概念，阐明了统治它的总体原则。这种全景观点旨在为分类提供整体观点，为研究人员，从业人员和爱好者提供有价值的资源，通过引入概念，方法和差异，从而进入机器学习，人工智能和统计的领域，从而增强对分类方法的理解。
准分子激光投影光刻技术综述
本文回顾了准分子激光投影光刻技术的早期发展状况。尽管这些技术自 1982 年以来一直处于中等发展速度，但直到今年，它们对未来微加工的特殊力量和重要性才得到广泛认可。2 现在看来，随着进一步发展，这项相对被忽视的新技术可能会在未来十年为微电子行业提供大部分生产能力。具体而言，完全可以预见，正是凭借这项技术，光学技术可以扩展到实现接近 0.25 J.1m 尺寸的生产吞吐量，远远超过去年为 x 射线和粒子束光刻保留的范围。也有可能这项技术将成为终极光学技术，达到基本材料限制最终将要求脱离光学光刻的地步。对未来光刻的需求是强烈的。在撰写本文时，可以使用商用步进重复系统生产 4 Mbit 动态随机存取存储器 (DRAM)，无需子场拼接。这项任务已经需要现存最接近完美的宽场成像光学系统，用于任何商业用途。16 Mbit 和 32 Mbit 芯片将需要 - 10 9 个光场像素，是这些系统的两到四倍。正如下面所示，开发合适的紫外 (UV) 准分子投影系统的挑战绝非易事。
resonac报告2023
这是Resonac的第一份集成报告，该报告经历了其第二个成立。去年，我们首先介绍了由首席执行官Hidehito Takahashi领导的新管理团队的长期观点，其目的是吸引您的信任和期望。由于我们还无法提供有关我们成就的足够信息，因此我们传达了对未来的想法，并计划解决我们认识到的问题。同时还继续专注于未来，但今年我们努力提供有关我们目前在这些目标和试验过程中取得了多少进展的详细信息。我们解释了“高桥团队”是一个团队的职能，我们是否取得了去年发展共同创造才能的承诺，并展示已经开始在公司中发挥积极作用的员工。我们谈论在改造业务组合时，我们在运营中实施了哪种策略。我们还讨论了可持续性是否真正是我们管理层的根源，以及Resonac的治理结构是否在我们努力成为可以在全球舞台上竞争的公司时是否有效地发挥作用。虽然我们尚未达到能够通过结果回答所有问题的地步，但我们希望该报告表明我们正在努力迅速，但也稳步和谨慎地实现我们的目标。我们还希望它将有助于与您进行对话和共同创造。我们希望您看到我们如何首先试图改变自己为“ 26,000名员工的创业”，因为我们努力使社会变得更好。请像我们现在一样享受resonac。
混合激光-GMA 焊接可提高经济性 - NSAM
1. 宾夕法尼亚州立大学应用研究实验室，宾夕法尼亚州州立学院 2. 通用动力公司 NASSCO，加利福尼亚州圣地亚哥 3. 诺斯罗普·格鲁曼船舶系统公司，路易斯安那州新奥尔良 摘要 日趋成熟的高功率固体激光技术正激发人们对船舶制造活动中激光-GMA 混合焊接的兴趣。与传统连接技术相比，激光-GMA 混合焊接已证明能够减少薄钢对接焊缝的变形并提高管道焊缝的生产率，从而提高经济性。本文讨论了激光-GMA 混合焊接的潜在优势、解决变形和生产率的实验结果，并概述了最近在船舶厂安装的混合管道焊接系统。 关键词：焊接；激光束焊接；混合焊接；焊接变形；管道焊接 简介 自从研究人员首次设想将传统焊接电弧与激光束结合成一种混合工艺（Steen and Eboo 1979, Steen 1980），至今已有 25 年的历史，但直到最近，商用激光技术才发展到激光-GMA 混合焊接开始在工业应用中占据一席之地的地步。与短短几年前相比，激光器现在在工业上更加耐用且节能。与传统的基于电弧的连接工艺相比，激光束焊接 (LBW) 具有相对较高的焊接速度和较高的穿透力。不幸的是，
QFaaS：用于量子计算的无服务器函数即服务框架
量子计算正在迅速发展到必须认真考虑其应用设计和工程方面的地步。然而，量子软件工程仍处于起步阶段，面临着许多挑战，特别是在处理量子编程语言的多样性和嘈杂的中型量子 (NISQ) 系统方面。为了缓解这些挑战，我们提出了 QFaaS，这是一个整体的量子函数即服务框架，它利用无服务器模型、DevOps 生命周期和最先进的软件技术的优势，推动 NISQ 时代下一代应用程序开发的实用量子计算。我们的框架提供了无服务器量子系统的基本元素，以简化云环境中面向服务的量子应用程序开发，例如结合混合量子-经典计算、自动化后端选择、冷启动缓解和采用 DevOps 技术。 QFaaS 通过集成多个知名的量子软件开发工具包（Qiskit、Q#、Cirq 和 Braket）、量子模拟器和云提供商（IBM Quantum 和 Amazon Braket），提供全栈统一的量子无服务器平台。本文提出了量子函数即服务的概念、系统设计、操作工作流程、QFaaS 的实施以及关于量子无服务器计算的优势和局限性的经验教训。我们还介绍了当今量子计算机和模拟器上各种量子应用的实际用例，以展示我们的框架促进正在进行的量子软件转型的能力。
2023-2026 多机构早期援助战略
我们的早期帮助战略旨在在纽汉姆建立一个支持性社区和文化，促进综合工作方式和更有效地利用资源，为儿童、年轻人和家庭带来积极的变化。虽然许多儿童得到了过上积极生活所需的支持，但有些儿童面临着困难的情况。这些情况可能很复杂，涉及社会、经济和福祉问题。有了正确的支持，家庭可以积极地建立他们的关系，并从他们的经历中成长。证据表明，一个支持性的社区对于我们儿童、年轻人和家庭的福祉至关重要，这是我们战略的一个关键方面。早期帮助服务必须保持响应能力和灵活性，以支持居民日益增长的需求，促进通过社区和公共部门提供的广泛支持系统获得帮助。至关重要的是，我们要在纽汉姆建立一种文化，让居民可以寻求帮助，支持途径让居民有能力这样做。不应该存在一种阻止居民寻求帮助的转介文化。当家庭需要更深入的支持时，纽汉姆的组织致力于以富有同情心、好奇心、自信、清晰和协作的态度与他们以及整个系统合作。我们的目标是创建有效的早期帮助方案，为家庭提供支持，防止情况恶化到需要保护干预的地步。
脑计算
现代科学已经发展到这样一个地步：理解大脑的最佳方式就是进行计算。我们远不能预测个体行为，比如米开朗基罗雕刻圣母怜子图——尽管我们可以更多地谈论罗密欧向朱丽叶求爱——但要想最好地理解我们为什么会这样想，为什么会有这样的感觉，我们就会求助于计算。这并不是说我们永远能够准确地预测我们在任何情况下会做什么，但我们将能够越来越准确地预测我们可能做的事情。计算对人类的描述让我们感到不安，而其他学科则不会这样。我们不会因为他们为我们建立的模型而指责物理学家或化学家。计算之所以被单独挑出来，主要原因是它与无意识的机器人行为有关，这与人类丰富的情感和沉思完全相反。然而，这种联系是一种误解。诚然，传统机器人可以由计算机驱动，但计算有更深层次的东西要说，特别是关于大脑如何工作的一些令人震惊的东西要说。最终，理解人类特征（如语言、利他主义、情感和意识）的最佳方式可能是通过理解它们的计算杠杆作用。别担心，这种理解不会妨碍我们以通常的方式庆祝我们所有的人性。有了这些知识，我们仍然会爱上莎士比亚并阅读莎士比亚，就像知道椅子是由原子组成的并不妨碍舒适地坐下来的乐趣一样。不过，如果我们能利用这些知识来缓和我们更黑暗的过度行为，那就太好了。理解大脑的工作被描述为