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使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。
外部环境因素在编队中的作用
对这项工作的研究基于分析在海洋环境中混合纤维增强复合材料（HFRC）的生存能力，并针对机械，热和环境方面的靶向。HFRC的纤维，碳，碳，芳香和天然纤维作为聚合物基质中的增强型，希望克服传统材料中见证的恶化，包括腐蚀，重量和短期耐用性。该研究比较了混合纤维系统的“最佳性能”及其在实验和案例研究中的干扰模式，以评估纤维对增加材料特性的组合作用。这些发现表明玻璃/碳杂种是主要海洋结构（例如船体和甲板）的首选复合材料，这是由于拉伸强度，撞击韧性和耐盐水耐药性的出色组合。碳/芳香族混合动力车被证明可以提供出色的疲劳耐力，以及可靠技术（如螺旋桨或近海结构使用）的影响耐用性。然而，结合生物纤维的水分吸收较高，较低的紫外线稳定性促成天然纤维杂种，因此要求将表面处理应用以表现出更好的性能。案例研究确认，HFRC的实施保证了直截了当的重量减轻10-25％，燃油效率提高，约占廉价维护的30％。
从数字化到人工智能在公共外部环境
摘要 数字化是当代社会关注的主要问题之一，这一现象随着新冠疫情的出现而愈演愈烈，疫情迫使每个人都在基于社会距离的新现实条件下使用技术。本文旨在分析最高审计机构层面数字化的使用、向人工智能的过渡，以及其对绩效管理的影响，包括这些机构层面的绩效和整个公共部门的绩效。同时，本文旨在确定一系列基于人工智能的工具，这些工具可用于外部公共审计，特别是在公共采购审计方面，因为分配给公共采购领域的资金非常重要。