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World File Search System多级
活动三：建造多级气球火箭
• 因果关系：事件都有原因，有时简单，有时多方面。 破译因果关系及其介导机制是限制可能的解决方案的一项主要科学与工程活动。 ETS1.A：定义和界定工程问题：设计任务的标准和约束条件定义得越精确，设计解决方案就越有可能成功。约束条件的指定包括考虑科学原理和其他可能限制可能解决方案的相关信息。 • 能量和物质：跟踪流入、流出和流经系统的能量和物质有助于人们理解系统的行为。 • MS-ETS1-3 工程设计：分析测试数据以确定几种设计解决方案之间的相似点和差异点，以确定每种设计解决方案的最佳特性。这些设计解决方案几乎在每一个科学领域都有重要的发现，而且科学发现可以组合成一个新的解决方案，以更好地满足成功的标准。 • 科学、工程和技术的相互依赖性：工程进步导致了整个行业和工程系统的发展。 ETS1.B：开发可能的解决方案：有系统的流程来评估解决方案，看它们如何很好地满足问题的标准和约束。有时可以将不同解决方案的各个部分组合起来，以创建一个比任何前辈都更好的解决方案。 ETS1.C：优化设计解决方案：虽然一个设计可能不会在所有测试中表现最佳，但确定在每项测试中表现最佳的设计的特性可以为重新设计过程提供有用的信息 - 也就是说，其中一些特性可以纳入新的设计中。
使用多级静止状态fMRI特征
精神分裂症研究表明，该组中所有死亡原因中多达40％可以归因于自杀（Wildgust等，2010），而25-50％的精神分裂症患者试图在他们的一生中自杀（Bohaterewicz等人，2018年； Cassidy等，2018年）。因此，非常需要开发更准确和客观的方法来预测精神分裂症患者自杀的风险。功能磁共振成像（fMRI）是一种非侵入性，广泛使用的方法，允许一种方法来测量人脑的活性。静止状态（RS）反过来被认为是高度有效的，因为它捕获了大脑总活动的60-80％（Smitha等，2017）。此外，一些研究表明，它允许监测治疗结果以及评估精神疾病的生物标志物（Glover，2011; Moghimi等，2018）。Previous studies indicate gray matter volume reduction in dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), superior temporal gyrus, as well as insular cortex in patients after suicide attempt, compared to the ones without suicide attempt in the past ( Besteher et al., 2016 ; Zhang et al., 2020 ), whereas fMRI studies revealed that during a simple task based on cognitive control, suicide thoughts were associated随着PFC活性的降低和先前的自杀企图的病史导致前皮层的活性降低（Minzenberg等，2014； Potvin等，2018）。体积和功能任务的先前结果fMRI分析表明，默认模式网络（DMN），显着性网络（SN）和Sensorimotor Network（SMN）中包含的区域的潜在静止状态大脑活动变化。近年来，RSFMRI数据的机器学习应用程序越来越多，以进行预后评估并在各个组或条件之间进行差异（Pereira等，2009）。最近，采用了以fMRI为公正的生物标志物的ML分类器来识别从事自杀相关行为的人，包括自杀念头。例如，Just等。（2017）能够正确地识别17名自杀参与者中的15个，灵敏度为0.88，使用高斯幼稚的贝叶斯算法和fMRI数据的特定为0.94。在最近的工作中，Gosnell等人。（2019）使用了随机森林（RF）算法和RSFMRI功能连通性数据，来自精神病患者，使他们能够以81.3％的敏感性正确地对自杀行为进行了分类。据我们所知，先前的研究都没有集中于各种ML分类器，以区分基于RSFMRI数据的健康控制（HCS），自杀风险（SR）和非杀伤性风险（NSR）精神分裂症患者。 在当前的工作中，我们的目标是将ML方法与RSFMRI数据相结合，以便研究所选的分类器是否允许在具有和没有自杀风险的精神分裂症患者之间进行分歧。 最终，执行了五种算法，例如梯度提升（GB），最小绝对收缩和选择操作员（LASSO），Logistic回归（LR），RF和支持向量机（SVM），以提高诊断准确性的可靠性。 每个指标礼物据我们所知，先前的研究都没有集中于各种ML分类器，以区分基于RSFMRI数据的健康控制（HCS），自杀风险（SR）和非杀伤性风险（NSR）精神分裂症患者。在当前的工作中，我们的目标是将ML方法与RSFMRI数据相结合，以便研究所选的分类器是否允许在具有和没有自杀风险的精神分裂症患者之间进行分歧。最终，执行了五种算法，例如梯度提升（GB），最小绝对收缩和选择操作员（LASSO），Logistic回归（LR），RF和支持向量机（SVM），以提高诊断准确性的可靠性。每个指标礼物
多级当前充电系统设计和分析...
由于其较高的能量密度，更长的寿命和优质的功率密度，锂电池已成为近年来电动汽车（EV）开发的主要能源。在电池上运行的车辆需要快速有效地充电。在填充汽油动力汽车的同时，只需几分钟，就可以从四到六个小时内收取电动汽车（EV），具体取决于C速率。在这项研究中，对两轮电动汽车的多电流充电机制进行了建模和模拟。建议的技术通过闭合环控制器通过降压转换器功率调节电路得出充电电流。在MATLAB/SIMULINK环境中模拟电路以验证建议的充电方法。然后将结果与恒定电流（CC）和恒定电流恒定电压（CC-CV）充电方法进行比较。
APCN Plus 多级计划会员 Flyer_FINAL_print
Aetna 是 Aetna 集团旗下一家或多家公司（包括 Aetna 人寿保险公司及其附属公司 (Aetna)）提供的产品和服务的品牌名称。提供商是独立承包商，不是 Aetna 的代理。提供商参与情况可能会更改，恕不另行通知。有关 Aetna 计划的更多信息，请参阅 Aetna.com。
多级系统之间一致性的范畴理论...
MBSE 模型的 C.3 S2ML 代码。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 166 MBSA 模型的 C.4 S2ML 代码。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 169 SCOLA 模型的 C.5 S2ML 代码。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 171 C.6 Modelica 模型的 S2ML 代码。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 174 C.7 比较结果。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。第176章
通过聚合多级地理空间信息来学习经济指标
高分辨率日间卫星图像已成为研究经济活动的有希望的来源。这些图像显示了大面积的详细地形，并允许放大到较小的社区。然而，现有的方法只利用了单级地理单元中的图像。这项研究提出了一种深度学习模型，通过汇总从多级地理单元观察到的特征来预测经济指标。该模型首先通过有序回归来测量小社区的超本地经济。下一步通过总结超本地经济体之间的互联来提取区级特征。在最后一步，该模型通过汇总超本地和区信息来估算区的经济指标。我们的新多级学习模型在预测人口、购买力和能源消耗等关键指标方面大大优于强大的基线。该模型对数据短缺也很有抵抗力；当使用从马来西亚、菲律宾、泰国和越南收集的数据进行评估时，一个国家的训练特征可以推广到其他国家。我们讨论了多层次模型对衡量不平等的影响，这是关于不平等和贫困的政策和社会科学研究的重要第一步。
多级力依赖性变构增强Ae-
经典的钙粘蛋白是跨膜蛋白，其细胞外域连接相邻细胞，其细胞内结构域通过B-蛋白酶和A -Catenin连接到肌动蛋白细胞骨架。cadherin- catenin络合物传递了驱动组织形态发生和伤口愈合的力。此外，E-catenin构象的张力依赖性变化使其能够募集肌动蛋白结合蛋白葡萄蛋白到细胞 - 细胞连接蛋白，从而有助于连接性增强。多种钙粘蛋白复合物的方式以及是否合作以加强对负载的细胞 - 细胞连接的构成。在这里，我们使用了单分子光学陷阱测量值来检查多种钙粘蛋白 - catenin络合物如何在负载下与F-肌动蛋白相互作用，以及这种相互作用如何受到杂质蛋白的影响。我们表明，朝向肌动灯的（）末端的力导致平均寿命长3倍，比将力施加到刺（+）末端时。我们还通过包含钙粘蛋白 - 钙蛋白复合物和葡萄蛋白头部区域的第四纪复合物测量了依赖性的肌动蛋白结合，它们本身无法结合肌动蛋白。该四元复合物的结合寿命随着额外的配合物结合的F-肌动蛋白而增加，但仅当载荷朝向（）末端定向时。相比之下，单独的钙粘蛋白 - 钙蛋白复合物并未显示这种合作的形式。2023 Elsevier Ltd.保留所有权利。这些发现揭示了多级，力依赖性调节，从而增强了多个钙粘蛋白/catenin络合物与F-肌动蛋白的缔合的强度，从而提供了阳性反馈，从而可以增强结并促进F-肌动蛋白，从而促进高阶细胞骨架组织的出现。
在公平的多级支持系统中的同意和通知
1。在公平的多级支持系统（EMLSS）系统中提供服务所需的同意或通知？学区在通识教育课程中提供了一系列教学支持。联邦和州法律，行政规则和指导通常是关于需要向父母提供通知或同意普通教育课程中的教学支持的同意书而保持沉默的。通知或同意是不需要的。学校被鼓励在采用课程时包括家长的观点，以及确定对特定孩子的支持时。
多级脑肿瘤的混合深度学习算法
naresh.vurukonda@kluniversity.in 摘要 脑瘤是影响人的整体健康和脑功能的潜在致命疾病之一。早期脑瘤识别和分类准确性对于挽救生命至关重要。医学领域用于分类脑瘤的最流行方法之一是深度学习。然而，目前的深度学习方法在准确分类脑癌的各个阶段方面效果不佳。在本研究中，提出了使用深度卷积长短期记忆 (EL-DCLSTM) 的集成学习来准确分类多种等级的脑瘤。建议方法的第一步是获取和准备脑 MRI 数据。因此，增强型 U-Net 方法用于分割阶段，以便从先前处理的图像中提取感兴趣的区域。此外，Firefly 优化的 ResNet 架构用于特征提取，其中包括从分割图像中选择和提取最相关的特征进行分类器训练。在特征提取后，建议的 EL-DCLSTM 用于脑瘤分类。由于 DCLSTM 设计，该系统可以准确管理 MRI 数据的波动，该设计结合了卷积层和 LSTM 层的有效性，可以捕捉 MRI 图像中的空间和时间属性。然而，集成学习通过汇总在提取的特征集的特征子集上训练的各个 DCLSTM 模型的预测来生成最终的分类结果。根据实验结果，所建议的方法在 70% 和 80% 的训练率下获得了 0.98172 和 0.99138 的更好准确度。关键词：深度学习、脑肿瘤分类、萤火虫优化、特征提取、分割*通讯作者：naresh.vurukonda@kluniversity.in 收到日期：2024 年 9 月 30 日。接受日期：2024 年 10 月 16 日。DOI：https://doi.org/10.53555/AJBR.v27i3.2974 © 2024 作者。本文根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议 (CC BY-NC 4.0) 发布，允许在任何媒体中进行非商业性的无限制使用、分发和复制，但必须提供以下声明。 “本文已发表于《非洲生物医学研究杂志》” 简介 如今，脑瘤是最危险的疾病之一，影响着全球数百万人。 [1]。异常脑细胞的聚合特性是脑瘤的主要原因。脑瘤通常经历两个阶段：原发性和继发性。 [2]。由于肿瘤在第一阶段较小，因此在生物学上被称为“良性”。然而，在第二阶段，肿瘤会变大并开始扩散到身体的其他部位。从生物学角度来看，这个阶段被称为“恶性”。“根据一项研究
基于 La 掺杂 BiFeO3 结的随机存取多级非易失性存储器
电阻开关器件由于其出色的性能、简单性和可扩展性而成为下一代非易失性存储器的有希望的候选者。其中，开发多级电阻开关因其在显著提高信息存储密度且不消耗额外能量的潜力而引起了广泛关注。尽管在许多金属氧化物和有机材料中已经观察到连续多级电阻开关 (CMRS)，但实际应用仍然迫切需要实现高速和可靠的随机存取多级非易失性存储器 (RAMNM)。在这里，我们成功地制造了一种基于高性能脉冲宽度调制忆阻铁电隧道结 (FTJ) 的 RAMNM，其 Pt/La 0.1 Bi 0.9 FeO 3 /Nb:SrTiO 3 在室温下具有超过 4 × 10 5 的巨大开关比。