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World File Search System大量注入
影响报告2024
曾经从维多利亚到昆士兰州广泛普遍，独特的地面平原 - 骑士现在受到严重威胁，估计只有250-1,000估计可以在野外生存。几年的土地清理已摧毁了其自然栖息地的90％以上，并将其限制在澳大利亚东南部的干旱草原较小的据点。维多利亚州北部剩余的土著草原超过80％发生在私人土地上。通过盟约和储备，迄今为止对自然的信任已经能够确保2,000公顷的平原骑士栖息地，除了能够保护3,000公顷，这是公共储备系统的一部分。在大量注入捐助者的支持下，我们将在2023 - 24年增加500公顷的额外盟约。与传统所有者和土地所有者密切合作，我们正在积极管理和保护平原范围者的这一重要栖息地。
气溶胶喷射打印过程中气动雾化、气溶胶输送和沉积的计算流体动力学研究
气溶胶喷射打印 (AJP) 是一种直接写入增材制造技术，已成为制造各种电子设备的高分辨率方法。尽管 AJP 在印刷电子行业中具有优势和关键应用，但 AJP 工艺本质上不稳定、复杂，并且容易出现意外的逐渐漂移，这会对印刷电子设备的形态产生不利影响，从而影响其功能性能。因此，对 AJP 进行现场过程监控和控制是不可避免的需求。在这方面，除了对 AJP 过程进行实验表征外，还需要物理模型来解释 AJP 中潜在的空气动力学现象。这项研究工作的目标是建立一个基于物理的计算平台，用于预测气溶胶流动状态，并最终实现对 AJP 过程的物理驱动控制。为了实现这一目标，我们的目标是提出一个三维 (3D) 可压缩、湍流、多相计算流体动力学 (CFD) 模型，以研究 AJP 过程中 (i) 气溶胶生成、(ii) 气溶胶输送和 (iii) 气溶胶在移动自由表面上沉积背后的空气动力学。沉积头以及气动雾化器的复杂几何形状是在 ANSYS - FLUENT 环境中建模的，基于专利设计以及从 3D X 射线微型计算机断层扫描 (l-CT) 成像获得的精确测量。随后使用光滑和软四边形元素的混合对构建的几何形状的整个体积进行网格划分，同时考虑膨胀层以获得靠近壁面的精确解决方案。采用基于密度和压力的 Navier-Stokes 形成的组合方法来获得稳态解，并将守恒不平衡控制在指定的线性化公差以下（即 10 6 ）。使用具有可扩展壁面函数的可实现 k-e 粘性模型对湍流进行建模。此外，还建立了耦合的两相流模型来跟踪大量注入的粒子。CFD 模型的边界条件是根据从 AJP 控制系统记录的实验传感器数据定义的。使用因子实验验证了模型的准确性，该实验包括在聚酰亚胺基底上 AJ 沉积银纳米粒子墨水。本研究的结果为实施物理驱动的 AJP 现场监测和控制铺平了道路。[DOI：10.1115/1.4049958]
对机器学习和基于神经网络的疾病预测模型的系统审查
摘要在近年来，常规人工智能（AI）见证了机器学习和神经网络的大量注入，这标志着各个领域的大量演变，因为它们的自主能力获得了功能获取和出色的效率。尤其是在医学领域，基于机器的模型的模型优于医生，表现出更高的准确性。癌症，例如癌症，阿尔茨海默氏症，阅读障碍，皮肤疾病和心脏病已成为医学研究的焦点。 几种深度学习方法，包括卷积神经网络（CNN），支持向量机（SVM），随机森林，逻辑回归，决策树和经常性神经网络（RNN），在疾病预测中起着至关重要的作用。 这项调查强调了深度学习模型在预测特定疾病方面具有更高准确性的批判性分析。 目的是阐明疾病预测中现有的缺点，并提出潜在的补救措施以进行未来的改善。 结果表明，卷积神经网络在预测心脏和阿尔茨海默氏病以及乳腺癌方面表现出色。 支持向量机在癌症预测中表现出有效性，而逻辑回归证明擅长预测阅读障碍，而决策树则是对皮肤疾病的有利选择。 展望未来，数字双胞胎的整合进行预测分析，促进基于个体患者特征的疾病进展的模拟和建模，以及利用区块链以安全存储和健康数据共享，代表了未来发展的有希望的途径。癌症，例如癌症，阿尔茨海默氏症，阅读障碍，皮肤疾病和心脏病已成为医学研究的焦点。几种深度学习方法，包括卷积神经网络（CNN），支持向量机（SVM），随机森林，逻辑回归，决策树和经常性神经网络（RNN），在疾病预测中起着至关重要的作用。这项调查强调了深度学习模型在预测特定疾病方面具有更高准确性的批判性分析。目的是阐明疾病预测中现有的缺点，并提出潜在的补救措施以进行未来的改善。结果表明，卷积神经网络在预测心脏和阿尔茨海默氏病以及乳腺癌方面表现出色。支持向量机在癌症预测中表现出有效性，而逻辑回归证明擅长预测阅读障碍，而决策树则是对皮肤疾病的有利选择。展望未来，数字双胞胎的整合进行预测分析，促进基于个体患者特征的疾病进展的模拟和建模，以及利用区块链以安全存储和健康数据共享，代表了未来发展的有希望的途径。