XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System技术分析
2003 年 8 月 14 日停电技术分析：- NERC
NERC 最初的努力集中在收集系统数据，以确定导致停电的事件的精确序列。在调查的初始阶段，调查人员开始根据 NERC 地区和可靠性协调员提供的信息建立事件序列。然而，为了完成如此大规模的调查，很快发现需要额外的资源。调查人员从受影响地区招募了了解其系统设计、配置、保护和操作的个人。拥有这种第一手的专业知识对于制定初始事件序列至关重要。这些专家被添加到调查团队中，每个团队都被指派为特定地理区域建立事件序列。随着事件序列变得更加详细，创建了一个数据库，以方便管理数据并协调电力系统故障前和期间发生的数千个事件的冲突时间戳。
现代银行交易的基于区块链的安全体系结构：技术分析
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2498-2512，文章ID：IJCET_16_01_178在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_1_178©iaeme Publication
AI驱动的零售优化：现代库存的技术分析
摘要：在本技术文章中研究了人工智能对零售库存管理和优化技术的革命性影响。从全渠道优化和动态库存分布到需求预测和模式识别，本文研究了AI技术如何改变零售业务的几个方面。除了解决技术问题和系统设计规范外，它还探讨了机器学习算法在历史数据分析，实时数据集成和SKU性能映射中的应用。本文展示了AI驱动的技术如何通过分析许多案例研究和行业实施来帮助零售商在整个供应链网络中取得显着的运营效率，客户幸福和财务绩效。关键字：AI驱动的库存管理，零售需求预测，全渠道优化，SKU性能分析，实时数据集成
集成电路引线框架研究现状及关键技术分析
随着现代科技与信息产业的飞速发展，集成电路向大型化、超大型化方向发展，这就要求引线框架材料具有更高、更优异的性能[4]。铜合金材料的强度为550MPa~600MPa，电气强度为75%~80%IACS;要达到上述性能要求，这类高性能铜合金多为时效强化型合金。据报道，Cu-Cr-Zr合金是最理想的铜合金材料。目前，国内尚无厂家能够工业化生产引线框架材料Cu-Cr-Zr合金。对于Cu-Cr-Zr合金，国内近年来，苏州有色金属研究所、华东电炉厂、江酒科学院物理研究所等单位已对C18150哈金小锭进行了部分试验研究，但从工艺设计和热处理方面看在强度、应力恢复等综合性能上与国外企业相比还存在巨大差距[5]。
使用机器学习技术分析不平衡的中风预测数据集
摘要摘要中风是一种以脑内血管破裂为特征的疾病，可导致脑损伤。当大脑的血液和必需营养素供应中断时，可能会出现各种症状。本研究的主要目标是使用机器学习和深度学习来预测早期发生脑中风的可能性。及时发现中风的各种警告信号可以显著降低中风的严重程度。本文对特征进行了全面的分析，以提高中风预测的有效性。从 Kaggle 网站上获取了一个可靠的中风预测数据集，以衡量所提算法的有效性。该数据集存在类别不平衡问题，这意味着负样本总数高于正样本总数。结果基于使用过采样技术创建的平衡数据集报告。这项提案的工作使用 Smote 和 Adasyn 来处理不平衡问题，以获得更好的评估指标。此外，与原始不平衡数据集和其他基准测试算法相比，使用 Adasyn 过采样利用平衡数据集的混合神经网络和随机森林 (NN-RF) 实现了 75% 的最高 F1 分数。
社会技术分析影响医疗保健IoT采用的因素：系统评价
本文回应了以前的呼吁，要求对医疗保健中物联网（IoT）采用的更深入的社会技术理解。通过系统的文献综述，它综合了有关影响IoT采用的因素的现有经验研究，确定了94个分组为24个主题的不同因素。通过利用社会技术系统理论，本文彻底分析了这些因素，并提出了专门针对医疗保健环境中物联网采用的专业社会技术系统框架。这项研究强调了当前在该领域的实证研究的缺乏，并强调了更多的研究，尤其是那些专注于医疗保健环境中物联网解决方案的实际采用过程的研究。通过解决这些差距，该评论旨在为文献做出重大贡献，并为采用物联网的采用提供一种新颖的社会技术观点，该观点补充并丰富了主要关注技术方面的先前评论。
技术创新与空军情报分析的未来：第 2 卷，技术分析和支持材料
空军分布式通用地面系统 (AF DCGS) 负责根据美国空军各种平台收集的数据，为世界各地的作战人员生成和分发可操作的情报。在过去二十年中，情报收集和对情报产品的需求呈指数级增长，给分析能力带来了巨大压力。与此同时，情报分析员往往忙于执行常规处理、利用和传播 (PED) 任务，而无法专注于应对 2018 年国防战略设想的未来威胁可能需要的更大规模战略分析。2012 年兰德公司空军项目 (PAF) 报告指出，人工智能 (AI) 有朝一日将能够帮助自由分析师完成更好地利用人类智能的任务。自该报告发布以来，人工智能和机器学习 (ML) 取得了巨大进步，我们预计未来几年将进一步创新。2017 年，空军/A2 要求巴基斯坦空军分析当前和未来的潜在技术如何帮助空军 DCGS 变得更加有效、高效、善于利用人力资本和敏捷。我们还被要求考虑充分利用这些技术所需的流程、培训和组织改进。这项名为“缩小 PED 差距”的研究项目于 2018 财年在巴基斯坦空军的部队现代化和就业计划中开展。该研究在三份配套报告中进行了讨论： • 技术创新和空军情报分析的未来：第 1 卷，调查结果和建议，RR-A341-1，2021 年。第 1 卷为包括空军决策者在内的广大受众提供了重要的调查结果和建议。• 技术创新与空军情报分析的未来：第 2 卷，技术分析和支持材料，RR-A341-2，2021 年（本报告）。第 2 卷更深入地讨论了项目方法；AI 和 ML 入门；更详细地讨论关键建议；以及其他专家、利益相关者和专家感兴趣的信息。• 技术创新与空军情报分析的未来：第 3 卷，数据流图技术评估，即将出版，不向公众开放。第 3 卷提供了更多受限细节。
评论论文：心脏病预测系统的 WEKA 数据挖掘技术分析
数据挖掘的特点是通过非常大的数据集搜索有用的信息。数据挖掘的一些关键和最常见的技术是关联规则、分类、聚类、预测和顺序模型。数据挖掘技术被广泛用于各种应用。数据挖掘在医疗保健行业的疾病检测中起着重要作用。患者应该需要进行一系列疾病检测。然而，使用数据挖掘技术应该减少检测次数。在时间和性能方面，这种减少的检测起着重要作用。心脏病是一种导致死亡的心血管疾病。由于对不同情况下的健康问题进行预测和分类，在最近的情况下，健康问题非常严重。数据挖掘领域包括这些领域中异常及其风险率的预测和识别。如今，医疗行业掌握着决策所必需的隐藏信息。为了预测心脏病，本研究 (Weka 3.8.3) 软件使用了 K-star、J48、SMO、朴素贝叶斯、MLP、随机森林、贝叶斯网络和 REPTREE 等数据提取算法。使用标准数据集和收集的数据集组合预测准确度、ROC 曲线和 AUC 值的结果。通过应用不同的数据挖掘算法，患者数据可用作训练样本进行诊断。以前的研究的主要缺点是它们需要准确度和特征数量。本文概述了最近用于预测心脏病的数据挖掘技术。并确定心脏病的主要风险因素，按对心脏造成损害的顺序对风险因素进行分类，例如高胆固醇、糖尿病、吸烟、不良饮食、肥胖、高血压、压力等。数据挖掘功能和技术用于识别风险因素的级别，以帮助患者提前采取预防措施以挽救生命。
2020 年波兰航天领域。国内外现状、趋势和技术分析
航天领域是高度先进和创新的领域之一，对国家和国际经济越来越重要。波兰航天部门的实体多年来一直在非常动态地发展其能力。因此，需要不断监测技术和工艺进步。这项分析旨在确定波兰航天部门运营组织的当前发展状况。该出版物针对科学、工业和公共管理环境。第一部分介绍了国内部门的综合信息、类别和领域的细分及其条件，以及国际背景下设定的要求。随后是一系列分析和数据展示，即：a. 目前，波兰航天部门由 331 个实体组成，其中 79% 为企业，21% 为研发中心和大学。60% 的工业实体拥有中小企业的地位，其余 40% 拥有大公司的地位。此外，相当一部分实体（74%）在 2001 年之后开始开展活动。2019 年，波兰航天领域的就业人数约为 1.16 万。b. 在国家研究与发展中心（NCRD）资助的“快速通道 - 空间技术”框架内，共资助了 15 个项目，金额为 1.438 亿兹罗提；此外，NCRD 的其他计划还资助了 40 多个项目。另一方面，在 2015 年至 2020 年期间，国家科学中心资助了 300 多个项目，总额为 2.12 亿兹罗提。c. 在国际舞台上的合作，例如与欧洲航天局在 PLIIS 计划下的合作，共同资助了 210 项活动，总额约为 6500 万欧元，占波兰对欧空局强制性捐款的 45%。此外，2015 年至 2020 年期间，共计拨款 6000 多万欧元用于选修课程，5000 多万欧元用于必修课程。另一方面，在
多锂离子电池电池系统的射层铝回收：经济和技术分析
全球电动性的趋势引发了有关在寿命末期对电池电力汽车处理锂离子电池处理的问题。该论文研究了两种含锂离子电池电池组合物（NMC333/C，NMC811/C，LFP/C，NMCLMO/C）的两种高光最高术回收路线（直接和多步骤过程）。基于每个回收过程和电池类型的生命周期清单，通过在工业前量表上进行典型的pyrotealurgical回收工厂进行总体所有权分析，研究了这两个回收过程的盈利能力。结果表明，细胞化学将对回收的盈利能力产生重大影响。尤其是在当前条件下，对于低铜板和低尼克电池类型，似乎很难在当前条件下以获利的方式进行回收。灵敏度分析显示了不同的杠杆及其各自的局限性，以提高回收不同锂离子电池电池系统的过程获利能力。