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World File Search System搅拌
Türkiye中的生态足迹：搅拌模型
自古以来，人类的活动对环境产生了影响。迅速增加的人口使生活空间和环境易受不利相互作用。但是，为了使人口维持地球上的存在，有利的气候条件是必须的（Sen，2022）。技术的进步引起了新的挑战，超过了自然环境的自我保存能力。涵盖工业革命的时期（1760-1830）在温室气体浓度的升级中发挥了作用，尤其是二氧化碳（CO 2）和甲烷（CH 4）。预测表明，由于这些人为活动，预计到2030年，全球平均温度预计会导致大约3°C的激增（Telecommunication Branch局，2008年）。
AI驱动的银行客户搅拌的预测建模
美国银行业在一个非常动态和竞争的环境中运营，在越来越苛刻的客户的压力下提供了广泛的服务。在金融机构的背景下，客户流失被定义为客户终止与银行关系的现象。该研究项目的核心宗旨是设计和开发人工智能的预测模型，这些模型可以帮助从银行的角度解决客户流失问题。用于此分析的银行客户流失预测的数据集包含有关领先金融机构的客户的全面数据。它包括广泛的客户记录，每个客户记录都用代表客户行为和人口统计学不同维度的功能描述。为这项研究选择了三种最具影响力的算法：逻辑回归，随机森林和XG-Boost。每个模型都有不同的优势，非常适合客户流失预测的内在复杂性。随机森林在模型之间的准确性方面是最好的，具有相对精度，这可能表明该算法最适合数据中的基本模式。在美国金融领域，AI驱动的流失预测模型的整合对银行具有深远的影响，从而提高了其运营效率和客户关系管理。首先，它可以以高度准确性的身份确定高风险的客户，从而帮助银行实施可重点的保留策略，从而可以显着降低流失率。
采用微米 TiO2 颗粒进行摩擦搅拌加工
2 泰国那空帕侬大学教育学院科学系，48000 电子邮件：a Suriya.p@npu.ac.th，b，* p_thanatep@yahoo.com，c，* chaiwelding@ms.npu.ac.th（通讯作者）摘要。由于对具有优异机械性能的材料的需求不断增加，特别是在航空航天和汽车行业，高性能铝基复合材料 (AMC) 的开发至关重要。本研究通过摩擦搅拌处理 (FSP) 用微 TiO 2 颗粒增强 AA6061-T6 铝合金，解决了提高其硬度和冲击能量的需求。主要目标是优化 FSP 参数以改善这些机械性能。采用灰色-田口方法进行多响应优化，重点关注工具转速、横移速度和 TiO 2 颗粒体积。该方法利用田口正交阵列 (OA) 来最小化实验运行，同时仍捕获全面的数据。应用灰色关联分析 (GRA) 来处理多个相关响应，将它们转换为统一的指标，即灰色关联等级 (GRG)。结果确定最佳 FSP 参数为工具速度为 1100 rpm、横移速度为 20 mm/min 和 TiO 2 颗粒体积为 450 mm³，这显著提高了机械性能。比较分析表明，最佳参数将硬度和冲击能量都提高了 15.80 J，GRG 值为 0.905，表明预测结果与实验结果之间存在很强的相关性。确认实验验证了这些结果，GRG 增加了 0.099，表明工艺参数的组合非常有效。研究结果强调了 TiO 2 颗粒体积对复合材料机械性能的显著影响。这些结果为生产先进的 AMC 提供了关键见解，为实现工业应用的高性能材料提供了途径。关键词：铝基复合材料、FSP、Grey-Taguchi 多响应。
配备多个叶轮的单相搅拌容器中的功耗
在法律规定的某些条件下，图书馆和档案馆有权提供复印件或其他复制品。这些规定条件之一是，复印件或复制品不得“用于除私人学习、学术或研究以外的任何目的”。 如果用户请求或随后将复印件或复制品用于超出“合理使用”范围的目的，则该用户可能要承担侵犯版权的责任，
评估使用显微镜观测值的模型中尺度搅拌
摘要：我们评估了一组模型中的中尺度搅拌的表示，以根据北大西洋示踪剂释放实验（Natre）收集的微结构数据得出的估计值。我们从法拉利和波尔津的大约温度差异预算框架中大量汲取灵感。该框架假设温度差异的两个来源远离边界：首先，大规模平均垂直梯度通过小规模的湍流垂直搅拌；其次，中尺度涡流对大规模平均层梯度的横向搅拌。温度差异被转化，并以微观结构观测值估算的速率x进行平均转移量表以在微观尺度上进行最终耗散。海洋模型通过垂直混合参数化代表这些途径，以及沿等副侧面混合参数化（如果需要的话）。我们评估后者作为Natre数据集的残差的差异速率，并在一组模型模拟中与参数化表示形式进行比较。我们发现，由于在平行的海洋程序2（POP2）1/10 8模拟中，横向搅拌引起的变量产生很好地同意，并且在估计的误差栏内，并根据NATRE估计推断出来。在其他扩散率估计值中不存在这种元素值，这表明在解释ECCOV4R4调整后的侧向扩散率时需要补偿错误和谨慎。pop2 1 8模拟以及估计海洋版本4版本4（ECCOV4R4）模拟的循环和气候模拟似乎通过应用横向扩散率来消散数量级过大的差异，与NATRE估计相比，尤其是低于1250 m。 ECCOV4R4-调整后的横向扩散率升高，而微观结构表明X升高来自中尺度搅拌。
大型外泌体生产搅拌坦克生物反应器
挑战这项研究的目的是分析外泌体在体外将细胞毒性阿霉素（DOX）递送到乳腺癌细胞系的能力。外泌体，分别表达了一两个肿瘤的肽。这些肽显示在外泌体表面。研究包括：>通过蛋白质印迹，电子显微镜和尺寸分布分析对纯化的外泌体的表征>用DOX>功能测定的外泌体负荷优化，以比较不同乳腺癌细胞系和DOX负载oposomes的细胞毒性效应的不同外泌体类型的摄取。
用于航空应用的铝合金摩擦搅拌焊接的规范
美国焊接协会（AWS）的所有标准（代码，规格，推荐的做法，方法，分类和指南）都是根据美国国家标准研究所（ANSI）规则制定的自愿共识标准。当AWS美国国家标准被纳入了联邦或州法律法规中包含的文件或制作的一部分时，或其他政府机构的规定，其规定赋予了该法规的全部法律权威。在这种情况下，这些AWS标准的任何更改都必须由具有法定管辖权的政府机构批准，然后才能成为这些法律法规的一部分。在所有情况下，这些标准都具有合同的全部法律权限或其他援引AWS标准的文件。在存在这种合同关系的情况下，必须通过在合同方之间达成协议，与AWS摊位要求的变化或偏离。
航空铝合金搅拌摩擦点焊（回填）的组织与性能研究综述
1 Schilling C、von Strombeck A、dos Santos JF、von Heesen N。《搅拌摩擦点焊静态性能的初步研究》。第二届搅拌摩擦焊国际研讨会 (2ISFSW) [Internet]。瑞典哥德堡：英国剑桥焊接研究所 (TWI)；2000 年。网址：http://www.fswsymposium.co.uk/EasySiteWeb/GatewayLink.aspx?alId=1238963
利用机器学习算法进行电子搅拌的全面预测和分析研究
摘要：准确预测客户流失对于希望增强客户保留和维持增长的电子商务企业至关重要。这项研究评估了各种机器学习模型在预测客户流失方面的性能，包括支持向量机（SVM），逻辑回归（LR），极端梯度增强（XGBOOST），随机森林（RF），决策树（DT）和适应性增强（Adaboost）。通过评估每个模型的准确性，精度，召回和F1分数，我们确定集合学习方法，尤其是随机森林和XGBoost，都是优越的。随机森林模型的出色精度为96.81％，精度为95.20％，召回98.70％，F1得分为96.92％。同样，XGBoost的精度为96.27％，精度为93.72％，召回99.31％，F1得分为96.43％。SVM和决策树模型显示出中等的有效性，而逻辑回归和Adaboost的性能指标较低。这些结果突出了整体技术在处理搅拌预测的复杂性方面的强度。该研究得出的结论是，利用高级机器学习模型，尤其是集合方法，可以显着提高客户流失预测的准确性和可靠性。这种进步使电子商务企业能够实施积极有效的客户保留策略，降低流失率并提高客户忠诚度。未来的工作应考虑合并其他功能，并将这些模型应用于现实世界数据集，以进一步验证和完善其预测能力。关键字：客户流失，数据分析，电子商务，机器学习，预测建模。