XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据测试
利用机器学习检测电力盗窃......
摘要：智能电网具有提高能源效率、减少停电和提高安全性等多种优势，随着电力需求的不断增长，智能电网越来越受欢迎。但智能电网最大的问题之一是电力盗窃，这给公用事业公司带来了大量损失。因此，电力配送公司非常担心电力盗窃。本研究的目的是提供一种基于人工神经网络 (ANN) 的有效技术来识别智能电网电力盗窃。在对可接受的消费模式数据集进行训练后，将根据有关能源盗窃事件的信息对 ANN 模型进行评估。将使用测试数据测试设计，以评估建议策略的有效性。我们建议的基于 ANN 的智能电网电力盗窃检测方法的预期结果是有利的。我们的方法实现了 99% 的训练准确率和 99% 的验证准确率。将采用的性能指标包括 F1 分数、召回率、准确率和精确率。此外，我们创建了所提出的系统，该系统利用 Flask Web 框架使其更易于使用，并提供更好的用户界面以进行结果预测。这项研究可能会产生一种有效的方法，使用 ANN 来识别智能电网中的能源盗窃，公用事业公司可以利用这种方法来增加收入并加强智能电网的安全性。这项研究可能会扩展到其他领域，例如计算机网络中的入侵检测和金融系统中的欺诈检测，这些领域需要在大规模数据集中识别异常。关键词：人工神经网络、Flask Web 框架、智能电网、能源盗窃、大规模。1. 简介人工神经网络 (ANN) 复制了大脑复杂的神经元关联。箭头显示人工神经元之间的输出连接，这些神经元可以是节点。ANN 或连接系统是基于动物大脑神经网络的计算模型。这些结构不是制定特定于项目的策略，而是从样本中“学习”。神经网络 (ANN) 由“人工神经元”组成，这些神经元可以模仿真实的大脑神经元。人工神经元像大脑突触一样发送信号。人工神经元处理信号并将其发送到其他神经元。大多数 ANN 实现处理信号，因为每个人工神经元的输出都是非线性特征
项目详情项目代码 MRCNMH25Ba 病房标题涉及轴突体积和髓鞘形成的大脑生长机制与自闭症谱系障碍相关。
项目详情 项目代码 MRCNMH25Ba 病房标题 涉及轴突体积和髓鞘形成的大脑生长机制与自闭症谱系障碍有关。 研究主题 神经科学与心理健康 摘要 正确的轴突体积和髓鞘形成对神经元功能至关重要。目前对控制轴突体积的机制知之甚少，大脑髓鞘的流失发生在衰老和常见的与年龄相关的神经退行性疾病，如阿尔茨海默病中。越来越多的证据还将髓鞘水平改变与自闭症谱系障碍（ASD；影响全球每 160 人中约 1 人）联系起来。该项目旨在确定一种新型轴突体积和髓鞘形成调节剂的作用机制，该调节剂被认为与 ASD 有联系。描述意义：大约每 160 人中就有 1 人被诊断患有自闭症谱系障碍 (ASD)，通常与多动症、焦虑、抑郁和癫痫等使人衰弱的精神健康疾病有关。几种遗传性疾病及其动物模型将 ASD 与大脑髓鞘形成的变化联系起来。在生长障碍 Silver-Russell 综合征 (SRS) 中，一部分病例与印记的 GRB10 基因有关。这些患者中约有 60% 被诊断患有 ASD 并伴有持续发育迟缓。因此，尽管罕见，SRS 提供了一个独特的机会来深入了解 ASD 和其他常见精神健康障碍的潜在机制。挑战：ASD 及其合并症具有复杂的遗传起源。潜在的细胞和分子机制尚不清楚。原创性：学生将使用独特的 GRB10 SRS 小鼠模型，这些模型表现出与 ASD 特征一致的改变的社会行为。初步数据表明，由于轴突体积发育增大和髓鞘形成变化导致大脑生长改变，这是导致这些行为变化的原因。重要的是，我们对 GRB10 的了解表明这些细胞变化存在可测试的机制，涉及调节胰岛素和 mTOR 信号传导，可能始于早期胚胎发育。项目目标：a) 确定 GRB10 突变体和野生型同窝动物在大脑发育的不同阶段的轴突体积和髓鞘沉积变化。b) 确定细胞机制是否涉及改变的胰岛素受体和 mTOR 信号传导。c) 使用新的家笼视频分析技术评估 GRB10 突变小鼠的社会行为变化。d) 使用大规模全基因组人类群体数据测试 GRB10 与 ASD 或大脑结构特征之间的联系。学生所有权：学生在追求每个目标时都有机会探索自己的想法。他们将：a) 选择各种方法来检查轴突，从基本的组织学到电子扫描显微镜和复杂的 MRI 成像。b) 决定如何最好地将小鼠遗传学与细胞生物学和成像相结合，