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面向对象设计的最佳人工智能模型研究...
目的：本文旨在开发一种临床决策支持系统（CDSS），该系统可以帮助检测对泌尿系统结石诊断最重要的结石。其中，特别是对于支持CDSS最终判断的人工智能（AI）模型的开发，我们希望通过比较和评估它们来研究最佳的AI模型。方法：本文提出了使用各种AI技术的最佳输尿管结石检测模型。使用AI技术比较和评估机器学习（支持向量机）、深度学习（ResNet-50，Fast R-CNN）和图像处理（分水岭）等方法，以找到一种更有效的输尿管结石检测方法。结果：使用真阳性（TP）和假阴性计算的灵敏度的最终值是TP结果概率的度量，显示出较高的识别准确率，ResNet-50的平均值为0.93。这一发现证实，当开发的平台用于支持实际手术时，可以准确引导到结石区域。结论：可以找到最有效的检测结石方法的总体情况。但各种变量可能会略有不同，通过术语可以发现差异。未来关于泌尿系统疾病的研究将是多种多样的，研究将通过定制专门针对这些疾病的 AI 模型来扩展。
DSCI-531 人工智能公平性课程大纲
● HW1：研究过程中的道德规范 - 这项作业将向学生介绍开展公平和道德研究的概念。重点将放在对 IRB 本质的历史理解上。学生将完成 CITI 人类受试者研究培训作为其作业的一部分。● HW2：数据和预测中的偏见 - 学生将学习将基本的数据挖掘技术应用于数据。学生将设计和对大型数据集进行统计测试。这些测试将围绕公平概念以及如何利用技术来识别不公平进行设计。● HW3：NLP 中的偏见 - 学生将学习命名实体识别中的性别偏见。解决这项作业需要基本的自然语言处理技术，包括基于转换器的语言模型，如 BERT。● HW4：网络中的偏见——在这项作业中，学生将学习和应用基本的网络技术来发现网络中的性别偏见。女性在网络中的代表性是更多还是更少？她们是否倾向于占据比男性更高或更低的中心位置？注意：在书面和编程作业中，描述和分析的完整性和清晰度与最终的正确答案一样重要。仅发送单个最终值（即使正确）是不够的。请参阅下表：
B.Tech教学大纲 - 计算机科学与工程
方程。5。了解相关，回归，力矩，偏度以及峰度和曲线拟合的概念。模块1：拉普拉斯变换：（8小时）拉普拉斯变换的定义，存在定理，衍生物和积分的拉普拉斯变换，初始和最终值定理，单位步长函数，diracdelta函数，dirac-delta函数，laplace的周期性函数，周期性拉普拉斯转换，互惠变换，卷积变换，互惠定理，solude for solve lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal areviations lineal lineal areviations lineal lineal areviations。模块2：傅立叶变换：（8小时）傅立叶积分，正弦和余弦积分，傅立叶积分，傅立叶变换，逆傅里叶式扭转，卷积定理，傅立叶定理，傅立叶正弦和余弦变换，傅立叶变换的应用到简单的一维热传输方程。模块3：代数和超验方程和插值的解决方案：（8小时）数量及其准确性，代数和先验方程的解决方案：分配方法，迭代方法，Newton-Raphson方法和Regula-Falsi方法。这些方法的收敛速率（没有证据），插值：有限差异，操作员之间的关系，使用牛顿的前向和后差公式进行插值，与不平等间隔的插值：牛顿的分裂差异和Lagrange的公式。
教学大纲
方程。5。了解相关，回归，力矩，偏度以及峰度和曲线拟合的概念。模块1：拉普拉斯变换：（8小时）拉普拉斯变换的定义，存在定理，衍生物和积分的拉普拉斯变换，初始和最终值定理，单位步长函数，diracdelta函数，dirac-delta函数，laplace的周期性函数，周期性拉普拉斯转换，互惠变换，卷积变换，互惠定理，solude for solve lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal areviations lineal lineal areviations lineal lineal areviations。模块2：傅立叶变换：（8小时）傅立叶积分，正弦和余弦积分，傅立叶积分，傅立叶变换，逆傅里叶式扭转，卷积定理，傅立叶定理，傅立叶正弦和余弦变换，傅立叶变换的应用到简单的一维热传输方程。模块3：代数和超验方程和插值的解决方案：（8小时）数量及其准确性，代数和先验方程的解决方案：分配方法，迭代方法，Newton-Raphson方法和Regula-Falsi方法。这些方法的收敛速率（没有证据），插值：有限差异，操作员之间的关系，使用牛顿的前向和后差公式进行插值，与不平等间隔的插值：牛顿的分裂差异和Lagrange的公式。模块4：数值差异和集成和解决方案：（8小时）
B.Tech的教学大纲
方程。5。了解相关，回归，力矩，偏度以及峰度和曲线拟合的概念。模块1：拉普拉斯变换：（8小时）拉普拉斯变换的定义，存在定理，衍生物和积分的拉普拉斯变换，初始和最终值定理，单位步长函数，diracdelta函数，diracdelta函数，laplace的周期性函数，周期性的拉普拉斯转换，逆向拉普拉斯变换，卷积变换，卷积定理，应用程序lineal linear lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal areviations lineal lineal areve lineal lineal areviations。模块2：傅立叶变换：（8小时）傅立叶积分，正弦和余弦积分，傅立叶积分，傅立叶变换，逆傅里叶式扭转，卷积定理，傅立叶定理，傅立叶正弦和余弦变换，傅立叶变换的应用到简单的一维热传输方程。模块3：代数和超验方程和插值的解决方案：（8小时）数量及其准确性，代数和先验方程的解决方案：分配方法，迭代方法，Newton-Raphson方法和Regula-Falsi方法。这些方法的收敛速率（没有证据），插值：有限差异，操作员之间的关系，使用牛顿的前向和后差公式进行插值，与不平等间隔的插值：牛顿的分裂差异和Lagrange的公式。
原创科学论文《考虑季节因素的分布式发电机和储能电力系统最优潮流分析》
Lucian-Ioan DULĂU*，Dorin BICĂ 摘要：电力系统的运行基于潮流分析，而优化则基于最优潮流分析。研究的目的是根据最优潮流分析确定发电成本和功率损耗。最优潮流分析首先计算潮流以确保系统安全运行，然后考虑数学模型进行实际最优潮流。这些研究针对改进的 IEEE 39 总线系统进行了一整年的分析，分别考虑了季节（春季、夏季、秋季和冬季）以及这些季节的平均负载功率需求。该系统连接了三个分布式发电源和两个存储单元。执行的优化（最优潮流）是多目标的，最小化所考虑季节的发电成本和功率损耗（有功和无功）。结果表明，对于所有季节，当分布式发电源和存储单元连接到所分析的电力系统时，发电成本较高，而功率损耗较低。 关键词：分布式发电机；多目标优化；最优潮流；季节；储能单元 1 引言 电力系统的运行基于潮流分析，而优化则基于最优潮流分析。潮流（稳态）分析可以验证电力系统安全运行的条件。为了求解非线性方程组，可以使用 Seidel-Gauss 或 Newton-Raphson 等迭代法，这些方法可以在执行不确定数量的运算后通过连续步骤获得解，使结果接近最终值。潮流分析是电力系统任何后续分析（例如最优潮流分析）的起点。最优潮流分析可以让系统操作员进行规划和决策，以确保电力系统的可靠运行和管理。固定的发电功率仅对应一种运行条件。在一段时间内，优化运行需要发电来源适应负载改变其电力需求，同时也要适应可再生能源的电力变化，而可再生能源在过去十年中更为普遍。最优电力流问题复杂且非线性。最优电力流分析是根据给定的目标函数进行的，通常考虑最小化。这些通常的目标函数是最小化电力损耗或最小化发电成本。这些目标的应用立即涉及系统约束 [1-4]。需要这样的约束来维护系统的安全性，因此电力系统中的每个组件都必须保持在其所需的运行范围或界限内。约束包括，例如，对总线电压或发电机的最大和最小功率输出的限制[5-7]。现在大多数电力系统中都存在可再生能源和存储单元。许多可再生能源都安装在负载场所附近或负载场所，因此它们被称为分布式发电源或分布式发电机。分布式发电源有助于减少电力损耗、增加总线电压、减少污染物