XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System机械学习
链式机械学习模式 - 预测载荷 -
Although the application of fiber-reinforced concrete (FRC) beams turns back to a few decades ago (Adhikary & Mutsuyoshi, 2006 ; Masuelli, 2013 ; Soltanzadeh et al., 2015 ), significant efforts also have been made to increase the strength and ductility of concrete in construction and building structures since sustainable infrastructure is cru- cial for economic development (Aldwaik &阿德利，2016年）。与其他纤维增强的复合结构（çelik＆König，2022; Rafiei＆Adeli，2017b; Shafighfard等，2021）一样，最近已证明FRC结构是拥有比正常混凝土更具特殊耐药性和强度的能力。能够预测钢纤维 - 增强混凝土（SFRC）束的结构行为是研究人员在攻击其性能时面临的众多挑战之一（Rafiei等，2017; Singh，2016; Venkateshwaran＆Tan，2018）。在众多的弯曲参数中（Gribniak等，2012; Gribniak＆Sokolov，2023），延展性比引起了研究人员的注意，因为它的能力反映了结构元素对弯曲载荷的反应。另一个重要的弯曲度量是弯曲载荷能力（峰值负载），该指标已通过数值模拟，实验研究和机器学习（ML）基于基于的预测技术进行了研究。一些研究人员已经对SFRC梁进行了数值和/或分析研究，以降低与实验研究相关的劳动和/或材料成本（Jeong＆Jo，2021;Júnior＆Parvin，2022）。tan等。Yang等。 （2020）Yang等。（2020）纵向钢筋比率和残留拉伸强度是SFRC梁柔性性能的参数研究中考虑的典型变量。使用纤维来增强拉伸强度并不比连续加固在改善混凝土束的力矩容量方面更有效，但是与普通的RC梁相比，纤维增强型会增加僵硬和强度（Mobasher等人，2015年）。（2022）进行了SFRC材料特性对弯曲性能的影响的参数分析，发现弯曲延展性受到RC梁中高体积分数的影响。对具有不同纤维纵横比，方向和梁尺寸的SFRC梁的三维（3D）模型表明，由于弯曲增强的峰值载荷增加了较高的分布纤维，因此在拉伸应力方向上定向纤维。此外，具有较低纤维增强比的较小梁显示出较高的峰值载荷（Al-Ahmed等，2022）。实验研究通常被认为是数值工作（Pereira等，2020）的组成部分，以验证它们提供的结果。
与链球菌感染和肠道菌群组成相关的小儿自身免疫性神经精神疾病：我们知道什么？
免疫系统可以识别并杀死恶性细胞。抗癌免疫机制被实现为多尺度，非线性细胞和分子过程。许多因素决定了免疫系统肿瘤相互作用的结果，包括癌症相关抗原，免疫细胞和宿主生物。在这种复杂性和非线性动力学的背景下，深度数据驱动的理论和数学建模可以提高我们对控制这些过程的机制，定义可靠的生物标志物的理解，并有可能提高免疫和联合疗法的能力。在这里，我们审查并总结了对研究主题的贡献“ Oncoimmunology中的数学建模和计算预测。” Metzcar等人的评论。讨论了一种机械学习方法的概述，该方法将机械数学建模与数据驱动的机器学习结合在一起。作者回顾了这种方法的观点，并讨论了机械学习如何推动数学肿瘤学。提供了四类的机械学习（顺序，平行，外在，内在），其中包括来自肿瘤学研究的示例，例如纵向肿瘤反应预测和事件时间分析。
公共管理中算法的主权：算法和...
现代国家通过官僚机构履行其职能。但是，今天以令人眼花speed乱的速度开发技术会改变官僚主义并改变一切。机械学习和人工智能实践与技术与逻辑发展并行导致越来越多的算法在公共管理中占主导地位。因此，据称官僚机构已转变为算法，并将继续转变。Algocraine是一个新概念，以通过算法使用官僚机构的算法来表达，以通过办公室使用权力的方式。然而，是否有争议是一个与官僚主义完全不同的概念，这是有争议的。因此，在研究中，首先，澄清了其步的概念。尽管有许多关于文学领域王权提供的机会的研究，但委托书引起的研究和对公民受到威胁的问题却非常有限。以这种方式，该研究的主要目的是考虑算法造成的威胁。在这项研究中，歧视（剥夺算法），侵犯个人隐私，管理，更多集中化，算法，尤其是算法，受到算法的威胁。众所周知，应对这些威胁并不容易。
使用机器学习赢得印度超级联赛比赛的分析和预测
信息技术部1,2,3,4,5 Matoshri Aasarabai Polytechnic，Eklahare，Nashik，Maharashtra，印度摘要：印度最受欢迎的运动是板球，并且在全国各地都以不同形式的方式播放，例如T20，ODI，ODI和TEST。印度超级联赛（IPL）是一场全国板球比赛，其中来自印度地区，国家队以及国际队的球员。许多因素，例如直播，广播，电视广播，使该联盟在板球球迷中流行。这是一个开发的模型，旨在使用先前的数据集预测IPL匹配的获胜者。在此模型中，我们使用了诸如预测算法之类的技术，根据前10年的IPL匹配数据集分析python语言的算法，该数据集由Kaggle.com收集，该数据集由Kaggle.com收集，它基本上包含诸如团队播放，场地，胜利者，胜利者，Toss Winner，Toss Winner，Toss Winner，Toss Decision赢得了奔跑，赢得了Winds，Wins wins win by Winters，Ticket和其他许多其他领域和许多其他领域和许多其他领域。最后，模型使我们的准确性约为94％。关键字：数据分析，预测模型，IPL数据分析，数据可视化，处理技术，模型评估与开发，机械学习预测，日期操作，准确性，准确性，匹配冠军，IPL团队，IPL团队，玩家绩效，先前的性能，机器学习，随机森林，森林，分类算法，板球预测>
大学分会2023年大自然和生命科学
有关行业讲座职业的信息 - 博士生的观点（不仅是）HenrikBöttner博士（GEA Group）的副总裁农业系统）在当前劳动力市场的动态环境中进入和发展机会。个人职业道路的机会和观点。在Ruhr University Bochum和巴塞罗那大学学习数学后，Florian Heinrichs的弗洛里安·海因里希斯（Florian Heinrichs）博士的演讲也获得了博丘姆（Bochum）数学统计领域的博士学位。然后，他最初在Noveda药剂师的合作社中担任数据科学家，后来在SNAP GMBH担任首席数据科学家的角色中开发了脑部计算机界面。自2023年10月以来，在达姆施塔特应用科学大学的弗洛里安·海因里希（Florian Heinrich）的“智能城市艺术智能和计算机科学基础”教授，他在那里教授并研究了机械学习，使用AI技术的使用，使用AI技术和时间系列赛。化学。自从他的硕士论文以来，他一直是SFB和国际项目的一部分，材料化学，通过原子系统（ALD）制造的各种薄层的制造和使用。在2018年直接连接中，她最初是在汉堡的DESY Project赞助商的科学管理。自2021年以来，她一直担任团队发展和合同管理领域的管理官员，包括desy的接口，客户端（包括根据美国阿尔贡国家实验室（Uchicago）的美国术后的说法在该地区。BMBF）和其他项目提供商等合作伙伴。在核心“驱动他们向前”，并伴随着管理项目赞助商领域的科学战略发展。