XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System杜鹃
加法制造信件-NSF -PAR
通过添加剂制造的多元素元素合金（MPEA）的表面工程最近引起了人们对可以实现的非凡材料特性范围的显着关注。在确定制造各种成分合金的最佳加工参数方面存在挑战，它们是构成沉积材料的质量的。尽管如此，只有有限的模型可以预测处理参数的初始参数窗口。使用Alcocrfeni MPEA作为激光金属沉积的测试床，我们提出了一个将材料特性与加工变量相关的框架，从基本分子模拟和元神象优化方法中偶联预测预测。构建了一组无量纲的目标函数，以将元素差异和原子半径连接到宏观过程参数，即冷却速率，能量密度和粉末沉积密度。我们的结果表明，当MPEA由于形成晶体点缺陷而在固体时假设晶体相位，而在快速冷却过程中，二氮的固定速率在固体时假设晶体相时，差异均与冷却速率呈指数变化。然而，在合金的无定形相中缺乏这些缺陷，使元素差异系数没有不同的冷却速率的定义相关性。通过多目标杜鹃搜索的选择，我们构建了一个帕累托正面，以识别处理变量的最佳值，这些值与文献中对复杂合金的激光覆层所采用的参数一致。
使用元神经算法的培训尖峰神经网络
摘要：从大脑中汲取灵感，已经提出了尖峰神经网络（SNN）来理解和减少机器学习和神经形态计算之间的差距。超级学习是传统ANN中最常用的学习算法。然而，由于尖峰神经元的不连续和非差异性质，直接使用基于反向传播的监督学习方法培训SNN具有挑战性。为了克服这些问题，本文提出了一种新颖的基于元疗法的监督学习方法，以适应时间误差函数。我们研究了七种称为Harmony Search（HS），杜鹃搜索（CS），差异进化（DE），粒子群优化（PSO），遗传算法（GA），人工BEE COLONY（ABC）和语法进化方法的遗传算法（GA），遗传算法（GA），遗传算法优化（GA），遗传算法优化（GA），遗传算法优化（GA），用于携带网络培训的搜索方法。使用相对目标频率时间而不是固定和预定的时间，使误差函数的计算更加简单。使用UCI机器学习存储库中收集的五个基准数据库评估了我们所提出的方法的表现。实验结果表明，与其他实验算法相比，该提议的算法在解决四个分类基准数据集方面具有竞争优势，其准确率为0.9858、0.9768、0.77752，而IRIS，癌症，糖尿病，糖尿病和0.6871的精度为0.9858、0.9768、0.77752和0.6871。在七种元启发式算法中，CS报告了最佳性能。
2025年2月，物种状况评估报告，规则，...
物种状况评估报告，规则和关键栖息地美国Fish and Wildlife Service intends to seek peer review of species status assessment reports or rules for the following species: Title: Draft Species Status Assessment Report for the Mineral Creek Mountainsnail Title: Draft Species Status Assessment Report for the Kisatchie Painted Crayfish Title: Draft Species Status Assessment Report Addendum for the Bylas S pringsnail and Gila Tryonia Title: Draft Species Status Assessment Report for the Phoenix Talussnail Title: Draft Species Status PECOS Springsnail的评估报告：Rio Grande Shiner的物种状态评估报告草案估计的同行时间表审查：2025-2026确定：对于正在对同行评审的SSA报告，这些报告将为这些濒危物种法案中的这些物种逮捕令清单是否为决定。如果我们确定该物种需要上市，我们将发布一项拟议的规则，以列出该物种并指定关键栖息地，并提供适当的公众审查和评论的机会。物种状况评估报告美国鱼类和野生动物服务局打算寻求对物种状态评估报告的同行评审，作为恢复计划过程的一部分，以下物种：标题：三叉springsnail的物种状态评估报告草案标题：Bolson Tortoise的物种状态评估报告草案标题：草案标题：乔治镇，Salado salado salade and Salamanders salamanders torys for Georget there Hermouniz salamanders titer：仙人掌标题：Yaqui Catfish的物种状态评估报告草案标题：黄色嘴杜鹃的物种状态评估报告
优化的制造和施工现场机器...
抽象有效的维护预测对于确保工业机械的运行连续性和寿命至关重要。本文对机器维护预测的任务进行了对机器学习算法的比较分析。通过严格的实验和评估，我们评估了包括Adaboost，随机森林，梯度增强和Sup-Port Vector Machines（SVM）在内的算法的性能。此外，为了提高预测精度，我们将优化器算法（杜鹃搜索）集成到我们的框架中。此优化技术微调算法参数，进一步提高了准确性。我们的发现为优化机器维护预测提供了宝贵的见解，通过积极的维护策略赋予行业能力，以减轻停机时间并提高生产率。关键字：机器学习模型，随机森林，克雷鱼，优化器，维护。简介小节样本预测维护已成为希望优化其操作，最小化停机时间并降低维护成本的行业的关键策略。通过利用高级数据分析和Ma-Chine学习技术，公司可以预测何时可能发生设备故障，从而实现主动维护干预措施。开发的预测维护软件利用了从计算机数据集派生的四个选定功能的实时数据。这些功能是机器健康和性能的指标。此优化技术有助于微调模型参数，以证明其预测精度和整体性能。通过实时连续监视这些功能，软件可以评估机器的当前状态并预测是否需要维护。为了确保准确的预测，比较和评估了各种分类技术，以确定最有效的模型。这涉及分析不同算法的性能，例如神经网络，决策树，SVM和随机森林等。通过严格的测试和验证，选择了最高表现的模型以在预测维护应用中实现。除了选择最佳分类技术外，使用小龙虾优化器进一步提高了模型的效率。通过利用小龙虾运算层的功能，该软件可以在预测维护需求方面获得更高的精度和可靠性。