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革命性的早期疾病检测：阿曼2型糖尿病筛查的高临界性4D CNN模型
在高强度钢（HSS）梁中使用周期性的基于椭圆形的网络（EBW）开口在近年来越来越受欢迎，这主要是由于高强度重量比和降低地板高度，这是由于允许不同的公用事业服务通过网络开放的原因。但是，这些部分容易受到Web-Post屈曲（WPB）故障模式的影响，因此必须使用准确的设计工具来预测Web-Post屈曲容量。因此，本文旨在通过（EBW）开口（EBW）开口来预测HSS光束中WPB容量的各种机器学习（ML）方法的能力，并评估现有分析设计模型的性能。为此，考虑了S460，S690和S960钢等级，开发和验证了数值模型，目的是进行总共10,764个Web-POST有限元模型。该数据用于训练和验证包括人工神经网络（ANN），支持向量机回归（SVR）和基因表达编程（GEP）的不同ML算法。最后，本文提出了用于WPB电阻预测的新设计模型。结果将详细讨论，并将其与数值模型和现有的分析设计方法进行了比较。基于机器学习预测的提议的设计模型被证明是功能强大，可靠和高效的设计工具，可用于对HSS梁的WPB电阻进行定期（EBW）开口的WPB电阻。
纳米级非共线旋转纹理D2D Heusler Compound
和铁磁交换相互作用。也许最广泛研究的旋转纹理是，首先是在非中心体B20化合物中观察到的类似Bloch的天空，无论是在单个Crys-talls [5]中，在[10]和第二个薄膜中的外皮膜中，第二，在薄膜中层中的Néel-like skyrim层中的néel-like skyrim层中的厚度金属层和厚度的厚度层均层层。[6,11]前者依赖于体积，后者是派生的dmi界面。在最近的研究中，已经证明了基于四Yz的逆元2 yz的抗速素家族可以维持磁性反孔m，[12-14]另一种类型的非共线性自旋纹理，表现出独特的拓扑特征，此外，椭圆形的bloch skyrmions。[15]这些纹理是基础D 2D晶体对称性的结果，该晶体对称性必然引起各向异性DMI。该DMI还导致反对者在场和温度方面的稳定性增强，并且通过简单地改变存在的薄片的厚度来使其大小的极端可调性。[16,17]后者是偶极 - 偶极相互作用的结果，在与低对称性相对的相对量中很重要，例如D 2D，也解释了同一材料系统中椭圆形Bloch Skyrmions的可能性。[15,18,19]
皮肤复兴的双重外部功率
在过去几年中，外泌体的潜力 - 一种具有细胞 - 细胞通信的细胞外囊泡 - 可以使细胞 - 细胞通信 - 对于整容场而言变得越来越清晰。例如，皮肤中的间充质干细胞可以改善胶原蛋白的产生，并通过与成纤维细胞的基于外泌体的沟通来再生皮肤。有趣的是，植物来源的外泌体也可以与人类细胞进行交流并进行交流，从而为化妆品应用提供了巨大的潜力。这项研究研究了天然含有植物外泌体的Goji干细胞对皮肤的影响。活性将植物干细胞衍生的外泌体从外部直接作用于表皮上，以增强皮肤屏障，如用活性成分处理的角质形成细胞中皮肤屏障功能重要的基因上调所示。此外，还表明，Goji干细胞活性可以增强间充质干细胞的外泌体分泌，从而改善与成纤维细胞的通信，从而改善细胞外基质成分（如胶原蛋白和弹性蛋白）的产生。基于外泌体的双重功能 - 植物外泌体的递送和内源性外泌体产生的增强 - 可导致皮肤保护和恢复活力。在三项临床研究中证实了这种效果，表明皮肤密度和皱纹深度改善，并降低皮肤下垂，从而导致椭圆形的脸部和乳房抬起。
垂直SOC分布和芳香碳含有数百年的旧木炭富技术
热源性碳（PYC）是一个广泛定义的术语，指的是降解连续体，从轻度烧焦（相对易于降解）到高度凝结的芳香族芳和顽固的碳化合物（Bird等人，2015年，2015年）。持续的烦恼指出了将PYC定量方法应用于土壤样本和解释其结果的困难，其中各种研究报告了PYC浓度的可变性在应用不同的方法时，同一土壤样品的数量级最高阶，例如，应用不同的方法时（例如，Hammes等，2007;Kerré，2007;Kerré等，2006;kerré等人。 ）。在发现和描述的最新进步和早期工业木炭富技术溶胶中，它们有可能用作研究土壤中充气碳/生物炭的长期影响的模型系统（Borchard等，2014; Burgeon等人，2020; Criscuoli et al。，2014年）。这些技术溶胶是在以前直立的炉膛（遗物木炭炉膛，RCHS，有时也称为木炭窑）的历史木炭生产的遗迹中发现的，这些木炭主要在北半球潮湿的中纬度Ecozone森林中发现。这些微浮雕位点是圆形高程（在平坦的地形上）或圆形至椭圆形的平台（在倾斜的地形上），平均直径约为10米（Hirsch等人，2020年）。美国东北部和中欧的RCH上的土壤具有特征性的特征性修饰，土壤物理和化学
![arxiv：2008.10836v1 [Quant-ph] 2020年8月25日](/simg/6\6c70b538e54f87fa8b353b03ad6574d4e2651f76.webp)
arxiv：2008.10836v1 [Quant-ph] 2020年8月25日
量子转向于1935年首次引入了Einstein-Podolsky-Rosen（EPR）悖论[1，2]。这种现象引起了人们的引人注目的重新关注，因为从量子信息的角度来看，它的基本信息及其在信息处理器的量子资源中的重要作用[3-5]。量子转向椭圆形（QSE）定义为整个Bloch矢量集，由Alice的Qubit上的所有可能的正面算子估算（POVMS）都可以转向Bob的量子，这是由Alice Qubit上的。al。，[6]提供了忠实的几何形状，代表了两量国家的转向。在相同的方向上，还得出了椭圆形的必要条件和足够的条件，以代表两数分状态[7]。由于QSE是一种有用的可视化工具，因此从量子信息的角度来看，它引起了人们的注意[6-14]。QSE的概念提供了引入最大转向连贯性（MSC）的工具，以确定我们可以通过转向远程创建连贯性的程度[15]。考虑到各种情况下量子共同的核心重要性，涵盖了从生物系统中的能量传输[16，17]到量子治疗方法[18，19]，量子转向与连贯性之间的联系揭示了转向在量子信息处理中的重要作用。最近在正式投影框架的几何形状中研究了连贯性，哪个条件信息和纠缠之间的相互作用[20]。绕开任何现实的量子系统都不可避免地与周围环境相互作用，这可能会对系统的连贯性产生有害影响。因此，发现保护量子相干性免受不需要相互作用的策略是基于量子技术的发展的至关重要的任务。在这种情况下，已经提出了几种策略，例如无腐蚀的子空间[21，22]，量子zeno效应[23，24]，以及弱测量和量子测量逆转原始原型，以控制变质[25，26]。这些策略非常困难，因为它们主要依赖于主系统的操作。
开发粉碎的balimbing（averrhoa ...
第2级技术职业教师教育学士学位助理教授摘要：Balimbing（Averrhoa carambola）水果以其独特的星形和金色覆盖范围而闻名。果实在成熟过程中的组成差异很大。因此，这项研究旨在开发粉碎的巴利林（A. carambola）作为有效的食物增强剂。这项研究还确定了在不同的成熟度（未成熟和成熟）下粉碎的carambola水果酸味香料的酸水平。植物化学筛选是在巴利林（A. carambola）果实中进行的，以确定其化学成分，继发代谢产物和毒性。该研究利用了一种描述性研究方法。这种设计被认为是适当的，因为在这项研究中，研究人员可以建立一个实验，以确定粉碎的A. carambola的pH值水平在不同的成熟度水平，成熟和未成熟的情况下。进行了实验，以确定粉碎的粉状的定量和定性特征。设置由两个成熟度组成：未熟和成熟。每个成熟度级别具有三个重复。每个复制均包含20克的质量。评估了所有重复的定量特征，例如pH水平。的发现表明，A. carambola果实的pH值在其成熟度方面有所不同，成熟的绿色水果（未成熟）和成熟的A. carambola水果的平均pH值分别为pH。发现，发达的A. carambola食品增强剂在质地，外观和风味/味道方面表现出非常可接受的结果。同时将其香气描述为可接受的。此外，A. carambola的水分，条带和pH值在0.01显着性水平上相对于其成熟度（成熟和未成熟）的显着差异。关键字：粉碎的粉状，食品增强剂，开发，菲律宾I.介绍不同的工业创新，例如在食品制造行业中，以及人们创造由当地资源制造的新产品的性质，研究人员决心创建一种由当地发现的水果制成的潜在食品增强剂，该产品是本地发现的，是该地区的本地。balimbing（averrhoa carambola），通常称为星级水果，是一种坚固的椭圆形的热带水果，带有类似于星星的山脊。原始的Balimbing的颜色是绿色的，但成熟后最终会变成深黄色。它产生的味道是甜酸的混合物。Johnson和Peterson和Hartwig and McDaniel（2010）进行的研究表明，酸味的化学作用似乎相对简单，因为它仅与酸相关。酸是在烘焙食品，饮料，糖果，明胶甜点，果酱，果冻，
![OPF使用改进的CHG优化算法
i遗传证据强烈支持管理体重和...
确实“外部集中”视觉生物反馈促进...
革命性的早期疾病检测：阿曼2型糖尿病筛查的高临界性4D CNN模型
机器学习驱动的Web-POST屈曲阻力预测高强度钢梁具有基于椭圆形的Web开口
建筑物的体现碳排放
评估健康和神经退行性衰老中的执行功能能力 - 选择性文献评论
混合储能系统的进步
arxiv：2404.09011v1 [cs.cv] 2024年4月13日
环境管理杂志
多类分类的机器学习软件工具
在covid-... 的年轻人中自我报告的担忧](/simg/3\3719b785dd1ea833df62e0c23311a7f2f0c379fa.webp)
OPF使用改进的CHG优化算法 i遗传证据强烈支持管理体重和... 确实“外部集中”视觉生物反馈促进... 革命性的早期疾病检测：阿曼2型糖尿病筛查的高临界性4D CNN模型 机器学习驱动的Web-POST屈曲阻力预测高强度钢梁具有基于椭圆形的Web开口 建筑物的体现碳排放 评估健康和神经退行性衰老中的执行功能能力 - 选择性文献评论 混合储能系统的进步 arxiv：2404.09011v1 [cs.cv] 2024年4月13日 环境管理杂志 多类分类的机器学习软件工具 在covid-... 的年轻人中自我报告的担忧
摘要：本文介绍了最近开发的饥饿游戏搜索（HGS）优化算法的应用。HGS与混乱的地图相结合，提出了新的混乱饥饿游戏搜索（CHGS）。它用于解决最佳功率流（OPF）问题。OPF的解决方案是为了最大程度地减少发电成本，同时满足了系统的约束。此外，本文为混合可再生能源，光伏和风电场提供了最佳选址。此外，还研究了添加可再生能源对整体发电成本价值的影响。优化问题的探索场是每个研究系统中每个发电机的主动输出功率。CHG还获得了最佳的候选设计变量，该变量对应于最低可能的成本函数值。通过对两个标准IEEE系统进行模拟的20个独立时间-IEEE 57-BUS和118-BUS系统，可以验证引入的CHGS算法的鲁棒性。获得并分析了所获得的结果。基于CHG的OPF被发现具有竞争力，并且优于用于解决文献中相同优化问题的其他优化算法。本文的贡献是在应用于OPF问题时测试对所提出的方法的改进，以及在引入的目标函数上添加可再生能源的研究。