XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模型拟合
光子传播代码（PPC）：概述
Wham（2011）42％Spice 1（2009）29％Spice 2，2+，2x，2y（2010）增加了冰层倾斜倾斜Spice Mie（2011）适合散射功能29％Spice Lea（2012）适合散射各向异性20％Spice 20％Spice（Munich）（Munich）（Munich）（2013年）7-string Forling 17％Spice 3（cobe）fif forpition 1 fort fiveling 1 forles fiveling 1 forles lifes 3（cobe）（2014）（2014年）（2014年）（2014年）（2014年）（2014年）（2014年）（2014年） 11％Spice 3.0（2015）改进了RDE，Ang。sens。拟合10％Spice 3.1，3.2（2016）85弦，相关模型拟合<10％Spice HD，3.2.2（2017）直接HI和DOM Sens。，电缆，DOM TILT SPICE EMRM（2018）基于吸收的基于吸收的基于吸收的单Spice BFR（2020）基于双重双歧杆（2020）基于双重的Anisotropy Bfr+Spice+2022222222222222（202各向异性，2D倾斜
从合成废水从铜\锌氧化物中从合成废水中甲基蓝的生物吸附
最近，纳米技术在解决环境问题（例如废水处理）中起着重要作用。金属氧化物（例如铜氧化物和锌氧化物）在水纯化中起作用。因此，这项工作旨在使用环保和成本效益的生物吸附剂从合成废水样品中去除甲基蓝色染料；铜\氧化锌双金属（CuO \ ZnO）是通过使用Fussarium oxysporum提取物合成的，并通过等温和动力学研究评估了生物吸附性能。通过UV-VIS分光光度计和透射电子显微镜（TEM）表征了生物合成的Cuo \ ZnO纳米颗粒。从TEM显微照片中，CuO \ ZnO粒径范围为9-40 nm，UV分光光度法显示在241 nm处的特征峰。抗菌活性具有抗菌活性（金黄色葡萄球菌，枯草芽孢杆菌），代表革兰氏阳性细菌，（埃斯切里虫大肠杆菌，埃斯切里希菌，kleblebsiella sp），代表革兰氏维度的细菌，是革兰氏含量的细菌，它是革兰氏维度的浓度，是在最大化的cleliria中，是一个最大的clel clel contria clieper clel clel clel contria cyles cysers cy clel clel clel clecter contria和1M的最大值。金黄色葡萄球菌比克莱布斯拉SP和枯草芽孢杆菌更多。 实验数据表明，将Langmuir模型和伪二阶模型拟合到数据中，并且生物吸附能力达到了最大值，并记录为68.199 mg/g。抗菌活性具有抗菌活性（金黄色葡萄球菌，枯草芽孢杆菌），代表革兰氏阳性细菌，（埃斯切里虫大肠杆菌，埃斯切里希菌，kleblebsiella sp），代表革兰氏维度的细菌，是革兰氏含量的细菌，它是革兰氏维度的浓度，是在最大化的cleliria中，是一个最大的clel clel contria clieper clel clel clel contria cyles cysers cy clel clel clel clecter contria和1M的最大值。金黄色葡萄球菌比克莱布斯拉SP和枯草芽孢杆菌更多。实验数据表明，将Langmuir模型和伪二阶模型拟合到数据中，并且生物吸附能力达到了最大值，并记录为68.199 mg/g。
激光粉末床熔合制造的 625 合金残余应力的数值模拟和同步衍射测量
金属增材制造部件中的残余应力是一个众所周知的问题。它会导致样品在从构建板上取出时变形，并且对疲劳产生不利影响。了解打印样品中的残余应力如何受到工艺参数的影响对于制造商调整工艺参数或部件设计以限制残余应力的负面影响至关重要。在本文中，使用热机械有限元模型模拟增材制造样品中的残余应力。材料的弹塑性行为通过基于机制的材料模型来描述，该模型考虑了微观结构和松弛效应。通过将模型拟合到实验数据来校准有限元模型中的热源。将有限元模型的残余应力场与同步加速器 X 射线衍射测量获得的实验结果进行了比较。模型和测量的结果显示残余应力场具有相同的趋势。此外，结果表明，随着激光功率和扫描速度的改变，所产生的残余应力的趋势和幅度没有显著差异。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
基于神经动力学模型的基于增强学习的MPC
摘要 - 本文提出了开发非线性模型预测控制（NMPC）策略的端到端学习，该策略不需要明确的第一原理模型，并假定系统动力学是未知或部分已知的。本文提出了使用可用的测量结果来识别标称复发性神经网络（RNN）模型来捕获非线性动态，其中包括对状态变量和输入的约束。要解决仅将模型拟合到数据而产生的次优控制策略的问题，本文使用加固学习（RL）来调整NMPC方案并为真实系统生成最佳策略。该方法的新颖性在于使用RL来克服名义RNN模型的局限性并产生更准确的控制策略。本文讨论了RNN模型的初始状态估计的实施方面以及MPC中神经模型的整合。在经典的基准控制问题上证明了所提出的方法：级联的两个坦克系统（CTS）。索引术语 - 强化学习，非线性模型预测控制，复发性神经网络
一种用于稳健拟合的混合量子-经典算法
将几何模型拟合到离群污染数据上是可证明的难点。许多计算机视觉系统依靠随机抽样启发式方法来解决稳健拟合问题，但这种方法不提供最优性保证和误差界限。因此，开发新方法来弥合成本高昂的精确解决方案与无法提供质量保证的快速启发式方法之间的差距至关重要。在本文中，我们提出了一种用于稳健拟合的混合量子经典算法。我们的核心贡献是一种新颖的稳健拟合公式，它可以解决一系列整数程序并以全局解或误差界限终止。组合子问题适合量子退火器，这有助于有效地收紧界限。虽然我们对量子计算的使用并没有克服稳健拟合的根本难点，但通过提供误差界限，我们的算法是对随机启发式算法的实际改进。此外，我们的工作代表了量子计算在计算机视觉中的具体应用。我们展示了使用实际量子计算机（D-Wave Advantage）和通过模拟 1 获得的结果。
一种无血的建模方法，用于定量TSPO PET成像中血到脑示踪剂的交换
隔室建模是定量动态PET数据的标准方法：它提供了目标组织中radiotracer动力学的数学描述，这是随着时间时间等离子体中示踪剂浓度的函数。等离子体示踪活动通常定义模型的输入函数，而模型参数描述了示踪剂动力学（Bertoldo等，2014）。在TSPO PET示踪剂的情况下，使用最广泛的动力学模型由两个可逆隔室组成，由4速率常数（即K 1，K 2，K 3，K 4; Turkheimer等，2015; Wimberley等人，Wimberley等，2021; 2021; 2021;图1A），CAILS canizz consectize等人（aizz）。如果已知输入，则可以通过将模型拟合到测量的时间活动曲线（TAC）来估计模型参数。然后将模型参数组合在一起以量化感兴趣的指标，例如分布量（V t，; Innis等，2007），在TSPO PET研究中广泛使用了TSPO密度的代理（Rizzo等人，2014年； Marques等，2014； Marques等，20211）。
机器学习（SCQF级别6）
这个非专业单位的目的是发展对基于机器学习的概念及其实施方法的理解。它提供了一个实用的介绍，该介绍将在培训和评估常见的机器学习模型方面发展基本技能。实施机器学习工作流将提供数据预处理，功能选择，模型培训和模型拟合评估的经验。进入本单元是由您的中心酌情决定的。对于学习者来说，对数据科学概念有基本的了解并熟悉计算机操作和软件使用将是有利的。在SCQF 5级或更高级别的数据科学中拥有一个或多个单位可以证明这可以证明这一点。完成本单元后，学习者将对机器学习的基本概念，其收益和挑战有了了解的了解，并能够独立地实施机器学习工作流程以解决结构化数据的问题。学习者可能希望进步以在J0J9 34机器学习中进一步学习（SCQF 7级）。他们也可以将知识和技能应用于数据科学项目，例如J2GT 46数据科学项目（SCQF 6级）。
糖尿病的空间簇：个人和
这项研究确定了2型糖尿病的空间簇在两个城市的成人健康（Elsabrasil）的巴西纵向研究中，并验证了与空间簇相关的个人和社区社会经济环境特征。对4,335名参与者进行了横断面研究。2型糖尿病定义为空腹血糖≥126mg/dL（7.0mmol/L），口服葡萄糖耐受性测试≥200mg/dL（11.1mmol/L）或糖化的血红蛋白≥6.5％（488mmol/L）;通过抗糖尿病药物使用；或通过自我报告的2型糖尿病的医学诊断。邻里社会经济特征是从2011年巴西人口普查获得的。使用SATSCAN方法进行了空间数据分析，以检测空间簇。逻辑回归模型拟合以估计关联的幅度。 在TAL中，有336和343名参与者在Belo Horizonte，Minas Gerais State（13.5％）和巴伊亚州萨尔瓦多（Belo Gerais State）和巴伊亚州萨尔瓦多（Salvador）患有2型糖尿病（18.5％）。 在Belo Horizonte和Salvador中鉴于2型糖尿病的两个聚类区域。 在两个城市中，生活在高级2型糖尿病中的参与者更可能是混合赛或黑色的，并且教学水平和手动工作较低；这些也被认为是低收入区域。 另一方面，萨尔瓦多低下2型糖尿病糖集群的参与者较不可能是黑人，而学校学位低（大学学位），并且生活在低收入地区。逻辑回归模型拟合以估计关联的幅度。在TAL中，有336和343名参与者在Belo Horizonte，Minas Gerais State（13.5％）和巴伊亚州萨尔瓦多（Belo Gerais State）和巴伊亚州萨尔瓦多（Salvador）患有2型糖尿病（18.5％）。在Belo Horizonte和Salvador中鉴于2型糖尿病的两个聚类区域。在两个城市中，生活在高级2型糖尿病中的参与者更可能是混合赛或黑色的，并且教学水平和手动工作较低；这些也被认为是低收入区域。另一方面，萨尔瓦多低下2型糖尿病糖集群的参与者较不可能是黑人，而学校学位低（大学学位），并且生活在低收入地区。更脆弱的个人和邻里社会经济特征与生活在2型糖尿病的群集中有关，而更好的上下文概况与较低患病率的群集有关。
评估和提高天然气的可靠性... - NSF PAR
摘要。环境监测技术的进步使相关社区和公民能够收集数据，以更好地了解当地环境和潜在暴露情况。这些移动、低成本的工具可以提高收集时间和空间分辨率的数据，提供具有前所未有的详细程度的大规模数据。这种类型的数据有可能使人们能够就其暴露情况做出个人决定，并支持制定减少污染和改善健康结果的当地战略。然而，这些低成本仪器的校准一直是一个挑战。通常，传感器组是通过现场校准来校准的。这涉及将传感器组与高质量参考仪器放在一起一段时间，然后应用机器学习或其他模型拟合技术（如多元线性回归）来开发用于将原始传感器信号转换为污染物浓度的校准模型。尽管这种方法有助于校正环境条件（例如温度）的影响以及与非目标污染物的交叉敏感性，但越来越多的证据表明，由于污染物水平与环境条件（包括昼夜循环）之间存在偶然相关性，校准模型可能会过度拟合给定位置或一组环境条件。 因此，在现场训练的传感器包可能会提供
Sio2/nbox复合材料的合成和应用...
在这项研究中，通过高能机械铣削随后进行了热处理，合成了一种新型的SIO 2 /NBO X复合材料，旨在探索其作为环境修复的吸附剂的有效性。使用X射线衍射（XRD），X射线荧光（XRF），氮吸附 - 吸附等温线，热力计分析（TGA），傅立叶型红外光谱（FTIR）和扫描电子显微镜（SEM）（SEM）进行彻底表征。XRD分析证实了SIO 2 /Nbox复合材料的无定形性质，与SI相比，NB的显着存在（81.1％）（15.8％），如XRF分析所示。在水溶液中使用亚甲基蓝（MB）染料进行了吸附研究，评估受控条件下的吸附能力和动力学。该复合材料表现出快速吸附能力，遵循伪一阶动力学模型，在短时间内达到39.32 mg g -1。Langmuir等温模型拟合了吸附数据，表明最大容量为16.7 mg g -1。这些发现突出了SIO 2 /NBO X作为去除染料的有效吸附剂的潜力，这有助于环境友好的废水处理解决方案。