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World File Search System比较研究
使用两个辐射调查仪的比较研究
对计算机断层扫描（CT）中职业辐射暴露的定量评估是至关重要的，这是由于在医学成像中使用CT扫描的使用越来越多，并且与医疗保健工人的电离辐射暴露的相关风险相关。CT扫描仪会发出更高的辐射剂量，这对于监测和最大程度地减少职业暴露至关重要。1研究评估了辐射调查表在量化辐射暴露时的可靠性和一致性，并评估了符合调节剂量限制的依从性。了解和量化CT设置中的职业辐射暴露对于优化辐射安全方案和最大程度地降低医护人员的风险至关重要。2,3本研究旨在解决与计算机断层扫描（CT）设置中职业辐射暴露的定量评估有关的四个具体目标。第一个目的是比较两个辐射测量表的性能，即仪表A（GMC-300E）和仪表B（RAR R311516），以测量CT中的职业辐射暴露。此比较将评估量化辐射剂量时仪表的可靠性和一致性。第二个目的是评估运行CT扫描仪的医疗保健工人接受的辐射剂量符合法规剂量限制的程度。此评估对于确保职业辐射暴露保持在安全限制范围内至关重要。第三个目的是评估不同的CT扫描仪设置如何影响职业辐射暴露。通过分析CT参数对辐射剂量的影响，此目的旨在识别
CNN和视觉模型的比较研究图表图像分类
摘要：图表图像分类是自动化数据提取和从可视化的解释的关键任务，这些任务被广泛用于业务，研究和教育等领域。在本文中，我们评估了卷积神经网络（CNN）和视觉模型（VLM）的性能，鉴于它们在各种图像分类和理解任务中的使用越来越多。，我们构建了25种图表类型的不同数据集，每个数据集包含1,000张图像，并培训了多个CNN体系结构，同时还评估了预训练的VLM的零拍概括能力。我们的结果表明，在经过专门用于图表分类的培训时，CNN胜过VLM，尽管如此，它仍显示出有希望的潜力，而无需特定于任务的培训。这些发现强调了CNN在图表分类中的重要性，同时突出了VLM的进一步微调的未开发潜力，这对于推进自动数据可视化分析至关重要。
主动网络防御——美国、以色列的比较研究......
作者：S Herpig · 2020 年 · 被引用 6 次 — 德国 2011 年的网络安全战略是防御性的，没有明确提到进攻性网络行动；与北约的合作缩小到……
使用 DCT、增量调制和双移位的比较研究
摘要 存储、传输和处理高维脑电图 (EGG) 信号是一项关键挑战。EEG 压缩的目标是去除 EEG 信号中的冗余数据。EEG 等医学信号必须具有高质量才能用于医学诊断。本文使用基于离散余弦变换 (DCT) 和双移位编码的接近零均方误差 (MSE) 的压缩系统来实现快速高效的 EEG 数据压缩。本文研究并比较了对变换和量化的输入信号应用或不使用增量调制的情况。在将输出映射到正值后应用双移位编码作为最后一步。使用来自 CHB-MIT 头皮 EEG 数据库的 EEG 数据文件测试系统性能。压缩比 (CR) 用于评估压缩系统性能。与以前对相同数据样本的研究相比，结果令人鼓舞。关键词：EEG、压缩、DCT、双移位编码、增量调制、映射到正值、直方图、压缩比。巴塞特莫尔 巴塞特莫尔 巴塞特莫尔 阿尔莫尔 莫尔
审查和比较研究降雨模型的水文模型
水被视为人类在地球上存在的重要资源。为了模拟或优化各种水资源管理的水文数据，几种水文模型对于达到水资源管理和决策支持工具非常有用。降雨奔跑模型是一个定量原型，该原型在盆地尺度上解释了降雨量的相互作用。水文模型在各种水资源管理的能力方面具有特殊性。本文审查了适用于降雨奔跑建模的水文模型特有的五十（50）篇论文。它涉及评估和比较用于模拟降雨过程的不同水文模型转换为表面径流以提高用水效率。几种径流模型，例如水文工程中心 - 水文建模系统（HEC-HMS），土壤和水评估工具（SWAT），降水 - 运行建模系统（PRMS），可变浸润能力模型（VIC），列表侵蚀模型（LISEM），Mike地表水 - 地表水 - 地面水 - 地下水水平（Mike Sheef）和跑步型跑步。降雨跑模型用于不同应用的不同应用，以提高不同部门的用水效率。这是为了帮助建模目标。可以推断，HEC-HMS广泛用于对各种大小的流域中的降水过程进行建模，有助于洪水预测，储层运营以及水管理，以实现农业和城市用水效率。，通过检查各种水文模型的类型，通过评估每个模型在预测降雨数据中预测径流时的准确性和可靠性，通过确定众多地理环境的模型的适当性，应用程序，复杂性和可用性，通过评估模型的复杂性，以及限制了效率，通过确定众多地理环境的准确性和可用性来预测降雨数据的准确性和可靠性。降雨跑步过程进行了严格评估。SWAT用于评估土地管理实践（例如农作物旋转，灌溉，土地利用变化）对水资源的影响，包括产生径流和水质，从而优化农业的用水效率。PRM用于通过复杂的水文系统对水的运输进行建模，从而有助于流域管理和用水效率评估。总而言之，这项比较审查旨在指导水科学家，水文模型和水文工程师的使用者，以选择最合适的模型，以供其特定的建模需求，以实现可持续水资源管理。
对移动Android应用的GUI测试的比较研究
3相关工作9 3.1评估Android应用程序自动测试的GUI撕裂效率（2014）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 3.2 Android中的本机和混合移动应用程序的增强模型的自动提取（2018年）。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.3图形用户界面测试工具的比较（2021）。。。。。11 3.4深入强化辅助GUI测试（2024）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.5导航移动测试评估：对Android GUI测试指标的全面统计分析（2024）。。。。。。。。。。。。。14 3.6用于基准在Android中对自动测试工具的覆盖范围（2024）。。。。。。。。。。。。。。。。15
新闻业的创新；五个欧洲国家的比较研究
“新闻业中创新的速度和范围令人叹为观止。本卷探讨了这些深刻的变化以及它们将如何塑造欧洲新闻业的未来。通过跨越五个国家的比较分析，它研究了不断发展的社会政治景观，技术进步对资金和格式的影响以及创新的关键领域，例如AI，协作研究，数据新闻学，事实检查，播客和播客，以及如何适应新的筹款模型，从而适应新的筹款模型，以适应新的筹款模型。您是学者，学生或实践记者，努力掌握欧洲新闻业最近进化的真实现实，这本书是必不可少的。”
心血管疾病预测的机器学习模型：比较研究
摘要 - 心血管疾病（CVD）对全球公共卫生构成了重大威胁，影响了各个年龄段的个人。胆固醇水平，吸烟，饮酒和身体不活跃等因素有助于其发作和进展。增强我们对CVD病因的理解并告知针对性的预防疾病和管理干预措施仍然是一个至关重要的挑战。在这项研究中，我们解决了使用机器学习技术来预测个人开发CVD的可能性的任务。具体来说，我们探讨了三种方法：k-neartheard邻居（KNN）算法，逻辑回归和随机森林算法。利用来自Kaggle的综合数据集，包括11个相关因素，我们进行了一系列实验，以确定CVD的最具影响力的预测指标。我们的分析不仅旨在预测疾病的发生，还旨在阐明有助于其表现的主要决定因素。通过对三种方法的比较分析，我们证明了随机森林算法在预测准确性方面表现出较高的性能。这项研究代表了利用机器学习技术的重要一步，以增强我们对CVD动态的理解，并为疾病预防和管理的有针对性的干预提供信息。
标准比较研究 - -ORCA - 卡迪夫大学
水是农业生产力的基本要求。在农业领域，传统能源发电会产生大量碳足迹，用于通过管井抽水。在过去的几十年里，向可再生资源的过渡转变不断增加，从而实现了环境脱碳，并被认为是发电的可行解决方案。为了协助并提供这种模式转变的路线图，拟议的研究通过对发展中国家四个独立站点的独立系统和电网连接系统进行比较分析，对灌溉系统进行了技术经济和环境分析。光伏系统与电网集成，可进行能源购买和销售 (PV + G (P + S))，被证明是最优配置，能源成本 (COE) 分别为 $0.056/kWh、$0.059/kWh、$0.061/kWh 和 $0.068/kWh，而净现值 (NPC) 分别为 $7,908、$20,186、$25,826 和 $34,487，使用寿命为 25 年。此外，还基于不确定变量（例如电网购电 (GPP) 和平均太阳辐射 (GHI)）进行了敏感性分析，以检查系统的优化行为。环境分析结果表明，与传统能源相比，(PV + G (P + S)) 系统的碳影响相对较小。这种配置还可以通过将多余的太阳能光伏能源出售给电网来防止过量取水。此项研究为实体未来的优化提供了政策框架洞察。
MRI图像的微调深度学习模型的比较研究
摘要。脑肿瘤是细胞的异常发育，无法控制地繁殖并且没有任何外部刺激。如果未发现肿瘤，脑肿瘤可能对人的健康致命。专家和神经外科医生采用磁共振成像（MRI）扫描来诊断脑肿瘤。已经开发了几种用于检测脑肿瘤存在的深度学习方法，以克服这些约束。准确检测脑肿瘤的大小和位置对于诊断肿瘤至关重要。医学图像处理是一种高度复杂而艰难的学科，其中图像处理及其方法是一个主动的研究主题。有各种技术深度学习和机器学习算法用于检测脑肿瘤。我们在本文中使用了CNN结构，Resnet，VGG16和Inception网络，并进行了比较研究以发现检测脑肿瘤的最大准确性。当将这些算法施加在MRI图像上时，脑肿瘤的预测很快就会进行，并且较高的精度有助于患者的治疗。在本文中，经过四种Di -Erent算法的完整过程和分析后，我们发现CNN体系结构是最适合最高准确性的。