XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System比较研究
机器学习模型的比较研究
研究文章开放访问手稿于2024年2月10日收到；修订了2024年2月26日； 2024年2月26日接受；出版日期，2024年2月27日，数字对象标识符（DOI）：https：//doi.org/10.35882/jeeemi.v6i2.359版权所有©2024作者由作者提供。这项工作是一篇开放式文章，并根据创意共享归因 - 共享4.0国际许可证（CC BY-SA 4.0）获得许可。如何引用：Arman Ghavidel，Pilar Pazos，Rolando del Aguila Suarez和Alireza Atashi，预测了对心血管手术的需求：机器学习模型的比较研究，《电子，电气工程学杂志》，电气工程学杂志，杂志。6，不。2，pp。92-106，2024年4月。预测需要进行心血管手术的需求：机器学习模型Arman Ghavidel 1，Pilar Pazos 1，Rolando del Aguila Suarez 2和Alireza Atashi 3
传统商业模式与……的比较研究
S.No 传统业务 数字业务 1. 实体结构 在线业务 它包括纯数字业务以及具有数字业务的传统业务。 2. 资本要求较高 资本要求较低 3. 便利性 刚性 4. 实时客户体验 尚未在此领域达到完美 5. 由于地理原因而受到限制 更大的数字市场 6. 只有少数企业 24x7 全天候运营 24x7 7. 例如：本地杂货店 例如：Nykaa、亚马逊 6. 数字业务模式
沼液营养成分的比较研究
引言肯尼亚大部分地区土壤养分供应不足，土壤结构不良，这些都是农业可持续发展的主要制约因素。土壤中植物养分的主要来源包括化学肥料和有机肥料。有机肥料主要来自农业废弃物和动物粪便等各种来源。在现有的许多有机肥料中，沼液尚未充分利用作为肥料，但它通过提供养分具有提高土壤生产力和作物产量的巨大潜力[14]沼液是沼气厂厌氧分解的副产品。加入沼气池的牛粪和农业废弃物中的有机废物在分解过程中转化为无机形式，使它们更易于被植物吸收，从而有助于提高作物产量和土壤肥力[8]。合理利用沼液可以减少许多农民对增加昂贵化学肥料的依赖，因为沼液中含有 20-30%
TAKS 与 STAAR 比较研究
在 STAAR EOC 标准制定过程中，国家教育进展评估 (NAEP) 的结果被提交给政策委员会和教育委员会。STAAR 表现与 NAEP 表现之间的比较用于评估 STAAR 表现标准相对于为国家评估工具制定的标准的严格性。研究已将 NAEP 熟练分数线与已建立的大学准备指标联系起来；例如，对佛罗里达州 NAEP 表现的分析表明，在 SAT 或 ACT 评估中达到或超过大学准备基准的学生在 NAEP 上的得分接近熟练分数线（完整报告：http://www.nagb.org/what-we-do/quarterly-board meeting-materials/Attachment%20A-1A%20Report%20on%20Florida%20Linking.pdf）。
边缘检测技术与...的比较研究
MRI 之所以能利用单个原子核的磁性，是因为图像处理现在是医学等许多生活方面的重要阶段。图像处理使用数学运算符来分析和处理数字图片。边缘检测是此过程中的关键阶段。这两组特征都将图片的数据描述为图像处理的输入。当图片出现突然的不连续性时，边缘检测就是识别和检测分隔它们的线的行为（L. Han, Y. 2020）。像素强度不连续性描述了图片中项目之间的边界。边缘检测几乎普遍使用一种运算符（二维滤波器），该运算符对图片中的大梯度敏感，同时在均匀区域返回零值。边缘检测运算符的数量惊人，每个运算符都针对检测某些类型的边缘进行了优化。边缘方向、噪声环境和边缘结构都是选择边缘检测运算符时要考虑的因素。灰度值的不连续性使边缘具有独特的外观。这意味着边缘表示一个项目结束而另一个项目开始的点。许多因素都会影响图像边缘的外观，包括：数字图像的亮度在某些点突然波动，并且对象的几何和光学特征以及边缘识别的数学算法用于识别这些点（或换句话说，具有不连续性）。近年来，研究人员对此产生了关注（R. Bausys，2020 年；M. Ravi Kumar 等人，2020 年；P. Kanchanatripop 和 D. Zhang，2020 年；SKT Hwa，2020 年；S. Bourouis、R. Alroobaea，2020 年；ZH Naji，2020 年；AK Bharodiya 和 AM Gonsai，2019 年；J. Mehena，2019 年）。
关于玻璃碳制备的比较研究...
进行GC电极表面修饰的不同策略。在这些策略中，用碳纳米材料（例如石墨烯及其变体（CVD石墨烯，氧化石墨烯，氧化石墨烯还原等）修饰GC表面）由于其出色的结构和电子特性，包括高机械强度，较大的表面积和出色的电导率[11-13]，对电化学生物传感应用引起了极大的兴趣[11-13]。氧化石墨烯（GO）是由单个石墨层组成的二维纳米材料，其中包含各种氧化基团，例如羧基，环氧树脂或羟基[14,15]。还原的石墨烯（RGO）在电分析应用中证明了与GO或原始石墨烯相比具有多个优势。RGO板表面上存在的氧化官能团和缺陷可以增强电催化活性并实现进一步的修改[16]。GO的电化学还原是最强大的还原技术之一，因为它不涉及使用有毒试剂，而减少的GO不包含与使用还原剂相关的杂质。此外，可以通过调整施加的电位来很好地控制电化学还原过程，从而通过可量身定制的含氧组组成导致电化学减少的GO（ERGO）[16]。在Ergo中，最初GO的大部分含氧组在还原时会逐渐去除，从而恢复SP 2碳晶格。因此，堆叠的Ergo板之间以及床单和GC底物之间的π-π相互作用得到了增强，从而促进电子传递和电导率[17]。
密码分布的比较研究...
证书机构是一个可信赖的第三方，用于通过为所有不同实体的公共密钥证书（数字证书）发出公共密钥证书（数字证书）来验证参与消息交换的实体。该证书通常包含上述实体的公钥，有关配对私钥所有者的其他信息，一个时间窗口，指示证书有效的时间以及CA自己的数字签名。每个用户都必须与它建立信任关系，因为必须使用CA的私钥签名每个有效的证书。但是，当局还必须发布某种列表，以跟踪因折衷或取消而被撤销的证书。注册机构的作用是跟踪新用户并验证其对CA [3] [4]的身份。通过使用上述CA的证书，可以确保用户正在与正确的方通信。
显性与隐性的比较研究
摘要 . 存储系统是帮助可再生能源增加其在能源网中的渗透率并使其成为可持续选择的重要技术。太阳能集热器需要热存储设备来储存短期或长期的热量。本文研究了两种最常见的与传统平板太阳能集热器耦合的热存储系统。更具体地说，本文研究了带有水箱的显热存储和带有相变材料 (PCM) 的潜热存储箱。针对不同的工作温度水平进行了能量和火用研究。使用这两种存储技术每天对系统进行监控。结果表明，在所有研究场景中，使用 PCM 在能量上更有效。另一方面，由于储存水的温度升高，使用显热存储可提高火用性能，尤其是在早上储水箱初始温度水平较低的场景中。值得注意的是，潜热存储的每日能源效率范围为 21.9% 至 69.1%，显热存储的每日能源效率范围为 14.2% 至 55.3%。此外，潜热储存的能量效率范围为 1.23% 至 5.64%，显热储存的能量效率范围为 3.99% 至 7.53%。此外，必须指出的是，相变材料的最佳温度为 75ºC，而储水箱中的最佳初始温度为 40ºC。这些结果表明，PCM 是高温应用的有益选择，例如带有吸收或吸附机的太阳能冷却系统。
可再生能源预测：...的比较研究
摘要。随着深度学习 (DL) 的进步，人们对可再生能源产量预测的关注度日益增加。可再生能源固有的多变性和预测方法的复杂性要求可再生能源领域采用稳健的方法，例如 DL 模型。与传统机器学习 (ML) 相比，DL 模型更受欢迎，因为它们可以捕捉可再生能源数据集中复杂的非线性关系。本研究通过比较 DL 框架内的各种方法和训练/测试比率，研究了影响 DL 技术准确性的关键因素，包括采样和超参数优化。使用结合了来自 12 个地点的天气和光伏电力输出数据的数据集，评估了七种机器学习方法——LSTM、Stacked LSTM、CNN、CNN-LSTM、DNN、时间分布式 MLP (TD-MLP) 和自动编码器 (AE)。应用早期停止、神经元丢失和 L1/L2 正则化等正则化技术来解决过度拟合问题。结果表明，早期停止、dropout 和 L1 正则化的组合对于减少具有较大训练集的 CNN 和 TD-MLP 模型中的过度拟合效果最佳，而早期停止、dropout 和 L2 正则化的组合对于减少具有较小训练集的 CNN-LSTM 和 AE 模型中的过度拟合效果最有效。