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文章 使用机器学习算法对锂离子 NMC 电池进行充电状态 (SoC) 预测建模 Farah Apit Tantri 1、Dewanto Harj
6 文莱理工大学工程学院电气工程系，文莱达鲁萨兰国加东 *电子邮件：elhanif@staff.uns.ac.id（通讯作者）摘要。充电状态 (SoC) 估计对于锂离子电池至关重要，以防止过度充电和放电，影响电池的安全性、稳定性和效率。传统技术是估算 SoC 最常用的方法。然而，由于它们的计算敏感性和难以适应复杂环境，它们在预测 SOC 方面不太准确。本研究提出了四种机器学习模型：线性回归、多层感知器、决策树和随机森林，用于锂离子 NMC 电池的 SoC 预测。模型的性能是根据相关系数和误差值（平均绝对误差或 MAE 和均方根误差或 MRSE）进行评估的。结果显示，随机森林模型性能最佳，相关系数为1，MAE和MRSE值分别为0.2052和0.2712。相反，线性回归模型性能最差，相关系数为0.9534，MAE和MRSE值分别为5.9064和8.2602。关键词：充电状态（SoC），NMC电池，机器学习。
使用机器学习算法对降雨的预测
印度经济的支柱之一是农业部门。即使降雨对农民至关重要，预测降雨已成为近年来的巨大挑战。如果农民可以准确估计何时下雨，他们可能会更好地计划自己的作物并避免问题。对天气的改变正在加快全球变暖，这对人类和自然世界都有毁灭性的影响。由于空气变暖和海平面上升，洪水变得越来越普遍，干旱在养殖领域变得越来越普遍。不良气候变化会导致过度降雨，既不是季节性也不适当。预测降水的能力是理解天气模式的强大工具。这项研究的总体目标是帮助客户在农业，研究和发电部门等，以及其他影响气候变化的重要性以及影响它的参数，例如温度，湿度，降水，风速和降雨量的预测。很难预测降雨，因为它也取决于地理区域。机器学习是人工智能的动态分支，有助于天气预测。为了预测天气，本研究将使用具有来自UCI存储库的几个属性的数据集。建立一种更准确的方法，用于使用机器学习分类算法预测降雨量，这是这项研究的主要目标。关键字： - 机器学习，分类算法降雨预测系统
利用创伤的叙事暴露疗法对气候变化的深入评论会影响对...
全球气候变化最近已成为对农业的重大威胁。气候变化的速度迅速导致温度升高，冰融化，海平面上升以及极端天气状况，所有这些状况直接或间接影响农业。作物产量，灌溉要求，水的可用性，土壤生育能力以及害虫，疾病和杂草的发生率都受到气候变化的显着影响。不断变化的气候还加剧了土壤侵蚀，降低土壤生育能力并降低农业生产力的潜力，从而加剧了21世纪的挑战。农业和气候变化与农业及相关部门发射相当多的温室气体，例如二氧化碳，甲烷和一氧化二氮，从而加速气候变化。有助于温室气体排放的主要农业活动包括森林砍伐，牲畜饲养和使用肥料。在面对气候变化时，必须采取适应和缓解策略来维持农业生产力。这可以通过各种农艺实践来实现，包括有机农业，农林业和肥料的应用。
纳米疗法对抗癌症多药耐药性研究进展
摘要：化疗在肿瘤治疗中被广泛应用。然而，多药耐药性（MDR）的发展削弱了抗癌药物对肿瘤细胞的有效性。这种耐药性常常导致肿瘤复发、转移和患者死亡。幸运的是，基于纳米颗粒的药物输送系统通过共同输送多种药物和 MDR 逆转剂以及巧妙、灵活、智能地修改药物靶标提供了一种有前途的策略。此类系统已证明能够绕过因耐药性而导致的 ABC 转运蛋白生物外排机制。因此，如何输送药物并发挥潜在的抗肿瘤作用已被成功探索、应用和开发。此外，为了克服多药耐药性，基于纳米颗粒的系统因其良好的治疗效果、低副作用和高肿瘤转移抑制率而得到了开发。鉴于此，我们系统地讨论了纳米治疗中 MDR 的分子机制和治疗策略。最后，我们总结了克服 MDR 的有趣想法和未来趋势。
生命历程方法对大脑健康的影响
为了采取明确、切实可行的措施巩固全球在脑健康方面的努力，今天的活动强调了在所有政策中优先考虑脑健康的重要性和紧迫性，不仅在国家层面，而且在区域和全球层面，并在去年活动期间发起的行动呼吁的基础上继续推进。解决全球脑疾病的巨大负担意味着投资于脑健康领域的研究和创新，以增强我们对大脑的了解，在寻找治疗和治愈方法方面保持领先地位，并努力防止这些疾病的患病率进一步上升。此外，在社会经济层面，提高脑力的政策和投资可以提高生产力，激发更大的创造力和经济活力，增强社会凝聚力，创造一个更具韧性、适应性更强、更注重可持续发展的民众。
通过针对性和非针对性的方法对食品包装中的 PFAS 进行分析……
• 估计 2018 年至 2020 年，美国食品包装中使用了约 9000 吨（范围为 1100-25,000）聚合物 PFAS • 每年约有 6100 吨（范围为 690-13 000）聚合物 PFAS 被填埋或进入美国堆肥设施，有可能污染环境
* Xinghai音乐引文学院：Zicong Chen（2024），评估音乐疗法对特殊需求教育的影响：GUA
文章信息摘要本研究研究了音乐疗法作为对中国广州9至11岁的特殊需求的教育干预的有效性。定量和定性案例研究研究问题：该主题可以从音乐疗法中受益，包括与语音发展，社会互动，认知和自我调节有关的参数？该研究采用比较定性数据（FABS）与教师和经验丰富的儿童治疗师的半结构化访谈，并在三个月的干预中比较了教学前和后结构的认知和行为转移调查。一些确定的效果包括增强的参与度，交流，交互式配置文件，工作记忆和处理速度。关于定量变化，数值分析显示，WISC-V的工作记忆指数和处理速度指数以及Vineland-3的通信领域的显着改善。行为检查结果得出的结论是，多动症和攻击性不太突出。支持定量证据由教育工作者和治疗师的工作人员提供的积极描述性数据组成，指出声音，同伴互动和增强的学生自我调节。但是，该研究还指出了应用音乐疗法时可能面临的问题，例如缺乏资源和关于残疾和治疗的文化信念。对音乐疗法的反应存在差异，进一步增强了学习障碍学生教学法中相对论方法的论点。这项研究提供了在特殊教育中使用音乐疗法的证据，强调实施这种干预措施时文化背景的重要性。该研究的意义涉及中国特殊教育领域，这需要在音乐治疗艾滋病和培训师上进行更多的资本投资。尽管研究结果的概括可能受到本研究中采用的案例研究方法的影响，但它为城市中国特殊教育学习者的音乐疗法的可能性提供了重要的见解。它开辟了有关音乐疗法实践有效性以及中国各种教育系统中音乐疗法的有效性以及音乐疗法的文化适当性进行更广泛的长期研究的可能性。
通过业务方法对策略规划进行分析
本研究旨在通过Makassar的CV Nur Khairunnisa使用业务模型Canvas（BMC）方法来分析战略计划。本研究使用定性方法和方法。数据分析包括描述性分析和战略制定的三个阶段。分析工具用于制定策略的工具是业务模型帆布（BMC）和SWOT分析，以确定业务模型帆布（BMC）中每个区块的内部和外部因素。SWOT分析研究结果表明，Riteil CV Nur Khairunnisa商店的内部最强。这表明Riteil商店处于侵略性位置。业务发展策略是利用所有力量通过使用业务模型帆布（BMC）分析方法和SWOT分析来利用现有机会的。通过业务模型Canvas（BMC）方法设计的业务发展策略的应用非常好。但是，在SWOT分析后，为每个元素的帆布业务模型设计中包含了一些新的策略建议。这些要素中的拟议策略包括开发关键资源，增加成本结构，并邀请客户成为转售者或Dropshipper作为关键合作伙伴关系，客户关系和渠道，以增加收入来源。
探索力量训练方法对血压和心率变异性的影响：对传统，超集和三 - 式方法的比较分析
抽象目的：我们比较了三种力量训练（ST）方法（ST）方法（传统，超集和三型）对血压（BP）和心率变化（HRV）的影响，以确定最大程度地提高心血管益处的最佳方法。患者和方法：9名男性参加，结束了三个ST会议，其中包括3套8-10次重复，其单一重复最大值（1RM）的70％，并有90秒的休息时间间隔。BP和HRV。结果：调查结果表明，在传统方法之后，收缩的血液预先（SBP）最多降低了60分钟，而在会议后30分钟和40分钟时，超集和三组方法均显示出降低（p≤0.05）。舒张压（DBP）显示在超集和三盘方法后的10和30分钟下降，平均血压（MBP）在两种方法后的10、30和40分钟时经历了降低（P≤0.05）。在所有ST方法中都观察到一致的同情率
使用 CNN-XGBoost 模型和 Coati 优化算法对电池剩余使用寿命进行早期预测
锂离子 (Li-ion) 电池是现代电力系统不可或缺的部件，但其性能会随着时间的推移而下降。准确预测这些电池的剩余使用寿命 (RUL) 对确保电网的可靠高效运行至关重要。在此基础上，本文提出了一种新的 Coati 集成卷积神经网络 (CNN)-XGBoost 方法，用于锂离子电池的早期 RUL 预测。该方法采用 CNN 架构，通过图像处理技术自动从电池放电容量数据中提取特征。从 CNN 模型中提取的特征与基于电池充电策略信息从前 100 个电池测量循环数据中提取的另一组特征相连接。然后将这组组合的特征输入 XGBoost 模型进行早期 RUL 预测。此外，Coati 优化方法 (COM) 用于 CNN 超参数调整，以提高所提出的 RUL 预测方法的性能。数值结果揭示了所提出方法在预测锂离子电池 RUL 方面的有效性，其中 RMSE 和 MAPE 分别获得了 106 次循环和 7.5% 的值。