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基于AI的预测分析方法来保护电/混合动力汽车的未来
摘要 - 绿色技术已成为应对气候变化的潜在有效手段，以应对全球对可持续能源替代方案的需求不断上升。但是，在将绿色基础设施无缝纳入世界能源基础设施中之前，仍然存在相当大的改进空间。人工智能（AI）可能能够通过促进更明智的决策和改善现有能源基础设施来帮助解决这一问题。对全球变暖的担忧以及对更环保的运输方式的需求导致EHV的流行激增。使用诸如人工智能（AI）之类的尖端技术可能会增加EHV的功效。电动汽车（EV）很受欢迎，因为它们可以最大程度地减少温室气体排放并鼓励可持续的运输。由于其对缓解气候变化和可持续运输的有利影响，电动汽车（EV）的受欢迎程度迅速增长。不幸的是，电动汽车的制造过程使用了大量的能量和材料，这可能会对自然世界产生影响。绿色技术解决方案来解决此问题，例如使用人工智能和预测分析来提高电动汽车制造的有效性。电动和混合动力汽车（EHV）已成为对日益增长的环境负责运输需求的答案。尽管如此，EHVS的性能和寿命依赖于其电池管理系统（BMS），这些系统需要精确的监视和控制。研究表明，AI，尤其是量子AI，可能会增强EHV益处，包括能源效率，减少排放和可持续性。本文介绍了EHV网络安全问题，例如远程劫持，安全漏洞和未经授权的访问。这项研究表明，优化EHV和充电基础设施可能有助于使机动性更具可持续性，并且AI研发可能会有所帮助。
Droid Mission概念通过其2029年地球最接近的方法来表征Apophis。 C. A. Raymond 1，R。B。Amini 1，P。C。Adell 1，R。Anders
通过其2029年的方法，这一使命概念以慈善为代表。C. Raymond 1，R。B. Amine 1，P。C. 1岁，R。Anderson 1，S。 1，A。Helical 3，R。Caritime 1，J.T。Keane 1，N。我们是Masters 1，P。Michael 4，R。Miller 1，C。Virmontois 1实验室/卡尔福尼亚技术研究所的预言杂志（4800 Oak Grove博士M/S 321-625，Pasadena，CA 91109。 Grenoble，CNRS，CNES，IPAG，GRENOBLE，法国，4 Unive。 obs。 Azur，CNR，尼斯，法国的代码。Keane 1，N。我们是Masters 1，P。Michael 4，R。Miller 1，C。Virmontois1实验室/卡尔福尼亚技术研究所的预言杂志（4800 Oak Grove博士M/S 321-625，Pasadena，CA 91109。Grenoble，CNRS，CNES，IPAG，GRENOBLE，法国，4 Unive。obs。Azur，CNR，尼斯，法国的代码。
一种深度学习的方法来产生高级...
摘要 - 电动汽车数量的质量激增，需要开发廉价的能量密集电池存储系统。整个地球上的许多国家都采取了混凝土措施，以减少并随后限制化石燃料动力的车辆数量。基于锂离子的电池目前正主导电动汽车部门。能源研究工作还集中在准确计算此类电池的最新电荷，以提供可靠的车辆范围估算。尽管此类估计算法提供了精确的估计值，但文献中所有此类技术都假定了优质电池数据集的可用性。实际上，对于电池科学家来说，获得专有电池使用数据集非常困难。此外，开放式访问数据集缺乏构建通用模型所需的电池充电/放电模式。策划电池测量数据很耗时，需要昂贵的设备。为了克服这种有限的数据方案，我们介绍了很少的基于深度学习的方法来综合高档电池数据集，这些增强的合成数据集将帮助电池研究人员在存在有限数据的情况下建立更好的估计模型。我们已经发布了当前方法中用于生成合成数据的代码和数据集。此处介绍的电池数据增强技术将减轻有限的电池数据集挑战。
使用机器学习算法来预测学生...
根据机器学习技术在学生的表现中的应用，根据他们的背景和期限的表现，已被证明是预见到各种教育中贫困和良好表现的有用工具。对学生表现的早期预测有助于采取改善学习成果的早期行动。对学生的学习成绩的预测很重要，因为它通过适当的指导学生，指导大学学术政策的变化，为教学实践提供了信息，检查学习效率和学习效率，为教师和学习者提供有意义的反馈，并修改学习环境，从而有助于提高毕业率。学生表现的高预测准确性有助于确定在学习过程开始时低表现学生。但是，为了实现这些目标，必须使用各种机器学习模型对大量学生数据进行分析和预测。此外，目前尚不清楚哪种模型最适合预测性能以及哪种机器学习模型适合改善学生的学习。通过密集文献综述，论文试图在预测学生的绩效和适当的机器学习模型中确定最佳的机器学习模型，以改善学习。经验审查表明了机器学习模型上有争议的结果，可以最好地预测学生的表现。此外，在各种机器学习算法中尚不清楚，这些算法在改善学习成果的同时，在预测学生的表现方面是最佳方法。各种机器学习模型的不同预测水平可能是由于社会经济差异的结果。也可能要注意，学生的学术表现受许多因素的影响，例如家庭收入，父母
转化神经科学的方法来理解自闭症
自闭症谱系障碍（ASD或自闭症）是一种神经发育状况，其特征是行为的两个核心领域改变（1）。第一个包括社会和沟通能力中的遗嘱。这可能会在与其他人的互动相互作用或联合注意力的其他人交流过程中缺乏眼神交流。第二个域是pressefresfrativeRredorpetitivePatternsofBehaviorAndests。症状范围从重复运动到非常细致的兴趣。除了这些核心症状之外，自闭症印度人通常具有一个或多个同时发生的疾病。theSecommonlyincludeInteltectualDisability，焦虑，癫痫，睡眠障碍，胃肠道困扰等。核心自闭症特征和同时发生条件中的性别均匀性导致了极端的结果，范围从终身护理的需求到拥有非常成功的专业家的需求。虽然有一个共识，即自闭症的病因源于产前因素，但这种疾病的巨大异质性使确定因果机制极具挑战性。造成遗传和缩减的遗传基础具有遗传基础。但是，自闭症的遗传结构也非常复杂。自闭症中的第一个遗传关联与遗传
实施五种机器学习方法来预测 2 型糖尿病患者 52 周血糖水平
糖尿病是全球范围内影响人类的主要慢性病之一。根据国际糖尿病联合会 (IDF) 发布的一份报告，2021 年糖尿病患者已达 5.366 亿，预计到 2045 年 20 至 79 岁年龄组的患病率将超过 7.832 亿 (1)。超过 90% 的患者患有 2 型糖尿病。在中国，预计有 1.45 亿人患有糖尿病 (2)，而在美国，这一数字为 3420 万 (3)。某些测试（例如空腹血糖、2h-PG 和 HbA1c 水平）被视为合适的诊断标准 (4)。美国糖尿病协会建议使用经过验证的工具来识别和筛查受影响的成年人，以评估导致糖尿病发作的风险因素（5）。2 型糖尿病患者的主要病理缺陷包括胰岛素抵抗以及胰腺 b 细胞功能障碍导致的胰岛素分泌受损。此外，还有其他五种病理生理状况会导致糖尿病患者的葡萄糖不耐受。这些包括：脂质毒性、a 细胞产生更多的胰高血糖素、肝脏对胰高血糖素的敏感性增强、肾脏通过葡萄糖转运蛋白 2 对葡萄糖的重吸收增加，以及中枢神经系统对胰岛素抑制作用的抵抗，从而导致食欲失调和体重异常增加。所有这些因素都会使血糖水平维持在高位。加重 2 型糖尿病的其他因素包括糖毒性、炎症和氧化应激。据报道，炎症会改变某些细胞因子和趋化因子的浓度，改变白细胞的数量和活化状态，促进组织纤维化和白细胞凋亡，因此在 2 型糖尿病的病理生理学中至关重要（6-9）。糖尿病的症状包括脱水、视力模糊、突然体重减轻、多尿、多饮和多食。糖尿病患者更容易患心脏、脑和血管疾病。心血管系统疾病是糖尿病患者死亡的主要原因（10）。因此，充分关注糖尿病患者的血糖水平至关重要。定期监测和评估对于维持这些患者的适当血糖水平以及避免不必要的短期和长期并发症都很重要。正常血糖水平因各种因素而异，包括体力活动，70-180 mg/dl 被认为是避免任何突然或逐渐出现的并发症的安全范围（11）。调节和维持最佳血糖水平对于生活质量至关重要。调节得越好，糖尿病慢性并发症的可能性就越小。预防低血糖和高血糖对于有效管理糖尿病非常重要。血糖浓度受多种因素影响，最好使用历史值作为预测输入（3、12）。正确的糖尿病管理需要考虑各种因素，包括量身定制的食物摄入量、药物、胰岛素水平和身体活动，以期实现对每位患者的精确控制。目前，口服药物和胰岛素注射通常用于治疗糖尿病（13）。早期管理风险因素和适当的干预至关重要（12）。本研究旨在支持患者做出医疗或生活方式决策
基于机器学习的方法来预测成人和儿童创伤性脑损伤的预后和住院时间：回顾性 C
背景：成人和儿童创伤性脑损伤 (TBI) 的治疗和护理是一个棘手的全球健康问题。预测 TBI 患者的预后和住院时间可能会改善治疗效果并显著减轻社会医疗负担。将新型机器学习方法应用于 TBI 领域可能对确定临床治疗的预后和成本效益很有价值。目的：我们旨在结合多种机器学习方法来构建混合模型，用于预测成人和儿童 TBI 的预后和住院时间。方法：我们收集了 2017 年 5 月至 2022 年 5 月期间在安徽医科大学第二附属医院神经外科中心接受治疗的患者的相关临床信息，其中 80% 用于训练模型，20% 用于通过筛选和数据拆分进行测试。我们使用 5 次交叉验证来训练和测试机器学习模型，以避免过度拟合。在机器学习模型中，11种类型的独立变量被用作输入变量，用于评估患者预后的格拉斯哥预后量表评分和患者住院时间被用作输出变量。模型训练完成后，我们通过5轮交叉验证获得并比较每个机器学习模型的误差，以选出最佳预测模型。然后使用2021年6月至2022年2月在安徽医科大学第一附属医院接受治疗的患者的临床数据对模型进行外部测试。结果：最终的卷积神经网络-支持向量机（CNN-SVM）模型在测试集和外部验证集中预测格拉斯哥预后量表评分的准确率分别为93%和93.69%，曲线下面积在测试集和外部验证集中分别为94.68%和94.32%。最终构建的卷积神经网络-支持向量回归（CNN-SVR）模型在测试集和外部验证集中预测住院时间的平均绝对百分比误差分别为10.72%和10.44%。判定系数（R 2 ）在测试集和外部验证集中分别为0.93和0.92。与单独建立的反向传播神经网络、CNN和SVM模型相比，我们的混合模型被判定为最优且具有较高的置信度。结论：本研究证明了通过结合多种机器学习方法构建的2个混合模型的临床实用性，可准确预测成人和儿童TBI的预后和住院时间。这些模型的应用可以减轻医生评估TBI时的负担，并协助临床医生进行医疗决策。
焦虑的大脑：一种组合数据融合机学习方法来预测形态特征的特质焦虑
摘要：特质焦虑涉及体验和报告负面情绪和思想的稳定倾向，例如在不同情况下恐惧和担忧，以及对环境的稳定看法，其特征是威胁性刺激。先前的研究试图研究与焦虑相关的神经解剖学特征，主要是使用单变量分析，从而导致对比结果。这项研究的目的是通过利用联合数据融合机学习方法来构建脑形态特征中特质焦虑中个体差异的预测模型，以允许对新病例的概括。此外，我们旨在进行网络分析，以测试与焦虑相关网络在调节其他与焦虑无关的其他网络中具有核心作用的假设。最后，我们想检验以下假设：特质焦虑与特定的认知情绪调节策略有关，以及焦虑是否随着衰老而减少。使用数据融合无监督的机器学习方法（Parallel ICA）的158名参与者的结构性大脑图像第一次分解为独立的灰色和白质网络。然后，使用监督的机器学习（决策树）和向后回归来提取和测试特质焦虑的预测模型的普遍性。两个协调的灰色和白质独立网络成功地预测了特质焦虑。我们还发现，性状焦虑与灾难性，反思，其他和自称的焦虑呈正相关，并且与重新聚焦和重新评估的积极重新关联和负相关。第一个网络主要包括顶叶和时间区域，例如中心后，前后和中部和上颞回，而第二个网络包括额叶和顶叶区域，例如上颞回和中间回，前缘和前扣带和前胎。此外，特质焦虑与年龄负相关。本文提供了有关预测大脑和心理特征性状焦虑焦虑中个体差异的新见解，并可以为将来的诊断预测焦虑症铺平道路。
一种基于科学的方法来审核您的自然景观。
创建健康的生物多样性状态当然对于生产性农业制度也是至关重要的。英国2019年大自然报告显示，有70％的英国动物和植物物种正在下降，因此，对于乡村房地产和农场经理来说，它越来越重要，可以采用可以帮助保护和发展周围生物多样性的农业策略。
生态友好的方法来创建共振硅纳米粒子胶体
摘要：MIE共鸣纳米光子技术目前在各种实验室研究中使用的商业应用，从生物传感到量子光学元件，似乎都具有挑战性。基于胶体的制造方法的开发是面临问题的解决方案。在我们的研究中，我们研究了具有控制性润湿性的表面上的谐振Si纳米颗粒（NP）阵列的制造。首先，我们在水和随后的密度梯度分离中使用纳秒（NS）激光消融，以获得具有低多分散性指数的谐振球形晶体硅NP的胶体。然后，使用相同的工业NS激光器在钢基材上创建润湿梯度，以启动通过滴铸件沉积的NP的自组装。因此，我们使用单个商业NS激光器同时产生NP和亲水性润湿梯度。我们采用易于操作的尺寸分离技术，仅使用非有毒媒体。这项研究有助于通过生态友好的自组装技术基于共振的高反射指数纳米结构的各种光学设备的大规模制造。■简介