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World File Search System测水
电解石墨烯场现场效应晶体管，用于检测水性培养基中的gadolinium（iii）
摘要：在这项工作中，开发了用于水中的GD 3+离子检测的电解石墨烯场效应晶体管。通过在聚酰亚胺的光载体上制造了晶体管的源和排水电极，而石墨烯通道则是通过用喷墨打印氧化石墨烯墨水墨水来获得的，随后将氧化石墨烯墨水还原以减少氧化石墨烯。GD 3+选择性配体DOTA由炔烃连接器功能化，以通过在金电极上的Chemistry将其移植而不会失去其对GD 3+的影响。全面描述了合成途径，配体，接头和功能化表面的特征是电化学分析和光谱。AS官能化电极用作石墨烯晶体管中的栅极，因此可以调节源量电流作为其电势的函数，该电源本身是由在门表面上捕获的GD 3+浓度调节的。即使在包含其他潜在干扰离子的样品中，获得的传感器也能够量化GD 3+，例如Ni 2+，Ca 2+，Na+和3+。量化范围从1 pm到10 mm，对于三价离子，灵敏度为20 mV dec -1。这为医院或工业废水中的GD 3+定量铺平了道路。
从1990年到2021年，亚洲神经疾病的负担及其预测水平到2045年：全球疾病的负担
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使用先进的 AIE 材料选择性检测水体系中的钍 (IV)
钍 (Th) 是一种天然放射性元素，对印度战略核能计划至关重要，由于其放射性和化学毒性，也对健康构成重大风险。准确检测水中的钍不仅对环境监测和健康安全至关重要，而且对于确保其在原子能部计划中的安全和可持续利用也至关重要。ICP-MS 等传统检测方法需要复杂的设置，而光学传感器则提供经济高效、简单且具有选择性的解决方案。然而，由于需要水溶性、低背景荧光荧光团，因此在 100% 水性介质中实现基于聚集诱导发射 (AIE) 的有效 Th(IV) 开启感应一直是一项挑战。
语言模型的公共可检测水印
生成的AI（Genai）技术，例如语言模型（LMS）和扩散模型，具有令人印象深刻的功能。这些功能包括文本学习，代码完成，文本到图像生成以及文档和代码聊天。然而，Genai技术也用于邪恶目的（例如，产生伪造的推文，产生攻击和有害散文）。To protect against such use cases, a large body of work has focused on detecting AI-generated content (Lavergne et al., 2008; Beresneva, 2016; Gehrmann et al., 2019; Zellers et al., 2019; Mitchell et al., 2023; GPTZero, 2023; Hendrik Kirchner et al., 2023).问题是：给定内容C，C是由特定的Genai工具生成的，例如GPT-4（OpenAI，2023），Gemini（Google DeepMind，2024）或稳定的扩散（Rombach等，2022）？非正式地，我们想要“ Genai Turing测试”。目前，试图检测任意AI生成的文本的主要方法是训练另一个AI模型以执行检测（Zellers等，2019; Mitchell等，2023; Gptzero，2023; Hendrik Kirchner等人，2023年，2023年）。此方法提出了一个关键的假设：AI生成的文本具有可通过AI识别的嵌入功能。这个假设的关键问题是，生成模型是明确设计的，以产生很难与自然内容（由人类或自然产生的）区分的现实内容。结果，随着生成模型的改善，任何“黑盒”检测方案都将遭受高误报和/或假阴性率。这些水印技术改变了生成过程，将“信号”嵌入生成的内容中。可用的探测器，例如Gptzero（Gptzero，2023）无法保证正确性 - 例如，作者直接指出，不应使用其工具引起的检测来谴责学生。为了避免这个基本问题，最近的一项工作（Aaronson，2023; Kirchenbauer等，2023; Christ等，2024; Kuditipudi等，2024）采取了另一种方法来检测AI含量。检测过程衡量信号：如果信号足够强，则可能是水标水标的。特别是Christ等人的加密方法。（2024）实现正式的完整概念（将检测到任何水印的文本），健全性（一个人不知道秘密而不能在文本上加水印）和失真（水印不会改变输出分布）。最后，这些水印
语言模型的公共可检测水印
生成的AI（Genai）技术，例如语言模型（LMS）和扩散模型，具有令人印象深刻的功能。这些功能包括文本学习，代码完成，文本到图像生成以及文档和代码聊天。然而，Genai技术也用于邪恶目的（例如，产生伪造的推文，产生攻击和有害散文）。To protect against such use cases, a large body of work has focused on detecting AI-generated content (Lavergne et al., 2008; Beresneva, 2016; Gehrmann et al., 2019; Zellers et al., 2019; Mitchell et al., 2023; GPTZero, 2023; Hendrik Kirchner et al., 2023).问题是：给定内容C，C是由特定的Genai工具生成的，例如GPT-4（OpenAI，2023），Gemini（Google DeepMind，2024）或稳定的扩散（Rombach等，2022）？非正式地，我们想要“ Genai Turing测试”。目前，试图检测任意AI生成的文本的主要方法是训练另一个AI模型以执行检测（Zellers等，2019; Mitchell等，2023; Gptzero，2023; Hendrik Kirchner等人，2023年，2023年）。此方法提出了一个关键的假设：AI生成的文本具有可通过AI识别的嵌入功能。这个假设的关键问题是，生成模型是明确设计的，以产生很难与自然内容（由人类或自然产生的）区分的现实内容。结果，随着生成模型的改善，任何“黑盒”检测方案都将遭受高误报和/或假阴性率。这些水印技术改变了生成过程，将“信号”嵌入生成的内容中。可用的探测器，例如Gptzero（Gptzero，2023）无法保证正确性 - 例如，作者直接指出，不应使用其工具引起的检测来谴责学生。为了避免这个基本问题，最近的一项工作（Aaronson，2023; Kirchenbauer等，2023; Christ等，2024; Kuditipudi等，2024）采取了另一种方法来检测AI含量。检测过程衡量信号：如果信号足够强，则可能是水标水标的。特别是Christ等人的加密方法。（2024）实现正式的完整概念（将检测到任何水印的文本），健全性（一个人不知道秘密而不能在文本上加水印）和失真（水印不会改变输出分布）。最后，这些水印
自身免疫性糖尿病中谷氨酸脱羧酶抗体阳性的C肽预测水平
患有妊娠期糖尿病和 16 岁以下糖尿病患者被排除在外。本研究为回顾性研究，因此未获得患者的知情同意。本研究根据《赫尔辛基宣言》原则规定的道德标准经伦理委员会批准（日期：2022 年 3 月 17 日，编号：70/2022）。糖尿病患者根据美国糖尿病协会 (ADA) 标准 1 进行分类。记录患者的实验室参数，包括血糖、空腹 C 肽和 HbA1c 水平和 GADA 滴度。记录患者的抗甲状腺过氧化物酶 (Anti-TPO) 和/或抗甲状腺球蛋白 (Anti-Tg) 滴度。根据 GADA 阳性将患者分为两组，并比较他们的实验室参数。
有监督和无监督的机器学习之间的混合智能技术来预测水质
摘要：水是生命的秘诀，占地70％以上。必须保护我们周围的水资源免受污染和忽视，这可能导致生命和健康丧失。人工智能（AI）有可能改善水质分析，预测和监测系统，以进行可持续和环保的水资源管理。因此，这项工作着重于代表水状态并确定其适用性类别（即安全或不安全）的多模型学习功能。这是通过在融合其异常值后在监督算法和无监督算法之间建立共同混合模型来完成的。此外，还应用了配子群群的优化算法来找到最佳的超参数。使用了两个数据集，在第一个数据集中，提出的混合模型在准确性，AUC和F1分数上优于99.2％的其他模型，但在第二个数据集中，在第二个数据集中，它的精度达到了大约92％的f1 cec，incece incecy incc and cocc and cocc and cocc and cocc and cocc and cocc and cocc，and cc inc inc ancc and coct ycc and acc and c。最后，论文提供了一种方法，研究人员可以使用混合机器学习来预测水质。
用于预测水吸附平衡和碳微孔接触角
系统Q ST0（KJ/mol）Q ST1（KJ/Mol）碳网络的IMA [5] 11.5 40.9 Ulberg和Gubbins [10] 4-12 30-40 Striolo等。[11] 6-14 50-60 Birkett and Do [17] 6.82-14.58 N/A N/A N guyen和Bhatia [18] 5-10 35-46表1：用于水面相互作用Q ST0和水 - 水 - 水 - 水面相互作用Q的等效热的吸附热量，在非官能化的Carbons上。
使用计算机视觉技术监测水果数量及其状况的信息系统
摘要。过程自动化的主要目标是提高过程执行的质量和生产率。与手动执行的过程相比，自动化过程具有更稳定的特性。自动化工具之一是人工智能，尤其是计算机视觉。计算机视觉（也称为机器视觉）是人工智能和相关技术领域的科学趋势，用于获取现实世界对象的图像，处理它们并使用所获得的数据来求解各种无（全部或部分）人参与的应用程序。从工程的角度来看，计算机视觉试图自动化人类视觉系统可以执行的任务。计算机视觉任务包括获取，处理，分析和理解数字图像的方式，并从现实世界中提取数据以产生数值或符号信息。在作物耕作的背景下，自动化主要能够通过更好地控制环境条件并及时检测植物和成果的任何异常，通过替换各种更准确和响应式自动化系统（例如，例如在论文中，设计信息系统的主要目标是植物果实的数字图像中的识别，并根据已知的颜色范围提前进行分类。为了实现此目标，应解决以下任务：最小化原始图像扭曲的可能负面影响；分析图像以查找上面的番茄水果。
使用机器学习预测水泵故障
预测性维护与机器学习一起使用，帮助行业识别生产或维护设备中的关键缺陷。基于借助传感器由受监控设备收集的数据，我们在本研究中提出了一个用于识别早期水泵系统故障的系统架构模型。该项目采用的数据集包含历史水泵性能数据、运行条件、环境因素和维护记录。利用该数据集，该项目探索了不同的 ML 算法，包括决策树、随机森林、支持向量机和神经网络，以开发准确的预测模型。该项目的关键步骤包括数据预处理、特征选择、模型训练、评估和部署。准确度、精确度、召回率和 F1 分数等各种指标都用于评估预测模型的性能。此外，该项目还调查了模型的可解释性，以便深入了解导致水泵故障的因素。本研究论文介绍了一种用于预测性维护的机器学习架构系统的实施，该系统基于对算法进行比较分析并选择最适合在工业领域实施的算法之一，该算法考虑使用机器学习 (ML) 技术支持实时统计、在线数据收集和分析，以便更快地检测机器故障，从而实现数据的实时监控和数据可视化。