XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测试值
基于增强学习的估计 -
图3。流过一个气缸。（a）使用p = 3传感器，RL-ROE和KF-ROE状态估计值的RL-ROE和KF-ROE状态估计值的归一化L 2误差。（b）使用p = 3传感器在训练过程中未看到的RE值以及相应的RL-ROE和KF-ROE估计值的RE值的地面真相速度幅度在t = 50处。参考溶液轮廓中的黑色交叉表示传感器位置。（c）左：归一化的L 2误差，使用P = 3传感器时的μ与μ相对于μ。属于训练集S的μ值由大圆圈显示，而测试值则显示为小圆圈。右：归一化的L 2误差，随着时间的推移和RE的测试值进行平均，传感器数量p。在（a）和（c）中，误差指标在5个轨迹上平均具有随机采样的初始真实状态z 0，而阴影区域表示标准偏差。
MPS31C - DMA-AERO
MPS31C 的按键程序逻辑性强，无论是初学者还是专家都可以轻松使用。测试和故障排除可通过内置的直观排列的彩色编码键盘和大型 4 x 20 字符背光显示屏进行。对于驾驶舱等远程位置，有三种控制选项可供选择：手持遥控器、触摸屏遥控器或无线蓝牙连接的 PDA。所有重要的空中数据功能均同时显示在所有界面上，无需不断更改屏幕或菜单。显示命令和测量测试值的读数。
MPS31C - DMA-AERO
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škodaOctavia Wagon
全球统一的轻型车辆测试程序（WLTP）旨在提供标准化的测量，并使消费者可以在能源（燃料和/或电力）消耗，排放和电动汽车范围方面对车辆之间的可靠比较。但是，应该注意的是，该测试的结果可能无法准确反映驾驶员在现实世界中可能会遇到的实际燃料消耗，排放或范围。实际结果可能会取决于各种因素，例如驾驶方式，道路状况，温度，天气，车辆负载和维护。因此，WLTP结果应被视为车辆性能的指标，而不是保证驾驶员在现实世界中驾驶条件或进行车辆对车辆比较的实际能耗，排放或范围。所有WLTP测试值均根据新西兰土地运输规则提供：车辆效率和排放数据2022。有关更多信息，请访问-https：//www.skoda.co.nz/owners/wltp，价格从价格到价格的价格从价格起来* $ 58,990 $ 6 7,990 $ 7 3,990
圆柱电池的热参数
在这项工作中，提出了一种新的准稳态守卫测量方法，用于圆柱电池的热物理参数。通过有限元分析和标准ANSI 304不锈钢样品的测量来评估热保护方法的有效性。基于数值模拟，在测试中测试的圆柱电池的热量损失最大程度为2.4％。通过优化测试配置，进行了电池的实验表征，以准确确定热参数。实验结果表明，18650和21700电池的轴向导热性分别在11.8 - 15.4wÅM -1°C - 1和12.6 - 16.7 w·m -1°C - 1分别远低于Laser Flash方法的材料测试值。轴向导热性随温度和SOC的增加而增加，并且比温度随温度线性增加，但随着SOC的变化很小。这项研究表明了一种快速，成本效益和无损的方法，可以同时且准确地获得轴向导热性和特异性热量。随后的有关圆柱电池热设计的热分析也基于测量的热参数进行，该参数促进了针对不同类型的圆柱电池的适当热管理策略。
一种预测肌酸激酶测试结果的机器学习方法
文献中的大部分研究都是基于统计方法，用于根据实验室结果得出参考限度。随着研究人员可以获得越来越多的数据，临床医生和从业人员可以更有效地使用 ML 方法来降低成本并提供更准确的诊断。本研究旨在通过提供一种自动化方法，通过机器学习从之前的测试结果中准确预测实验室结果，从而为医学实验室流程做出贡献。获得的所有患者数据均已匿名化，共使用 449,471 个测试结果来构建集成数据集。共使用了 107,646 名独特患者的数据。本研究旨在预测肌酸激酶测试的值范围，肌酸激酶测试在单独的试管中进行，通常需要比其他测试更多的处理时间。使用实验室结果和随机森林算法，本研究报告称，使用 AST 和 ALT 测试值可以 97% 的准确率确定肌酸激酶测试的结果。这对于从业者和患者来说是一项重要的成就，因为这项研究显著减少了创建激酶测试评估时间。
基于AMSEL标准的计算机视觉，用于诊断细菌性阴道病
细菌性阴道病（BV）是一种常见的阴道感染，可以使患者易患几种并发症，例如骨盆炎性疾病。像许多疾病一样，现有的诊断方法在诊断确定性和成本之间面临着权衡。为了帮助解决这一难题，我们探索了可作为IoT设备实现的计算诊断方法。我们基于AMSEL标准开发了几种深度学习模型，以评估更好地自动化BV诊断的不同廉价点测试。我们首先确定如何通过在上皮细胞图像上训练的计算机视觉模型来最佳诊断BV。我们发现，在NUSWAB诊断标签上训练RESNET18模型的F1得分为89％。然后，我们通过多层感知器以其他AMSEL标准值进行了增强计算机视觉结果，发现使用WHIFF测试值也将fer的性能提高至91％的F1，并且超过人类绩效的AMSEL标准的灵敏度为94.31％。这些结果提供了有关如何最好地使用图像和其他AMSEL标准数据组合来可靠诊断，为将来研究基于IoT的BV诊断铺平道路。