XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相关参数
使用 ML 算法检测 COMA 患者的人类活动
摘要 — 采用机器学习的健康监测系统通过物联网技术利用医院的传感器，促进昏迷患者的数据收集和协作。这些数据有助于医生在紧急情况下改善和管理昏迷患者的健康状况。该项目的硬件平台集成了能够进行互联网通信的传感器和摄像头，使医生能够通过智能手机进行远程访问。这种创新方法使医生能够在全球范围内访问和监控患者的健康状况。传感器收集重要的医疗数据，包括心率、血压和其他相关参数，然后通过互联网传输到医疗服务器。一系列摄像头进一步监控患者，数据被安全存储，供医生和患者亲属通过专用应用程序访问。如果传感器值超过预定义的阈值，则会触发紧急警报，提醒患者和医务人员。持续监测患者的健康参数可确保在必要时及时干预。通过服务器发送给医生的常规监测数据有助于诊断，促进精准的治疗策略。通过利用物联网进行数据收集，患者可以以更低的成本获得更好的医疗服务，从而更容易康复。该项目的执行率高达99.7%，证明了其在实际应用中的有效性和可靠性。
观察和建模方法评估海上风能开发对加利福尼亚州当前上升工作坊摘要的影响
2024年3月4日，海洋能源管理局（BOEM）召集了一个研讨会，讨论了观察性和建模方法，以了解西海岸对加利福尼亚当前电流上升的影响，并为如何监视和建模相关参数以评估这种影响。该研讨会是通过先前的建模研究告知的，该研究模拟了加利福尼亚风能区域中海上风能基础设施对该地区流体动力学的影响（Raghukumar等人。2023）。的讨论也通过最近的一项国家科学学院报告的建议来告知，该报告凸显了对风能开发的所有阶段以及更多模型验证研究的需求，这些研究对涡轮机，风场和区域量表的流体动力学过程进行了评估（国家学院2023）。尽管专注于Nantucket Shoals地区，但该报告的建议也与太平洋离岸风有关。参加了19名面对面参与者和23名代表联邦和州机构，学术机构，国家实验室，部落支持组织，离岸风开发商，行业专业人士和非营利组织的虚拟参与者参加了研讨会。与会者的专业知识包括物理海洋学（建模和现场采样），大气科学和建模，联邦许可，可再生能源产生，工程，工程，海上风力开发以及数据管理和交付。研讨会由Kearns＆West促进。
根据药物类型调整 ICAM-1 靶向 3DNA 纳米载体的设计参数以优化肺部靶向性
摘要：3DNA 有望成为一种药物载体，药物可插入其核心或连接到表面臂。将 3DNA 与靶向细胞间粘附分子 1 (ICAM-1) 的抗体偶联可导致体内肺特异性生物分布高。虽然已经研究了其他纳米载体中各个参数对 ICAM-1 靶向性的作用，但从未对 3DNA 进行过研究，也从未以能够揭示所述参数之间层次相互作用的方式进行过研究。在本研究中，我们使用 2 层和 4 层抗 ICAM 3DNA 和放射性示踪来检查小鼠的生物分布。我们发现，在饱和条件下和测试范围内，与每个载体上的抗体数量、总抗体剂量、3DNA 剂量、3DNA 大小或给药浓度相比，3DNA 上靶向抗体的密度是驱动肺靶向而非肝清除的最相关参数，这些参数影响器官中的剂量，但不影响肺特异性与肝清除率之比。数据预测，可以使用这种生物分布模式调整插入（核心负载）药物的肺特异性递送，而臂连接（表面负载）药物的递送需要仔细的参数平衡，因为增加抗 ICAM 密度会减少可用于药物负载的 3DNA 臂的数量。
国际可再生能源发展杂志
摘要：电动汽车 (EV) 正在卢旺达推出，并因各种原因而变得颇具吸引力。例如，这些类型的车辆可以帮助减少空气污染和噪音排放。此外，鉴于卢旺达和世界各地的燃料资源价格上涨，它为内燃机提供了一种替代方案。本文介绍了一种专门用于优化为小型电动汽车提供服务的充电站设计的工具，利用该算法协助确定独立拖曳式充电站的规模。开发的工具基于 MathWorks 的工具箱 EventSim，该工具箱允许将离散事件（例如客户到达车站）的模拟与连续状态（例如充电过程的模拟）相结合。通过利用可再生能源的太阳能资源估算出所需的光伏电力。忍者。到达现有加油站的客户数量被标准化，以估计拖曳式车队的能源需求。提出泊松分布来模拟到达时的电池放电，并通过敏感性分析评估不同的相关参数，以确定它们对光伏充电站性能的影响。对于测试值，站点参数变化±25%，以确定关键设计参数对站点性能的影响，以及其他满意度指标，如平均等待时间和平均排队长度。光伏板增加25%，停电时间减少2.12%，而光伏板减少25%，停电时间增加2.18%。利用能源管理系统（EMS），等待时间减少了8%。
评估莫妮卡在对比鲜明的水桌下模拟水，碳和氮通量的能力
湿的草原对于水和养分调节至关重要，其特征是不同的水，碳（C）和氮（N）动力学及其相互作用。由于其浅地下水桌，湿的草原促进了各种植被和土壤水之间的牢固相互联系。研究人员使用各种模拟模型研究了湿草地如何对环境变化的反应，以了解这些地点如何对水，C和N动力学贡献。然而，仍然缺乏对所有这三种动态的全面，同时研究。这项研究利用了具有不同管理的地下水水平的草原溶液仪研究，并采用基于过程的氮和碳动力学模型，以模拟这些动力学。通过使用斑点（统计参数优化工具）来优化相关参数，我们发现莫妮卡在模拟植被生长（地上生物量）和水的元素（蒸发）（蒸发性），C（总生产率，生态系统呼吸）和NITRISS nIrsrate nIrmass in nIrmass in Nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys n nitrys n nitrys n nitrys n nitrys n Nitmote nistrantranse nistrantransive（蒸发）协议的精致指数始终大于0.35。这种准确性表明，莫妮卡准备应用于地下水管理和气候变化的场景，以评估其影响
使用机器学习的心脏病预测
使用烧瓶框架构建的Web应用程序，整合用户身份验证，数据库管理和心脏病的预测模型。用户可以在心脏病数据集中注册，登录和访问个性化仪表板，该仪表板显示年龄和性别分布的可视化。该应用程序采用了一个逻辑回归模型，该模型在与心脏病相关的数据上训练以预测。根据世卫组织，由于心脏病与心脏病相关的问题而死亡的180亿人死亡。随着人口的增加，诊断该疾病的人口增加了。但是，在这个不断发展的技术世界中，机器学习技术通过多项研究加速了卫生部门。因此，本文的目的是基于相关参数构建心脏病预测的ML模型。我们对这项研究使用了UCI心脏病预测的adataset，其中包括与心脏疾病有关的13个不同参数。ml算法，例如随机森林，支持向量机（SVM），幼稚的贝叶斯和决策树，用于开发模型。在这项研究中，我们还试图在标准ML方法的帮助下找到数据集中可用的不同属性之间的相关性，然后有效地利用它们来预测心脏病的机会。结果表明，与其他机器学习技术相比，随机森林在更短的时间内以更准确的方式进行预测。此模型也可能会对他们的诊所作为决策支持系统有帮助。
职称：薄膜生长过程中的基本（原子）机制和微观结构演变；耐辐射材料的纳米工程
上下文。薄膜和涂层广泛应用于各种技术应用，如微电子、封装或光学。它们在沉积过程中通常会产生高残余应力，有时压缩应力约为几 GPa。如此大的压缩应力可能导致屈曲结构的成核和生长，这通常会导致最初赋予此类薄膜/基材复合材料的功能特性的丧失。因此，我们研究的目的是通过确定相关参数来防止、限制或控制屈曲现象的发生，从而更好地理解屈曲现象。过去，我们的研究主要集中于基材的弹性和塑性的影响、特定起泡结构作为所考虑薄膜机械性能的函数的观察、施加在起泡结构上的外部压力问题、弹性理论框架在观察到塑性褶皱时理解屈曲的局限性、二维材料（如石墨烯）的起泡结构由于其最终厚度而存在争议等。我们现在想将注意力集中在薄膜/基材的粘附性能上，这控制着界面裂纹的扩展，并最终控制起泡结构的生长。最近的实验观察突出了在固定机械应力/载荷下起泡的增长，表明粘附性随时间发生显著变化。例如，图 1 显示了一个圆形水泡（Si 晶片上厚度为 60 nm 的 Au），其中有无数连续的塑性褶皱，这是其生长动力学的标志。
GAMMA 软件信息
在预处理步骤中，处理参数根据原始数据和元数据确定（例如CEOS 领导者文件）。在距离压缩期间，可以通过预过滤在方位角上抽取数据以进行快速查看图像处理。方位角处理器使用距离多普勒算法，并根据 RADARSAT-1 数据的要求选择二次距离偏移。用户可以选择图像的输出几何形状是倾斜校正还是非倾斜校正。自动对焦算法用于改进沿轨平台速度估计。处理后的图像针对天线方向图、雷达的沿轨增益变化、方位角和距离参考函数的长度以及斜距进行辐射归一化。使用有源转发器或通过与机构处理的校准数据进行交叉验证，确定了许多可用传感器/模式的绝对校准常数。已经证明，伽马处理器可以保留干涉处理的相位。多视图像由单视复杂图像样本的时间域平均生成。处理相关参数和数据特性保存为文本文件，可以使用商业绘图包显示。支持使用精密轨道（“Delft”、PRC、DORIS）。支持 ASAR 替代极化 (AP) 原始数据处理。对于 PALSAR-1，支持细光束单极化 (FBS)、细光束双极化 (FBD) 以及来自 JAXA（针对科学用户）或 ERSDAC（针对商业用户）的全极化数据处理。此外，还支持 PALSAR-1 ScanSAR 原始数据处理。对于 COSMO-SkyMed，支持所有条带模式的 RAW 数据处理。不支持 Sentinel-1 数据的原始数据处理。
物理热力学模型中的机器学习方法
对混合物的热力学特性的了解对于化学工程至关重要。然而，混合物的纯粹组合多样性使得无法实验研究每种相关混合物，从而使可靠的词典方法是必不可少的。组分组方法（GCM）被广泛用于此目的。最完善的GCM是预测液体混合物中的效率系数的UNIFAC。自1975年引入[3]以来，它已不断修订和改进[15、4、12、16、5、17]，并在基本上所有过程模拟器中实施，强调了其持久的相关性和成功。我们使用最新发布的UNIFAC [17]，在此标记为Unifac 1.0，作为参考。uniFAC 1.0将组件分解为结构组，将其应用于给定的混合物需要成对相互作用参数（a），对于发生的主组M和N的每个二元组合。ever，由于缺乏直接拟合的实验数据，在某些情况下，所有组对组的相互作用参数缺少56％的组，在某些情况下，由于有挑战性的拟合过程，这会严重阻碍unifac 1.0的适用性（单个丢失的相关参数会阻止使用该模型）。未知的MN可以使用基于COSMO的预测方法或原子相互作用参数的人工训练数据来估算MN。然而，两种方法都产生不可靠的结果，并且无法与实验蒸气液平衡（VLE）数据相匹配[13]。在这项工作中，我们介绍了一种基于机器学习的GCM相互作用参数的新方法。该方法基于以下想法：配对参数可以视为方形矩阵的元素和
离子迁移和金属卤化物钙壶中的空间充电区通过短路瞬态电流和数值模拟
已知金属卤化物钙钛矿材料中的固有离子迁移可引起基于偏置应用时这些化合物的X和𝜸射线检测器中有害且高度不稳定的深色电流。深色电流随着时间的流逝而缓慢漂移被确定为满足工业需求的这些设备的主要缺点之一。因为暗电流建立可检测性极限，电流演化和最终生长可能会掩盖通过传入的X射线光子产生的光电流信号。检测器评估的相关信息是离子相关参数，例如离子浓度，离子迁移率和离子空间充电区，这些区域最终在检测器偏置的外部接触附近建立。使用单晶和微晶毫米 - 毫米 - 甲基铵铅溴化物，允许在μ离子≈10-7cm 2 v - 1 s-1 s-ion univers outiation in I In ion umiention in I I Onion In ion In I IM ion umigiation 之后，使用单晶和微晶毫米 - 甲基铵铅溴化物，然后使用单晶和微晶毫米 - 甲基铵铅溴化物进行。钙钛矿结晶度。之后，使用单晶和微晶毫米 - 甲基铵铅溴化物，然后使用单晶和微晶毫米 - 甲基铵铅溴化物进行。钙钛矿结晶度。。钙钛矿结晶度。