XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System线性
使用开关线性模型对直接太阳底系统进行热惯性和能源效率评估
本研究介绍了配备直接太阳能（DSF）的房间的案例研究，以预测真正的热和能量行为。dsf操作是由热惯性的，这是一种复杂的现象，其相对影响被证明受到许多因素的影响，包括太阳辐射和板的热绝缘材料。但是，当前的物理模型并不能很好地显示这种关系。本文将通过采用切换线性模型来证明这种关系可以用数值模型正式描述。实际上，文献中开发的仿真模型以非常简单的方法表示，不能用于对DSF的热作战的详细分析。本研究旨在减少知识差距并解决限制，例如（i）对直接太阳能地板的热行为的现实解释，（ii）以快速而简单的方式通过热惯性来确定热量惯性的加热模式，并且（iii）通过热惯性估算热量消耗的热量延期，可以延迟估计能量的能量。开关模型已检测到直接太阳能地板的三种操作模式，其中一个对应于热惯性加热时刻。该模型还可以评估热惯性的持续时间和能量。因此，在1110小时的测试期内估计为310小时和18.6kWh，平均每天3.58小时。
应用数学和非线性科学
基于评估指数构建的原则以及区域经济可持续发展的当前状况，确定了区域经济可持续发展水平的评估指数体系。距离空间重量矩阵用于定义评估指标的重量系数，然后将其重量系数取代为计算MORAN指数的公式，以衡量区域经济可持续发展水平的MORAN指数。在对区域经济可持续发展的空间自相关分析后，具有固定效果的空间面板模型由Hausman测试确定，并将模型应用于经验分析区域经济可持续发展。数据表明，行业增加的价值会显着影响5％水平的积极方向的区域经济的可持续发展。此外，所有指标的值都通过鲁棒性测试。最后，我们提出了相应的优化建议，以改善区域经济的可持续发展路径。
这很简单吗？认知神经科学中的线性映射模型
认知神经科学的进步通常伴随着我们用来发现大脑功能新方面的方法的复杂性。最近，许多研究已经开始使用大型特征集来预测和解释大脑活动模式。在此范式中，至关重要的重要性是映射模型，它定义了特征和神经数据之间可能关系的空间。直到最近，大多数编码和解码研究都使用了线性映射模型。但是，一些研究人员认为，线性映射的空间过于限制，并主张使用更灵活的非线性映射模型。在这里，我们在三个总体目标的背景下讨论了映射模型的选择：预测准确性，可解释性和生物学合理性。我们表明，与流行的直觉相反，这些目标不会清晰地映射到线性/非线性鸿沟上。此外，我们认为，我们应该旨在估计这些模型的复杂性，而不是将映射模型视为线性或非线性，而不是将映射模型视为线性或非线性。我们表明，在大多数情况下，复杂性可更准确地反映了各种研究目标所施加的限制，并概述了几个可用于有效评估映射模型的复杂度指标。
应用数学和非线性科学
随着社交互联网技术的持续发展，机器学习在不同行业中起着重要作用，当前的教育领域也正在体验从传统教学模式到数据驱动的智能教学模式的转变。在本文中，我们概述了机器学习和教育大数据分析在教育中应用的现状，讨论通用的机器学习算法和教育数据分析的关键技术，同时，分析了课程改革的问题和挑战，并阐明了机器学习和教育大量数据的潜力。此外，本文使用机器学习模型来分析学生的学习行为，还使用模型来进行个性化学习路径建议，智能的教学资源建议和其他方面。模型在实际教学活动中的应用效果通过实验研究部分证明了模型，并且通过数据分析验证了模型的有效性。最后，本文总结了研究结果，并强调了基于机器学习的大数据分析在促进教育个性化和提高教学质量方面的关键作用。本文的研究不仅为教育者提供了有关课程改革的新观点，而且还为教育决策者提供了有关数据驱动决策的参考，这有望促进更智能和个性化教育的方向发展教育的发展。
应用数学和非线性科学
一位在唐朝的女士的照片对于以其精致的绘画技巧和丰富的文化价值研究古老的服装艺术已经至关重要。但是，由于时间的流逝，绘画中的服装细节受到严重损害，这给研究带来了挑战。本研究使用计算机辅助的数字恢复技术来重现女士服装的原始外观，并带有粉丝的女士。这项研究通过高精度扫描和图像处理，结合了历史文档和物理材料，通过高精度扫描和图像处理来实现唐朝女士服装的数字重建。在研究过程中，我们首先使用40百万像素的高分辨率扫描了“女士”，以确保图像细节的清晰度。之后，采用了基于深度学习的图像修复算法来处理绘画的损坏部分，并恢复了95％的服装区域。通过对唐纳（Tang Dynasty）的服装颜色进行统计分析，我们构建了一个包含120种典型颜色的数据库，该数据库中有120种典型的颜色，并基于此，我们对服装进行了颜色匹配和渲染。实验结果表明，修复的衣服的颜色饱和度增加了30％，模式清晰度达到98％。与唐朝的现有服装相比，恢复服装的样式准确率达到了90％。此外，我们还使用了三维建模技术在三个维度上恢复服装，其结构为85％，类似于文献中记录的Tang Dynasty服装。
应用数学和非线性科学
随着人工智能技术，经济和人工智能的快速发展，已经实现了深入的整合。大数据，云技术和数据图形等信息技术的发展为金融领域的消费变化奠定了基础。商业金融资产分配的智能结构提供了基于人工智能算法的金融服务，该算法降低了传统金融投资服务的门槛，并且是全面和方便的。目前，中国商业资产分配的用户采用率和利用率相对较低。本文使用结构方程模型来分析商业金融资产分配结构中人工智能的影响因素。首先，描述了受访者的基本信息，然后检查了可靠性和共线性。潜在变量CA大于0.7，Cr值高于临界值0.5，并且高于0.8，VIF值小于临界值5。也就是说，潜在变量具有良好的一致性，所有通过可靠性测试，模型具有很高的可靠性，并且没有严重的截线问题，并且结构模型的路径估计不会受到不利影响；最后，测试了该模型，发现该模型具有很强的解释力，创新和隐私对使用意图的重大影响，而年龄，性别和风险偏好对使用意图没有重大影响。了解AI在分配由大数据驱动的商业金融资产中的影响因素可以更相关地促进AI技术的技术服务。
应用数学和非线性科学
本研究解决了当前的体育培训方法在实时监控，数据传输和智能分析方面面临的挑战。我们引入了一种数值模拟和优化方法，用于体育培训，利用嵌入式无线通信网络。通过结合现实的空间金字塔池（ASPP）和长期记忆（LSTM）网络，我们的方法有效地处理并分析了运动员的多规模空间特征和时间序列数据。在PAMAP2和MHealth数据集上进行的实验表明，我们的方法超过了关键指标中的其他主流方法，例如最大F量，平均绝对误差（MAE），加权F-量度和结构相似性度量，并且具有显着的优势在增强的比对度量方面具有显着优势。消融研究进一步验证了ASPP和LSTM模块的贡献。此方法增强了培训成果的准确性和实时预测，为智能体育培训系统的发展提供了宝贵的见解。
线性和非...
本研究提出了一个基于状态空间表示的简化模型，以识别锂聚合物电池细胞的精确电流电路。参数进行的过程通过三阶段过程表达为非线性优化问题。第一个阶段根据与电池电流和初始SOC条件相关的非线性特征估算了电荷状态（SOC）。在第二阶段，按照在第一个阶段使用的带有不同线性和非线性模型的SOC估算了开路电压。在第三阶段，开发了一种最佳优化算法的平衡算法（EA），用于最佳识别电池参数。根据Taguchi的实验方法设计，对EA的参数进行了调整，以减少计算时间以及获得最佳参数排列所需的实验数量。与实施实施相关的数值模拟在锂离子电池上模拟，以证明所提出的EA的高能力是有效的识别程序。此外，与最近几种针对Artemis驱动周期的优化算法相比，所提出的EA具有很高的精度。，提出的还原模型的解决方案质量改进是通过与电池电压和SOC的实验测量高度接近的。此外，与线性和非线性模型相比，所提出的还原模型获得的计算时间少12％的精度降低了12％。
TCR捕获键非线性控制CD8合作以塑造T细胞特异性
在动态生物力学调制下，自然进化的T细胞受体（TCR）在区分非自身抗原与自我抗原方面表现出非常高的特异性。相比之下，工程设计的高级TCR通常会失去这一特殊的城市，从而与自我抗原和靶向毒性产生交叉反应。这种差异的基本机制尚不清楚。我们的研究表明，天然TCR利用机械力与其同源抗原形成最佳的捕获键。此过程依赖于机械功能的TCR - PMHC结合界面，该界面可以通过MHC和CD8中力引起的顺序构象变化，从而实现了强力增强的CD8 copector与MHC-α1α2域结合。相反，工程设计的高级tcrs与其父母TCR的同源PMHC形成了刚性，紧密结合的接口。这种刚性阻止了力诱导的构象变化，以实现最佳捕获键形成所需的构象变化。矛盾的是，这些高级的TCR可以与其父母TCR的非刺激性PMHC形成中等的捕获键，从而导致脱靶交叉反应性和降低的特异性。我们还开发了综合的力依赖性TCR - PMHC动力学功能图，能够区分功能和非功能性TCR - PMHC对并识别有毒的，交叉反应的TCR。这些发现阐明了天然TCR的特异性机械化学基础，并突出了CD8在靶向同源抗原中的关键作用。这项工作为工程TCR提供了有价值的见解，具有提高的特异性和对非自身抗原的效力，尤其是在癌症免疫疗法和传染病治疗中的应用，同时最大程度地降低了自我抗原交叉反应性的风险。
IGF1受体抑制作用通过自噬和免疫依赖机制– 放大了癌症药物的作用 长期随访和优化单介素-1抑制剂在单基自身炎症性疾病管理中：来自JIR队列的现实生活数据 v-，u-，l-or w形经济复苏后， 改进了量子应用的非线性设备 准确确定整个标记位置 - 透明质酸作为多功能治疗系统的最新进展和前景 用于治疗应用的氧化铁纳米颗粒
抽象的背景药理学自噬增强构成了预防或治疗大多数主要年龄相关疾病的临床上验证的策略。在此考虑的驱动下，我们在机器人化的荧光显微镜平台上对65,000种不同化合物进行了高含量/高吞吐量屏幕，以识别新型的自噬诱导剂。结果，我们报告了picropodophophlilin（PPP）作为自噬通量的有效诱导剂的发现，该诱导剂是在靶向上的作用，是胰岛素样生长因子-1受体（IGF1R）的酪氨酸激酶活性的抑制剂。因此，PPP失去了其在缺乏IGF1R或表达组成性活跃的Akt丝氨酸/苏氨酸激酶1（AKT1）突变体的细胞中的自噬刺激活性。使用对癌症的小鼠施用，PPP通过免疫原性细胞毒剂和程序性细胞死亡1（PDCD1（PDCD1，pd-1）的结合，提高了化学免疫疗法的治疗功效。当肿瘤对PPP不敏感或自噬不足时，这些PPP效应就会丧失。与化学疗法结合使用，PPP通过细胞毒性T淋巴细胞增强了肿瘤的浸润，同时还原了调节性T细胞。在人类三阴性乳腺癌患者中，IGF1R的激活磷酸化与抑制自噬相关，局部免疫力不利，预后不良。总结结论，这些结果表明，IGF1R可能构成一个新型且可吸毒的治疗靶标，用于与化学疗法结合进行癌症治疗。