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肝细胞癌治疗中的抗糖酵解药：全身和局部选择
摘要：随着这个数字时代企业所面临的全球化和破坏，以及世界上爆发和疾病爆发等自然灾害的发生，供应链风险和这些风险的管理是企业的主要挑战，尤其是澳大利亚的服装零售商中小型企业。因此，这项研究是使用探索性案例研究方法进行的，并且数据是通过半结构化面对面的面对面访谈收集的，该访谈与来自20个澳大利亚中小型服装零售业务中小型企业的管理水平的关键线人，以识别各种供应链风险及其管理流程。这项研究发现了五个供应链风险，即供应风险，需求风险，财务风险，环境风险和运营风险，这些中小企业大多在供应链中面临。这项研究还发现，大多数研究的零售商缺乏正式的风险识别方法，尽管他们非正式地使用了反应性和主动的风险识别方法。此外，在大多数参与企业中，评估方法并未得到很好的确定，而供应商的监视与他们自己的绩效相比受到更多关注，以应对其供应链风险。这项研究是通过探索澳大利亚商业背景下的服装零售商供应链风险及其管理流程的第一个实证研究之一，从而为知识体系做出了贡献，这可以在其他领域的SME指导供应链设计决策中增加价值。
研究文章 人工智能识别技术在数字图像处理中的应用
人工智能技术是在计算机应用技术基础上派生和发展起来的一门科学和技术。图像识别是一种特殊的图像处理步骤，起着重要作用。只有在图像识别之后，才能进入图像分析和理解阶段。随着各种计算机技术的发展，图像逐渐成为并已成为人们重要的信息来源。计算机人工智能的使用越来越广泛，因此，了解其应用和相关研究更有利于为我们指明研究和学习的方向。本文旨在探讨人工智能识别技术的产生和发展，分析各类人工智能识别技术的应用瓶颈，以增加我们对人工智能技术的认识，为相关领域的研究提供参考。本文简单介绍了人工智能技术的类型及其新的发展趋势，并结合公共设施的具体图像，在传统方法的基础上改进了不同的计算机人工智能识别方法对图像识别处理的应用，并通过相应的仿真软件对处理和识别方法进行了分析比较，主要应用了两种方法，图像处理的识别错误率小于0.5；改进计算机人工智能识别技术对于分析其在图像处理中的应用有一定的帮助。预处理过程一般包括图像数字化、灰度化、二值化、去噪、字符分割等。在图像识别方面，算法主要有统计识别、语法识别、模板匹配等。近年来，随着神经网络和支持向量机技术的发展，图像识别技术有了新的更高的发展水平。
医学院基于人工智能的宣传策略
大学生的健康状况与认知，特别是科学的健康理念，对社会和自身的全面发展尤为重要。调查显示，医学院本科生对健康知识的缺乏十分明显，就连医学本科生也普遍缺乏健康知识，更别说非医学本科生了。因此，对医学院本科生进行健康讲座或选修课的宣传是一个不错的方式，可以加强大学生对健康的认知，强化健康理念。此外，还可以分析大学生在健康讲座或选修课上的情绪和心理状态，判断大学生是否有隐性疾病以及对健康内容的理解程度。本研究首先提出了一种基于数据挖掘技术的医学院本科生心理状态识别方法。然后，利用基于视觉的表情和姿态来拓展情绪识别的通道，提出了一种基于人工智能的某医学院健康课堂教学中的双通道情绪识别模型。最后，以TensorFlow为驱动，对某医学院本科生的心理状态识别和情绪识别进行仿真。仿真结果表明，某医学院本科生心理状态识别的识别准确率在92%以上，拒绝率和误识率很低，心理状态识别的误匹配率和误不匹配率明显优于其他三个基准。双通道情绪识别方法的情绪识别率在96%以上，有效地融合了面部表情和姿态所表达的情绪信息。
使用Yolo
针对传统的车牌识别方法精确和速度的缺陷所带来的挑战，已经引入了一种新颖的端到端深度学习模型。该模型在实际情况下采用Yolo-NAS的准确检测和识别。采用Yolo-NAS模型，我们的车牌识别方法涉及对各种数据集的全面培训，涵盖小规模，中和大尺度，以实现最佳的准确性。Yolo-Nas引入了一种创新的量化基本块，从而减轻了早期Yolo模型的关键限制。通过结合高级训练方法和训练后量化技术，进一步提高了性能。结合使用，Yolov8将车辆分类为特定类型，例如汽车或自行车。该排序算法为车辆分配了不同的身份号码，从而促进了无缝连接的相应检测到的车牌。此关联数据系统地存储在CSV文件中以供参考。为了可视化，EasyORC将部署以识别车牌上的字母数字字符。此识别输出在视觉上表示为已确定车辆上方的盒子。利用Yolo-NAS进行车牌检测，不仅可以确保卓越的准确性，而且还通过量化支持和战略准确的胶粘度权衡来优化性能，从而有助于更加精致，更有效的识别系统。我们为Yolo-NAS（小）模型获得的准确性为90.2％。使用Yolo-NAS进行车牌检测，我们能够开发一种将高速与精度相结合的模型。
数学建模，支持可追溯的动态...
摘要。本文重点介绍开发动态压力传感器可追溯校准新主要标准系统所需的数学建模。我们讨论了实现主要标准的两种根本不同的方法，特别是冲击管法和落锤法。本文重点介绍冲击管法，介绍了系统识别的初步结果，并讨论了改进数学和统计模型所需的未来实验工作。我们使用模拟来识别冲击管法和落锤法之间的差异，调查系统识别过程中的不确定性来源，并协助实验人员设计所需的测量系统。我们在实验结果上展示了识别方法并得出结论。
磁力仪和电磁感应传感器在未爆炸弹药探测中的应用
摘要。本文介绍了未爆炸弹药 (UXO) 在磁化过程中的物理模型和磁偶极子模型的公式推导。介绍了磁强计和电磁感应传感器在 UXO 检测中的应用。磁强计介绍了CS光泵海洋磁强计的全场测量技术和MagSTAR(Magnetic Scalar Triangulation and Ranging)梯度探测技术；电磁感应传感器介绍了Geophex公司和Geonics Ltd.的工作原理和目前流行的产品型号；美国海军研究实验室的MTADS(多传感器拖曳阵列探测系统)探测UXO的方法比较了与美国海军研究实验室目标识别方法的差异。
关于古老草地的讨论论文|植物生物
•开发“古老草地”和相关识别方法的定义草案。•对上述专家进行咨询，以完善定义和方法论，并考虑其优点和劣势。•对可能应用于“古老草地”的潜在法律保护，对从定义中排除的草地的潜在负面影响以及与定义不同方法相关的妥协或限制的潜在负面影响进行了讨论。本讨论论文列出了文献综述的结果，并提出了对“古老草地”和相关方法的建议定义，并讨论了其优势和劣势，潜在的法律保护以及这种定义对其他草地类型的可能影响。咨询答复的摘要是
机器学习辅助识别具有不确定性的精确电池寿命型
降低的电池寿命模型由各种老化模式的代数表达式组成，被广泛用于外推降解趋势，从加速老化测试到现实世界中的老化场景。识别高准确性和低不确定性的模型对于确保模型外推可以可信至关重要，但是，很难构成准确预测多元数据趋势的表达式。对文献的循环退化模型的回顾揭示了各种功能关系。在这里，一种机器学习辅助模型识别方法用于在一个出色的LFP-gr衰老数据集中降级，并通过Bootstrap重新采样量化了不确定性。这项工作中确定的模型导致了人类专家模型的平均绝对误差的一半。模型通过转换为状态方程式并比较在不同负载下对细胞衰老的预测进行验证。参数不确定性被带入一个储能系统模拟中，以估计衰老模型不确定性对系统寿命的影响。此处使用的新模型识别方法可将人寿预测的不确定性降低3倍以上（人类杂货模型10年时的相对容量为86％±5％，机器学习辅助模型为88.5％±1.5％），赋予能力储存系统生命周期的更耐心估计的能力。©2022作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。[doi：10.1149/1945-7111/ac86a8]这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。