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World File Search System输送率
机器学习驱动的威胁识别以使用遗传算法增强粉丝安全性
摘要：作为一种高度有前途的技术，飞行的临时网络代表了无人驾驶汽车（无人机）的自组织网络，引起了对环境监测，灾害管理，精密农业，监测和军事行动的多种应用的关注。但是，这些网络面临着各种安全威胁的挑战，包括由于其在动态环境中的部署而导致的恶意节点检测。为了解决这个问题，我们在本文中使用遗传算法（ML-TIFGA）提出了一种改进的新型安全解决方案，基于机器学习的威胁识别。研究包括使用基本遗传算法检测异常行为节点，并通过使用信誉系统动态地适应不断变化的网络条件。为了增强我们的安全解决方案ml-tifga，我们评估了两个关键因素：合作和可信度，它们在我们的遗传人群中充当飞行节点染色体内的遗传元素。此外，还合并了一种机制来重新配置信任，并在考虑过去的行为监控时通过更新的加权声誉系统动态提取威胁的挑战。使用NSL-KDD数据集中的实际样品值发现了实验结果中的显着改进，这产生了显着的99.829％的分类精度。此外，培训的威胁识别率达到98.36％，测试样品的识别率达到98.86％，通过ML-TIFGA的网络可靠性增长了99.3％。在针对最新方法的基准测试时，诸如延迟，吞吐量和数据输送率之类的绩效指标分别显示出24.65％，29.16％和31.73％的明显增强。
水上运动中心的能源性能和用水量
第 5 章：研究方法 ................................................................................................ 68 5.1 简介 ................................................................................................................ 68 5.2 数据收集 .............................................................................................................. 69 5.2.1 数据分类及准确性 ........................................................................................ 71 5.2.2 现场访问 ...................................................................................................... 72 5.3 基于统计回归的基准测试 ............................................................................. 73 5.3.1 统计分析 ...................................................................................................... 75 5.3.1.1 相关性分析 ............................................................................................. 76 5.3.1.2 回归分析 ............................................................................................. 77 5.3.1.3 箱线图 ............................................................................................. 77 5.4 建筑模拟 ............................................................................................................. 78 5.4.1 EnergyPlus 室内游泳池模块 ............................................................................. 79 5.4.1.1 室内游泳池的能量平衡 ...................................................................................... 80 5.4.1.2 泳池水面的对流 ...................................................................................... 81 5.4.1.3 泳池水面的蒸发 ...................................................................................... 81 5.4.1.4 与泳池水面的辐射交换 ............................................................................. 82 5.4.1.5 通过泳池底部的传导 ............................................................................. 83 5.4.1.6 补充泳池水供应 ............................................................................................. 83 5.4.1.7 人体热量增益 ............................................................................................. 83 5.4.1.8 来自辅助泳池加热器的热量 ............................................................................. 84 5.4.1.9 泳池加热以控制泳池水温 ............................................................................. 84 5.4.1.10 泳池或表面热平衡方程总结 ............................................................................. 85 5.4.1.11 泳池流速........................................................................... 85 5.4.1.12 舒适度和健康 ................................................................................ 86 5.4.1.13 空气输送率（室内泳池） .............................................................. 86 5.4.2 EnergyPlus 模型 ...................................................................................... 86 5.4.3 蒸发、热损失和补充水量 ...................................................................... 88 5.4.4 选择水上运动中心进行模拟的标准 ...................................................................................... 92 5.4.5 如何模拟用水量 ...................................................................................................... 93 5.4.6 模型校准过程 ...................................................................................................... 93 5.4.7 参数研究 ............................................................................................................. 95 5.5 能源来源和温室气体转化 ...................................................................................... 96 5.5.1 温室气体排放转化 ...................................................................................... 98 5.6 结论 ...................................................................................................................... 99
纳米药物在肺癌中的作用
在全球肺癌发病率上升的背景下，传统疗法仍然具有巨大的副作用和明显的毒性，而且缺乏特异性。为了解决这个问题，纳米药物的加入可以显著增强药物在肿瘤部位的输送，延长药物的半衰期，并减轻对健康组织的意外毒性和不利影响，从而大大影响肺癌的早期检测和靶向治疗。许多研究表明，虽然肺癌纳米药物的纳米特性起着关键作用，但它还与免疫、光热和遗传因素有进一步的相互作用。这篇综述认为，多模式联合疗法的发展可能为多模式靶向肺癌治疗建立一个有效的平台。目前的纳米药物分为主动和被动靶向。主动疗法专注于单一目标，通常结果不令人满意。然而，开发针对多个部位的组合系统可以为肺癌治疗开辟新的途径。相反，低药物输送率限制了被动疗法。利用 EPR 效应将纳米粒子上的特定配体与肿瘤细胞受体结合可能会创建一种结合主动-被动靶向的新方案，从而有可能提高纳米药物在靶位的浓度。本综述从纳米药物对肺癌治疗的属性、新型载体分类、靶向治疗方式及其机制的角度整理了最新进展，并提出多靶点纳米复合疗法、联合主动-被动靶向疗法和多模式联合治疗的出现将为未来肺癌临床治疗开辟新的方法和工具。
海岸工程
有许多可用于科学和工程目的的模型，它们以数字方式模拟近岸流体动力学和相应的形态演变。然而，这些模型在需要校准的物理过程的参数化中包含了可调系数，因此仍有通过纳入额外物理来改进的空间。XBeach 就是这样一个模型，它可以根据观察结果进行适当的校准，从而模拟风暴期间的侵蚀。模拟的沉积物输送，尤其是沿岸方向的输送，对可调系数很敏感，其优选值是针对特定地点和事件的。在这里，通过将一维（沿岸）深度平均模拟与大西洋海滩上的波浪、洋流和沙洲迁移的观测结果进行比较，研究了 XBeach 的技巧。系数校准提高了计算结果与观测到的波高、离岸平均洋流（暗流）、波轨道速度三阶矩（倾斜度和不对称性）以及陆上/离岸沙洲迁移的一致性，尽管建议的系数值取决于所使用的参数化。例如，与使用默认的常数系数值相比，加入可变破碎波滚轮能量模型可以更准确地预测暗流。使用校准的滚轮系数和相应的暗流，XBeach 模拟了观测到的沙洲离岸迁移。XBeach 的向岸输送由非正弦波轨道速度驱动，系数的建议值取决于用于估计偏度和不对称性以及相关输送的参数化，以及入射波条件。XBeach 计算的跨岸沉积物输送率与基于实验室实验的常用沉积物输送公式估算的速率进行了比较。相互比较表明，使用比默认值大 3 到 4 倍的波浪诱导向岸输送参数至少可以部分弥补 XBeach 缺乏底边界层流驱动的向岸输送。
锂离子电池的离网PV系统
药物和生化的释放和输送率的动态。在传导聚合物电极[1-4]及其构造中，[5]电子电荷和（带电的）化合物之间的耦合是控制生物分子的亲和力和扩散的多功能功能。随着电荷的积累在这些电极中的变化，掺杂静电相互作用，体积膨胀和总体形态变化，从而影响生物医学综合的摄取和释放。此外，聚电解质是有效的离子交换系统，并且已经针对被动和主动药物释放应用进行了探索，[6]以纤维的形式，[7]超薄壳[8]和球体。[9]在设备结构中，共轭聚合物与聚电解质结构结合在一起，可以实现电动控制的药物输送。有机电子离子泵[10]（OEIP）就是这样的离子[11,12]药物输送装置，已反复证明适合植入疗法。OEIP使用微米尺度的选择性离子导体将带电的生物分子从源储存库到目标储层或组织。OEIP已在体内通过局部递送肝透射蛋白谷氨酸[13]在体内用于调节豚鼠的听力，以通过直接将γ-氨基丁酸递送到脊髓[14]并在大鼠中停止癫痫发作，从而抑制慢性大鼠的慢性疼痛。近年来，柔性能量收获者被认为是几种分布式和自主新兴技术的替代能源。[15]然而，需要进一步的努力来实现完全或半自主的有机药物输送设备，以实现智能决策，无线沟通和自动化。在这里，我们报告了可行性，据我们所知，首次以微毛细血管的OEIP以及压电电能收割机的形式将离子型药物输送装置结合起来，这是迈向自动且高度高度局部的生物化学治疗技术的一步。[16–21]，尤其是，柔性能量收获者代表了通过周围环境或人类运动和活动的定期运动或位移来为各种类型的可穿戴和可植入设备供电的有希望的能源。[22,23]通过许多实验证明了它们的可行性和实践使用的生物相容性
杂交微流体离子探针的设计和操作调节药物
承担这些分歧的全球负担。[1,2]新的且高度特定的药物输送工具将有助于更好地理解复杂的神经生物学环境，并为高度局部和精确的药物输送技术铺平道路。为了最佳工作，此类设备需要达到良好的化学和生物靶特异性，同时限制了生物相容性问题或相当的副作用。如果将这些设备作为最小化的独立探针实施，则可以轻松地操纵它们以靶向特定细胞，或与不同的实验设置和感应技术结合使用，以促进广泛的诊断和治疗能力，尤其是在深层组织/有机位置。[3]在这里，我们比较了两种高精度药物输送技术，基于压力的微流体和电离基质的能力和局限性。在微流体中，药物运输受到小型流体通道中的液压的高度控制。[4,5]通过连接几个流体源和微生物流体通道，可以轻松地进行混合，开关，筛查和递送各种药物。微流体的领域包括从实验室芯片设备到游离的微流体神经探针的多种实验设置。[4,6]其他感兴趣的技术是电离，其中应用电位的调节可以使精确的剂量控制和化学特异性，只要有效的药物或神经递质是积极或负电荷的。[7]最基本的离子基因组件是有机电子离子泵（OEIP）。[8]OEIP基于一个定义明确的和封装的离子交换膜（IEM），将源电解质储存液与目标电解质分开（通常称为“离子通道”）。从广义上讲，IEM的选择性取决于固定电荷的固有极性，其电荷程度以及其孔径和密度。通过IEM离子通道从源储存库中运输，并通过离子的迁移和被动扩散来积极实现目标电解质。通过改变IEM上的施加电位，可以通过电子控制迁移离子输送率，并且可以估算出施加的电子电流的直接对应关系，并且可以估算传递的药物数量。平面OEIP设备已成功地用于各种神经系统应用，例如，通过输送γ-氨基丁酸来抑制癫痫表现活性。