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World File Search System预处理
天然纤维的预处理及其作为聚合物复合材料增强材料的应用——综述
近年来，天然纤维增强复合材料由于其质量轻、耐磨、可燃、无毒、成本低和可生物降解等特性而受到广泛关注。在各种天然纤维中，亚麻、竹、剑麻、大麻、苎麻、黄麻和木纤维尤其受到关注。世界各地对利用天然纤维作为增强材料来制备各种类型复合材料进行了大量研究。然而，缺乏良好的界面黏附力、熔点低和耐湿性差使得天然纤维增强复合材料的使用不那么有吸引力。天然纤维的预处理可以清洁纤维表面、对表面进行化学改性、停止吸湿过程并增加表面粗糙度。在各种预处理技术中，接枝共聚和等离子处理是天然纤维表面改性的最佳方法。天然纤维与乙烯基单体的接枝共聚物可在基质和纤维之间提供更好的粘合性。本文回顾了预处理天然纤维在聚合物基质复合材料中的应用。还讨论了天然纤维表面改性对纤维和纤维增强聚合物复合材料性能的影响。POLYM. ENG. SCI.，49：1253–1272，2009 年。ª 2009 年塑料工程师协会
糖尿病和生物医学的一种新的预处理方法...
抽象 - 各个年龄段和社会经济水平的人，正在被诊断出患有2型糖尿病的诊断，其速度比以往任何时候都高。它可能是多种疾病的根本原因，其中最著名的包括失明，肾脏疾病，肾脏疾病和心脏病。因此，设计系统的设计至关重要，基于医疗信息，能够可靠地检测患有糖尿病的患者。我们提出了一种鉴定糖尿病的方法，该方法涉及使用交叉验证训练模式在五到10倍之间训练深神经网络的特征。PIMA印度糖尿病（PID）数据集是从UCI的机器学习存储库一部分的数据库中检索的。此外，十倍交叉验证的结果显示出97.8％的精度，召回97.8％，使用RF算法的PIMA数据集的精度为97.8％。这项研究检查了许多其他生物医学数据集，以证明机器学习可以用于开发可以准确预测糖尿病的有效系统。在生物数据集的实验发现中使用了几种不同类型的机器学习分类器，例如KNN，J48，RF和DT。获得的发现表明我们的可训练模型能够正确分类生物医学数据。通过实现Parikson数据集的较高精度，召回和精确度来证明这一点。
1.1预处理1.2主要治疗1.3生物学...
主要沉降后，废水会在曝气罐中进行生物降解，该储气罐以常规的活性污泥工艺运行，基本上是有氧悬浮生长系统，并重新循环生物陈述。生物处理的原理是将可溶性或分散的有机废水成分转化为可溶性或分散的有机废水成分，这些成分不能通过初步处理将其从废水中除去。因此，污染物被转换为可安置的形式，进而可以通过最终的沉积步骤从废水中除去。同时，在筛选，去磨碎和原发性沉积的主要处理后，可溶性和胶体有机材料被多种微生物与二氧化碳和水的代谢进行代谢，以得出能量。活化的污泥包括混合微生物培养物，其中细菌负责氧化有机物，而原生动物则消耗了分散的未货币化细菌，而旋转液则消耗了未安置的处理污水中未固定的小型生物 - 漏洞，从而表现出抛光剂的作用。细菌细胞对底物的利用可以描述为三步过程：
准备糖尿病预测清洁和高质量数据的预处理技术
本文介绍了用于开发操作数据分析的数据预处理技术的全面评估。其目标是为数据驱动的建筑能源管理提供全面的数据预处理方法。本文的后续部分如下结构。构建操作数据预处理的一般框架引入了在构建操作数据分析的背景下进行数据预处理的一般框架。随后，用于构建操作数据分析，减少数据扩展，数据转换和数据划分的数据清洁方法，以阐明各种数据预处理任务的代表性技术。
通过免疫原性诱导死亡治疗的预处理以随后的免疫疗法
Hui Pan，Peng Liu，Guido Kreemer，Oliver Kepp。 通过免疫原性细胞死亡的预处理 - 诱导随后的免疫疗法的治疗。 细胞和分子生物学的国际评论 / Int Rev Cell Mol Biol，2024，国际细胞和分子生物学评论，第382页，第279-294页。 10.1016/bs.ircmb.2023.06.001。 hal-04601417Hui Pan，Peng Liu，Guido Kreemer，Oliver Kepp。通过免疫原性细胞死亡的预处理 - 诱导随后的免疫疗法的治疗。细胞和分子生物学的国际评论 / Int Rev Cell Mol Biol，2024，国际细胞和分子生物学评论，第382页，第279-294页。10.1016/bs.ircmb.2023.06.001。hal-04601417
一项研究对人进行排名的预处理公平干预方法
摘要。公平干预措施在对人员进行排名时，由于限制访问敏感信息的法律限制，很难使用。预处理公平干预措施来创建更多公平的培训数据，以鼓励模型在不访问推理期间访问敏感信息的情况下产生公平的预测。对招聘环境中预处理公平干预的表现知之甚少。为了模拟实际场景，我们在预处理的表示上训练排名模型，而推断期间对敏感信息的访问受到限制。我们根据个人的公平和群体公平评估预处理公平干预方法。在两个现实世界数据集上，发现预处理方法可改善对性别的排名多样性，而单个公平不受影响。此外，我们讨论了在实践中使用预处理公平干预措施对人进行排名的优势和缺点。
数据预处理和可视化机器学习模型及其在教育中的应用
私人公司现在非常有兴趣使用机器学习和人工智能[5]引入最新技术。最近，人工智能和机器学习领域的初创公司一直在积极开放，正在投资于这些行业的发展，这一趋势只会继续进行。使用人工智能和机器学习算法的自动化的一些关键优势是提高生产力，时间和经济效率，减少人类错误，加速业务决策，预测客户的偏好以及最大化销售[6]。需要分析和使用大量数据的大公司包含监视和维持数据质量的整个团队。这再次证明了数据质量对于将来使用的重要性。
PHM 框架中广播系统监测的数据准备和预处理
摘要 — 如今，生产商品的公司使用配备不同传感器的生产系统来有效监控其行为。大多数时候，这些传感器收集的信息主要用于生产监控，而不是分析生产系统的健康状况。这样，这些公司就拥有大量且不断增长的数据。这些数据使人们能够提取信息和知识，以便更好地控制系统，从而提高其效率和可靠性。随着几年前预测和健康管理 (PHM) 范式的出现，人们已经能够研究设备的健康状况并预测其未来发展。从全球来看，PHM 的原理是将在受监控设备上收集的一组原始数据转换为一个或多个健康指标。在此框架下，本文解决了与原始数据相关的问题。提出了一种通用方法来获取可靠且可在 PHM 应用中利用的监控数据。所提出的方法基于两个步骤：收集数据和预处理数据。该方法将应用于广播行业的实际案例，以证明其可行性。索引术语——预测和健康管理、数据收集、数据清理、数据预处理、有用信息。
通过质子交换预处理实现 HxCrS2 的高容量和快速 Na+ 扩散
C /2 倍率下。 [5] 已证明，添加 FEC 的 Sn4P3 具有比锑 (718 mAh g −1) 更高的容量，尽管倍率较低，约为 C/10。 [6] 许多过渡金属氧化物和硫化物也因其高循环稳定性而被研究。与 Na2O 相比，硫化物电极转化为 Na2S 的可逆性更好，因此人们对其兴趣日益浓厚。[7–9] 这些电极有望实现高容量，但由于循环过程中体积膨胀，库仑效率低。 [5] 我们通过预处理来避免这种膨胀，形成限制体积变化的新相。过渡金属二硫属化物 (TMD) 如 TiS2 ，是锂离子电池初期开发过程中最早作为插层正极研究的材料之一。 [10] 客体离子与硫族化物发生转化反应形成 A2X（A=Li、Na；X=S、Se、Te），导致体积膨胀，限制容量。[11–14] 然而，客体与硫族化物主体之间较大的间隙体积和较弱的静电相互作用仍然是使用 TMD 电极的优势，尤其是在超锂离子电池的开发中。[15] 与氧化物相比，过渡金属硫化物中的钠电荷存储动力学有所改善，因此研究工作取得了进展。[7] 范德华 CrS2 被预测为 Na 和 Mg 的良好插层主体，它可以避免困扰 TMD 电池的副反应，但尚未分离为体相。[7,16]
对 p-GaN 功率 HEMT 进行预处理以实现可重复的 V 测量
在可靠性研究中，当使用阈值电压 (V th ) 作为指标时，阈值电压 (V th ) 的不稳定性会造成问题，因为它会完全模糊由于实际器件老化而导致的最终漂移。这种不稳定性是在电气特性测量期间观察到的，与晶体管的“偏置历史”有关，这会在结构的不同层中引入载流子捕获/去捕获。因此，需要新的方法来克服这种与捕获相关的不稳定性问题，以便准确监控器件老化。为了解决阈值电压测量的可重复性问题，我们研究了其在 GaN 晶体管上的不稳定性。研究了在实际 V th 测量之前应用的预处理步骤。所提出的预处理方法基于在栅极端子上应用专用的 V GS (t) 偏置，从而导致 V th 的稳定和可重复值。通过分析预处理的 V th 测量后的漏极泄漏测量，可以确定实现观察到的 V th 稳定性的机制。它展示了空穴注入结构的作用。提出预处理 V th 测量方法作为补充测量，以便在未来的可靠性研究中正确跟踪 pGaN HEMT 的老化。