XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System颗粒群
一种新型的生物启发的元疗法用于全局优化
本文介绍了山羊优化算法（GOA），这是一种新型的生物启发的元疗法，灵感来自山羊的适应性行为。从他们的觅食策略，运动模式和逃避寄生虫的能力中汲取灵感，果阿旨在有效地平衡探索和剥削。该算法结合了三种关键机制：用于全球搜索的自适应觅食策略，一种用于精炼解决方案的运动方法以及一种跳跃机制来逃避本地Optima。此外，解决方案过滤过程通过维持人群中的多样性来增强鲁棒性。果阿的性能是针对良好的元启发术评估的，包括颗粒群优化（PSO），灰狼优化器（GWO），遗传算法（GA），鲸鱼优化算法（WOA）和人造Bee Colony（ABC）。比较结果证明了果阿的出色收敛速度，增强的全球搜索效率以及提高的解决方案精度。这些改进的统计意义将通过Wilcoxon Rank-sum检验验证。尽管有效，果阿仍面临一些挑战，包括计算复杂性和对参数设置的敏感性，这为进一步的优化留出了空间。未来的研究将探讨自适应参数调整，与其他元启发式学的杂交以及供应链管理，生物信息学和能量优化的现实应用。调查结果表明，果阿在生物启发的优化技术方面提供了有希望的进步。
百里香糖和葡萄糖的最小抑制浓度
自锂离子电池的进步以来，已经大大提高了电池性能，降低成本和能量密度。这些进步加速了电动汽车（EV）的开发。电动汽车的安全性和有效性取决于对锂离子电池健康状况（SOH）的准确测量和预测；但是，这个过程尚不确定。在这项研究中，我们的主要目标是通过减少充电状态（SOC）估计和测量的不确定性来提高SOH估计的准确性。为了实现这一目标，我们提出了一种新型方法，该方法利用基于级的优化器（GBO）评估锂电池的SOH。GBO最小化的成本是为了选择最佳的候选者，以通过mem-ory fading遗忘因素更新SOH。我们评估了我们的方法针对四种鲁棒算法，即颗粒群优化最高方形支持矢量回归（PSO-LSSV），BCRLS-MULTIPEPIPPY加权双重加长扩展Kalman滤波（BCRLS-MWDEKF），总平方（TLS），以及近似加权的总载体（AWTLS）（awtles and ever and Square）（HEF）（ev）ev）（EV）。我们的方法始终优于替代方案，而GBO达到了最低的最大误差。在EV方案中，GBO的最大错误范围从0.65％到1.57％，平均误差范围从0.21％到0.57％。同样，在HEV场景中，GBO的最大错误范围从0.81％到3.21％，平均误差范围从0.39％到1.03％。此外，我们的方法还展示了出色的预测性能，均方根误差（MSE）的值较低（<1.8130e-04），根平方误差（RMSE）（RMSE）（<1.35％）和平均绝对百分比误差（MAPE）（MAPE）（MAPE）（<1.4）（<1.4）。
A 510（k）数字K200230 B申请人INOV
aptiva乳糜泻IgG试剂盒包含两个不同的颗粒群。一个涂有重组组织转基谷氨酰胺酶抗原的颗粒和一个涂有合成脱膜麦醇溶蛋白肽的颗粒，另一种涂有山羊抗人IgG抗体的额外的第三个颗粒作为对照验证。Aptiva系统稀释了患者样本1:23，然后将等分的稀释患者样品和试剂组合成比色杯。混合物在37°C下孵育。在洗涤周期后，将共轭抗人IgG抗体添加到颗粒中，并在37°C下孵育该混合物。在另一个洗涤周期中除去过量的共轭物，并将颗粒重新悬浮在系统流体中。系统生成多个图像以识别和计算两个唯一的分析物粒子，并确定每个粒子上的共轭量。第三个粒子涂有山羊抗人IgG抗体，是在试剂中存在的，作为对照在样品中标记低浓度IgG的对照，作为测定验证步骤。每个分析物的中位荧光强度（MFI）与与人IgG结合的共轭物的浓度成正比，这与与相应粒子区域结合的IgG抗体浓度成正比。系统使用每个区域的至少50个颗粒的MFI。颗粒的身份取决于颗粒的独特特征。Aptiva腹腔疾病IgG试剂中的每个分析物被分配为预定义的批次特定主曲线。v实质性等价信息：谓词设备名称：分析物特定的主曲线存储在试剂墨盒RFID标签上（射频标识）。基于运行校准器获得的结果（单独提供），该系统创建了特定于仪器的工作曲线。工作曲线从每个样品获得的MFI值中计算每个分析物的荧光单元（流感）。基于每个分析物的定义截止值，每个样品的测试结果均为“正”或“阴性”，每种测定的FLU的测试值，即DGP IgG和TTG IgG。