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关于组合优化问题的自动生成元启发式算法
元启发式算法已成为解决优化问题的首选方法之一。由于大量可用方法和可能的算法设计，寻找给定问题的最佳元疗法通常很困难。此外，高性能的元启发术通常结合通用目的和特定问题的算法成分。我们在这里提出了一种使用算法组件的灵活框架自动设计元启发式学的方法，该方法通过自动配置方法实例化和评估算法。与先前需要手写算法模板或语法的先前提案相比，每种算法组件的属性隐含地定义了组成算法的规则。因此，使用其他组件（甚至是特定问题或用户定义的）扩展了我们的框架，会自动更新设计空间。此外，由于生成的算法是由组件组成的，因此可以轻松解释它们。我们提供了提案的实施，并通过在与完全不同的家庭中的三个不同问题中的研究优于以前的研究来证明其好处：设施布局问题，车辆路由问题和聚类问题。
正交IL-2/IL-2Rβ信号有选择地增强和维持合成效应子状态，并且表现优于组成型装甲方法
CAR T细胞疗法表现出对血液学恶性肿瘤的有望，但其功效通常受到有限的增殖，持久性和效应子功能的阻碍。我们证明，正交IL-2信号传导在抗性癌症模型中增强了CAR T细胞的抗肿瘤效力，并且在功效和毒性中都胜过现有的CAR-T装甲策略。正交IL-2驱动非常规效应细胞态，其特征是细胞周期进展和持久性增强以及应力反应减少。 从机械上讲，正交IL-2通过抑制蛋白酶体活性促进MYC的表达，从而促进效应子分化。 这些发现提供了有关IL-2如何调节T细胞命运的新型机械见解，并提供了可行的装甲策略，以将T细胞重编程为有利的效应子状态。正交IL-2驱动非常规效应细胞态，其特征是细胞周期进展和持久性增强以及应力反应减少。从机械上讲，正交IL-2通过抑制蛋白酶体活性促进MYC的表达，从而促进效应子分化。这些发现提供了有关IL-2如何调节T细胞命运的新型机械见解，并提供了可行的装甲策略，以将T细胞重编程为有利的效应子状态。
将人工智能置于组织中
人工智能 (AI) 技术的不断进步导致工业和服务机器人等智能设备得到更广泛的采用。这种环境极大地影响了日常运营流程，从而促进了人机交互的持续进化发展。在这里，我们分析了 Ayenda Kemp 在《管理学院评论》 (AMR) 上发表的一篇有趣的文章，她提出了情境化 AI 的概念来讨论 AI 驱动的竞争优势。在我们组织中定位 AI 的替代框架中，我们确定了人机关系的三个方面——凝聚力、自主性和平等性——并将它们与三个重新定义的定位活动——锚定、边界和校准联系起来，以充分发挥 AI 的潜力。我们相信这个定义的框架可以进一步为数字经济领域的相关文献做出贡献。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
用于组合 C/Ku 的 C/Ku 正交模式换能器
槽之间的间距为 0。槽具有独特的轮廓，可实现 C 波段信号的耦合，而不会降低 Ku 波段信号的质量。槽的对称配置和独特轮廓确保在这种不连续性处不会产生高阶模式，从而可能降低 Ku 波段信号的质量。然后，分支波导网络将来自每对槽的耦合信号传送到合适的功率组合组件（例如 Magic T），每个组件用于相应的极化。应用 VSAT 网络 ISRO 提供将组合 C/Ku 接收馈电系统的技术转让给具有足够经验和设施的印度工业。有兴趣获得专有技术的企业可以写信详细说明其目前的活动、基础设施和设施。Ku 波段 OMT Ku 波段 OMT 由一个一端封闭的中央圆形波导和四个对称排列的分支矩形波导组成。一对这样的共线矩形波导将相同极化的信号传送到功率组合网络。中心圆形波导由一个独特的匹配元件组成。匹配元件用于对传入信号进行良好匹配。选择对称配置是为了避免在公共连接处不产生高阶模式。功率组合网络可以通过 Magic T 或简单的 E 平面分叉波导功率组合器来实现。
基于组织的人工智能转化为临床实践：从发现到采用
数字病理学 (DP)，即病理图像的数字化，已经改变了肿瘤学研究和癌症诊断。将人工智能 (AI) 和其他形式的机器学习 (ML) 应用于这些图像，可以更好地解释形态，改善生物标志物的定量，为发现和诊断引入新概念（例如细胞元素的空间分布），并有望成为一种新的癌症生物标志物范式。AI 在组织分析中的应用可以采用语言建模和图像分析领域的几种概念方法，例如深度学习卷积神经网络、多实例学习方法或风险评分建模及其在 ML 中的应用。使用不同的方法可以解决病理学工作流程中的不同问题，包括用于检测和分级肿瘤的辅助应用、生物标志物的量化以及为治疗预测和预后目的提供已建立和新的基于图像的生物标志物。所有这些应用于数字组织图像的 AI 格式也开始改变我们的临床试验方法。与此同时，DP/AI 设备和相关计算科学流程的新颖性为制造商在其设计、开发、监管和上市后流程中引入了新的要求，在将 AI 应用于癌症发现的组织时可能需要考虑到这些要求。最后，DP/AI 对我们认可具有临床适用性的新诊断工具的方式提出了挑战，了解这些工具将使癌症患者能够获得新一代复杂的生物标志物。
基于组的轨迹分析确定了不同的糖尿病...
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
技术经济敏感性分析，用于组合设计和操作的小型模块化反应堆混合能源系统
随着可再生能源资源的网格渗透以及对无碳发电的需求的不断增长，由小型模块化反应堆组成的核混合元能源系统（NHE）是维持网格稳定性的越来越有吸引力的选择。nhes可以用最小的碳足迹来实现这一目标，但是有明显的不确定性尚未完全理解。这项工作描述并演示了分析潜在NHES设计不确定性的方法，包括不确定的设计参数和时间序列以及调度范围内长度的变化。在具有16个设计参数，3个不确定时间序列的样品系统上证明了所提出的方法，以及单位容量和单位调度的一系列调度范围长度，以最大程度地减少系统LCOE。对于示例系统，16个参数中的11个与模型输出不相关，可以减少模型而不会降低精度。确定多个时间序列中变异的影响不能轻易隔离，并且所检查的不确定性来源在整体影响方面具有相似的重要性。
CRISPR/Cas9 基因组编辑用于组织特异性体内...
成簇随机间隔短回文重复序列 (CRISPR) 及其相关的核酸内切酶蛋白 Cas9 已被发现是细菌和古菌中的免疫系统；尽管如此，它们现在已被用作主流生物技术/分子剪刀，可以通过插入/删除、表观基因组编辑、信使 RNA 编辑、CRISPR 干扰等方式调节大量遗传和非遗传疾病。许多经食品和药物管理局批准和正在进行的 CRISPR 临床试验采用体外策略，其中基因编辑在体外进行，然后再植入患者体内。然而，CRISPR 成分的体内递送仍处于临床前监测之下。本综述总结了使用 CRISPR/Cas9 进行基因编辑的非病毒纳米递送策略及其最新进展、战略观点、挑战以及使用纳米材料进行组织特异性体内递送 CRISPR/Cas9 成分的未来方面。