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专性地下生物的环境 DNA 分析...
洞穴生物代表了地球上最受研究和威胁的生物多样性之一。这些物种的特征是它们独特的特征，使它们能够在地下生存，包括伸长的附属物，眼睛和色素的丧失以及代谢减少。必须监测这些物种，以减轻进一步的物种损失并保护现有的洞穴生物多样性。一种现代方法，显示出对监测和检测物种的不可思议的希望是EDNA（环境DNA）。与传统方法相比，Edna可以产生更快，更可靠和具有成本效益的结果，尤其是对于难以使用传统方法研究的物种。在这项研究中，我们评估了埃德纳（Edna）在阿拉巴马州洞穴虾（Alabamae）地下栖息地（阿拉巴马州帕拉米亚斯（Palaemonias Alabamae））中检测和监测的功效，这是一种在亨斯维尔地区发现的联邦濒危物种。
人工智能在需求获取和分析中的影响的文献综述
本论文由两名学生在斯德哥尔摩大学战略信息系统管理学位课程中完成。如本研究所述，需求工程中的手动获取过程容易出错且耗时。传统方法和技术通常会产生具有模糊性、不足、不完整、不一致和过时特征的需求。研究问题集中在对人工智能在支持识别精确和详细需求方面的具体作用缺乏清晰的理解，以及需要总结相关工作的发现。本论文的目标是研究人工智能在需求工程中的影响，主要关注需求获取和分析。在介绍需求工程、传统获取方法和人工智能的基本背景知识后，进行了系统的文献综述，以揭示需求获取和分析中使用的人工智能方法、技术和工具。在 PRISMA 方法的帮助下，总结并介绍了主要发现和结果。大多数在线文献都集中在与传统方法相关的各种问题上，并介绍了人工智能聊天机器人、文本挖掘和自然语言处理技术、虚拟现实、情感分析、众包、深度学习技术、游戏化和贝叶斯网络如何提高需求引出的质量和速度。面临的主要挑战之一是，没有与传统方法和指标进行广泛的比较，以了解人工智能如何全面帮助需求引出——只有每个案例的指标。此外，对于哪种人工智能方法和工具适合每种引出和分析方法，没有明确的定义。
研究通过液体活检成功早期诊断弥漫性中线胶质瘤中的软脑膜疾病
两名患者的软脑膜疾病诊断时间早于传统方法（如 MRI 和脑脊液细胞学检查）。一名患者在诊断出软脑膜疾病后，通过早期积极干预（包括手术、放疗和鞘内注射化疗药物）获得了长期生存。
为能源需求规划网络切片资源...
摘要 — 在网络切片中，虚拟网络嵌入已得到广泛研究，即决定在哪些物理节点和链路中放置虚拟功能和链路。然而，切片的性能不仅取决于虚拟功能和链路的位置，还取决于它们可以使用多少资源，而这在文献中大多被忽略。因此，我们提出了一种最佳资源尺寸的方法，通过尺寸确定同一资源受限网络中共存的多个 Jackson 网络（每个切片一个）的容量。尽管 Jackson 网络历史悠久，但据我们所知，我们是第一个对此类问题进行建模的人。目标是在满足异构服务提供商的延迟要求的同时最大限度地降低能耗。我们用数字表明，我们的解决方案能够实现这两个目标，这与传统方法不同，传统方法假设分配给切片的资源量是先验固定的。索引术语 — 网络切片、资源分配、Jackson 网络、优化。
41 采用零能耗的智能储能系统...
在大规模传统能源生产中，人们使用包括化石燃料在内的传统方法。这反过来又会导致引起环境问题的温室气体排放（例如二氧化碳或 CO2），而且这些传统方法依赖于传统的配电系统，而这些配电系统承受着高传输损耗。本文重点介绍能源领域的一个新概念，即从传统的集中式系统向分散式系统转变。能源行业正在将可再生能源整合到能源系统中，以实现净零排放等可持续发展目标。这要求进行变革，将众多大型和小型能源供应商（如屋顶太阳能电池板、风电场和太阳能发电厂）团结在一起。虽然这是一项具有挑战性的任务，但由于信息和通信技术、数字化、工业 4.0 概念和物联网技术的最新发展，这种大规模的转变是可行的。虽然本研究不能被视为彻底或结论性的，但它提供了基于关键词文献计量分析的评论，并概述了当前的全球研究。简介：
哈萨克斯坦南部干旱牧场的生物刺激剂
世界的土地资金能力为1.34亿公里，占地球整个领土的26.3％。土地资源的结构：11％是可耕地，草地和果园，即耕地。大约23％的土地是牧场。人为景观AC数量为3％。也有非生产土地，约占土地的33％。大小牛在干旱牧场中的非系统放牧会破坏水果，种子，幼苗，幼虫，树枝和叶子。在豆类和Ce Real等农作物的海角种植期间，植物残留物被燃烧（Luna等人2008; Dmytrash-Vatseba等。 2020）。 这导致对土壤菌群至关重要的营养损失。 确定土壤物理和化学特性的传统方法用于评估土壤生物固化的生产力。 土壤微生物群落2008; Dmytrash-Vatseba等。2020）。这导致对土壤菌群至关重要的营养损失。确定土壤物理和化学特性的传统方法用于评估土壤生物固化的生产力。土壤微生物群落
NP-hard 但不再难解？使用量子计算解决优化问题
在过去十年中，公共和工业界的研究资金已将量子计算从早期通过实验实现的 Shor 算法发展到用于解决实际问题的嘈杂中型量子设备 (NISQ) 时代。量子方法很可能能够有效解决某些传统方法无法解决的 (NP) 难优化问题。从我们的角度来看，我们研究量子优化领域，即使用量子计算机解决优化问题。我们通过合适的用例展示进展和障碍，为优化或量子计算等每个主题的研究人员提供量子优化的切入点。我们概述了问题的表述、可用的算法和基准测试。虽然我们展示的是一个概念验证，而不是传统方法和量子方法之间的完整基准，但这让我们了解了量子计算机在优化问题方面的当前质量和能力。所有观察结果都包含在对一些最近的量子优化突破、当前状态和未来方向的讨论中。
JETIR 研究期刊
AISSMS IOIT，印度浦那 摘要：脑电图 (EEG) 数据分析在了解大脑功能和诊断神经系统疾病方面起着至关重要的作用。然而，传统方法往往难以应对 EEG 信号的非线性和动态特性。我们的工作将液体时间常数 (LTC) 网络引入 EEG 数据分析领域，这是一种专为时间序列分析而设计的新型深度学习架构。与传统方法相比，LTC 网络具有多种优势。液体时间常数机制的独特性使它们能够自适应地捕获数据中的时间依赖性，从而在信号分类和预测等任务中实现卓越性能。此外，它们固有的稳定性和有界行为使它们非常适合实时应用。索引术语 - 液体时间常数网络、深度学习。深度循环神经网络 (DRNN)、常微分方程 (ODE)、计算神经科学、脑机接口 (BCI)、EEG 数据分析、时间序列分析。
追踪人工智能和机器学习的演变......
引言 材料的发现和生产过程在从电子和能源到医疗保健和航空航天等众多行业中发挥着关键作用 (Freer & Powell, 2020)。这些过程对于开发创新产品、技术和解决方案至关重要，这些产品、技术和解决方案推动着进步并塑造着现代世界。寻找具有特定属性的新型材料并优化生产方法历来是一项复杂而耗时的工作，而且常常受到传统方法的阻碍。然而，随着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的出现，这些挑战正在被克服，从而导致材料科学开展方式发生范式转变 (Schleder、Padilha、Acosta、Costa & Fazzio, 2019)。传统的材料发现和生产方法严重依赖于经验实验和反复试验的方法。研究人员将花费大量时间和资源合成和测试各种材料，以确定具有所需特性的材料（Cai, Chu, Xu, Li, & Wei，2020；Juan, Dai, Yang, & Zhang，2021；Lv et al.，2022）。这个过程虽然必不可少，但往往会导致效率低下、成本高昂和开发时间延长。此外，材料空间广阔且其特性相互作用错综复杂，因此很难使用传统方法探索所有可能的组合（Fahlman，2023）。传统方法的主要挑战之一在于它们依赖于人类的直觉和领域专业知识。虽然研究人员拥有宝贵的见解，但材料行为的复杂性以及成分、结构和特性之间的错综复杂的关系往往超出人类的理解范围。这种限制阻碍了突破性材料的发现，并限制了依赖材料进步的行业的创新步伐。此外，传统的材料发现方法资源密集且对环境造成负担（Janicke & Jacob，2013）。材料的合成、测试和反复改进会消耗大量能源并产生废物，从而引起环境问题。此外，无法预测性地优化生产流程导致材料质量低下和不稳定，影响整个行业的可持续性。本文旨在探讨人工智能和机器学习如何彻底改变材料发现和生产过程。人工智能和机器学习有可能通过利用计算能力和数据驱动技术彻底改变材料的开发、优化和利用。这些技术使研究人员能够使用数据和计算模型做出明智的决策和预测，从而加快创新步伐。人工智能和机器学习在材料科学中的应用解决了传统方法带来的许多局限性。通过分析大量数据并识别模式，
