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量化太阳能领域关系的标准化指标：全球系统审查
接地安装的太阳能装置，包括光伏（PV）和集中太阳能（CSP），可以通过土地使用和土地覆盖变化（LULCC）具有显着的环境，生态和社会文化影响。从工程到环境政策等学科的研究旨在量化太阳能地带（SE-LAND）互动，以更好地了解太阳能设施对社会的全面影响。但是，越来越多的证据表明，研究学科的学者采用不同指标来量化SE-LOND相互作用。虽然太阳能部署有助于实现可持续发展目标的进步（SDG 7-可观且清洁能源），但不一致地使用指标来描述SE-LOND相互作用可能会抑制对太阳能能源装置的总环境和生态影响的理解，从而导致障碍可导致与SDG相关的土地寿命（SDG）（SDG）（SDG 15）。我们系统地审查了全球SE-Land关系的608个来源，以识别和评估已发表研究中使用的最频繁的度量术语和单位。总共确定了51个独特的度量术语和34个不同单位的措施，描述了18个作者起源国家的土地关系。我们将这些发现组织为三个不同的度量类别：（1）基于能力的（即标称），（2）基于生成的和（3）基于人类的人群。我们使用每个类别中最常报告的术语和单位来告知标准化的指标套件，该套件是：土地利用效率（w /m 2），年度和终身土地转化（M 2 /WH）和太阳足迹（M 2 /Capita）。该框架可以促进在销售指标的报告中的更大一致性，并提高了趋势比较和聚集的能力，包括SE-Land建模预测。我们的研究解决了需求
使用LLMS生成具有特定任务的新蛋白质
Halima Bensmail卡塔尔计算研究所的目的：蛋白质的产生在诸如药物设计和蛋白质工程等领域具有广泛的应用前景，可以使用机器学习或深度学习，可以产生蛋白质序列。希望生成的序列具有良好的可折叠性，以便它们可以形成稳定的三维结构。此外，预期所需的蛋白质将表现出特定的功能特性，包括酶活性和抗体结合能力。大语言模型的进步和条件模型的整合已显着推动了蛋白质产生领域的进步。该模型（称为后代）将Uniprotkb关键字包含为2020年的条件标签。这些标签包括一个由各种类别组成的词汇，包括“生物过程”，“细胞成分”和“分子功能”。总共有条件的标签包含超过1,100个不同条款。在评估使用指标相似性，二级结构准确性和构象能产生的蛋白质序列时，它们表现出所需的结构特性。在2022年，受到生成变压器模型（例如GPT-X系列）的显着成就的启发，Protgpt2的发展出现了。值得注意的是，Protgpt2产生的蛋白质表现出符合天然原理的氨基酸倾向。看来Protgpt2已经获得了特定于蛋白质的语言。拟议的工作将重点介绍对这两种术语和Protgpt2的评估。涉及疾病和二级结构预测的评估表明，Protgpt2生成的蛋白质的绝大多数（88％）具有球形特征，与自然序列中的属性保持一致。在Protgpt2序列上采用AlphaFold会产生折叠的非思想结构，包括存在广泛的回路的存在以及当前结构数据库中不存在的以前看不见的拓扑结构。我们还将使用llms使用蛋白质序列作为输入来进行蛋白质功能预测，并为多种蛋白质任务（例如同源性预测）以及二级结构预测，蛋白质溶解度和蛋白质结晶微调模型，并将其与Sproberta进行比较。
企业如何评估社交媒体营销计划的投资回报率：来自 B2B 和 B2C 的见解
摘要 目的——本研究旨在了解和比较企业对企业 (B2B) 和企业对消费者 (B2C) 公司如何评估其社交媒体营销 (SMM) 计划的投资回报率 (ROI) 以及在这些类型的营销计划中如何处理投资。 设计/方法/方法——采用涉及多个案例和调查的混合方法。数据通过对来自四家 B2B 和四家 B2C 公司的八位负责 SMM 管理的专业人员进行个人访谈收集，并辅以其他 28 家公司营销经理对网络调查的答复。 结果——结果显示，B2B 和 B2C 公司在 SMM 评估和投资方面存在一些差异，但总体而言，这两种类型公司的营销经理都使用简单的指标来评估他们的 SMM 计划。使用的主要指标与知名度、参与度和影响力有关，并且确定的大多数指标都与互动有关。研究局限性/含义——鉴于该主题的复杂性和敏感性，需要开展更多研究，重点是从更大的 B2B 和 B2C 组织样本中提供更多证据，以便将研究结果扩展到总体，因为当前样本的非概率性和规模要求对研究结果进行谨慎解读。未来的研究应侧重于了解公司的特征如何预测 SMM 的重要性和投入力度，以及 SMM 计划（尤其是 B2B 公司）中 ROI 衡量的障碍。实际意义——当前研究结果证实，SMM ROI 评估主题并不是 B2C 或 B2B 公司的优先事项。他们需要更新在线营销策略，即预算定义和分配。此外，公司应该增加 SM 经理的自主权，因为他们依赖于营销经理，并在 B2C 和 B2B 公司中聘请专门从事 SMM 的专业人士。原创性/价值——本研究的结果有助于提高对 SMM 评估的理解，并扩展有关该主题的文献。它还通过比较 B2B 和 B2C 如何使用指标以及如何向 SMM 管理分配资源，为评估和理解用于评估 SMM 计划有效性的措施提供了相关的进展。
研究太阳能和水能在电源系统中的联合使用
DILSHOD KODIROV 1 *，GULMUROD KUSHAKOV 2 1 1 100000 TASHKENT的电源和可再生能源部，乌兹别克斯坦塔什肯季2 Jizzakh Polictechnic Institute，Jizzakh，Jizzakh，Uzbekistan摘要。本文讨论了基于系统的电源方法基于太阳能和水能联合使用的系统的开发。考虑到太阳辐射的功率和时间，水流的量和速度，已经基于预测电力产生的模型开发了一种改进的物理模型。同时，同时确定了使用太阳能和水能在使用太阳能和水能中的份额，具体取决于每天需要每日电力的消费者供应的条件。评估太阳能和水能的综合使用指标以及能源效率的定义是由作者根据可再生能源在电力供应中可再生能源获得的电力份额的增加而开发的，这是通过理论和实验结果的一致性来解释的。1简介大多数区域都基于电力供应。电源系统中传统来源的选择是基于可用能源的能力。同时，电源并不总是完全满足消费者的要求。根据现有文献[1，2，3，4]，可再生能源用于电源确实有助于碳氢化合物储量的保护。这些数字逐年继续增加。在我国所有地区，可能可用的能源类型是太阳能和水能。使用它们作为主要电力来源，提高了电力系统的效率。不可再生和可再生能源可以分开或一起使用。可再生能源的开发水平远高于传统能源。在共和国的太阳，风和小水电领域观察到了重大发展。通常，在2022 - 2025年，计划建造10个太阳能和风力发电厂，总容量为3,000兆瓦（见图1）。关于可再生能源的前景已经说了很多。例如，从太阳到我们的行星的辐射能量平均为1.3-1.4 kW/m2。如果我们不考虑从大气中返回的辐射量，则平均1 kW/m2的能量落在地球表面上。这种能量比我们星球当前的能量需求高9,000倍。因此，从可再生能源而不是传统能源实现新添加的能源能力是正确的。*通讯作者：kodirov.dilshod@gmail.com
审核神经科学进展对健康公平的影响
健康公平被理解为过上健康生活、过上美好生活的能力，受到许多社会决定因素和各类群体的社会边缘化的影响。使用指标来涵盖美好生活的社会决定因素的“措施”是审核神经技术进步对健康公平影响的有用工具。在本次范围界定审查中，我涵盖了 50 多项神经技术、神经增强、人工智能 (AI) 机器学习 (ML)、机器人技术、神经伦理学、神经治理和神经技术治理以及侧重于过上美好生活的能力的各种“措施”，以回答三个研究问题：1) 学术文献中涉及的“措施”是否涉及健康公平或所选技术？2) 关注所涵盖的技术、神经伦理学或神经技术治理的学术文献是否与健康公平有关？ 3) 关注所涵盖技术的学术文献在多大程度上与四项“措施”（健康的社会决定因素、更好的生活指数、加拿大幸福指数和社区康复矩阵）的不同主要和次要指标相关？为了进行范围界定审查，我检查了 SCOPUS 中的学术文献，其中包括所有 Medline 文章和 EBSCO-HOST 下可访问的 70 个数据库，并采用定量命中计数方法进行分析。我发现“健康公平”一词仅与“健康决定因素”和“健康的社会决定因素”等术语大量结合提及。与“措施”相关的三个术语各自在不到 10 篇摘要中被提及，16 个与“措施”相关的术语根本没有与“健康公平”一词一起提及。健康公平也很少或根本没有与所涵盖的不同技术一起提及，也根本没有与“神经伦理学”、“神经技术治理”或“神经治理”等术语一起提及。最后，与所涵盖的技术一起，对四个选定“措施”的主要和次要指标的参与程度不均衡。结果揭示了神经伦理学和神经治理以及一般科学和技术治理、健康公平、社会正义和福祉话语的交叉点上存在巨大的机遇。
可再生碳可为欧盟的气候中和目标和工业碳管理框架做出重大贡献 - COM(2024) 62
o Metsä Group 正在研究从我们的一家生物制品厂捕获生物 CO 2 的可行性。主要产品是纸浆，生物 CO 2 副产品是一个真正的机会。在许多产品中，源自生物 CO 2 的碳可以替代化石基碳。 • 制定行动计划，推广木质建筑。 5. 在产品监管中将可持续生物基原料视为循环投入 • 可再生材料在发展更循环的经济发展中发挥着特殊作用。由于总是会发生损失和降解，因此没有任何材料可以永远重复使用或回收：总是需要新的原始材料。可以根据循环经济的原则，以再生方式将原始可再生原料（例如木材）供应给循环系统。 • 可持续采购的可再生材料应被视为循环投入，就像回收材料一样，例如公共采购、CMUR（循环材料使用指标）、产品生态设计要求、分类法、包装法。可再生内容已经得到世界可持续发展工商理事会及其循环转型指标 6 的认可。 6. 在欧盟生物技术和生物制造倡议下，促进整个生物基材料行业及其创新 • 我们欢迎这一倡议，并想强调，要真正释放欧盟生物经济的潜力，促进整个生物基材料行业及其创新是关键。 • 生物制造需要理解为使用任何技术制造生物基产品。生物技术是生物制造的重要手段之一，但不是唯一手段。 • Metsä Group 的创新公司投资并支持潜在的可持续创新和技术，为北欧木材找到新的用途和更高的价值，以取代日常产品中的化石基材料和化学品。迄今为止，我们已经进行了六项外部初创企业投资，并启动了两个基于造纸级纸浆的内部开发项目：Kuura® 纺织纤维和 Muoto™ 3D 模制纤维产品。 • 促进对首批示范和商业生产工厂的投资对于加速欧洲生物基创新的商业化至关重要。 Metsä Group 的母公司是一家由 90,000 多名森林所有者拥有的合作社。我们使用木材为全球数百万人的日常生活制造可回收产品。我们专注于木材供应和森林服务、木制品、纸浆、纸板、纸巾和防油纸。我们致力于再生林业的原则，以显著加强森林的自然状态。 2023 年，我们的销售额总计 61 亿欧元，拥有约 9,500 名员工。 联系我们：Tytti Peltonen，欧盟企业事务副总裁 手机：+32(0)475 240190 tytti.peltonen@metsagroup.com。 参考文献： 1 根据 RED III 生物质可持续性标准 2 Nova Institute。2023 年。欧盟 27 国材料和化学行业的有机碳流动。 3 https://www.handprint.fi/links/ 4 https://www.metsagroup.com/news-and-publications/news/2023/metsa-group-is-looking-into-the-construction- of-a-carbon-capture-facility/ 5 符合欧盟委员会在可持续碳循环通报中设定的 20% 理想目标 6 https://www.wbcsd.org/Programs/Circular-Economy/Metrics-Measurement/Resources/Circular-Transition-Indi- cators-v4.0-Metrics-for-business-by-business
优化云资源分配：将复发性神经网络与模糊逻辑系统
收到的纸张日期：2024年11月15日纸张接受日期：2024年12月16日纸张出版日期：2024年12月22日摘要该研究重点是通过将经过的神经网络（RNN）与模糊逻辑相结合。该研究的主要目标是通过整合两种方法的最佳云资源预测模型的准确性和解释性。通过将RNN序列预测能力与模糊逻辑的多功能性相结合以更好地分类不确定性管理和持续输出的多功能性来实现目标。模糊成员资格功能，并将其分类为模糊集（低，中和高）。使用指标RMSE，MSE，MAE和R-Squared（R²）对经典RNN和LSTM模型进行了基准与经典的RNN和LSTM模型进行了基准测试。从获得的结果中可以清楚地看出，RNN模糊性能比其他两个模型RNN和LSTM更好，就预测的准确性。RNN模型模型的RMSE = 0.003377，MSE = 1.141，MAE = 0.0023，R²= 0.5308，而RNN模型的RMSE = 0.013437，MSE = 0.013437，MMSE = 1.941，MAE = 0.0123，和R²= 0.39908。RMSE为0.023897，MSE为2.843，MAE为0.0223，R²为0.4308，对于LSTM模型而言，所有这些相对较差。这表明使用RNN模型模型时，资源分配预测可显着改善，在减少误差指标并提高可解释性的同时更适合数据。这为云资源优化的模糊逻辑与RNN的集成增加了价值。这是可以得出结论，RNN中的模糊逻辑增强了其减轻歧义的能力，以获得更容易解释的输出，因此是在动态上下文中优化云资源的更好替代方法。关键字：复发性神经网络（RNN），模糊逻辑系统，RMSE，MAE，MSE。简介云计算技术已成为现代数字时代企业和组织的重要工具，以追求可扩展性，效率和灵活性（Khan等，2022）。随着云计算的日益增长，虚拟机的安装和维护在云环境中变得越来越困难。今天，云计算区域复杂环境中的主要问题包括虚拟机迁移优化和有效的资源提供。传统上，资源分配和VM迁移技术始终产生了资源浪费和性能降解的问题，因为它们主要使用静态规则或手动设置，而这些规则或手动设置实际上是根据云环境中不断变化的趋势（Lin等，2024）进行修改的。因此，涉及云计算的最具挑战性的问题之一是利用新颖的技术工具，因为机器学习优化了虚拟机器迁移和动态资源分配。虚拟机迁移是云计算中最重要的技术之一，遵循该领域的任何人都可以看到它的重要性。简而言之，虚拟机迁移促进了资源的动态变化，实现负载平衡并增强了云环境的一般使用和效率（Yousefi＆Babamir，2024）。虚拟机迁移的第二个优点是它可以在云环境中的缺陷中维护，成长或恢复而不会破坏用户服务。（Ghobaei -Arani等，2018）。这会改善系统的可用性。然而，虚拟机迁移并非没有挑战，包括在迁移过程中的绩效丧失，增加的迁移时间以及在迁移过程中引起的潜在数据一致性问题（Ruan等，2019）。传统的虚拟机迁移和资源分配优化通常取决于人类的设置或静态规则，这些规则和限制了许多缺点和限制。首先，静态规则通常无法对云环境中发生的动态变化做出反应。这意味着分配的资源要么不足或过多，影响