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设计自动火星漫游者在动态地形中导航的自适应速度避免系统
文章历史：在过去的十年中，已经开发了各种基于速度障碍的方法，以避免动态环境中的碰撞。但是，这些方法通常仅限于处理几个障碍，连续的相遇或缺乏安全地形的安全保证。本文提出了使用速度障碍法的自适应碰撞避免策略，旨在使自主火星流浪者能够安全地驾驶动态和不确定的地形，同时避免多个障碍。该策略构建了自适应速度锥体，考虑了动态障碍和地形特征，从而确保了连续的安全性，同时将漫游者引导到其航路点。我们在模拟的MARS探索方案中实施了策略，代表了具有挑战性的多OSTACLAS任务。模拟结果表明，我们的方法通过增加安全距离来增强性能，使其非常适合自主行星探索，在这种情况下，避免碰撞对于任务成功至关重要。
缩回注意：利用人工智能提高Chiari畸形中的手术精度
主编已撤回了本文。出版商的一项提示发现，包括这本期刊上发表的研究的许多文章在短时间内提交了对书记中发表的研究的评论，并表明了强烈的迹象，表明该文本是由大型语言模型（LLM）产生的，没有作者的适当披露。因此，这些文章违反了杂志的编辑政策并正在撤回。
胎儿畸形中的致化发生
有机食品供应连锁店需要鲁棒的机制，以保持透明度和真实性，以保持消费者的信心并符合监管标准。传统系统通常无法解决诸如可追溯性，数据不一致和利益相关者之间合作差的问题。这些局限性损害了产品质量并增加了欺诈的脆弱性。区块链技术提供了分散的解决方案，确保数据完整性，并为利益相关者提供可靠的，防篡改的分类帐。本研究介绍了一个由区块链驱动的平台“ Ethosagrix”，该平台将智能合约集成到自动化流程，从而确保有机食品供应链的效率和透明度。
Hypersoft Set和三角形中性粒细胞的结合以评估
摘要：数字双技术的最新创新称为认知数字双胞胎（CDT）。这项技术实现的复杂和自主活动有可能改变制造业。在本文中给出了制造中CDT的概述，并检查其主要特征，组件和可能的用途。CDT可以通过结合人工智能，机器学习和知识表示方法来从数据，有关困难环境的原因中学习，并做出明智的判断。纸张涵盖了CDT在智能制造中的优势。因此，本文的目的是评估在其运营和实践中采用CDT的智能制造业。多标准决策（MCDM）是通过基于简单比率分析（MOOSRA）的多目标优化（MOOSRA）来构建软决策模型，这是标准的重要性。该模型可以通过利用不确定性理论，尤其是三角形神经嗜知数字（Trinn）来嘲笑和不完整的信息。此外，Hypersoft Set与Moosra一起使用来对智能制造的替代方案进行排名
使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。
在大脑珊瑚地形中记录的火星的最新气候变化。 A. M. Morgan 1，A。M. Morgan 1，K。A. Pearson 2，E。Z. Noe Dobrea 1和A. Alti
简介：推定冰川地形在火星上的分布和形态为亚马逊晚期的气候历史提供了宝贵的视觉。同心火山口填充（CCF），小叶碎屑围裙（LDA）和线条谷填充（LVF），所有这些都被认为是碎屑覆盖的冰川沉积物[1]，[2]，[3]，[3]，[4]，通常被其核心地形覆盖，并以其核心地形命名，其重新层次的人类大脑或水平的人类大脑coral brancal braintal to Aqualtic to Aqualtic coral coral coral coral coral coral coral coral coral coral coral coral coral coral。提出的针对大脑珊瑚地形的形成机制包括粉尘丰富的冰矿床的升华[2]，升华和灰尘填充的循环[5]，或由冻结冻结产生的岩石分类过程，类似于地球上排序的石头圈子[6]。后者将暗示偶发性融化，并具有关于火星近地面可居住性的天文学含义。大脑珊瑚降雨表面可以追溯到晚期亚马逊人[2]，[5]，[7]，尽管以前的研究受到了小型研究领域的阻碍，并且高分辨率的Hirise Hirise图像的可用性受到了阻碍。我们通过采用了一种新颖的深度学习方法来建立这些先前的研究，可以有效地绘制整个火星表面的脑珊瑚地形[8]，在这里，我们使用火山口统计来解释火星最近的地质和气候历史。
脑动脉畸形中排出静脉排出静脉的定量血流动力学：基于计算流体动力学的初步研究
从理论上讲，特定的血管结构可能是由长期血液动力学作用引起的。Shakur等。（7）和Chang等。（8）表明，进料器和正常动脉之间的壁剪应力（WSS）的变化与AVMS中的临床表现有关。然而，越来越多的最近的研究强调了排出静脉在AVM破裂机理中的重要性（9）。Al-Rodhan等人提出的闭塞性充血理论。（10）提供了令人信服的证据，证明静脉排水阻塞的贡献。静脉排水的损害已被证明与出血风险显着相关（11，12），这表明排水静脉的耐药性增加可能会通过向AVM系统加压来诱导出血。计算流体动力学（CFD）已被用来表征有助于脑血管疾病发病机理的局部血液动力学特征（13，14）。但是，当前的研究并未通过CFD分析彻底探索AVM破裂中排出静脉的血液动力学机制。挑战包括获得这些静脉的特定边界条件及其与动脉相比的不规则形状。
图形中永恒顶点覆盖问题的一些算法结果
摘要。永恒的顶点覆盖问题是顶点盖的变体。这是一个两人（攻击者和防守者）游戏，在给定图G =（v，e）的情况下，辩护人需要在某些顶点分配后卫，以便分配的顶点形成顶点盖。攻击者一次可以一次攻击一个边缘，后卫需要沿边缘移动守卫，以使至少一个后卫在攻击的边缘移动，而新的配置仍然仍然是顶点盖。攻击者将获胜，如果没有这样的辩护人。如果存在策略来防御无限攻击序列，则防守者会赢得胜利。防守者可以形成获胜策略的最小后卫人数称为g的永恒顶点覆盖率，并由evc（g）表示。给定图G，找到永恒的顶点覆盖号的问题是通用图的NP-固定，即使在两部分图中也仍然是NP-HARD。我们给出了多项式时间算法，以在链图和p 4 -sparse图中找到永恒的顶点覆盖号。我们还给出了一个线性时间算法，以找到拆分图的永恒顶点覆盖号，这是一个重要的弦图子类。
检查在可变形的地形中挖掘车轮装载机的模拟对真实差距
摘要我们研究了基于物理的模拟器如何复制一个真实的车轮装载机在一堆土壤中填充水桶。比较使用车辆运动和驱动力的场时间序列进行比较，负载质量和全部工作。车辆被建模为具有摩擦触点，传动系统和线性执行器的刚性多体系统。对于土壤，我们测试了不同分辨率的离散元素模型，并且没有多尺度加速。时空分辨率在50-400 mm至2-500毫秒之间，计算速度比实时快1/10,000至5倍。发现模拟到现实差距约为10％，并且对实现水平的依赖性较弱，例如与实时模拟兼容。此外，研究了在不同的模拟操作之间转移下的优化力反馈控制器的敏感性。尽管域间隙约为15％，但观察到域偏置会导致5％的性能降低。
AI在人类计算机相互作用和图形中的未来
人工智能（AI）的领域在过去几十年中取得了显着的进步，改变了人类生活的各个行业和方面。尤其是，AI对人类计算机相互作用（HCI）和图形的影响将是巨大的，这彻底改变了人类与机器和数字内容的互动方式。此10页文档研究了HCI和图形中AI的未来，强调了最近的发展，潜在的应用，挑战和道德考虑。本内容突出了AI创建更直观，个性化和身临其境的用户体验的变革潜力，同时解决了对偏见，隐私和人类协作的担忧。关键字：人工智能，人类计算机交互，NLP，情感识别，增强和虚拟现实。