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World File Search System推进
Aquila Capital 加强董事会以推进其
Aquila Capital 提供量身定制的解决方案，以满足机构客户和零售客户的需求。作为股权和私人债务投资的一站式服务商，我们致力于让可持续的实物资产投资变得简单易行。我们拥有另类投资基金管理人 (AIFM) 执照。
推进阿尔茨海默氏病风险预测
抽象目标阿尔茨海默氏病（AD）对65岁及65岁以上的个体是最普遍的痴呆形式构成了重大挑战。尽管现有的AD风险预测工具表现出很高的准确性，但它们的复杂性和有限的可访问性限制了实际应用。本研究旨在使用机器学习技术开发一个方便，有效的预测模型。设计和设置我们对来自国家阿尔茨海默氏症协调中心的60岁及60岁以上的参与者进行了横断面研究。我们选择个人特征，临床数据和心理社会因素作为AD的基线预测因子（2015年3月至2021年12月）。这项研究利用随机森林和极端梯度提升（XGBoost）算法以及传统的逻辑回归进行建模。应用了一种超采样方法来平衡数据集。干预措施本研究没有干预措施。参与者研究包括2379名参与者，其中507名被诊断出患有AD。主要和次要结果指标，包括准确性，精度，召回，F1分数等。结果11变量在训练阶段至关重要，包括教育水平，抑郁，失眠，年龄，体重指数（BMI），药物计数，性别，支架，收缩压（SBP），神经症和快速眼动运动。XGBoost模型与其他模型相比表现出色，在曲线下达到0.915，灵敏度为76.2％，特异性为92.9％。最有影响力的预测因素是教育水平，总药物计数，年龄，SBP和BMI。结论拟议的分类器可以帮助指导老年人群中AD的临床前筛查。
光子空间推进的前景和物理机制
电磁辐射是太空中丰富的能源，可为行星际和恒星际任务提供温和而持久的推力。微型激光和太阳能推进平台的早期成功证实了它们在近地和深空探索中的潜力，尽管实际实现可靠的光子设备并非易事。出于对太空探索的兴趣，本简短报告概述了这一新兴领域的最新成就。我们重点介绍了几种通过光子-物质相互作用产生推力的光致机制，例如光子压力和烧蚀、光梯度力、光诱导电子发射等，这些机制可能会对太空推进产生技术影响。最后，我们概述了这些机制在实际应用中面临的一些关键挑战和可能的解决方案，并提出了光子推进领域未来发展的分类和指导原则。
推进PDSB的教育创新
●人工智能（AI）计划利用AI来个性化学习，支持数据驱动的教学，并提供自适应工具来增强学生的参与度和表现。●机器人机器人的计划激发了好奇心和创造力，同时通过动手体验培养工程，批判性思维和解决问题的技能。●编码和计算思维编码程序为学生提供了解决问题的问题，逻辑推理和未来就绪的技术技能，从而促进了对数字工具的深入了解。●播客和数字讲故事的播客和数字故事讲述使学生能够增强沟通，创造力和数字素养，提供平台来分享其独特的观点。●制造空间和设计思维创造者空间提供协作环境，学生可以在其中使用电路板，手工制作材料和设计软件等工具来解决现实世界中的挑战。●3D打印和原型3D打印向学生介绍制造概念，设计思维和原型制作，使他们能够将概念从概念带到现实。●增强现实（AR）和虚拟现实（VR）AR和VR技术可用于使学生沉浸在交互式模拟中，使抽象的概念有形并增强体验式学习。●基于游戏的学习和游戏化结合了教育游戏和游戏化策略，这些项目在增强关键概念的同时增加了学生的动力和参与度。
在真空电弧推进器中产生多电荷离子
微型真空电弧推力器是微型和纳米卫星上推进系统的候选系统之一。它们具有多种优势，例如比冲高、使用密度高、体积小的固体推进剂而不必使用储罐和压力系统，以及包含电子和离子的等离子体膨胀而不必使用中和阴极。多电荷离子的出现是解释离子以极高速度存在的原因之一。本文重点介绍了真空电弧推力器的简化一维模型，考虑了真空电弧推力器典型条件下阴极表面的电子和原子发射以及极间气体的分解。对于钛阴极材料，结果表明，逐步电离是理解真空电弧条件下观察到的高等离子体的关键因素。
卫星和航天器的电力推进：成熟技术和新方法
摘要。本文简要回顾了卫星和航天器的电力推进技术。电力推进器，也称为离子推进器或等离子推进器，与化学推进器相比，其推力较低，但由于能量与推进剂分离，因此可以实现较大的能量密度，因此在太空推进方面具有显著优势。尽管电力推进器的发展可以追溯到 20 世纪 60 年代，但由于航天器上可用功率的增加，该技术的潜力才刚刚开始得到充分发挥，最近出现的全电动通信卫星就证明了这一点。本文首先介绍了电力推进器的基本原理：动量守恒和理想火箭方程、比冲和比推力、性能指标以及与化学推进器的比较。随后，讨论了电源类型和特性对任务概况的影响。根据推力产生过程，等离子推进器通常分为三类：电热、静电和电磁装置。通过讨论电弧喷射推进器、MPD 推进器、脉冲等离子推进器、离子发动机以及霍尔推进器及其变体等长期存在的技术，介绍了这三个组以及相关的等离子放电和能量传输机制。随后讨论了更先进的概念和性能改进的新方法：磁屏蔽和无壁配置、负离子推进器和磁喷嘴等离子加速。最后，分析了各种替代推进剂方案，并研究了近期可能的研究路径。
为可持续世界推进AI
于2023年启动，为可持续生活和工作的卓越可持续发展中心（COE）建立了由人工智能（AI）提供支持的先驱尖端解决方案。COE专注于跨四个关键领域的创新：行业，能源，运输和健康，通过可持续的，AI驱动的进步应对紧迫的挑战。
2021 BEETL 竞赛：推进针对受试者独立性和异构 EEG 数据集的迁移学习
Stylianos Bakas 1 , 2 , 3 stelios@cogitat.io Siegfried Ludwig 1 , 2 siegfried@cogitat.io Konstantinos Barmpas 1 , 2 ntinos@cogitat.io Mehdi Bahri 1 , 2 mehdi@cogitat.io Yannis Panagakis 1 , 2 , 4 yannis@cogitat.io Nikolaos Laskaris 1 , 2 , 3 nikos@cogitat.io Dimitrios A. Adamos 1 , 2 , 3 dimitrios@cogitat.io Stefanos Zafeiriou 1 , 2 stefanos@cogitat.io William C. Duong 5 , 6 wduong@dcscorp.com Stephen M. Gordon 5 , 6 sgordon@dcscorp.com 弗农·J·劳恩 (Vernon J. Lawhern) 6 vernon.j.lawhern.civ@army.mil Maciej ´ Sliwowski 7 , 8 , 9 maciej.sliwowski@opium.sh Vincent Rouanne 7 vincent.rouanne@gmail.com Piotr Tempczyk 9 , 10 piotr.tempczyk@opium.sh 1 Cogitat Ltd.，英国 2 智能行为理解小组，伦敦帝国理工学院，英国 3 塞萨洛尼基亚里士多德大学，希腊 4 雅典国立和卡波迪斯特里安大学，希腊 5 DCS 公司，弗吉尼亚州亚历山大，美国 6 人类研究与工程理事会，DEVCOM 陆军研究实验室，马里兰州阿伯丁试验场，美国 7 大学。格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CEA，LETI，Clinatec，F-38000 格勒诺布尔，法国 8 巴黎萨克雷大学，CEA，List，F-91120，帕莱索，法国 9 波兰国家机器学习研究所 (OPIUM)，华沙，波兰 10 deeptale.ai，波兰
推进AI驱动的地理空间分析和数据生成
近年来见证了人工智能（AI）技术的革命，这是由于生成AI和地理空间人工智能（GEOAI）的兴起所强调的。与通用AI不同，Geoai在地理知识的整合中与众不同，将其定位在地理空间科学研究，AI技术和高性能计算的交集中。这种融合对于应对数据和计算密集型地理空间挑战至关重要[1，2]。这些进步是由可用的地理空间数据，机器学习（ML）硬件和GEOAI模型的大量地理空间数据以及对创新分析方法的日益增长的需求助长的，以解决社会和环境研究中的关键知识差距[3，4]。因此，我们在空间信息的映射，提取，生成和分析中看到了很大的进步。特刊（SI）“ AI驱动的地理空间分析和数据生成的进步”旨在展示地理信息科学（Giscience）社区在利用替代计算技术（尤其是AI）来解决复杂地理问题的努力。符合Giscience Research的这一趋势，在著名的期刊上组织了几个相关的特殊问题，例如《国际地理信息科学杂志》，GeoJournal，Geoinformatica，Geoinformatica，Geographing，Geographies或Applied Sciences。这些收藏集中在空间显式模型[1，2]以及Urban Analytics [5]，图像分类和土地覆盖映射[6]，人群图像和文本分析[7]，自然资源管理[8]和基础设施监控[9，10]中的应用[9，10]。此外，最近的系统文献评论还强调了在相关学科中Geoai的日益增长的使用。例如，人类地理学家利用Geoai使用大规模时空数据来探索城市功能区域，城市动态，人类行为和社会感测[11，12]。这种集成为传统领域提供了强大的新工具，可以实现大规模的定量分析。Geoai也在物理地理研究中成为主要领域，并在地球扎华评估，环境变化模拟，生物多样性监测和行星科学等领域中进行了应用[13]。在制图中，Geoai用于增强地理输出评估和地图质量，并改善图像对象检测，地图概括和地图设计[14]。此外，在应对城市增长，社会经济偏见和社会感知等复杂挑战方面，明确的GEOAI模型的发展和可用性显着提高了准确性。这些模型通过直接合并空间依赖性和异质性
