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皮质钙动力学的数据驱动分割
在整个大脑半球体上神经元钙通量的经颅视频中解散信号是在映射皮质组织特征之前的关键步骤。在这里我们揭示了独立的成分分析可以最佳地恢复神经信号的含量，以捕获的神经元记录，以最小采样率为1.5×10 6像素，每100毫秒框架以17分钟的速度以1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1。我们表明，从组件获得的一组空间和时间指标可用于构建一个随机的森林分类器，该分类器可自动以人为性能分离神经活动和伪影组件。使用此数据，我们建立了小鼠皮层的功能分割，以每个半球体提供〜115个域的图，其中提取的时间课程最大地表示每个记录中的基本信号。域图显示了大量的区域基序，高阶皮质区域呈现出较大的怪异结构域，而较小的圆形域则是原发性感觉区域中的较小圆形区域。数据驱动的视频分解和信号源的机器层化的工作流程可以极大地增强复杂脑动力学的高质量映射。
细胞信号传导的机械和数据驱动模型：工具...
要全面了解细胞信号传导过程，需要了解蛋白质结构/功能关系、蛋白质-蛋白质相互作用以及控制表型的途径的能力。计算模型提供了一个有价值的框架，用于整合这些知识以预测系统扰动和干预对健康和疾病的影响。虽然机械模型非常适合理解信号转导的生物物理基础和治疗设计原理，但数据驱动模型特别适合提炼样本之间以及多变量信号变化和表型之间的复杂信号关系。这两种方法都有局限性，并且无法提供信号生物学的不完整表示，但它们的精心实施和整合可以为操纵系统变量如何影响细胞决策提供新的理解。
实现道德人工智能的数据驱动风险评估方法
摘要 人工智能领域需要广泛考虑法律、道德和社会因素，以便开发维护人类价值观和权利的道德人工智能 (eAI) 解决方案。目前，存在各种指南和少数特定工具来解释和应对个人挑战。然而，众所周知，许多组织在从人工智能治理中的风险管理角度处理这些考虑时面临着实际挑战。因此，需要新的方法来提供经过严格审查且适用于现实世界的结构和路径，以通过道德评估和指导人工智能发展所需的制衡。在本文中，我们表明，跨学科研究方法是务实地定义使用人工智能的组织面临的道德和社会风险的基础，该方法涵盖了横断面观点。跨结构治理的发现对于成功实施 eAI 也同样重要。根据我们从多学科研究调查中获得的证据，我们提出了一种新颖的数据驱动风险评估方法，称为 DRESS-eAI。此外，通过对我们的方法实施的评估，我们证明了其作为在数据驱动的 AI 时代维护人类价值观的工具的最先进的相关性。
太古代金矿脉数据驱动预测模型...
使用概率空间数据分析与集成，开发了布比绿岩带太古代矿脉金矿潜力预测模型。所用数据集包括金矿床记录、地质图、构造图、航磁和 ASTER 图像。从地理勘探数据集中提取了指示太古代矿脉金矿潜力的地质特征，用作基于太古代矿脉金矿概念模型的预测模型的输入。指示性地质特征包括岩性单元、与花岗岩-绿岩接触的接近度、剪切和变形区、叶理和 s 结构、褶皱轴、热液蚀变带和航磁线纹（矿化流体的通道）。使用 Crosta 技术从 ASTER 数据中提取了与金矿化相关的热液蚀变带。同晚期构造花岗岩侵入体提供了热量和/或热液，导致金矿化，而其余结构则作为金矿的沉积地点。已知的金矿床与地质特征具有空间关联。对金矿床与不同地质特征之间的空间关联进行了定量分析。研究区共有 201 个金矿床。147 个小型矿床用于预测建模，而 51 个大型矿床用于模型验证。输入地图是
最佳锂离子电池lud预测的数据驱动方法
锂离子电池已经成为各种行业中普遍的电源，包括电动汽车部门，因为它们的能量密度较高和自我释放量较低。随着时间的使用和通过，电池降低并最终死亡，危害了它们供电的物体的完整性。准确预测锂离子电池剩余的有用寿命（RUL）的能力对于优化其利用并确保其安全运营至关重要。为此，已经实施了一种基于牛津电池电池降解数据集的基于深度学习的方法，并在生成的对抗网络（GAN）的帮助下进行了实施。设计的网络由长短记忆（LSTM）架构组成，并实现了策略策略和自定义损失功能。说明性结果表明，建议的方法可以对RUL产生适应性和可靠的预测。
需要：数据驱动型经济的创新战略
该委员会于 2023 年 3 月 8 日恢复研究，这次研究的重点更加狭窄，集中在增长速度异常快的数字密集型行业的商业投资，包括那些严重依赖知识产权 (IP) 和数据的企业。在八次会议期间，委员会听取了加拿大财政部和加拿大创新、科学和经济发展部、加拿大创新者委员会、加拿大商业委员会、更好未来联盟的官员、代表技术部门、风险投资和私募股权公司、智库、经济发展组织的证人以及知识产权专家、研究人员和经济学家的发言。安大略省知识产权局主席和加拿大养老金计划投资委员会也提供了书面简报。
位于...大学的数据驱动决策 (D3) 小组
主题：公司在其网上商店中提供与其供应链和物流网络相关的大量数据。举几个例子：Zara 披露了其网上商店中列出的 70,000 多种产品的价格、可用性信息和原产国；除了价格和折扣之外，宜家还发布了其实体店和网上商店中所有产品可用性的详细信息。我们一直在非常细致地收集多个行业领导者的大量在线数据。基于这些数据，我们可以对这些公司的供应链进行逆向工程，并深入了解他们的运营政策。基于人工智能的大数据分析和 GenAI（大型语言模型）的最新发展为我们提供了新的机会和工具，让我们能够洞察供应链实践的优劣。我们研究的目的是提出管理建议，为个人决策者和供应链管理社区提供实质性价值。我们的初步分析产生了许多令人兴奋的结果和极具前景的研究途径，我们现在希望将其转化为一个连贯的多年研究议程。候选人：我们正在寻找积极主动、技术精湛的人才来支持我们在这个新颖且极具创新性的领域的研究工作。候选人应具有非常强大的管理/经济学背景（最好是供应链管理），并对数据驱动分析充满热情。他们应该表现出出色的学术能力。拥有一个或多个相关研究领域的硕士学位是先决条件。环境：我们提供极具吸引力且灵活的工作和研究环境：您将成为一个雄心勃勃、具有创业精神的团队的一员，该团队由年轻而积极主动的研究人员组成，他们具有不同的学术背景和方法技能（例如，商业、经济学、数据科学和机器学习），并且在供应链管理方面拥有出色的专业知识。您将获得出色的支持和监督；您将在领先的科学期刊上开发研究成果和出版物，这些成果和出版物将计入您的博士论文，并且您将有机会参加国际夏季/冬季学校、参加国际会议，并在我们合作的其他国际机构度过时光。理想情况下，您将在三年内完成您的论文。
数据驱动添加剂制造的可传输性分析
数据驱动的增材制造（AM）的研究在近年来取得了巨大的成功。这导致了许多科学文献的出现。这些作品中的知识包括AM和人工智能（AI）上下文，这些环境尚未以综合的方式开采和形式化。此外，没有任何工具或准则可以支持从一个上下文到另一种上下文的数据驱动知识转移。结果，仅针对特定的AM过程技术开发并验证了使用特定AI技术的数据驱动解决方案。有可能利用各种AM技术的固有相似性，并使用AI（例如转移学习）将现有解决方案从一个过程或问题调整到另一个过程。我们在AM中提出了一个三步知识转移性分析框架，以支持数据驱动的AM知识传输。作为可转让性分析的先决条件，AM知识被介绍为已识别的知识组成部分。该框架由转移，转移和转移后的步骤组成，以完成知识转移。在旗舰金属AM过程之间进行了案例研究。激光粉末床融合（LPBF）是知识的来源，它是由于其在定向能量沉积（DED）上应用AI时相对成熟度（DED）的来源，它可以将知识转移的需求作为较少探索的目标过程。我们在数据驱动的解决方案的不同级别上显示了成功的传输，包括数据表示，模型体系结构和模型参数。AM
平衡行为：整合定性和定量数据驱动
所讨论的研究深入研究了招聘和选择方法的复杂领域，研究了定性和定量方法之间的关系。它深入研究了每种方法都会发光的特定方案，并强调了在决策过程中灵活性和集成的重要性。通过彻底的检查，该研究强调了与定量数据合并定性见解的优势，以获得全面的候选人评估。通过解决偏见和主观性，该技术旨在提高招聘和选择程序的公平性和效率。最终，该研究对组织如何微调其招聘策略的更广泛理解，以满足就业市场不断变化的需求，同时确保公正和明智的决策。这是CC BY-NC许可证下的开放访问文章
大数据驱动和基于人工智能的框架实现无线网络的个性化
当前的通信网络使用的设计方法阻碍了实现最大网络效率。首先，虽然用户对满意服务的感知差异很大，但当前的网络设计为“通用”，通常过度设计以提供吸引所有类型用户的服务。此外，当前的网络缺乏用户级数据认知智能，无法通过自动化实现快速个性化的网络决策和行动。因此，在本文中，我们建议利用人工智能、大数据分析和实时非侵入式用户反馈来实现无线网络的个性化。根据每个用户的实际 QoS 要求和环境，多目标公式使网络能够同时微观管理和优化所提供的 QoS 和用户满意度水平。此外，为了实现用户反馈跟踪和测量，我们提出了一个基于容忍区概念的用户满意度模型。此外，我们提出了一个大数据驱动和基于人工智能的个性化框架，将个性化融入无线网络。最后，我们通过案例研究实现了一个个性化网络原型，以展示所提出的个性化概念及其潜在优势。案例研究展示了如何实现个性化，从而实现网络资源的有效优化，从而实现一定要求水平的用户满意度和以节省资源的形式实现的收入。