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基于机器学习的基于锂离子电池生命周期的预测容量降解建模
特别关注容量降解建模，本文对机器学习方法的使用进行了开创性的研究，以确切预测锂离子电池寿命周期。由于锂离子电池对于许多技术应用至关重要，因此必须理解和预测其生命周期以最大程度地提高性能并确保可持续的能源解决方案至关重要。该研究从对文献进行广泛的研究开始，评估当前的方法，并为基于机器学习的模型引入模型奠定了基础。该过程需要在一系列操作设置，环境变量和充电减免周期中进行有条理的数据收集。彻底的预处理保证数据集的一致性和质量，用于进一步的机器学习模型培训。使用各种机器学习算法（包括回归模型，支持向量机和深层神经网络）创建预测模型。为了提高预测准确性，本文着重于模型选择，参数调整和集成方法的合并背后的推理。为了发现影响锂离子电池生命周期并为降解机制提供重要见解的重要元素，使用了特征选择方法。使用交叉验证技术和现实世界锂离子电池数据集，构建的机器学习模型通过严格的评估和验证过程，以确定其鲁棒性，概括能力和性能指标。将基于机器学习的预测与常规模型进行比较，对结果进行了介绍和讨论，从而提供了对模型的解释性的见解以及对重要影响元素的识别。为了促进主动维护并优化电池使用情况，预测模型被整合到实时监控系统中。检查了电池管理系统的后果。该论文继续讨论使用机器学习来估计电池生命周期的挑战，并概述了可能的进一步研究和开发方向，例如可伸缩性，可解释性以及新兴技术的结合。这项研究有助于持续的努力通过强调机器学习对能源存储系统优化的潜在影响来提高锂离子电池技术的可靠性和可持续性。
在气候变化下，树种在更大的khing山范围内的适应：larix gmelinii和quercus mongolica之间的生态策略差异
摘要：全球变暖显着影响北半球中高纬度地区的森林生态系统，改变了树木的生长，生产力和空间分布。此外，不同树种对气候变化的反应中存在空间和时间异质性。这项研究的重点是中国大韩国范围的两个关键物种：Larix Gmelinii（Rupr。）kuzen。（Pinaceae）和Quercus Mongolica Fisch。ex ledeb。（fagaceae）。我们利用了Kuenm R软件包优化的Maxent模型，以考虑三种不同共享的社会经济途径：SSP1-2.6，SSP2-4.4和SSP5-8.5。我们分析了313个分销记录和15个环境变量，并采用了地理空间分析来评估栖息地的要求和移民策略。最大模型具有较高的预测精度，而蒙古Quercus的曲线下面积为0.921，而Larix Gmelinii的面积为0.985。通过调整正则化乘数和特征组合来实现高精度。影响Larix Gmelinii栖息地的关键因素包括最冷季节的平均温度（BIO11），最温暖的季节的平均温度（BIO10）（Bio10）和最干燥季度的降水（Bio17）。相反，蒙古斯山古（Quercus Mongolica）的栖息地适用性在很大程度上受年平均温度（BIO1），海拔和年降水量的影响（Bio12）。这些结果表明对气候变化的自适应反应不同。在所有情况下，尤其是在SSP5-8.5的情况下，Mongolica Quercus Mongolica的宜居区通常都在增加，而Larix Gmelinii经历了更复杂的栖息地变化。两种物种的分布质心都有望转移西北。我们的研究提供了对更大的克林加亚范围对气候变化的针叶性和阔叶种类的不同反应的见解，这对保护和管理该地区的森林生态系统至关重要。
模拟印度洋动物群中珊瑚礁鱼类和社区类型的空间分布
摘要：预测和映射适中的珊瑚礁多样性可以帮助空间计划和优先级保护活动。我们制作了粗尺度（6.25 km 2），用于珊瑚礁鱼类和社区组成数量的预测模型，从空间综合数据库开始，该数据库的70个环境变量可用于印度洋西部的7039个映射的礁石细胞。从可变的消除和精选过程中创建了一个合奏模型，以做出最佳预测，无论人类影响力如何。使用通常用于评估气候变化和人类捕鱼和水质影响的预选变量的模型将这种最佳模型与模型进行了比较。许多变量（〜27）导致了最佳的物种和社区组成模型，但是生物量，深度和保留连接性的局部变量是主要的预测因子。受人为影响的关键变量包括鱼类生物量和与人类种群的距离，与沉积物和养分的关联较弱。受气候影响的变量通常较弱，包括海面温度（SST）中位数的中位变量，其贡献的贡献是SST Kurtosis，双峰性，过量夏季热量，SST偏度，SST上升速率，上升速率和珊瑚覆盖率的下降。社区组成的可变性最好通过2个主要的豆类狂热斧头 - 角质鱼类和蝴蝶鱼 - 果蝇来解释。在生态上以深度分离豆类 - 三角形物种的数量，深度升高，中位温度，累积过量热量，温度升高和慢性温度应力下降。通过中位温度分离的蝴蝶鱼 - 果鱼的种类，蝴蝶鱼的数量随温度，慢性和急性温度变化以及温度升高而下降。在以坦桑尼亚为中心的东非沿海生态区发现了几个鱼类多样性热点，其次是梅托特，肯尼亚南部和莫桑比克北部。如果可以维持生物量，则与补偿社区反应相结合的广泛分布应保持对气候变化和其他人力压力源的高度多样性和生态韧性。关键词：非洲·生物多样性·骨鱼·环境驱动器·物种多样性·空间建模
Payal Gharate，int。 J. of Pharm。 Sci。，2024，第2卷，第11期，1303-1311
免疫介导疾病的病因和临床表现归因于多种遗传和环境变量。在遗传因素的情况下，已经在一系列自身免疫性疾病中鉴定出遗传变异。 全基因组关联研究（GWAS）是确定引起疾病基因的遗传基础的可行方法。 我们可以通过充分理解这些结果来研究突变或多态性与识别疾病并预测结果相关的多态性。 自身免疫性疾病的区别是缺乏自耐力，从而导致免疫介导的组织损伤和慢性炎症。 研究表明人类基因组和自身免疫性疾病中的单核苷酸多态性（SNP）之间的关联，但这些发现仍然模棱两可。 探讨了文献综述，以确定多态性与自身免疫性疾病之间的关系。 在这项研究中，我们将讨论常见自身免疫性疾病中GWA的重要结果，例如多发性硬化症，糖尿病，偏头痛，帕金森氏病和阿尔茨海默氏病。 我们进一步探讨了这些创新在疾病预测，基本生物学和可能疗法发展方面的前瞻性作用。 技术和分析方法的持续发展提高了遗传映射方法的有效性和效率。在遗传因素的情况下，已经在一系列自身免疫性疾病中鉴定出遗传变异。全基因组关联研究（GWAS）是确定引起疾病基因的遗传基础的可行方法。我们可以通过充分理解这些结果来研究突变或多态性与识别疾病并预测结果相关的多态性。自身免疫性疾病的区别是缺乏自耐力，从而导致免疫介导的组织损伤和慢性炎症。研究表明人类基因组和自身免疫性疾病中的单核苷酸多态性（SNP）之间的关联，但这些发现仍然模棱两可。探讨了文献综述，以确定多态性与自身免疫性疾病之间的关系。在这项研究中，我们将讨论常见自身免疫性疾病中GWA的重要结果，例如多发性硬化症，糖尿病，偏头痛，帕金森氏病和阿尔茨海默氏病。我们进一步探讨了这些创新在疾病预测，基本生物学和可能疗法发展方面的前瞻性作用。技术和分析方法的持续发展提高了遗传映射方法的有效性和效率。
使用机器学习模型绘制高山谷（意大利北部）中的土壤有机碳库存和不确定性
摘要：在这项研究中，我们对两个土壤层（0-10 cm和0–30 cm; Soc股票10和SOC 10和SOC 30）的土壤有机碳库存（SOC库存）和相关的不确定性进行了全面分析。，我们在不同的机器学习模型中采用了数字土壤图（DSM）方法，包括多元自适应回归花纹（MARS），随机森林（RF），支持向量回归（SVR）和Elastic Net（ENET）。我们的数据集包含来自110个Pro文件的土壤数据，考虑到存在岩石碎片的存在，所有基于散装密度（BD）的所有采样点的SOC库存计算，无论是测量还是估计。作为我们研究的环境协变量，我们使用了环境变量，尤其是从数字高程模型（具有20 m像素分辨率），土地覆盖数据和气候图中得出的地貌学参数。为了评估模型的有效性，我们使用确定的系数评估了他们预测SOC股票10和SOC股票30的能力（R 2）。SOC股票10的结果如下：火星0.39，ENET 0.41，RF 0.69和SVR 0.50。对于SOC库存30，相应的R 2值为：MARS 0.45，ENET 0.48，RF 0.65和SVR 0.62。此外，我们计算了均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），偏差和Lin的一致性相关系数（LCCC），以进行进一步评估。使用RF模型的由此产生的SOC库存图显示了SOC股票10的RMSE = 1.35 kg m -2的精度，而SOC库存的RMSE = 3.36 kg m -2的精度。为了绘制SOC库存的空间分布并解决两个土壤层中的不确定性，我们选择了RF模型，因为它的性能更好，如最高R 2和最低的RMSE和MAE所示。为了进一步评估和说明土壤图的精度，我们通过分析了表现最佳的RF模型的50个迭代的标准偏差（SD），进行了不确定性评估和映射。该分析有效地强调了我们土壤图中获得的高精度。不确定性的地图表明，与SOC股票相比，RF模型可以更好地预测SOC股票10。预测SOC股票的正确范围是该方法论的主要局限性。
gansu中种子植物空间分布的环境响应策略
植物多样性与环境反应策略之间的相互作用对于生态系统适应性和稳定性至关重要。现代生态学中的一个主要重点是阐明环境因素如何塑造植物多样性模式并调节跨异构景观的物种分布。这项研究采用联合物种分布模型（JSDM）来定量分析中国甘西省植物空间分布的环境变量的影响，同时检查不同条件下的种间相互作用。结果表明，环境因素解释了95.4％的方差，强调了它们在确定植物分布中的主要作用。栖息地类型占差异最大的份额（33.5％），其次是高程（22.1％），平均年温度（20.3％），平均年降水量（15.1％）和太阳辐射（4.4％）。物种对环境协变量的反应主要是独立的，系统发育相关性较弱（后平均值：0.17），反映了家庭一级的有限的生态利基保守主义。从地理上讲，北部Qilian山麓丘陵，Lanzhou-Baiyin荒野，Loess Plateau和Gannan Plateau等地区与大多数植物家庭表现出负相关，在空间变异性中起着关键的限制或驱动因素的作用。此外，有33.7％的种子植物家族与光强度显示出负相关，强调其作为主要限制因素的作用。省级，竞争并不能主要限制甘努的种子植物共存。通过识别跨异质然而，在区域上，观察到明显的环境反应差异。在西北，太阳辐射（37％）和降水（25％）是植物分布的主要驱动因素，而在东南部，太阳辐射（36.3％）和高度（34.7％）占主导地位。这些发现强调了物种共发生的模式是规模依赖性的，并且受区域资源可用性的影响。在资源丰富的东南地区，植物家庭表现出积极的共同出现模式，指示相互作用或共生相互作用，而由于增强了分散竞争的增强，资源筛查的西北地区经历了强化的负面共发生。这项研究强调了环境梯度在gansu中构建种子植物分布中的关键作用，从而提供了对生态适应和进化史相互作用在塑造植物多样性中的相互作用的见解。
一个联合模型，用于估算物种分布和环境特征的数据
全球生物多样性受到多种压力源的威胁，包括污染和气候变化等人为压力[1，2]。成功有效地减轻对特定物种的威胁需要了解其生态学的知识，但是这些信息并不总是可用。一种解决方案是使用生态模型来解释和预测物种的存在。该目标的一个有力的工具是物种分布模型（SDM），它们是试图使用环境特征的预测和解释物种发生的统计模型[3，4]。响应变量是物种的发生，解释性变量通常是环境特征，其中包括非生物环境的各种描述。研究人员基于统计模型和机器学习发展了越来越复杂的SDM技术[5，6]。SDM拟合到空间数据，其中空间自动校正是一种特征，应考虑到统计推断[7，8]和词语[9-11]。有关SDM和相关统计问题的更完整描述，我们将读者推荐给评论[12，13]。描述环境条件的数据集变得越来越多[14]。更多的数据在更充分地捕获物种的栖息地特征方面提供了希望，这可能会导致更准确的地图和对物种发生的新预测指标的检测[15-17]。这些预测因子很容易在SDM或其他生态模型中使用。对未知值的简单解决方案是两级方法。然而，环境数据通常是从其他模型中预测的，该模型以错误或从测量点进行了插值。GIS层[18-20]存在固有的不确定性，从气象站[21，22]插值的局部气候，主题分辨率和土地利用[23]的变化以及历史数据中物种发生的坐标[24]。最近的研究表明，模型性能差可以归因于环境数据中的高度不确定性[25]。空间未对准环境因素的测量结果与物种观察数据不正确，这是研究环境因素对物种分布的影响的关键来源[26]。预测精确的栖息地图图需要在研究区域的每个可能点上进行准确的环境条件。在第一阶段，人们可以预测每个空间位置的环境因素。典型的解决方案使用的是地统计学模型，例如Kriging，机器学习模型，例如随机森林或将每个观察结果缩放到完整的覆盖网格中。在第二阶段，这些预测的环境因素被视为特殊分布模型中的基础真理。但是，这种方法不考虑协变量值的不确定性，这可能导致错误的统计推断[27]。很少有研究试图评估环境变量对SDM模型的不确定性影响[26-32]。
洞察与葡萄糖酶的茉莉花分子对接相互作用
iabetes mellitus（DM）是印度尼西亚的非传染性疾病。这项研究探讨了茉莉香肠植物化学成分对处理DM的潜力。使用多个数据库和计算机辅助药物发现工具在计算机分析中证明了茉莉花Sambac作为DM治疗候选者的潜力。本研究利用PubChem数据获得了分析的生物活性化合物，同时使用的受体是从RSCB获得的（PDB ID：4LC9）。使用swissadme测试了化合物的ADME特性。此外，还采用了瑞士目标预测和DB弦来分别分析靶蛋白和代谢途径，生物活性和相关疾病。通过使用PYRX版本0.8的分子对接进行了进一步的分析，使用Biovia Discovery Studio Visualizer版本4.5进行可视化。从jasminum sambac中包含的化合物的搜索结果中发现其中包含几种活性化合物。Some of these compounds passed the ADME criteria, compounds (Z, Z,Z)-3,6,9-Dodecatrien -1-ol,( Z)- Jasmone, linalool, Nerolidol, (-)-alpha-Cadinol, Benzenemethanol, Benzaldehyde, Linalyl benzoate, and 2,2,3,4-Tetramethylpentane.此外，对发生的分子相互作用，这些化合物的结合与人类中发现的葡萄糖激酶酶的结合以及它们的潜力如何成为糖尿病的抑制剂，进行了深入的分析。这增加了开发新药物化合物以抑制糖尿病的可能性。在植物茉莉香肠中发现的化合物，特别是苯基苯甲酸甲醇和苯甲酰甲醇，与葡萄糖酶蛋白具有强大的键合能力。关键字：茉莉花sambac |糖尿病| GCK | Linalyl苯甲酸酯|在硅中，这种称为糖尿病（DM）的疾病的特征是血糖（血糖）水平高于正常水平，尤其是当空腹血糖水平高于或等于126 mg/dl时，血糖水平等于或大于200 mg/dl。由于当今儿童不受管制的生活方式，这种疾病现在影响了许多年轻人。这种情况也是由几个环境变量引起的，由于其生活环境，许多人患有糖尿病。除了其他变量外，糖尿病患者的产生更有可能患上糖尿病1糖尿病，糖尿病是一种具有高血糖水平的异质疾病。呈现了糖尿病的当前分类，并比较了1型和2型糖尿病的主要特征。此外，在禁食和口服葡萄糖中使用准确的生化诊断标准和血红蛋白A1C（HBA1C）
建模玻璃体加权结构份 -
解决蛋白质折叠问题。这些方法在自然语言处理字段中使用变压器模型来解释以多个序列比对（MSA）（MSA）的共同进化性化来映射到其晶体样结构的主要序列。替代模型，例如omegafold [8]和Esmfold [9]，使用蛋白质语言模型（PLM）来绕过MSA的要求。最近，Alphafold3（AF3）[10]将其预测能力扩展到包括蛋白质，核酸，小分子，离子等的复杂结构。尽管这些方法存在于“序列结构 - 功能”范式中，但已经开发了基于这些方法的广泛方法，可以通过修改AF2的输入或先验信息来从“序列 - 元件功能”的角度运行。它们包括MSA-子采样[11]或还原MMSA-AF2（RMSA-AF2），通过从MSA中随机采样序列来减少输入AF2的信息，这些序列会根据序列相似性[12]，Speach_AF [13]与MSA的usa use clustions clusters clusters clusters clusterions clustimation cluse speach_af [13] pertrultiants the MSA，并且更多地基于MSA，并且更多的是群集群体，并且会群众群体群体群体群体/更多。方法[14]。此外，通过利用AF2结构，Diffold [15]方法使用扩散框架来采样异质构象。我们指出了Sala等人的评论文章。[16]有关这些方法和其他方法的详细信息。然而，大多数生物分子功能取决于适用于给定环境变量（例如温度，压力和离子浓度）的精确构象分布。因此，不仅需要获得任何分布，而且需要获得玻璃体加权分配的构象的分配，以准确地构象对环境条件。这是通过多种方式完成的，包括通过直接开发基于AI的采样器或使用AI来增强增强的MD。这确保系统探讨了按照热力学原理在给定温度和压力下在给定温度和压力下的正确相对概率和波动的构象。这些玻尔兹曼的重量为变构网络作品和下游生物分子功能提供了见解[17]，还减少了通过对接和其他应用程序发现药物发现的亚稳态构象的搜索空间[18]（图1C）。在这次微型审查中，我们将讨论在过去几年中为生物分子构象分布的传统甲基动物的影响，并进一步概述了我们认为社区可以采取的鲍尔茨曼（Boltzmann）加权蛋白质及其复合物的结构合成的关键步骤。
人为可靠性和控制功能的影响...
摘要：复杂技术系统中的控制设计和功能分配主要由技术驱动，从而提高了自动化程度。技术开发中很少考虑人或用户的观点。相关态度似乎是提高自动化程度将减少人为错误的发生，从而确保更安全的设计和操作。然而，提高自动化水平可能会降低操作员的态势感知能力。船舶动态定位 (DP) 系统的设计也是如此。事故统计数据显示，某些 DP 操作中的碰撞频率高于验收标准，并且技术和人为故障的结合是几乎所有事故的主要原因。本文强调了在 DP 系统的设计和操作中考虑操作员的作用和人的可靠性的重要性。本文介绍了 DP 系统的功能模型，并讨论了当前的控制功能分配及其对操作员的态势感知和性能的影响。本文最后提出了有关控制功能分配和操作风险可视化的建议，以提高操作员的绩效和可靠性。关键词：人为可靠性、自动化、动态定位 (DP)、控制功能分配、态势感知。1.简介 复杂技术的控制设计和功能分配主要由技术驱动（这意味着技术的能力是其发展的核心），从而提高了系统的自动化程度。自动化一词有几种定义。本文采用了 Sheridan 的定义 [1]：“自动化是指环境变量感知（通过人工传感器）、数据处理和决策（通过计算机）以及机械动作（通过电机或可以对环境施加力或向环境传递信息的装置）的机械化和集成化”。本文使用的术语“自动化”表示机器执行以前由人执行的功能 [2]。在先进技术系统的设计阶段，很少采用人或用户的观点 [3]。相关态度似乎是，更多的自动化将减少人为错误的发生，从而确保更安全的设计和操作 [4]。然而，自动化水平的提高可能会付出代价。动态定位 (DP) 系统是一种复杂而先进的技术。国际海事组织 (IMO) 将 DP 船定义为仅依靠推进器就能保持位置和航向并沿着预定航线缓慢行驶的船舶。DP 系统包括实现位置保持所需的所有系统，包括 DP 计算机控制系统 (DPCCS)、推进器系统和电力系统 [5]。DP 船依靠计算机系统解释来自参考系统、风和运动传感器的信号，以保持位置和航向或遵循预设航线。保持位置或遵循预设航线是通过调整船舶推进器的方向和力量来实现的。DP 用于各种操作。在海上石油和天然气行业中，它可用于卸载、钻井、潜水、海底干预、地震和施工作业 [6]。IMO [5] 定义了三个 DP 等级。分类的基础是最坏情况的单一故障模式。