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奥列格·罗戈津 - Skoltech
2015–2017 博士研究。{ 开发和并行实施用于解决玻尔兹曼方程的保守投影离散速度法 { 稀薄气体流动的数值和渐近分析，包括受大温度变化驱动的流动 2009–2014 博士研究，莫斯科物理技术学院，多尔戈普鲁德内。{ 设计和开发高性能计算的问题解决环境 { 开发动力学和流体动力学型方程的数值方法和算法 { 一些经典分子气体动力学问题的计算机模拟
基于蒙脱石、精油等的涂层……
本研究旨在评估基于苋菜粉 (AF)、蒙脱石和三种精油（丁香、muña 和 matico）的涂层对延长微加工芒果保质期的效果。将芒果块分为四种不同的处理。T1-对照（未涂层芒果）、T2（0.3% w/v 的丁香）、T3（0.3% w/v 的 muña）和 T4（0.3% w/v 的 matico）。所有处理均含有 0.6% w/v 的苋菜粉和 0.02% w/v 的蒙脱石 (MMT)，并在 5°C 下保存 12 天。对每种处理评估了水活度 (Aw)、pH 值、总可溶性固体、酸度、重量损失、颜色、质地和抗菌活性。Matico 处理保持了 pH 值，并且芒果上的酵母和霉菌形成单位数量最低（3.47 log UFC g-1）。在贮藏最后一天，所有涂层处理均比对照组重量损失少，效果良好。马蒂科处理对芒果的保鲜效果更好。
从商业智能到人工智能...
摘要 随着当今信息的增长和基于海量数据（增长到大数据级别）的超载，商业智能 (BI) 已不足以处理任何企业的日常业务运营。分析包含信息的海量数据变得极其困难，并且引入一种足够快的、可以被视为实时的决策方法（我们过去称之为 BI）变得非常费力和不便。对实时处理结构化和非结构化信息和相关数据的需求正在增加，因此，在企业层面实施由 BI 驱动的正确决策变得越来越困难，以保持组织在人为威胁或自然灾害面前的稳健性和弹性。随着现代计算世界中智能恶意软件的出现以及物联网 (IoT) 的必要性，我们需要一个更好的智能系统，即我们今天所熟知的人工智能 (AI)。人工智能及其另外两个子集，即机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)，让我们有更好的机会抵御任何网络攻击，并使我们组织内的日常运营更加稳健，也使我们作为利益相关者的决策更加值得信赖。
从商业智能到人工智能
商业智能和人工智能是两项革命性的技术，它们可以重新定义每个工业领域的流程决策和战略规划方法。现有的 BI 系统不足以支持快速增长的数据量和复杂性。人工智能及其先进算法的出现彻底改变了现有的 BI 工具并对其进行了补充，以自动化数据分析、产生洞察力并提供实时决策。在本文中，我仔细研究了现有文献、行业报告和案例研究，探索了集成 AI 和 BI 的潜在优势、挑战和范围。我研究了各种现有模型和方法，包括机器学习、自然语言处理和预测分析。人工智能支持的 BI 可以帮助改进现有流程，特别是在查看金融、医疗保健、零售和制造业中的实际应用时。该行业的每个应用都展示了现有 BI 流程如何从 AI 中受益。挑战包括数据隐私、道德和人力资本。在本文中，我对集成 AI 和 BI 未来的可能趋势进行了深入分析，例如更高级的预测模型和道德 AI 的应用。人工智能有望实现显著创新的 BI，提供数据分析的自动化，以获得实时洞察，从而在以数据为中心的环境中获得竞争优势。
欧洲智库出版物
4,400 万选民——几乎只有二分之一的刚果选民，因为在这个非常年轻的国家，超过二分之一的人还没有达到投票年龄——将被召集到投票站，特别是选举他们的共和国总统。齐塞克迪总统是继任者候选人。从现在到12月20日，当局似乎已准备好使用手中的所有牌来维持权力，包括地区和全球大国之间日益加剧的不安全和地缘政治紧张局势，而俄罗斯入侵乌克兰和资源争夺进一步加剧了这种紧张局势。因此，从刚果民主共和国提取的钴对于能源转型至关重要，该国是迄今为止世界上最大的钴持有国和生产国。然而，富裕的刚果的大多数居民仍然贫穷。童工和强奸作为战争武器仍然猖獗。种族灭绝也在五大湖地区留下了血腥的道路。 1994年，它从卢旺达造成一百万人死亡，然后被出口到当时富裕的东部扎伊尔，那里许多刚果图西族人被逃到那里的卢旺达胡图族种族灭绝者杀害或驱逐。当局冒着继续利用种族牌和与卢旺达的冲突来达到选举目的的风险，这可能意味着真正和平的希望破灭。 2023 年 6 月联合国关于刚果民主共和国的最终报告确认并谴责了卢旺达对图西刚果叛乱组织的支持
智能与必备 - Crouzet
通过其品牌 Crouzet Aerospace、Crouzet Automation、Crouzet Control、Crouzet Motors、Crouzet Switches 和 Systron Donner Inertial，InnoVista Sensors™ 提供各种可靠、高效且可定制的组件，专用于航空航天和国防、运输和工业市场和领域。
研究论文中智指数分布
指数分布由于其广泛的应用而在各个学科中一直占有重要地位。本文很少介绍中智环境下经典指数分布的推广。详细描述了中智指数模型的数学性质。讨论了用最大似然法估计中智参数的方法，并举例说明了这一点。建议的中智指数分布（NED）模型涉及某些特定事件发生所需的间隔时间。因此，所提出的模型可能是可靠性问题中使用最广泛的统计分布。为了概念上的理解，给出了NED在可靠性工程中的广泛应用，这表明了该分布适用的情况。此外，还进行了模拟研究以评估估计的中智参数的性能。模拟结果表明，具有较大样本量的不精确数据可以有效地估计未知的中智参数。最后，分析了癌症患者缓解期的复杂数据集，以确定所提出的模型对于现实案例研究的重要性。
中智集合与系统
关键词：七分集，七分中智集，中智正弦距离测度，七分中智集和 MADM 策略。 ________________________________________________________________________________________ 1. 简介 中智集合已经成为处理各个研究领域中的不确定性、不确定性和不一致性的一种有力工具 [5]。近年来，经典集合论已经不足以对复杂的不确定系统进行建模 [5]。Florentin Smarandache 于 1998 年引入了中智集合论或中性知识的概念 [1, 4]，为处理不确定性和不一致性提供了一个强大的框架 [6]。最近的研究探索了距离测度的中智扩展，包括正弦距离测度 (SDM) 和七分假设距离测度 (HHDM) [2]。我们主要通过投票即选举来选择领导者。每次选举，选民都会选择支持候选人 A、支持对手 B 或完全弃权。选择不投票的选民可以通过选择 A 到 B 选项来决定选举结果；这被称为“中立或不确定”[3]。