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World File Search System研究现状
使用引用空间的量子计算中材料科学的分析映射
量子计算是一项快速发展的技术，可利用常规信息理论，计算机科学和量子力学原理来解决复杂的计算问题。信息和通信技术的最新突破已经对量子计算研究产生了深刻而有趣的见解。为了在量子计算方面取得更多进展，研究人员目前正在专注于在这个新兴的研究领域中利用材料科学，以实现胜过处理能力。此后，通过使用Citespace分析已发表的学术文献计量数据来进行材料科学在量子计算中的作用。它通过分析年度出版增长率，平均引文结构分析，国际研究合作分析，大多数引用的出版物分析和关键字共发生网络分析来评估该领域的研究现状。推断出两分门，量子纠缠和自旋波动是研究热点。超导量子位和自旋轨道耦合是材料科学辅助量子计算研究中当前最活跃的研究领域。中国，美国和日本正在这一领域进行调解。 此外，它为研究人员提供了未来的研究指令和重要线索，以进一步扩散研究领域的知识。中国，美国和日本正在这一领域进行调解。此外，它为研究人员提供了未来的研究指令和重要线索，以进一步扩散研究领域的知识。
耳脑电图技术及其应用综述
摘要 目的。本综述全面概述了耳脑电图 (EEG) 技术，该技术涉及记录放置在耳朵内或耳朵周围的电极的 EEG 信号，以及它在神经工程领域的应用。方法。我们使用多个数据库进行了彻底的文献检索，以确定与耳脑电图技术及其各种应用相关的研究。我们选择了 123 篇出版物并综合了信息以突出该领域的主要发现和趋势。主要结果。我们的综述强调了耳脑电图技术作为可穿戴脑电图技术未来的潜力。我们讨论了耳脑电图与传统头皮脑电图相比的优势和局限性以及克服这些局限性的方法。通过我们的综述，我们发现耳脑电图是一种很有前途的方法，其产生的结果与传统的基于头皮的方法相当。我们回顾了耳脑电图传感设备的发展，包括设计、传感器类型和材料。我们还回顾了耳脑电图在不同应用领域（如脑机接口和临床监测）的研究现状。意义。这篇评论文章是第一篇专注于回顾耳部脑电图研究文章的论文。因此，它为从事神经工程领域的研究人员、临床医生和工程师提供了宝贵的资源。我们的评论揭示了耳部脑电图令人兴奋的未来前景，以及它推动神经工程研究和成为可穿戴脑电图技术未来的潜力。
大学里的人工智能 - Andrés Pedreño
5.3. 人工智能与学生保留 79 5.4. 大学的其他关键服务 80 6. 人工智能与大学的科研活动 83 6.1. 人工智能研究现状 83 6.2. 人工智能研究工具 85 6.3. 人工智能在研究中的应用风险和影响 88 7. 人工智能、大学和职业及商业环境 89 7.1. 人工智能、劳动力市场和大学的未来 90 7.2. 持续学习 91 7.3. 生成性人工智能和劳动力影响 92 8. 高等教育中人工智能的挑战 94 8.1. 人工智能的技术挑战 94 8.2. 人工智能和经济影响 96 8.3. 全球在采用和使用人工智能方面的差距 97 8.4. 人工智能在多样性和包容性概念中的作用 100 8.5.人工智能在高等教育中的未来前景 103 8.6. STEM 赤字：新人工智能时代的职业与平等机会 105 9. 伦理、人工智能、监管和大学 106 9.1. 欧盟，世界上第一个人工智能监管机构 110 9.2. 学术领域的伦理 114 9.3. 标准和指南 116 9.4. 数据安全和隐私 117 9.5. 推广和商业化 118 10. 西班牙的人工智能和大学 120 10.1. 数据和西班牙大学 120 10.2. 下一代基金作为机遇 122 致谢 137
“企业对企业对大脑？”使用 TCCM 分析回顾 B2B 营销中的神经科学研究
摘要 目的：神经科学的研究结果似乎对 B2B 营销研究的几个心理学基础提出了质疑。神经科学最近也被提议作为跨学科研究的重要领域，有可能导致 B2B 研究中出现原创、大胆的想法。神经科学的应用、指导方针和未来的研究方向已在各个领域进行了讨论。在 B2B 营销中，有人呼吁进一步采用神经科学进行研究，并介绍 B2B 营销可以从中学到什么。 方法：我们在 Scopus 上进行了结构化文献综述，搜索结果为 2,336 条，确定了 67 篇相关出版物，并使用理论-背景-特征-方法 (TCCM) 框架对其进行了分析。 原创性：缺少对连接两个学科（神经科学和 B2B 营销）的研究现状和未来将神经科学应用于 B2B 的研究方向的概述。通过这篇文章，我们弥补了这一空白 发现：B2B 中的神经科学尚处于起步阶段，大多数出版物都是概念性的。一些根植于 B2C 的发现可以转移到 B2B。通过反思 B2B 营销研究重点，我们概述了神经科学在 B2B 中应用的五个主要未来研究方向：1. 决策，2. 营销刺激和反应，3. 数字化，4. 研究方法和测量，5. 推进现有知识。我们希望借此帮助进一步改善 B2B 营销的主要心理基础。
基于活体生物库的癌症类器官：癌症研究的前景与挑战
摘要 生物库弥合了基础研究与转化研究之间的差距。传统的癌症生物库通常包含正常组织和肿瘤组织以及匹配的血液。然而，传统生物库中的生物样本通常是不可再生的。近年来，人们越来越关注建立活体生物库，包括类器官生物库，以长期收集和储存活体和功能性组织。类器官模型基于 3D 体外细胞培养系统，与体内原代组织和器官高度相似，可以重现靶器官的表型和遗传特征。最近关于癌症类器官的出版物有所增加，许多类型的癌症类器官已用于模拟癌症过程以及药物发现和筛选。在目前的研究现状的基础上，需要通过技术进步对癌症类器官进行更多探索，以提高可重复性和可扩展性。此外，考虑到类器官的天然特性，必须更加注意伦理考虑。这里，我们总结了癌症类器官生物库研究的最新进展，涵盖直肠癌、胃癌、胰腺癌、乳腺癌和胶质母细胞瘤。包含癌组织和具有不同遗传背景、亚型和个性化特征的匹配类器官的活体癌症生物库最终将有助于了解癌症，并最终促进创新治疗方法的发展。关键词癌症类器官；活体生物库；生物库；临床前模型
使用人工智能改善疼痛评估和疼痛管理：范围审查
背景：超过 20% 的美国成年人报告说他们大多数日子或每天都会感到疼痛。无法控制的疼痛导致医疗保健利用率、住院率、急诊率和经济负担增加。使用人工智能 (AI) 方法识别、评估、理解和治疗疼痛可能会改善患者的治疗效果和医疗资源利用率。全面综合目前以疼痛评估和管理为重点的基于人工智能的干预措施的使用情况和结果，将指导未来研究的发展。目标：本综述旨在调查旨在改善成年患者疼痛评估和管理的基于人工智能的干预措施的研究现状。我们还确定了基于人工智能的干预措施对成年患者的实际结果。方法：搜索的电子数据库包括 Web of Science、CINAHL、PsycINFO、Cochrane CENTRAL、Scopus、IEEE Xplore 和 ACM 数字图书馆。搜索最初确定了 6946 项研究。经过筛选，30 项研究符合纳入标准。批判性评价技能计划用于评估研究质量。结果：本综述提供了证据表明，机器学习、数据挖掘和自然语言处理可用于提高有效的疼痛识别和疼痛评估、分析自我报告的疼痛数据、预测疼痛，并帮助临床医生和患者更有效地管理慢性疼痛。结论：本综述的结果表明，使用基于人工智能的干预措施对疼痛识别、疼痛预测和疼痛自我管理有积极影响；然而，大多数报告只是试点研究。在这些方法准备好进行大规模临床试验之前，还需要进行更多使用生理疼痛测量的试点研究。
可再生甲醇作为重型发动机燃料
摘要：为了实现气候目标，全球必须摆脱化石燃料。对于电气化不切实际的行业，找到可持续的能源载体至关重要。可再生甲醇因其多种可持续的生产方法而被广泛认为是一种有前途的燃料，可用于为航运、货运、农业和工业机械等重型应用提供动力。虽然目前的技术努力主要集中在航运领域的双燃料发动机上，但未来的进展取决于使用可再生甲醇的单一燃料解决方案，以实现重型领域的净零目标。本综述研究了使甲醇成为重型应用唯一燃料的技术的研究现状。文献中出现了三个主要类别：火花点火、压缩点火和预燃室系统。分析了每个概念的运行原理和效率、稳定性和排放特征。火花点火概念是一种成熟度高、经济高效的解决方案。然而，它们面临着爆震问题的限制，限制了较大孔径的功率输出。压缩点火概念本质上不会受到末端气体自燃的影响，但由于甲醇十六烷值低，因此会遇到与可燃性相关的挑战。尽管如此，仍存在各种实现甲醇自燃的方法。要在所有负载点实现稳定燃烧，需要结合多种技术。预燃室技术尽管成熟度较低，但有望通过充当分布式点火源来延长爆震极限并提高效率。此外，混合控制预燃室概念显示出消除爆震以及相关尺寸和功率限制的潜力。本评论最后比较了每种技术并确定了未来研究的差距。
能源行业企业数字化：驱动因素
摘要：多年来，能源行业一直是信息和通信技术应用的先驱，近年来，由于第四次工业革命带来的转型，能源行业发生了巨大变化。在本文中，我们研究并分析了相关研究及其结果，以展示能源行业企业数字化三个选定方面的研究现状。本文阐明了影响能源行业公司数字化进程的各种驱动因素。它还概述了能源行业已经或即将实施的商业模式，这些商业模式得益于数字化为响应能源市场观察到的趋势而提供的机会。最后，它说明了与能源行业数字化各个方面相关的开放研究挑战和未来困境。本文采用批判性文献综述法撰写。它涵盖了大量最新和相关的文献，涉及上述三个主要研究领域。通过文献综述，我们确定了影响能源公司数字化的驱动因素，并区分了特定于该行业的驱动因素和与所有企业相关的驱动因素，这些驱动因素是工业 4.0 和工业 5.0 更普遍现象的一部分。我们还展示了文献中提出的基于数字化的商业模式创新如何通过商业模式赋予新能源生产者和消费者权力。我们还确定了能源公司数字化中最常见的挑战和困境，这些挑战和困境与分散化导致的能源市场不稳定风险、对能源部门员工能力的新要求、能源供应商和消费者之间互动的新文化以及能源系统中使用的数据的数字安全有关。
智能采煤机器人关键技术
摘 要： 采煤机是综采工作面的核心装备，研发智能采煤机器人是实现综采工作面智能化的关键。 综合分析当前采煤机机器人化研究进程中的传感检测、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟 踪控制等技术的研究现状，提出研发智能采煤机器人必须破解的 “ 智能感知、位姿控制、速度控制、 截割轨迹规划与跟踪控制、位 − 姿 − 速协同控制 ” 五大关键技术，并给出解决方案。针对智能感知 问题，提出了构建智能感知系统思路，给出了智能采煤机器人智能感知系统的架构，实现对运行 状态、位姿、环境等全面感知，为智能采煤机器人安全、可靠运行提供保障；针对位姿控制问题， 提出了智能 PID 位姿控制思路，给出了改进遗传算法的 PID 位姿控制方法，实现了智能采煤机器 人位姿精准控制；针对速度控制问题，提出了融合 “ 力 − 电 ” 异构数据的截割载荷测量思路，给出 了基于神经网络算法的截割载荷测量方法，实现了截割载荷的精准测量；提出牵引与截割速度自 适应控制思路，给出了人工智能算法牵引与截割速度决策方法和滑模自抗扰控制的牵引与截割速 度控制方法，实现了智能采煤机器人速度精准自适应控制；针对截割轨迹规划与跟踪控制问题， 提出了截割轨迹精准规划思路，给出了融合地质数据和历史截割数据的截割轨迹规划模型，实现 了截割轨迹的精准规划；提出了截割轨迹精准跟踪控制思路，给出了智能插补算法的截割轨迹跟 踪控制方法，实现了智能采煤机器人截割轨迹高精度规划与精准跟踪控制；针对 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同 控制问题，提出了 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同控制参数智能优化思路，给出了基于多系统互约束的改进粒子 群 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同控制参数优化方法，实现了智能采煤机器人智能高效作业。深入研究五大关键 技术破解思路，有利于加快推动研发高性能、高效率、高可靠的智能采煤机器人。
数字化对制造业供应链绩效的影响：
摘要 目的：当前，外部环境动荡、资源稀缺、全球化等挑战推动了制造业数字化进程。本文旨在探索制造业供应链数字化和供应链绩效相关文献，构建研究框架。设计/方法/方法：本文通过关键词检索，调查并整理了近五年来在 Scopus 和 Web of Science 数据库中发表的相关文献。研究结果：本文提出制造业背景下的供应链数字化研究体现为工业 4.0、数字技术、数字化转型和数字供应链四种不同的形式，并以此为基础构建研究框架图，进一步评估供应链数字化对供应链绩效影响的研究现状和未来路径。研究局限性/启示：本文为当前和未来有志于推进供应链数字化和供应链研究的研究人员提供了系统的研究框架和未来的研究方向。实际意义：本文可作为供应链管理者的指南，以提高供应链成员对数字化潜在好处和影响的认识、理解和接受度。 原创性/价值：本文为未来供应链数字化和绩效研究提供了理论基础和启发。 关键词：供应链数字化、供应链绩效、数字化转型、工业4.0、制造业 简介 数字化正在成为全球数字经济中制造业的新“必需品”（Chiarini et al.，2020）。它可以使制造过程更有效、更高效，提高生产率和资源利用效率，帮助企业降低成本，提高竞争力（Sūdžiūtė & Jakubavičius，2022）。数字化对供应链管理的影响越来越受到关注，因为供应链是制造业（MI）发展的一个重要方面。