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World File Search System科学研究
2021 年军事科学研究年度报告
图 1：左图：透明保护结构，具有可调节厚度的玻璃层（黄色）、粘合剂层（灰色）和聚合物背衬层（蓝色），以防止玻璃碎片脱落。中图：预测（模拟）透明保护结构在被弹丸穿透后将如何失效，以示例层厚度选择为例。右图：保护结构中的实际裂纹模式与使用材料力学模型进行数值模拟所预测的失效行为非常相似
空军科学研究资助机会办公室...
DEPSCoR's objectives are to: (1) increase the number of university researchers in eligible States/Territories capable of performing science and engineering (S&E research responsive to the needs of the DoD; and (2) enhance the capabilities of institutions of higher education (IHE) in eligible States/Territories (listed below) to develop, plan, and execute (S&E) research that is relevant to the mission of the DoD, and competitive under授予联邦研究援助的同行审查系统；与建筑研究基础设施的这些长期目标一致，国防部打算从2024财政年度拨款中进行竞争性制造和资助，这是与国防部使命相关领域的S＆E研究多年奖项，并且对国家安全很重要。这个资金机会旨在在一对研究人员之间建立基础研究合作，即1）申请人/首席研究员（PI），因此称为
生物信息学——支持现代生命科学研究
摘要 生物信息学是一门跨学科领域，它开发用于理解生物数据的方法和软件工具，旨在利用数学、信息学、统计学和计算机科学研究分子、细胞、组织和生物体的组成、结构、功能和进化等问题。随着我们迈向尖端技术时代，将会有大量数据需要存储、处理和分析。生物信息学提供用于数据研究和比较的分析软件，并提供用于建模、可视化、探索和解释数据的工具。它包括生物分子的分析、结构和功能表征，从而促进基因组学、蛋白质组学、转录组学和代谢组学等学科的发展。在机器学习和云计算的最新进展的支持下，药物发现和开发工具应该可以缩短寻找和生产有效药物化合物的时间，从而减少副作用，并获得更多疗效，并由此诞生了一个名为化学信息学的分支学科。个性化医疗是当前社会的主要研究领域和需求，生物信息学可以帮助根据个体的基因组成制造药物分子，以获得更好的治疗效果。科学界未来面临的主要挑战是创建全细胞或生物体的体外模型，并进一步通过应用计算机模拟方法模拟全细胞或生物体。为此，需要开发和测试利用这些技术的可靠工具。生物信息学将问题的搜索空间/规模缩小了数千倍。其主要目标是将大量复杂数据转化为有用的信息和知识。理解这些数据，人们基本上可以设计出更长的寿命来造福社会。关键词：生物信息学、计算生物学、基因组学、蛋白质组学、系统生物学。摘要：生物信息学是一个跨学科领域，它开发方法、软件工具来理解生物学数据并研究关于构成的问题。
4501.pdf - 国际最新科学研究杂志
在当今的 21 世纪，世界在短时间内见证了技术和创新的重大转变。计算、处理和分析领域正在发生各种创新。然而，如今，“智能家居和物联网”这个流行词在公司、大学、研究学者等中最受欢迎。随着大数据分析等新兴技术和创新的出现、电信行业的蓬勃发展、宽带连接的增加以及各种设备和传感器处理能力的提高，直到最近才看起来不可能实现的智能家居的想法现在似乎是可行的。我们对研究论文进行了文献计量学审查，并提出了一些指标来了解在智能家居环境中所做的研究。基于此，人们可以获得有关进一步研究重点领域的线索。分析的局限性在于尚未分析研究论文的全部内容。所有指标均以图形和表格格式呈现。'
科学研究中的人工智能：SPI 的经验教训
人工智能 (AI) 的快速发展对科学政策接口 (SPI) 提出了挑战性的问题。人工智能的一个快速增长的应用是生命科学、化学和相关领域的科学研究。我们审查了由于人工智能在科学领域的使用日益增多而导致 SPI 面临的好处和风险的经验证据，并强调了潜在的政策干预措施，以确保这项技术的变革性但负责任的使用。一方面，人工智能工具可以提高正在进行的科学研究的准确性，通过促进改进的循证政策制定来支持 SPI。另一方面，输入人工智能工具的数据中的偏见或不准确性以及其他风险可能会导致 SPI 决策无效。为了应对这些挑战，政策制定者、科学家和其他机构应采取双管齐下的战略，既要加强人工智能在科学中的积极用途，又要解决潜在的缺点。
计算机科学研究最新趋势杂志
1. 简介 让我们考虑一个涉及消息传递系统的示例，每当一个用户向另一个用户发送消息时，例如用户 1 向用户 2 发送消息，该消息就会存储在用户 2 的数据库中。执行此操作后，需要执行几个任务： 通知用户 2。 如果用户 2 在过去 24 小时内未阅读消息，则向用户 2 发送电子邮件。 更新分析中的相关指标。 但是，我们不希望消息的发送者等待这些任务完成。 此外，如果上述任何任务失败，都不应意味着消息本身未能成功发送。 我们如何才能立即取得成功？ 为了满足这些要求，我们使用持久队列。 持久队列是持久的，这意味着数据被写入硬盘以确保不会丢失。 持久队列在称为 pub-sub（发布订阅）的模型上工作，例如 apache Kafka。 Kafka 在内部使用 Zookeeper，Zookeeper 为
国际当代科学研究与评论杂志
1,2 公共卫生，公共卫生学院，尼日利亚 UNIPORT 摘要 背景：饮食是 2 型糖尿病的主要风险因素之一，因为许多国家由于城市化和经济扩张而经历了饮食变化，倾向于增加卡路里消耗。然而，许多糖尿病患者仍然遭受糖尿病并发症的困扰，因为他们对糖尿病饮食管理知识匮乏。本研究的目的是确定饮食教育计划对糖尿病患者知识的影响。这项研究是在尼日利亚河流州大学教学医院 (RSUTH) 和哈科特港大学教学医院 (UPTH) 的 2 型糖尿病患者中进行的。本研究采用了准实验设计。采用多阶段抽样技术共招募了 162 名参与者，对照组 (CG) 81 名，实验组 (EG) 81 名，河流州立大学教学医院 (RSUTH) 和哈科特港大学教学医院 (UPTH) 分别担任 EG 和 CG。两组均接受了个性化用餐时间表的平等干预和每周 2 次电话随访。此外，EG 还接受了饮食教育，使用熟食和生食演示。使用半结构化访谈员管理的问卷收集数据，而统计分析使用 SPSS 22 版统计软件进行，p 值 <0.05 被视为显着。在基线和六个月（P1 和 P3）评估患者的生活质量和知识。知识被分为“好”、“一般”和“差”。在 P1 时，EG 的知识较差（EG：17.3%），而 CG 为 18.5%。在 P3 时，EG 中 0% 的患者知识较差，而 CG 中为 17.3% 两组均有所改善，p=0.001。由于教育计划，患者的知识在计划结束时受到了积极影响。然而，EG 的知识更丰富，因为食物的展示。因此，饮食干预计划提高了患者的知识。关键词：糖尿病、知识、实验。控制、组介绍尼日利亚主要是农业国家 1 ，在九十年代早期，人们对尼日利亚的糖尿病知之甚少，传统上，人们将糖尿病与“诅咒”或“妖术”联系起来 2 。此外，早在二十世纪初，库克博士就将糖尿病描述为非洲的一种罕见疾病。它通常已确定糖尿病是一种代谢和内分泌紊乱，与碳水化合物、脂质和蛋白质代谢密切相关。因此，营养治疗是糖尿病管理和糖尿病自我管理教育的一个重要方面。此外，知识更丰富的糖尿病患者对管理自身疾病的态度更好 3 。知识是熟悉、理解、或对某人或某事的理解，包括通过教育或经验、观察、发现或学习而获得的细节、事实、描述或才能。根据 Medina-Ramirez 4 的说法，知识是已在给定主题中情境化并可以使用或应用的信息。因此，每条知识与每个人的额外知识都有独特的关系。简单地说，它是所有与健康相关的行为、动作和实践的需要。可以通过不同形式的饮食教育计划来增强糖尿病患者的饮食糖尿病管理知识 5
神经营销 - 神经科学研究笔记
摘要：神经科学是研究大脑及其人类如何处理日常活动的学科，一直以来都是其他领域的一部分（例如心理学背景下的神经心理学）。然而，2002 年是 Ale Smidts 教授首次提出神经营销的一年，他将神经营销描述为研究大脑及其如何处理有关消费者背景（购买行为 - 购买方式和原因）的活动。进一步的研究表明，在创造这一术语之前，公司已经通过功能性磁共振成像 (fMRI) 等系统采用神经营销。为了进一步展示其本质，本综述讨论了其历史维度，研究结果表明，神经营销是一个革命性的营销领域。尽管在神经营销背景下进行的实证研究有限，但本综述表明，它可以解决传统营销研究方法带来的可靠性、有效性和普遍性挑战。然而，有人提出，神经营销领域迫切需要基于实证的研究。
4501.pdf - 国际最新科学研究期刊
在当今的 21 世纪，世界在短时间内见证了技术和创新的重大转变。如今，计算、处理和分析领域正在发生各种创新。然而，如今，“智能家居和物联网”这个流行词在公司、大学、研究学者等中最受欢迎。随着大数据分析等新兴技术和创新的出现、电信行业的蓬勃发展、宽带连接的增加以及各种设备和传感器处理能力的提高，直到最近才看起来不可能实现的智能家居的想法现在似乎变得可行和可能。我们对研究论文进行了文献计量学审查，并提出了一些指标来了解在智能家居环境中所做的研究。基于此，人们可以获得有关进一步工作重点领域的线索。分析的局限性在于尚未分析研究论文的全部内容。所有指标均以图形和表格格式呈现。
