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World File Search System稀缺性
重新审视家用储热应用中盐水合物的选择
在这项工作中，我们评估了 454 种盐水合物和 1073 种独特的水合反应，以寻找适合家用储热的材料。根据盐和反应的稀缺性、毒性、（化学）稳定性和能量密度（> 1 GJ/m 3）以及与 3 种用例场景的一致性对其进行了评估。这些场景基于空间供暖（T > 30 ◦ C）和热水（T > 55 ◦ C）通过排放提供，以及建筑环境中可用于充电的热源（T < 160 ◦ C）。在所有评估的材料中，只有 8 种盐和 9 种反应（K 2 CO 3 0 – 1.5、LiCl 0 – 1、NaI 0 – 2、NaCH 3 COO 0 – 3、(NH 4 ) 2 Zn(SO 4 ) 2 0 – 6、SrBr 2 1 – 6、CaC 2 O 4 0 – 1、SrCl 2 0 – 1 和 0 – 2）满足所有标准。假设找到合适的稳定方法，则需要另外 4 种盐和 13 种反应（CaBr 2 6-0、CaCl 2 6-0、6-1、6-2、4-0、4-1、4-2、LiBr 2-0、2-1、2-0、LiCl 2-0、2-1、ZnBr 2 2-0）。从这些选择中，只有 2 种盐/反应（NaI 和 (NH 4 ) 2 Zn(SO 4 ) 2 ）尚未在文献中得到广泛研究。此外，许多经过充分研究的盐水合物，如 MgSO 4 和 LiOH，均未通过我们的筛选。这项工作强调了适合家庭应用的材料的稀缺性，以及扩大未来评估范围的必要性。
数据稀缺药物协同专家组合......
药物-靶标相互作用预测 (DTI) 在药物发现和临床应用等各种应用中都至关重要。DTI 预测中广泛使用的输入数据有两个视角：内在数据表示药物或靶标的构造方式，外在数据表示药物或靶标与其他生物实体的关系。然而，对于某些药物或靶标，尤其是那些不受欢迎或新发现的药物或靶标，输入数据的两个视角中的任何一个都可能很稀缺。此外，特定相互作用类型的真实标签也可能很稀缺。因此，我们提出了第一种方法来解决输入数据和/或标签稀缺情况下的 DTI 预测。为了使我们的模型在只有一个输入数据视角可用时发挥作用，我们设计了两个独立的专家分别处理内在数据和外在数据，并根据不同的样本自适应地融合它们。此外，为了使这两个视角相互补充并弥补标签稀缺问题，两个专家以相互监督的方式相互协同，以利用大量未标记数据。在输入数据稀缺性和/或标签稀缺性不同的 3 个真实数据集上进行的大量实验表明，我们的模型显著且稳定地优于现有技术，最大改进为 53.53%。我们还在没有任何数据稀缺的情况下测试了我们的模型，它也优于当前方法。代码可在 https://github.com/BUPT-GAMMA/MoseDTI 获得。
INPI-2023-2026-Strategic-Plan.pdf-gov.br
最后一个战略规划周期的基石（2018-2022）是效率的挑战：少做更多的事情。慢性资源稀缺性在利用组织实践和流程中的创新和变革性解决方案的不断搜索方面发挥了领导作用。已经以这种方式解决了历史问题。专利积压赶上计划的出色结果是BPTO决心克服障碍并提供不断效率的公共服务的最明显和最著名的象征。
使用机器学习方法估算参考蒸散量
摘要：农业是人类文明的基本支柱，不仅提供了我们生存所需的食物，而且还是全球经济增长的主要驱动力。然而，这个关键部门越来越受到气候变化的不断影响的影响，尤其是由于关键农业区域中水稀缺性的加剧。改变气候模式正在破坏降雨周期，导致干旱更加频繁并减少了水的可用性。随着全球人口的成倍增长并需要上升，农民需要灌溉水才能满足这些需求。这种日益增长的资源稀缺性强调了迫切需要可持续的农业解决方案来适应这些挑战。为了确保水资源的未来和保护农业生产力，至关重要的是主动实施诸如物联网（IoT）和人工智能（AI）之类的尖端技术。在这种情况下，我们提出了一种新的方法，用于估计参考蒸散量表，以最大程度地减少水浪费并提高灌溉水管理的效率。这项研究是在现实世界中进行的，安装了几个传感器以测量各种参数，包括温度，土壤水分和降雨。该站连接到服务器应用程序，在数据清洁和预处理后生成数据集。从数据集获得的参数与输出值et 0的相关性进行了分类。回归以预测水应力。开发的算法在确定系数r 2
人工智能交付人工智能 - 人工智能主导的交付代理
主要成果：▪ 减少冗余：消除重复报告以提高资源效率。▪ 提高数据质量：确保报告准确一致。▪ 加强协作：在技术团队和业务用户之间建立沟通桥梁。▪ 降低风险：平衡 BAU 工作和项目承诺。▪ 降低复杂性：简化数据平台交付流程。▪ 解决技能短缺问题：缓解熟练数据资源的稀缺性和成本。▪ 一致性：确保统一应用业务规则和要求。
