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网络优化和管理的人工智能和机器学习
这项研究深入研究了人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用，以优化和管理现代通信网络。随着数据流量的指数增长以及网络体系结构的增加，网络管理和优化的传统方法证明是不足的。AI和ML提供了新颖的方法来通过实现智能，自适应和自动化网络解决方案来应对这些挑战。该研究探讨了各种AI和ML技术，包括受监督和无监督的学习，强化学习和深度学习，及其在交通预测，资源分配，故障检测和自我修复网络中的应用。它还解决了AI/ML算法与网络管理系统的集成，研究了与可扩展性，实时处理和安全性有关的问题。通过模拟和现实世界案例研究，该研究表明了AI和ML提高网络性能，降低运营成本并提高整体服务质量的潜力。这项工作强调了AI和ML对网络优化和管理的变革性影响，强调了它们在下一代通信网络发展中的关键作用。
高后果 AI 风险管理的可行指南：迈向解决 AI 灾难性风险的标准
1 对于本文档的大部分内容，许可均符合 CC BY 4.0 许可证 ( https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ )。有关本文档第 3.2.2.1 节、3.4.2.1 节和附录 1 部分内容的合理使用许可，这些部分内容包括或改编自 NIST 出版物（例如 SP 800-30）的段落，请参阅 NIST 许可证的合理使用条款，网址为 https://www.nist.gov/open/license 。（在第 3.2.2.1 和 3.4.2.1 节中，我们从 NIST SP 800-30 的表 H-2 中引用了“关键基础设施部门受损或丧失能力”一词，并从 NISTIR 8062 中引用了“对民主制度和生活质量的影响”一词。本文件第 3.2.2.1.2 节中的影响评级类别与 NIST SP 800-30 的表 H-3 非常接近，只是我们使用“国家或整个社会”而不是“国家”，并且我们添加了一个副标题“可能导致社会严重或灾难性后果的因素包括”以及该副标题下的相关材料。）有关第 3.3 节中包含联合国出版物摘录的部分的权限，请参阅 https://shop.un.org/rights-permissions 。
海报：GSIT：用于车辆网络中层次证书管理的几何空间信息树
摘要 - 这项工作介绍了几何空间信息树（GSIT），这是一个新颖的框架，通过将超平面分配给实体并降低下属节点的维度来构建层次关系。框架中的成员通过内部产品计算进行验证，简化执行步骤，同时跨越不同深度的层次结构进行身份验证。GSIT利用超平面的几何特性有效地编码和管理分层信息。它适用于车辆网络公共密钥基础架构（PKI），增强隐私保护，化名证书管理和多级可追溯性。此方法为管理安全的通信系统中的复杂层次结构提供了可扩展且灵活的解决方案。
神经疼痛管理的进步
神经元疼痛，包括神经性疼痛，偏头痛和慢性疼痛综合症，提出了重大的全球健康挑战。本文献综述涵盖了在2024年进行的研究，使用包括PubMed和Google Scholar在内的主要数据库，其搜索词“神经性疼痛/治疗”或“慢性疼痛/治疗”或“疼痛管理/方法”或“神经调节/方法”或“神经调节方法”或“脊髓刺激”或“脊髓刺激”或“深脑刺激”或“深脑刺激”或“刺激”或“刺激”或“刺激”或“刺激”或“启发”或“触发”或“启示”或“启示”或“当前”或“启示”或“ nair”或“ nair”或“ nair”或“ nair”或“ nair”或“”型号。电压门控钠通道“或“生物学/药理学”或“药物输送系统/方法”或“再生医学/方法”或“干细胞移植/方法”或“富含血小板的血浆/治疗性使用”或“组织工程/方法”或“生物标志物”或“生物标志物/生物标志物/生物标志物/代理”
提供AI管理的临床研究数据Parexel的端到端自动化策略
框架。该框架必须具有管理新类型数据的能力 - 包括电子健康记录（EHR），患者和医疗保健专业文本以及语音通信的真实数据。随着临床评估扩展以解决现实世界中医学用途的药物影响，它必须能够处理大量数据。该框架必须为学习操作提供实时可见性，这是有效利益相关者协作和简化操作的关键能力。关键组件包括数字安全性；以云为中心的数据湖；以及数据流和共享技术。全面的数据治理将定义和直接：数据收集策略；数据标准；数据集成方法；以及数据分布，安全性，保护和与法规的整体映射。
新热带质含量的产卵场模型：保护和管理的影响
简介：淡水迁移是一个重要的自然过程。南美的所有主要河流盆地都有pot骨的鱼，将上游迁移到产卵。因此，这些物种承受薄壁遗迹，并且在社会，经济和生态上都很重要。水电坝引起了这些鱼的生存的主要威胁之一。水力发电是南美低碳电力的主要来源，那里是最多样化，最流行的河流动物动物区系居住的地方。然而，水力发电开发在其环境影响评估（EIA）的研究中很少考虑在宏观范围内以宏观范围的迁移途径产生的产卵区域或累积影响。在哥伦比亚的马格达莱纳盆地进行的本案例研究中，开发了迁徙鱼类潜在产卵区域的分布模型。目前的研究的目的是证明在宏观范围内使用早期计划工具的潜在使用，以确保淡水生态系统在支持迁移方面仍然有效。
估计植物生产和农业水管理的作物系数，在亚人类热带地区的气候变化下
了解当前和未来的作物需求对于提高农业生产力和管理长期水资源在不断变化的气候下至关重要。这项研究旨在估计在不同的水管理实践和气候变化方案下，作物用水需求将如何变化。使用灌溉决策工具的现场实验是在2016年和2017年在埃塞俄比亚Lemo进行的。农作物和水管理数据是在白菜和胡萝卜生产上收集的。现场数据用于估计作物系数（KC），并将结果与模拟的KC与农业政策环境扩展器（APEX）模型进行了比较。在顶点中使用了预测的未来气候数据来评估气候变化对未来作物水需求和KC的影响。现场数据分析表明，平均而言，农民传统实践（FTP）治疗比润湿前探测器（WFD）处理更多的水。使用土壤水平衡法，卷心菜的初始，中和晚期两种处理的KC值的平均值分别为0.71、1.21和0.8，胡萝卜分别为0.69、1.27和0.86。顶端模拟的KC捕获了FAO KC模式，其测定系数（R-square）在0.5到0.74之间。最高模拟和土壤水平估计的KC还表明，卷心菜的R平方与R平方的关系很强，而胡萝卜的含量在0.5到0.75之间，0.66和0.96。预计的气候变化分析表明，由于温度升高，预计将来的作物水需求将在未来增加。在气候变化方案下，与基线期相比，2025年，2055年和2085年的生长季节潜在蒸散量将在2025年，2055年和2085年增加2.5％，5.1和6.0％。模拟的KC表示2085年的变化系数较高，卷心菜为19％，胡萝卜为24％，而2025个时期模拟的KC表示变异系数最小（分别为16％和21％的卷心菜和胡萝卜）。该研究表明，当前使用可用水资源的灌溉计划应考虑到该地区较高的农作物水需求，以减少缺水的风险。
评估自然洪水管理的多重好处
在过去的十年中，已经做出了巨大的努力来量化和绘制NFM的潜力，包括环境局的国家战略NFM机会地图（仅英格兰）和为英国气候变化风险评估进行的研究。尽管这些努力提高了我们对NFM空间潜力的理解，但较少的研究集中在量化NFM的全部利益，尤其是与人，气候和自然有关的福利。这一研究差距对于为未来的投资决策，公共部门资金和私营部门的参与和融资而言，尤其重要，在这些决策中，缺乏有关NFM洪水泛滥和其他福利的定量数据，这使得难以衡量的投资回报。