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World File Search System能应
用于多功能应用的基于物理壳聚糖的可持续涂料中的博士学位论文
为了测试建议的方法的性能，使用Heureka Planwise软件在100年内针对两个瑞典县（北方地区）和克罗伯格（BoreonMoral Zone）开发了不同的未来林业场景。模拟和分析了五种不同的测试方案； 1，当前林业（“ Cur”）； 2，增长和收获的增加（“递增”）； 3，保护区和额外的生物多样性促进措施（“ double+”）； 4，终止林业（“停止”）和5，标准林业（“站立”）。场景“停止”模拟了所有森林管理实践均在2010年终止。但是，森林仍将受到当年之前进行的森林管理活动的影响。场景“立场”的目的是反映整个瑞典的总体平均林业，以最大程度地减少诸如架子年龄分布和变化的增长条件等因素的影响。
制造产品定制产品设计的人工智能应用Okpala Charles Chikwendu 1*，Udu Chukwudi Emeka 2 1，2 Indust
抽象人工智能（AI）正在通过改变个性化的产品设计来满足对定制解决方案的不断增长的需求，从而彻底改变了制造业。这项研究强调了机器学习，生成设计和预测分析等AI技术如何使制造商能够预测消费者的偏好，优化设计参数并促进大规模定制，同时保持效率，可扩展性和质量。该研究强调了AI在实时决策和生产敏捷性中的作用，展示了其克服传统设计限制并提高客户满意度的能力。还探讨了关键挑战，包括数据隐私问题，算法偏见以及对跨学科协作的需求。通过案例研究和仿真，该研究证明了AI驱动系统的切实好处，例如提高产品质量和运营效率，同时确定了智能制造中最佳实践和未来创新的机会。最终，这些发现突显了AI在重塑生产过程中的变革潜力，为个性化，高效和以客户为中心的制造业的新时代铺平了道路。关键字：人工智能，个性化产品设计，大规模定制，机器学习，生成设计，预测分析，数字双胞胎，智能制造
新闻稿MWC 2025Telefónica将5G和人工智能应用于眼科和肿瘤学方面的解决方案
马德里，2025年2月12日。-Telefónica将在巴塞罗那举行的移动世界大会（MWC）举行，该公司将基于5G连通性，边缘计算和人工智能（AI）在巴塞罗那举行，以确定癌症患者白毒和监测白细胞水平的患者进行手术的需求。具体来说，“ Cateye”由具有5G连通性的设备组成，该设备可以确定患者是否具有足够程度的白内障来建议手术干预。为此，Telefónica与EdgendriaInnovación合作开发了一个专门的光学平台，该平台具有精确的伺服电机，应用于特定的相机，该相机自动自主，无需专门帮助，并拍摄了一张眼睛的照片，并通过5G将其发送给Teleffourfowowonnica的人工智能。此AI专门搜索特定参数，以决定白内障是初期还是需要眼科医生干预。在此解决方案中，Telefónica与设计和构建设备的专业供应商EdgendriaInnovación合作，并将人工智能整合到其中。“ Cateye”的目的是帮助专家眼科医生将某些任务委派给团队，以便他们可以在正确的时间进行干预，从而更好地利用自己的时间和专业知识。由于该设备相对易于运输，并且可以由技术人员使用，因此“ Cateye”也有助于为在其环境中较少医疗资源的人提供此类测试。至于“ 5G智能血液监测”，Telefónica为初创企业Leuko开发的Pointcheck解决方案增加了5G和Edge计算，该解决方案改善了可能患有严重嗜中性粒细胞（中性粒细胞，一种白色血细胞）的关键患者的监测，下方是
洞察人类和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）
数学建模是在其所有流中建模有效，有效的人工智能的最重要方面，例如，弱-AI，strong-ai，super-ai，super-ai，ultra-ai，hultohoid，bunderoid，bionic brain，cyborg，cyborg，enerative-a，机器学习，机器学习，机器视觉，图像处理，图像处理，自然语言处理，自然语言处理，深度学习，ANN，ANN，GP，GA等。与数学建模一起在其中适合映射的位置也是重要的考虑因素。对于某些逻辑，数学模型无法理解准确性的理论建模和映射也非常有用。因此，在我的论文[1]中，“针对人形和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）的见解”我同样使用了概念，无论有用的数学建模和映射和理论建模以及理论建模和映射和工程师“ Bionic Brain”用于使用ANN，GP，GA，GA，GA，GA和几种本质模型的“ Bionic Brain”。我向所有读者，学生，研究人员保证，本文非常有用，易于理解的数学和理论建模概念和映射仿生机器人机器人工程的仿生大脑，并涵盖所有分析，设计和开发必需品。
洞察人类和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）
数学建模是在其所有流中建模有效，有效的人工智能的最重要方面，例如，弱-AI，strong-ai，super-ai，super-ai，ultra-ai，hultohoid，bunderoid，bionic brain，cyborg，cyborg，enerative-a，机器学习，机器学习，机器视觉，图像处理，图像处理，自然语言处理，自然语言处理，深度学习，ANN，ANN，GP，GA等。与数学建模一起在其中适合映射的位置也是重要的考虑因素。对于某些逻辑，数学模型无法理解准确性的理论建模和映射也非常有用。因此，在我的论文[1]中，“针对人形和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）的见解”我同样使用了概念，无论有用的数学建模和映射和理论建模以及理论建模和映射和工程师“ Bionic Brain”用于使用ANN，GP，GA，GA，GA，GA和几种本质模型的“ Bionic Brain”。我向所有读者，学生，研究人员保证，本文非常有用，易于理解的数学和理论建模概念和映射仿生机器人机器人工程的仿生大脑，并涵盖所有分析，设计和开发必需品。
高级商业智能应用程序的量子计算增强AI系统
量子计算和人工智能的融合代表了一种具有前所未有的商业智能应用潜力的变革性技术范式。这项全面的评论批判性地研究了量子计算增强AI系统的革命性功能，以应对多个业务领域的复杂计算挑战。通过对新兴研究，实施框架和跨学科案例研究的系统分析，我们研究了量子计算的独特计算机制如何从根本上重塑数据分析，战略决策和预测建模。我们的全面检查表明，量子AI系统具有将计算复杂性降低多达90％的巨大潜力，将预测精度提高了60-75％，并提供了跨财务，后勤和战略性商业智能领域的前所未有的见解。该研究综合了来自多个技术领域的证据，突出了量子增强AI在解决以前棘手的计算问题方面的变革潜力。通过探索技术能力，实施挑战和未来的研究方向，本综述为理解高级商业智能应用程序中量子计算和人工智能的新兴相交提供了关键框架。
中央银行对人工智能应用的治理
报告的结构如下。第 1 部分首先简要概述了人工智能模型，重点介绍了央行出版物中的用例，并通过 CGRM 工作组成员对人工智能使用情况问卷的回答补充了讨论。该小组确定的一些好处和用途包括流程自动化、大数据集分析和解决复杂问题。央行采用人工智能来提高效率、提高运营稳健性并为组织不同领域的决策提供信息。这包括经济预测、支付、监管和钞票生产等核心功能。央行还在探索使用人工智能提供客户和企业服务，例如使用聊天机器人回答受监管实体的询问或协助自己的研究人员。这些应用展示了人工智能应对复杂挑战和支持央行运营的潜力。
社论：放射学癌症诊断的人工智能应用
癌症仍然是对人类生命的最显着威胁之一，早期发现特别具有挑战性。放射学成像是识别癌症的主要工具，但早期的迹象通常是微妙的，导致可能遗漏的可治疗癌症（1）。人工智能（AI）具有巨大的承诺，是帮助放射科医生进行癌症检测的强大工具（2）。AI算法在癌症识别，分割和评估中表现出了令人印象深刻的能力（3，4）。然而，这些算法的不透明性质（通常称为其“黑盒”特征）引起了人们对它们的可解释性和临床预测的验证能力的担忧（5）。需要解决一些新出现的挑战，以有效地将AI整合到癌症检测中。在数据策划期间，公开可用的数据集通常受到扫描仪技术和成像协议中的小规模，不完整的标签或可变性的限制，这限制了其适用性（6）。在开发阶段，AI算法在很大程度上取决于专家放射科医生的手动注释，并且当应用于来自不同医院或协议的数据时，其性能可能会下降（7）。此外，当前的AI模型在处理部分或嘈杂标签，管理长尾数据分布以及适应持续学习（8）等问题上遇到了困难（8）。），头颈肿瘤分割（Zhang和Ray），乳腺癌亚型分类（Sun等）和风险因素识别（Dianati-Nasab等人。）和直肠癌生存风险预测（SHU为了增强AI作为可靠和用户友好的工具的临床采用，有必要开发可以与放射科医生协同工作的AI系统，并将人类专业知识和AI的优势结合起来，以改善癌症检测和患者的结果（9）。This Research Topic has curated articles on the applications of AI models, especially the machine learning models of Random Forest (RF), Neural Networks (NN), Bootstrap Aggregating Classi fi cation and Regression Trees (Bagged CART), Extreme Gradient Boosting Tree (XGBoost), and elastic net, and deep learning models of convolutional neural network (CNN), U-Net, ResNet, and multi-head attention fusion,对于脑肿瘤分割的任务（Luque等人），偶然发现了乳房质量分类（Ma等人
传统涡轮机与仿生涡轮机的气动比较，以增强低风条件下的风能应用
摘要。预计到 2050 年，风能将占全球产量的 35%，其中位于高风速地区的大型风力发电场将做出重大贡献。然而，在低风速地区，需要调整涡轮机以最大程度地提高效率。这导致了基于仿生原理的叶片的开发，这些叶片可提高此类条件下的性能。为了验证这种方法，提出了对传统涡轮机和仿生涡轮机进行空气动力学比较分析的建议。所提出的方法涉及使用计算流体动力学 (CFD) 模拟和叶片元素动量理论 (BEMT) 来预测两种设计的行为。评估功率系数 (Cp)、推力 (Ct)、轴向力和扭矩等变量，比较转子在相同条件下的性能。目标是确定仿生涡轮机的可行性及其在低风速（从 2.5 m/s 开始）下对水平轴风力涡轮机的适应性。经 CFD 和 BEMT 模拟验证的结果显示，仿生涡轮机的性能比传统转子高出 33%，凸显了其在恶劣环境条件下提高风能效率的潜力，尤其是在风速较低或不稳定的地区。这证明了仿生设计在增强可再生能源技术方面的可行性。