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社论：可持续的农业和牲畜废物管理通过堆肥
有效的废物管理实践对于实现可持续农业和粮食安全目标至关重要。通过优先考虑土壤健康，水质和资源效率，可持续废物管理可以有助于开发有弹性的农业系统，这些系统可以满足当代和后代的粮食需求，尤其是在不断变化的气候下。农业和牲畜废物包括农业，牧场和畜牧业的有机材料，例如农作物残留物，食物废料，肥料和床上用品材料，需要适当地处理可持续的农业实践。通过堆肥通过农业和牲畜废物管理可能是一种可持续的实践，可以帮助回收农业活动产生的有机材料，并将其转化为有价值的土壤修正案。堆肥是将有机物回收为富含营养的土壤修正案的自然过程。像任何过程一样，它具有自己的一系列优势，通过减少对化学肥料的需求，可以改善土壤结构，质地和生育能力，从而促进有机微生物的增长，从而破坏有机物质，抑制有害的病原体，抑制有害病原体，从而增强土壤中的营养可用性（Zainudin et al Al Zainudin等）。它还有助于隔离土壤中的碳，通过减少温室气体排放来减轻气候变化（Jeong等，2019; Nazir等，2024）。更重要的是，堆肥是通过将有机材料回收为堆肥来创建农业生产系统中的闭环系统，然后将有机材料回收为堆肥，然后将有机材料用于肥料，改善农作物，改善土壤健康和再生生态系统（Ragany等，2023）。这种循环模型最大程度地减少了输入，最大化资源的效率并降低了对外部输入的依赖，例如合成肥料和化学物质（Selvan等，2023）。
材料ab-通往新材料的神经图的旅程
本白皮书介绍了在复杂化学空间的背景下革命性材料发现的创新方法和计算框架的全面探索。利用高级技术，例如图形神经网络（GNN），主动学习框架和密度功能理论（DFT）计算，我们建立了一个数据驱动的，闭环系统，以进行材料预测，验证和优化。Our approach integrates high-throughput simulations, multiscale modeling, and multi-physics coupling to address critical challenges in the design of high-performance materials across diverse domains, including energy storage, quantum information systems, and biomedical applications.Through rigorous model evaluations and experimental validations, we demonstrate the predictive accuracy and generalization capability of our frameworks, achieving substantial breakthroughs in exploring previously未知的化学空间。关键成就包括对离子扩散系数的显着改善，超导体的临界温度预测以及催化效率，所有这些都对实验基准进行了验证。通过进一步扩展我们的算法来支持多尺度模拟并将它们与分布式的开放数据平台集成在一起，这项工作为协作，可扩展和智能材料研究的基础奠定了基础。我们的发现不仅可以通过在计算预测和实验验证之间重新定义材料科学的范围，还可以在批判性的质疑之间启动差距，还可以在关键的领域中解除批判性影响力应用程序。这份白皮书强调了我们方法的技术基础，经过验证的方法和重要的科学贡献，建立了21世纪加速材料发现的新基准。
解开人工智能与封闭的可持续性之间的相互作用 -
摘要： - 可持续的闭环供应链（CLSC）已成为一种关键解决方案，以解决与传统线性供应链有关的环境问题。但是，在成功实施闭环系统中，资源利用，准确的预测和整体效率的优化仍然是关键的挑战。这项研究深入研究了人工智能（AI）技术在革命可持续CLSC中的变革作用。当前的问题在于供应链过程中固有的效率低下和环境影响。常规供应连锁店通常在废物管理，高能源消耗和预测不足，导致不利生态影响。这项研究提出利用AI技术作为应对这些挑战的新方法。这项工作的主要重点是研究AI如何优化资源利用率，提高预测准确性并提高闭环供应链内的整体效率。通过采用高级算法和机器学习模型，AI有可能动态适应不断变化的需求，预测资源需求并简化材料流，从而最大程度地减少废物和环境足迹。这项研究的新颖性在于其对AI对闭环供应链内可持续性的多方面影响的全面探索。通过分析现实世界的应用和案例研究，本研究旨在揭示AI在改变供应链动力学方面的未开发潜力。这项研究还解决了与AI道德使用有关的问题，以确保这些技术的整合与可持续实践和社会福祉保持一致。通过这项调查，该研究旨在为持续的关于可持续供应链管理的论述做出贡献，提供弥合理论与实际实施之间差距的见解。随着行业越来越多地采用AI解决方案，在闭环系统的背景下了解其特定的应用和收益对于促进更可持续和具有环境意识的供应链环境至关重要。
脱机深钢筋学习和1型糖尿病中个性化基底胰岛素控制的非政策评估
摘要 - 杂种闭环系统（也称为人造胰腺（AP））的最新进展已被证明可以优化葡萄糖控制，并减轻1型降解者（T1D）的人的自我管理负担。AP系统可以通过连续葡萄糖监测实时通信来调整胰岛素泵的基础输注速率。在深度神经网络中赋予的能力，深钢筋学习（DRL）引入了基础胰岛素控制算法的新范式。但是，所有现有的基于DRL的AP控制器都需要在代理和环境之间进行大量随机在线互动。虽然可以在T1D模拟器中进行阀门，但在现实世界临床环境中它变得不切实际。为此，我们提出了一个离线DRL框架，该框架可以完全离线开发和验证基础胰岛素控制的模型。它包括基于双重延迟的深层确定性策略梯度和行为克隆的DRL模型，以及使用拟合Q评估的非政策评估（OPE）。我们评估了由UVA/Padova T1D Simulator生成的10个虚拟成年人和10个虚拟青少年的硅数据集上提出的框架，而OHIOT1DM数据集则是一个具有12个真实T1D主题的临床数据集。在In Silico数据集中的性能表明，离线DRL算法在范围内显着增加了时间，同时将成人和青少年组的范围低于范围和时间以下。实际和估计的策略值之间的高矛式等级相关系数表示OPE的准确估计。然后，我们使用OPE来估计临床数据集上的模型性能，在该数据集中，观察到每个受试者的策略值显着提高。结果表明，提出的框架是改善T1D中个性化基底胰岛素控制的可行且安全的方法。
使用多药加固学习（RL）方法论的1型糖尿病（T1D）患者的基底核糖顾问
本文引入了一种新型的多代理增强学习（RL）方法，用于1型糖尿病患者（T1D）的个性化葡萄糖控制。所提出的方法利用了由血糖（BG）代谢模型和多代理角色批评的RL模型组成的闭环系统，该模型充当基底核糖顾问。在三种不同的情况下，评估RL药物的性能并与常规疗法进行了比较。评估指标包括最低，最大和平均葡萄糖水平，以及在二型BG范围内所花费的时间百分比。此外，分析了平均每日推注和基底胰岛素剂量。结果表明，基于RL的基底支柱顾问可通过降低血糖变异性并增加目标范围内70-180 mg / dl的时间的比例来显着改善葡萄糖的控制。具体来说，在方案A，B和C中，目标范围内花费的时间从66个增加。66±34。97％至92。55±4。05％，64。13±33。84％至93。91±6。03％和58。85±34。67％至78。 34±13。 分别为28％。 基于RL的方法还可以防止严重的高血糖事件（P≤0。 05）并减少低血糖的发生。 对于场景A和B，降血糖事件从14个下降。 2％±32。 27％至3.77％±4.01％和16。 59％±32。 分别为42％至2.63％±4.09％。 05）。67％至78。34±13。分别为28％。基于RL的方法还可以防止严重的高血糖事件（P≤0。05）并减少低血糖的发生。对于场景A和B，降血糖事件从14个下降。2％±32。27％至3.77％±4.01％和16。59％±32。分别为42％至2.63％±4.09％。05）。值得注意的是，在情况C中，由于胰岛素敏感性的降低，在任何一种方法中均未经历降血糖事件。此外，该研究表明，与常规治疗相比总的来说，这些发现表明多代理RL方法在获得更好的葡萄糖控制方面具有EFF的性质，并减轻T1D患者严重高血糖的风险。
神经调节与脑机接口的融合
几十年来，植入式电神经调节系统一直是神经系统疾病患者临床护理流程的重要组成部分。深部脑刺激 (DBS) 和脊髓刺激系统在临床上的广泛应用为利用植入式神经刺激设备推进慢性设备神经调节研究提供了重要的技术途径。与疾病相关的电生理神经生物标志物（例如丘脑底核中的 β 波段振荡活动和发作间期癫痫样放电）的识别证明了通过自适应系统改善治疗的潜力。这带来了一个挑战：该领域需要人类使用的试验设备，将颅内传感能力与已建立的基于刺激的疗法相结合，形成一个慢性和植入式研究平台。为了应对这一挑战，早期的植入式研究工具是在现有临床神经调节设备的基础上开发的，并增加了扩展的硬件、固件和软件包，以支持利用传感增强治疗的研究。基于传感的神经调节设备的行为范围很广，可以从基于神经活动触发刺激（例如，NeuroPace 脑反应性神经刺激 (RNS) 系统在癫痫放电反应中触发刺激），到通过连续刺激调整来调节病理回路的闭环系统，以利用反馈原理将生物标志物保持在健康范围内（例如，使用 Medtronic Activa PC+S 和 Summit RC+S 系统研究的自适应 DBS (aDBS) 方法根据频谱带功率测量值调整刺激）。从 RNS 到 aDBS 的演变代表了神经技术的不断改进及其在大脑和设备之间创建实时双向接口的能力。这些技术进步为特发性震颤 1 、帕金森病 2 、癫痫 3 和图雷特综合症 4 等疾病带来了新的见解。许多此类研究需要与制造商签订研究协议，但最近，带有“标签上”脑感应功能的神经刺激器（如 Medtronic Percept PC）的商业化应用正在促进它们的研究用途。
评估瑞典 2 型糖尿病持续血糖监测设备的预算影响模型
1. Galicia-Garcia U、Benito-Vicente A、Jebari S 等人。2 型糖尿病的病理生理学。Int J Mol Sci。2020；21(17)。2. Chatterjee S、Khunti K、Davies MJ。2 型糖尿病。Lancet。2017；389:2239-2251。3. Beck RW、Riddlesworth TD、Ruedy K 等人。连续血糖监测与常规治疗对每日多次注射胰岛素的 2 型糖尿病患者的疗效对比：一项随机试验。Ann Intern Med。2017；167:365-374。4. Andersson T、Ahlbom A、Carlsson S。瑞典目前的糖尿病患病率和 2050 年的预测。PLoS One。 2015；10 5. Thunander M、Petersson C、Jonzon K 等人。瑞典克鲁努贝里省成人和儿童 1 型和 2 型糖尿病的发病率。糖尿病研究与临床实践。2008；82：247-255。 6. Haak T、Hanaire H、Ajjan R 等人。Flash 葡萄糖传感技术作为血糖监测的替代品，用于管理胰岛素治疗的 2 型糖尿病。糖尿病治疗。2017；8：55-73。 7. Jendle J、Buompensiere MI、Holm AL 等人。先进混合闭环系统在 1 型糖尿病患者中的成本效益。糖尿病治疗。2021；12：2977-2991。 8. Jendle J、Eeg-Olofsson K、Svensson AM 等人FreeStyle Libre® 系统与胰岛素治疗 2 型糖尿病患者血糖自我监测的成本效益。糖尿病治疗。2021；12：3137-3152。9. Jönsson L、Bolinder B、Lundkvist J。瑞典 2 型糖尿病患者低血糖的成本。价值健康。2006；9：193-198。10. 数据库中的 TLV 价格和决策。11. Basu S、Sussman JB、Berkowitz SA 等人。使用来自美国不同纵向队列的个体参与者数据验证 2 型糖尿病并发症风险方程 (RECOde) 糖尿病护理。2018；41：586-595。
连续葡萄糖监测（CGM）
用户体验。下一代CGM传感器在葡萄糖测量中提供了更高的准确性和精度，从而减少了CGM读数和传统指尖测量之间的差异。某些CGM系统具有可以在更长持续时间内佩戴的传感器最小化传感器更改频率并增强用户便利性的传感器。CGM系统可以与胰岛素泵集成，以创建混合闭环系统（人工胰腺系统），基于实时葡萄糖数据自动化胰岛素的递送，以优化血糖控制。CGM系统现在具有无线连接性，可以无缝数据传输到智能手机或基于云的平台。智能手机应用程序为用户提供实时葡萄糖数据，趋势分析和可自定义的警报。尽管具有优势，但CGM Technology提出了挑战和考虑。CGM系统和传感器可能会昂贵，并且可以受到保险范围，医疗保单或地理位置的限制。CGM的精度可能会受到传感器校准，插入技术和间质性液葡萄糖滞后的因素的影响。有效使用CGM需要培训来解释葡萄糖数据，了解系统警报，解决技术问题并将CGM洞察力整合到日常糖尿病管理中。适当的传感器插入技术和位点旋转对于最大程度地减少不适，皮肤刺激以及与传感器粘合剂相关的潜在过敏反应至关重要。CGM的未来有望继续创新和扩展。研发工作着重于进一步提高CGM传感器的准确性，最大程度地降低校准要求，并提高各种患者人群的可靠性。人工智能（AI）算法和机器学习的整合以分析CGM数据模式，预测葡萄糖趋势并实时提供个性化的治疗建议。CGM系统可以与数字健康平台，电子健康记录（EHR）和远程医疗服务集成，以促进远程监控，与医疗保健提供者以及协作糖尿病护理的数据共享。除了糖尿病管理之外，正在探索CGM技术，用于在研究，临床试验和个性化医学方法中应用，以优化健康结果和疾病管理。
使用共形预测对基于模型的控制器的不确定性定量和鲁棒化
在基于现代模型的控制框架中，例如模型预测控制或基于模型的信息学习学习，机器学习已成为一种无处不在的技术类别，以提高动态模型的准确性。通过利用诸如神经网络之类的表现力体系结构，这些框架旨在通过构建系统动力学的准确数据驱动表示，旨在提高系统的模型精度和控制性能。尽管对其非学习顾问进行了显着的绩效提高，但对于这些基于模型的模型的基于模型的控制器在不确定性的存在下，这些模型的控制器通常几乎没有保证。尤其是在模拟误差，噪声和外源性干扰的影响下，确定这些学习模型的准确性是一项挑战。在某些情况下，甚至可能违反约束，使控制器不安全。在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架，该框架可以应用于大量的基于模型的控制器，并通过以在线和模块化方式鲁棒化基于模型的控制器，从而减轻上述问题，并在模型的准确性和约束满意度上提供可证明的保证。该框架首先部署保形预测，以生成有限的，可证明的有效的不确定性区域，以无分配方式为动态模型。通过动态约束程序，这些不确定性区域被纳入约束中。关键字：基于学习的控制，基于模型的控制，不确定性量化1。（2023a））。Jiahao等。Jiahao等。与预测参考生成器的配方一起，生成了一组可鲁棒的参考传播，并将其纳入基于模型的控制器中。使用两个实际的案例研究，我们证明我们提出的方法不仅产生了良好的不良区域，这些区域建立了模型的准确性，而且还使闭环系统以强大但不保守的方式满足约束。简介由于非线性优化框架的最新进展以及计算资源的可用性增加，在广泛的域上应用基于模型的控制器的应用趋势是趋势。，用于建筑物中的温度控制（Yao和Shekhar（2021）），用于自动驾驶汽车（Wu等人（2022））和四型控制（Chee等人机器学习方法的扩散同时导致了学习增强的，基于模型的控制框架的发展，这些框架利用学习工具通过改进动态模型来提高控制性能，例如（2023）。尽管这些发展激增，但这些基于学习的控制框架在不确定性存在下如何执行的问题仍然是一个积极的研究主题（Mesbah等人。（2022）; Brunke等。（2022））。在这项工作中，我们通过提出一个新颖的框架来解决这个问题，该框架系统地允许基于模型的控制器在模型不匹配，噪声和外部干扰的集体影响下稳健地满足约束。
资产管理的关键作用，使经济
资产管理的关键作用，使黛比·奥比恩（Debbie O'Byrne）和亚历克斯·贝尔（Alex Bell）实现了循环经济，从线性到循环经济的全球过渡正在实现。有一个明显的机会，可以将资产管理被广泛认为是通过部署循环经济原则来实质性地减少气候变化，供应链破坏和支持再生的关键推动力。许多现有的资产管理实践集中在采购资产的连续循环上，这些循环可用于最大程度地提高其绩效，并在生命的尽头取消或回收，这是历史上最便宜，最简单的处置方法。循环经济原则消除了资产具有“临终关怀”的观念。这种从线性经济的转变挑战了资产经理，以使围绕绩效与所有权，新价值指标以及对新型业务和业务模型的考虑的不同思维方式适应不同的思维方式。这可以包括利用智能资产的兴起，采矿数据生成洞察力并促进多个资产生命周期，例如材料护照和数字双胞胎。这使得从线性资产生命周期转移到需要更少的新资源的闭环系统中，而产生的几乎没有废物创造了一个独特的机会来定义和支持多个资产生命周期和线束的管理，并解锁了启用资产的其他价值流。BIOS -Debbie O'Byrne和Alex Bell Debbie曾参与循环经济（CE）空间，近十年来从事与政策，材料和数据流，低碳经济发展有关的项目。她目前在BECA工作，跨多个部门工作，以实现CE过渡。她已任命为绿色建筑委员会（GBC）的CE大师班，被任命为MBIE评估学院的CE专家，最近被任命为World GBC Conculinity Accelerator，为NZ Rep，是Waikato大学的名誉讲师。她是许多相关主题的会议的常规演讲者。Alex是贸易的土木工程师，经验的结构工程师和热情的环保主义者。对他来说，工程正在解决我们的社区和环境的利益。他选择工程学来实现这一定义，并偿还养育他的社区和环境。他以自己的毅力，勤奋和守时感到自豪；通过新西兰的农业背景发展的技能，并确定了学术成绩。