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使用人工神经网络预测 DED 制造过程中的热场
AAbstr bstract act.. 在过去十年中，机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员，特别是在增材制造领域。同时，这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上，它允许获得新的见解，以克服传统方法（例如有限元方法）的局限性，并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究，用于实施机器学习技术（人工神经网络），以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明，基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测，准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。
可再生能源预测的未来
随着风能和太阳能可再生能源发电量的增加，对这些能源的预测变得越来越重要。预测技能正在提高，但预测的使用方式也在提高。在本文中，我们简要概述了风能和太阳能预测的最新进展。我们描述了从几分钟到几天时间尺度的统计和物理建模方法，包括确定性和概率性预测。然后我们的重点转移到考虑可再生能源预测的未来。我们讨论了最近的进展，这些进展表明预测技能有巨大的改进潜力。除了预测本身，我们还考虑了在风险约束下辅助决策所需的新产品。未来的预测产品将需要包含概率信息，但要以适合最终用户及其特定决策问题的方式提供这些信息。随着越来越多的人在这个领域竞争，在这个领域运营的企业可能会看到商业模式的变化，不同的产品需要不同的技能、数据和建模组合。随着区块链技术的采用，数据交易本身可能会发生变化，区块链技术可以让提供商和最终用户以可信但去中心化的方式进行交互。最后，我们讨论了可再生能源大量使用的情况下的新行业要求和挑战。新的预测产品有可能模拟可再生能源对电力系统的影响，并帮助调度工具保证系统安全。
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
外周血细胞计数作为免疫的预测指标......
癌症免疫疗法已成为治疗各种恶性肿瘤的突破性进展。ICI 靶向 PD-1/PD-L1 和 CTLA-4 通路，通过阻断抑制信号、激活 T 细胞和重振抗肿瘤免疫反应发挥作用。然而，通过增强宿主的免疫反应和破坏免疫稳态，ICI 可促进炎症活动，可能导致多个器官的炎症相关损害 ( 1 )。这表现为一系列临床症状，统称为 irAE，通常影响各种器官系统，包括皮肤、内分泌、呼吸和胃肠系统 ( 2 )。irAE 的发病率相对较高，某些严重并发症会显著影响患者的生活质量和预后 ( 3 )。有效管理 irAE 而不损害 ICI 的抗肿瘤效果或患者的长期生存率仍然是一项临床挑战 ( 4 )。值得注意的是，发生 irAE 的患者通常会获得更好的癌症治疗结果（5-7）。因此，提前评估个人毒性风险至关重要，因为早期干预和管理 irAE 可以帮助确保高风险患者继续接受 ICI 治疗并从中受益。
在计算机分子对接研究和Adme -Tox预测中...
本研究研究了基于自由结合能（δg）的潜在活性预测以及对ARTOCARPUS冠军（Lour。）的植物复合的相互作用确认。使用二肽基肽酶IV（DPP -IV）的大分子蛋白受体在硅分子对接研究中，以及物理化学和药代动力学特性（ADME -TOX）预测方法。使用Autodock v4.2.6（100个对接运行）将DPP -IV受体大分子蛋白蛋白数据库（ID：1×70）的活性子站点停靠。一个52×28×26Å点的网格盒子由0.37Å的距离为X =40.926Å的活动位置； y =50.522Å; Z =35.031Å。用于ADME -TOX预测，使用了基于瑞士的在线申请计划。结果表明，基于δg值和相互作用构象，来自A.冠军的12个Pythocompound具有DPP -IV抑制剂的潜力。比天然配体有五个具有较低δg值和抑制常数的Pythocompounds，七个具有δg值和抑制常数接近天然配体的Pythocompounds。12种化合物在DPP -IV受体的活性子矿石上形成了一种相互作用构象。同时，Adme -Tox预测分析的结果表明，这12种化合物具有不同的物理化学和药代动力学特性。
伊恩·布雷默（Ian Bremmer）在2024年对经济和地缘政治的预测
布雷默还强调了巴西政府的行动以及有关融资的讨论。“巴西现在有一个领导人，他不是气候怀疑论者，他确实希望该国拥有气候革命。”“这是一个过渡和承认较发达国家资金的责任。所使用的资源数量仍然不接近必要的资源。和巴西需要利用它必须向前推进的领导。
预测量子技术的固态材料平台
半导体材料为量子技术 (QT) 提供了一个引人注目的平台。然而，在众多候选材料中识别出有前途的材料主体是一项重大挑战。因此，我们开发了一个框架，使用材料信息学和机器学习方法自动发现用于 QT 的半导体平台。我们实施了不同的方法来标记数据，以训练监督机器学习 (ML) 算法逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升。我们发现，完全依赖文献研究结果的经验方法会明显区分预测的合适和不合适的候选材料。与文献中将带隙和离子特性作为 QT 兼容性的重要特性的预期相反，ML 方法强调了与对称性和晶体结构相关的特征，包括键长、方向和径向分布，因为这些特征在预测材料是否适合 QT 时很重要。
引用刘XZ，Duan MJ，Huang HD，Zhang Y，Xiang Ty，Niu WC，Zhou B，Wang HL和Zhang TT（2023）预测2型Diabe
糖尿病是指具有高血糖的慢性流行代谢疾病。国际糖尿病联合会（IDF）的最新统计数据表明，到2019年，全球约有4.63亿成年人（年龄在20至79岁之间）将患有糖尿病；到2045年，糖尿病患者的人数估计达到7亿（1）。糖尿病并发症已被发现是糖尿病患者死亡的主要原因（2），其中76.4％的糖尿病患者至少报告了一种并发症（3）。糖尿病性肾脏疾病（DKD）是糖尿病的主要微血管并发症，其特征在于高患病率，死亡率和治疗成本，但较低的意识和预防和治疗率较差（4）。在中国，近20-40％的糖尿病患者患有DKD，而DKD的意识率低于20％，治疗率甚至低于50％（5）。DKD的典型进展是指尿白蛋白排泄的初始增加（称为微藻尿症），该尿伴随着大量蛋白尿，随后肾功能的快速下降。结果，蛋白尿已被认为是从传统角度开始肾功能下降的初始途径（6）。但是，由于发现许多蛋白尿患者可以自发地恢复到正常的白蛋白排泄率，或者是基于DKD的综合风险管理（7-11），因此上述理论受到了挑战。尽管增加的筛选频率可以避免延迟诊断，但这并不均匀地实现。在此基础上，微量白蛋白尿作为DKD的传统标志和干预的最佳机会的有效性受到挑战，因为DKD在发作过程中通常是阴险的（12）。尽管肾脏活检能够将DKD与糖尿病肾脏疾病（NDKD）区分开，但尚未验证黄金标准以评估DKD的发展。此外，DKD的预防，早期诊断和治疗在降低糖尿病患者心血管事件的发生率并改善其生存率和生活质量方面具有重要意义。因此，迫切需要
一项横断面研究，探讨了在北京乔亚湾（Chaoyang）区的50岁以上的疱疹系带疫苗接种的预测因子
盐胁迫是多次毁灭性的非生物胁迫，在干旱之后，限制了全球水稻的产量。盐度耐受性的遗传增强是在受盐影响区域实现产量提高的一种有前途且具有成本效益的方法。盐度耐受性的繁殖是具有挑战性的，因为水稻对盐胁迫的反应具有遗传复杂性，因为它受遗传力较低和G×E相互作用高的次要基因的控制。众多生理和生化因素的参与进一步使这种复杂性变得复杂。针对绿色革命时代提高产量的强化选择和繁殖工作无意中导致盐度耐受性的基因座逐渐消失，并显着降低了品种遗传变异性。遗传资源的利用率有限和改善品种的狭窄遗传基础，导致平稳性，以应对现代品种的盐度耐受性。野生物种是扩大驯化水稻遗传基础的绝佳遗传资源。利用未充分利用的野生水稻亲戚的新基因恢复驯化过程中消除的盐度耐受性基因座可能会导致水稻品种的显着遗传增益。大米，Oryza rufinfifogon和Oryza Nivara的野生物种已在开发一些改良的水稻品种的开发中，例如Jarava和Chinsura Nona 2.预生产是准备在繁殖计划中利用的建筑材料的另一种途径。此外，增加获取序列信息的获取和增强对野生亲戚盐度耐受性基因组学的知识为在育种计划中部署野生水稻的部署提供了机会，同时克服了野生杂交中见证的跨不相容性和连锁阻力障碍。努力应针对野生水稻的系统收集，评估，表征和解密的耐盐机制