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优化收敛网络中的带宽分配...
摘要：对高速网络服务的需求和网络流量的不断发展导致了融合网络的普及，这些网络在单个基础架构上混合了各种服务。但是，由于应用程序要求和资源限制的种类繁多，因此很难确保这些网络中的服务质量（QoS）。用于分配带宽的常规方法经常是静态，反应性和效率低下的，这会导致网络性能不足。我们提供了一种独特的深度学习方法，以优化收敛网络中的带宽分配，以克服这一点。我们创建并使用三个深度学习模型：深Q网络（DQN），生成对抗网络（GAN）和一种基于LSTM的特殊DQN模型。我们使用广泛的数据集评估每个模型的性能。我们的结果表明，新型DQN模型在最小数据包丢失，准确性提高，延迟降低，吞吐量最大化，光谱效率优化，降低位错误率，降低位错误，公平性保证和有效的通道资源使用方面的性能优于其他模型。更好的服务质量是这些升级的结果，这也大大提高了上传和下载速度。我们的实证研究证明了我们的方法论在现实世界中的有用性，并为智能网络管理解决方案打开了大门，这些解决方案促进了更好的QoS，有效的带宽分配以及改善融合网络中的用户体验。
地钱属植物导水细胞的趋同进化招募了ZHOUPI基因，促进细胞壁强化和程序性细胞死亡
Yen-Ting Lu、Jeanne Loue-Manifel、Norbert Bollier、Philippe Gadient、Freya de Winter 等。Marchantia 中导水细胞的趋同进化招募了 ZHOUPI 基因，促进细胞壁强化和程序性细胞死亡。当代生物学 - CB，2024，34 (4)，第 793-807 页。�10.1016/j.cub.2024.01.014�。�hal-04434325�
融合多空股票策略
一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月 年份 趋同 多空股票策略 (净值) 2024 5.24 9.06 4.30 -1.87 4.16 2.67 -1.58 2.97 2.47 1.54 4.10 -1.82 35.39 2023 -0.93 1.00 3.20 -1.12 0.23 5.13 1.85 1.10 -0.54 0.13 5.19 1.23 17.49 2022 -2.46 -1.01 2.43 -1.83 1.49 -7.89 3.65 -3.27 -4.60 7.67 3.58 -4.14 -7.19 2021 4.03 3.33 4.54 5.34 2.94 -1.80 1.62 3.79 -2.91 2.10 0.83 5.85 33.53 2020 -2.50 -8.43 -8.12 5.12 0.80 0.04 3.04 2.22 -2.03 -3.38 5.69 2.13 -6.42 2019 3.92 1.29 -1.33 2.83 -4.90 6.11 2.05 -2.42 2.60 1.19 1.78 1.24 14.81 2018 7.07 -3.58 -3.34 1.25 3.40 -0.95 4.57 4.47 -0.12 -6.70 0.73 -7.33 -1.66 2017 -0.08 2.61 -0.45 0.29 -0.40 1.53 2.68 0.38 3.48 1.42 3.67 1.73 18.09 2016 -6.32 0.40 6.47 -1.82 0.57 -1.77 4.98 -0.09 0.73 -0.84 7.97 2.63 12.75 2015 -2.36 4.61 -0.90 -2.01 2.31 -1.18 2.58 -5.64 -1.35 7.16 0.89 -3.18 0.23 2014年 -3.61 3.11 1.91 2.39 2.34 -0.53 -1.59 4.99 -3.26 2.14 3.14 -0.10 11.05 2013年 5.49 0.72 2.80 2.18 4.57 -0.93 5.63 -3.96 2.47 4.81 3.31 1.16 31.65 2012 6.76 4.90 3.54 -1.06 -6.50 4.01 2.41 3.10 1.42 -1.03 0.98 1.66 21.38 2011 2.95 4.65 2.58 3.23 -0.89 -1.91 -1.15 -6.73 -10.07 10.71 0.47 1.99 4.32 2010年 -3.11 6.43 6.55 2.08 -6.13 -7.02 6.08 -6.44 10.43 6.98 1.02 6.35 23.31
人工智能融合教育的影响，使用Chatgpt对韩国高中生的计算思维
摘要 - 人工智能（AI）已集成到各个领域，加速了现有的创新。因此，AI已在教育中被用来推动学习分析和个性化学习等变化。最近，生成AI的发展进一步改变了教育格局。鉴于生成AI在教育中的使用越来越多，这项研究是为了探索其教育应用。我们制定了一个教育计划，该计划基于高中生的设计思维原理，结合了生成AI。为了验证其有效性，韩国的高中学生被选为研究对象，并分为实验组（n = 53）和对照组（n = 42）。与韩国2022修订的课程一致的测试工具测量了计算思维技能。研究结果表明，使用生成AI接受AI收敛教育的小组可显着改善其计算思维。与对照组相比，计算思维的改进也很重要，提供了AI在教育中的好处的有力证据。这项研究证实，使用基于设计思维的生成AI，AI融合教育有效地发展了高中生的计算思维技能。这项研究的发现突出了将生成AI整合到AI设计思维和融合教育中的潜在教育价值。这项研究提供了保证，即生成AI可以成为增强学生学习经验和成果的强大工具，为未来的教育创新铺平了道路。
人工智能与区块链融合的文献计量分析
摘要：分布式人工智能 (AI) 和区块链 (BC) 是最近兴起的去中心化人工智能概念，它指的是将信息和学习传输到各种点对点连接的机器，这些机器根据本地可用数据进行学习并单独做出决策。去中心化人工智能使用去中心化的共识机制，无需可信赖的第三方或中介，它为用户提供基于可信、数字签名和安全共享数据的流程、分析和决策，这些数据以去中心化的方式在 BC 上进行交易和存储。为了确定关注人工智能和 BC 的核心研究并寻找未来研究的途径，本研究对从 WoS 和 Scopus 数据库中检索到的 1,538 篇学术出版物的关键词进行了主题分析，并对作者、附属机构和来源进行了文献计量分析，以检查生产力、引用指标和书目耦合。通过强调数字化转型、环境/社会、去中心化 AI、DeFi 和网络安全等领域作为 BC-AI 融合的重点，本文旨在让研究人员全面了解这种融合，并可用于行业。
纳米-生物-人工智能融合：成就与挑战
挑战：• 肿瘤的异质性：肿瘤生物学的复杂性和异质性使得开发普遍有效的纳米疗法变得困难。• 生理障碍：克服生物障碍以实现有效的药物输送仍然是一个重大障碍对纳米-生物相互作用的理解有限• 毒性问题：纳米粒子与其本体形式相比，由于其反应性增强，可能会对健康造成损害
纳米人工智能融合：概述
Wang, Y.、Iyer, A.、Chen, W. 和 Rondinelli, J.，“无特征自适应优化加速功能电子材料设计”，《应用物理评论》，2020 年。• 潜变量 GP (LVGP) 开源代码下载量超过 20,000 次并实现商业化
危机与融合：弱经济和主流政党意识形态去极化的组合如何促进反系统支持
摘要激进党何时获得支持？先前的研究认为经济和主流政党意识形态融合很重要。为了回应早期不一致的发现，我提供了一种互动方法的证据。反系统政党成功了。两项研究支持这种“危机与融合”模型。在总体级别上，反系统投票在负面经济增长时期和广泛主流党意识形态脱极化期间最强劲。在选民级别上，负面的经济评估与激进党投票之间的联系更加强烈，反之亦然，当宏观经济经济性生病时，个人对融合的看法本身与对这些政党的支持更加紧密相关。主流党的同质性激进地进行了经济投票，并加强了反系统挑战者。