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AI驱动的个性化：E- ...
Manu Vallabh Mishra技术建筑师，Microsoft商业实践，美国HCL美国，美国摘要：电子商务平台越来越多地利用个性化建议，为用户提供更量身定制的购物体验。传统推荐方法通常依赖于考虑行为数据和用户相似性的协作过滤，但它们经常忽略个人的喜好和口味。相比之下，生成模型在增强个性化建议方面表现出了希望，尤其是在电子商务行业。这些模型基于分布创建数据点，使它们能够更好地表示基础用户数据。通过整合来自各种来源的数据，企业可以考虑个人利益，偏好和购买历史的个性化建议，这些建议比通用建议更重要。生成模型能够随着时间的推移学习和调整，从而为用户提供了更精确的建议。他们在电子商务中的实施已被证明可以有效地促进用户参与和推动销售。此外，这些模型可以通过提供更多相关和个性化的内容来提高客户满意度和忠诚度。他们还有可能在竞争激烈的市场中将电子商务平台与众不同，并增强用户的购物体验。随着这些模型继续发展，预计他们将来会进一步丰富电子商务体验。关键字：电子商务，数据，偏好，准确，销售，用户友好
AI驱动的个性化：电子商务中的生成模型
Manu Vallabh Mishra技术建筑师，Microsoft商业实践，美国HCL美国，美国摘要：电子商务平台越来越多地利用个性化建议，为用户提供更量身定制的购物体验。传统推荐方法通常依赖于考虑行为数据和用户相似性的协作过滤，但它们经常忽略个人的喜好和口味。相比之下，生成模型在增强个性化建议方面表现出了希望，尤其是在电子商务行业。这些模型基于分布创建数据点，使它们能够更好地表示基础用户数据。通过整合来自各种来源的数据，企业可以考虑个人利益，偏好和购买历史的个性化建议，这些建议比通用建议更重要。生成模型能够随着时间的推移学习和调整，从而为用户提供了更精确的建议。他们在电子商务中的实施已被证明可以有效地促进用户参与和推动销售。此外，这些模型可以通过提供更多相关和个性化的内容来提高客户满意度和忠诚度。他们还有可能在竞争激烈的市场中将电子商务平台与众不同，并增强用户的购物体验。随着这些模型继续发展，预计他们将来会进一步丰富电子商务体验。关键字：电子商务，数据，偏好，准确，销售，用户友好
AI驱动的混合太阳能预测网格稳定性和...
1独立研究人员，苏格拉，雅克，班加罗尔摘要：高级太阳预测已成为将可再生能源整合到现代电网中的关键因素。本理论综述研究了一系列AI驱动的混合模型 - 将深度学习体系结构（例如CNN-LSTM）与统计或基于物理的方法相结合，以证明改进的预测如何提高网格可靠性和效率。通过利用各种数据源，例如卫星图像和基于地面的测量，这些方法提供了更准确的短期和长期预测，从而使网格操作员能够更好地平衡供应和需求，最大程度地减少削减，并降低运营成本。本文还讨论了可靠的太阳预测，从鼓励透明和确切的预测到市场机制的监管框架来奖励准确的生成计划。此外，包括能源公司，太阳能经理和系统运营商在内的行业专业人员可以利用先进的预测来优化维护，存储集成和财务计划。未来的研究可以从AI预测技术中融合了气候模型的整合，为能够处理不断发展的天气模式的可扩展和自适应系统铺平了道路，并加速了全球过渡到可再生能源。索引 - 摩尔预测，混合AI模型，网格稳定性，可再生能源整合，能源政策，深度学习，气候变化
QSEEK：一个用于自动地震检测，本地化和表征的数据驱动框架
摘要我们引入了一种数据驱动的方法和软件，用于检测和定位大型地震数据集中的地震。通过结合通过神经网络相拾取器传递的地震阶段到达注释，并通过自适应OCTREE搜索进行波形堆叠，我们也可以自动检测并定位Seis-MIC事件，即使在噪声主导地震数据中也是如此。搜索量的分辨率是地震源位置的迭代精制；该策略促进了有效，快速和准确的搜索。我们提出了一个基于既定框架，fea-turing事件检测层和复杂的3D速度模型以及事件特征提取功能，SutasmomentAndlocomeMentAndlocalMagnitudeCalcalulculationFrompeakeakermotions，提供了一个用户友好且高性能开源软件框架。Weimedsatation特定的校正和特定于源的电台项中的搜索中，以提高位置准确性。我们通过从不同地区和地质环境中的大型地震数据集中提取广泛的地震目录来验证并验证我们的方法：（1）冰岛雷克雅内斯半岛； （2）德国Eifel火山区； （3）犹他州锻造。我们从构造活动，火山群和诱导的微吸毒活性中捕获地震事件，幅度在-1到5。如此精确而完整的地震目录有助于解释和理解原本隐藏的地下过程。
gpudrive：1 ...
多机构学习算法已经成功地在各种游戏中生成超人计划，但对部署的多代理计划者的设计影响有限。将这些技术应用于多代理计划的关键瓶颈是它们需要数十亿个经验步骤。为了启用大规模的多代理计划研究，我们提出了Gpudrive。gpudrive是一种gpu加速的多代理模拟器，构建在Madrona游戏引擎顶部，能够每秒产生超过一百万个模拟步骤。的访问，奖励和动态功能直接写在C ++中，允许用户定义降低到高性能CUDA的复杂的，异质的代理行为。尽管进行了这些低级优化，但通过Python可以完全访问Gpudrive，为多代理，闭环模拟提供了无缝且有效的工作流程。使用Gpudrive，我们在Waymo Open Motion数据集上训练加固学习剂，在几分钟内实现有效的目标，并在数小时内扩展到数千个场景。我们在
数据驱动的化学：加速设计和发现
英国伦敦帝国帝国学院的阿伦·沃尔什（Aron Walsh）材料系教授，化学景观正在通过人工智能（AI）社区的新技术和工具的整合而变化。硬件的进度（包括经典的超级计算机和新兴量子计算机）以及包含高级算法和统计机器学习模型的软件进步[1]来促进这些更改。最新的发展（例如大型语言模型和生成扩散技术）正在解锁应用领域，从多模式表征到自动驾驶实验室。本研讨会将介绍数据驱动的化学领域，强调其增强化学发现的潜力，并加快对促进下一代清洁能源技术必不可少的化合物的鉴定[2]。i将包括最新进度的见解，这些进展表征与太阳能应用相关的材料，同时解决诸如可靠的结构 - 专业数据库之类的障碍，以实现更强大的模型，这些模型可重复且可重复[3]。[1]“分子和材料科学的机器学习”自然559，547（2018）[link] [2]“生成人工智能解决了逆材料设计吗？”物质7，2355（2024）[链接] [3]“开放计算材料科学”自然材料23，16（2024）[link]传记阿隆·沃尔什（Aron Walsh）在都柏林三一学院（爱尔兰）开始了他的职业生涯，他的博士学位专注于固体的计算机模拟。在美国国家可再生能源实验室（美国）的博士后住宿后，他在英国巴斯大学（University of Bath）举行了皇家学会大学研究奖学金，并加入了伦敦帝国学院的材料设计主席。他因其在太阳能理论方面的工作和RSC Corday-Morgan奖而被授予EU-40奖，因为他对计算化学的贡献。Aron在Clarivate高度引用的研究人员列表中的特征，并且是《美国化学学会杂志》的副编辑，涵盖了能源材料和人工智能。
apobec3f是在2022年爆发
Monkeypox（MPOX）是由MPOX病毒（MPXV）引起的一种被忽视的人畜共患感染疾病。该病毒属于正托病毒属，由双链的197-kb脱氧核酸（DNA）基因组组成。Monkeypox病毒于1958年首次从Macaca fassicularis分离出来，该病毒起源于新加坡，进口到哥本哈根，该哥本哈根随后引起了圈养的cynomolgus猴子的爆发[1]。到1970年，该病毒被证明能够人畜共患病到Humans，但仍包含在非洲，引起了孤立的感染EP-肾素。直到2003年，与非洲小型哺乳动物的进口有关的爆发出现在美国[2]。2017年，在几十年未识别案件之后，西非最大的MPOX爆发发生在尼日利亚[3]。从2018年到2021年，从尼日利亚进口了几起案件，向英国，以色列和新加坡等非流行国家进口[4-7]。2022年5月，迅速
实施制造执行系统以驾驶...
to Up) ........................................................................................................................... 97
五天的研讨会：以特殊参考天气预测的物理驱动的机器学习（PDMF-WP 2025）
关于该研究所：Atal Bihari Vajpayee印度信息技术与管理学院（ABV-IIITM）GWALIOR是印度的一家首要研究所，从事信息技术和管理教育领域。成立于1997年，拥有一家国家重要性研究所的地位。IT，管理和应用科学的本科，研究生和博士课程的研究所。ABV-IIITM以其强烈的研究重点而闻名，尤其是在人工智能，网络安全和计算科学等领域。在最先进的校园内，该研究所促进了创新，企业家精神和跨学科学习，从而为印度的技术和管理进步做出了重大贡献。
气候影响驱动器框架用于评估风险...
摘要气候科学和应用社区需要一个广泛而需求驱动的概念，以评估与对人类和自然系统的影响相关的物理气候条件。在这里，我们扩展了对“气候影响驱动器”（CID）方法（WGI）（WGI）对气候变化跨越气候变化小组（IPCC）第六次评估报告的描述。CID被广泛定义为“影响社会或生态系统元素的物理气候系统条件（例如，手段，事件和极端）。取决于系统的耐受性，CID及其变化可能是有害的，有益的，中性的，也可能是跨相互作用的系统元素和区域的混合物。”我们提供了有关IPCC报告过程的背景信息，该过程导致了7种CID类型的发展（热，潮湿，风，冰，冰，沿海，开阔海洋和其他），以及33种不同的CID类别，每种CID类别都可以使用多种CID指数进行评估这种CID的清单与WGII共同开发，以在物理气候科学家与影响/风险专家之间提供一个有用的协作点，以评估驱动部门反应的特定气候现象并确定每个部门内的相关CID指数。CID框架可确保一组全面的气候条件为适应计划和风险管理提供信息，还可以帮助优先考虑取决于气候条件的部门动态的改进。CID在识别和传达从物理气候研究中的相关发现到风险评估和计划活动时，通过增加连贯性和中立来促进气候服务。