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溶剂驱动的仿生软传感器和执行器
通过合规运动，他们的环境，例如pH，[6,7]温度，[8-10]湿度，[11-15]和光[16-18]。他们发挥了巨大的潜力来满足人造肌肉，能量发电机，阀门，握手，游泳者和步行者领域的感测和致动要求。最近，据报道了溶剂蒸气驱动的软驱动器[19-21]，并被视为人类 - 环境相互作用的有前途的设备。当前，分子吸收驱动的软致动器通常仅限于水，乙醇和丙酮蒸气，从而阻止其在晚期可穿戴应用中使用。最近对工程智能材料[22-25]及其作为软执行器的应用[26]表现出复杂的三维形状变形，已广泛审查以进行更全面的分析。简而言之，可以通过将非均匀的外部刺激应用于各向同性结构或通过各向异性执行器的概念来诱导3维（3D）变形，而后者是诱导可编程和可控制变形的有利选择。迄今为止，已经报道了一大批杂种结构，例如双层，梯度和图案结构。[27]在本文中，我们通过开发能够以受控方式精确曲线和扭曲的溶剂响应式仿生软执行器来利用这种方法。它们基于Su-8光敏环氧树脂的刚性微纹理，该树脂在聚二甲基硅氧烷（PDMS）薄膜的一个或两个侧面图案化，以模拟生物生物。[30–35]将所得的微型结构软致动器与双层执行器进行比较，该动力器由在挥发性有机化合物（VOC）下膨胀的活性层组成，并沉积在被动层的顶部。PDM属于硅胶类，是高性能溶剂响应式软动力执行器的出色候选材料，因为它固有的机械灵活性和耐用性，可反复变形。PDMS除了在暴露于VOC时肿胀的能力外，还表现出较高的热和湿度稳定性。实际上，PDM经常用于分析化学领域[28]，例如作为水性培养基中采样分析物分子的有效矩阵材料。[29]尽管对于应用数量不需要PDM的肿胀，但它作为分子驱动的软设备的驱动材料提供了极好的选择性。据报道，基于PDM的聚合物构造的各种自我折叠微观结构已据报道，驱动机制，包括双层和表面张力驱动结构之间的热，磁性，应力不匹配。
AI驱动的高性能聚合物的发现...
图1：我们的电池信息工作流程。数据收集管道：我们收集有机负电极相对于不同电荷载体（正电极材料）的有机负电极的微笑（简化的分子输入线进入系统）。10，这是微笑字符串到数字格式的连接版本。b架构我们的多任务机器学习（MT-ML）预测指标。MT-ML模型经过训练，以预测不同电池组件的多种属性。使用Selector-vector代表荷载体（正电极材料），性质和有机材料类（聚合物/分子）的变化。指纹与选择矢量串联，并用作MT-ML模型的输入。灰色版本的灰色代表模型的输入，较暗版本代表输出。通过将多个MT-ML模型的输出作为输入，在Holdout数据集中培训的 C META学习者。 元学习模型的输出是属性值（电压和特定容量）。 d最后，逆设计方法被授予。 我们采用一些参考有机材料，这些材料表现出更高的电池性能或更高的稳定性或生物降解性。 我们迭代地添加氧化还原活跃的部分或在有机材料的不同位置取代元素和键，以创建数百万个有机材料的库。 我们通过使用拟议的元学习模型来筛选具有较高电压和特定能力的潜在候选者。C META学习者。元学习模型的输出是属性值（电压和特定容量）。d最后，逆设计方法被授予。我们采用一些参考有机材料，这些材料表现出更高的电池性能或更高的稳定性或生物降解性。我们迭代地添加氧化还原活跃的部分或在有机材料的不同位置取代元素和键，以创建数百万个有机材料的库。我们通过使用拟议的元学习模型来筛选具有较高电压和特定能力的潜在候选者。
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。
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。
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。
人类诱导的多能球体的生长是由3D水凝胶环境的粘弹性特性和宏观结构驱动的
摘要：干细胞，尤其是人IPSC，构成了组织工程的强大工具，尤其是通过球形和器官模型。很好地描述了干细胞对其直接微环境的粘弹性特性的敏感性，但干细胞分化仍然取决于生化因素。我们的目的是研究HIPSC球体直接环境在命运中的粘弹性特性的作用。为了确保仅由机械相互作用驱动细胞生长，可在无分化因子培养基中使用具有显着不同粘弹性特性的可生物固定藻酸盐 - 凝集素水凝胶。开发了不同浓度的藻酸盐 - 凝集素水凝胶，以提供具有显着不同机械性能的3D环境，范围从1到100 kPa，同时允许可打印。通过聚集（= 100 µm，n> 1×10 4）制备来自两个不同细胞系的HIPSC球体，在不同的水凝胶中包括并培养14天。虽然密集水凝胶中的球体表现出有限的生长，而不论配方如何，但用液态液乳液法制备的多孔水凝胶显示出球体形态的显着变化和随着水凝胶机械性能的函数的显着变化。横向培养物（相邻球体含有藻酸盐 - 凝集素水凝胶）清楚地确定了每个水凝胶环境对hipsc球体行为的单独影响。这项研究是第一个证明机械调制的微环境会导致不同的HIPSC球体行为而不会影响其他因素。它允许人们设想多个公式的组合来创建一个复杂的对象，其中HIPSC的命运将由其直接微环境独立控制。
AI驱动的物种识别和数字系统学-IJRPR
本文的结构是对AI对数字分类法和物种识别的影响进行全面分析。第2节探讨了物种识别中AI的技术基础，包括机器学习体系结构，计算机视觉应用和分类分类的自然语言处理[13]。第3节重点介绍了AI在生态监测中的作用，重点是生物多样性调查，入侵物种检测和环境DNA（EDNA）分析[14]。第4节深入研究了数字系统学中AI的整合，讨论了自动分类，系统发育分析和分类学标准化[15]。第5节研究了AI驱动的分类法中的数据偏见，模型解释性和道德考虑等关键挑战[16]。