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AI驱动的智能照明系统，用于节能和自适应城市环境
城市照明系统对于安全，保障和生活质量至关重要，但是它们经常消耗巨大的能量，并且缺乏对不断变化的状况的适应性。传统的照明系统依赖于固定的时间表和手动调整，从而导致效率低下，例如过度灌输和能源浪费。本文探讨了人工智能（AI）和物联网技术如何通过基于环境条件和人类活动的实时调整，节能和自适应照明来优化城市照明。通过整合运动传感器，天气预报和交通系统的数据，城市可以减少能源消耗，提高安全性并改善居民的生活质量。实验结果表明，能源效率，照明质量和运营成本的显着提高，为智能城市照明系统提供了可持续的蓝图。
智能建筑中的AI驱动能源效率
建筑物占全球能源消耗和碳排放的很大一部分，使能源效率成为城市可持续性的关键重点。传统的建筑管理系统通常缺乏动态优化能源使用所需的适应性和精度。本文探讨了人工智能（AI）和物联网技术如何通过实现实时监控，预测性维护和自适应控制系统来提高智能建筑物的能源效率。通过整合来自智能电表，占用传感器和环境监视器的数据，城市可以减少能源浪费，降低碳足迹并改善乘员舒适性。实验结果表明，节能，运营成本和环境影响的显着改善，为智能建筑管理提供了可持续的蓝图。
数字化转型在塑造大流行时代企业家成功中的作用：数据驱动分析
Covid-19带来的时代在企业企业领域带来了许多转变，这不仅是因为在几周内而不是几个月内采用了先进的数字技术。这项研究探讨了数字转型与不同行业的企业家成功的关系。基于混合方法方法，包括定性调查数据和定量模型，该研究强调了数字工具影响企业家绩效，可伸缩性和弹性的方式。调查结果表明，尽管数字采用大大提高了业务效率，市场覆盖率和创新，但它也带来了与资源分配和技能开发相关的挑战。4）这项研究为希望利用数字技术利用现代企业家的可持续增长的企业家和政策制定者提供了路线图。
AI驱动的MPPT优化基于钙钛矿的柔性太阳能PV面板在部分阴影条件下
摘要将人工智能（AI）集成到最大功率点跟踪（MPPT）系统中已成为一种变革性解决方案，以提高基于钙钛矿的柔性太阳能光伏（PV）面板，尤其是在部分阴影条件下。本研究探讨了针对动态城市环境量身定制的AI-wive MPPT技术的设计，实施和评估。使用高级钙钛矿材料制造并封装以柔韧性和耐用性，这些面板具有高功率转换效率和对非传统表面的适应性。比较分析表明，基于AI的MPPT在跟踪准确性，响应时间和能量产量方面的传统方法优于常规方法。这些发现强调了AI-wired系统的可扩展性和鲁棒性，突出了它们在城市应用程序中的潜力，例如屋顶PV安装，太阳能集成窗口和便携式太阳能设备。该研究得出的结论是，AI增强的MPPT系统可显着提高光照不均匀的环境中太阳能解决方案的生存能力，为可持续的城市能源基础设施铺平了道路。关键字：最大功率点跟踪，太阳能光伏，人工智能，部分阴影条件
针对AI驱动的软件公司的综合保险解决方案
人工智能正在以前所未有的速度，自动化，个性化和效率来改变行业。但是，随着这项技术的发展，与其部署相关的风险也是如此。从数据隐私问题到算法失败，确保您的AI业务免受潜在负债的保护至关重要。
设计和制造低成本，肌腱驱动的软机器人
软机器人是在其机械结构中包含符合符合性组件的机器人[6]。近年来，这些系统在不同学科的研究人员中引起了极大的兴趣，因为它们在食品工业，机器人手术，人类机器人相互作用以及探索危险和非结构化环境等领域的潜力[6，7]。这些系统中的大多数受自然的启发，例如，在[16，17]中开发的机器人 - 在动物和其他生物中罕见的僵化行为。说明性的例子是大象树干，海星尸体，变色龙尾巴和章鱼臂。软机器人的一些特定功能是他们执行任务的潜在效率（以其合规性的性质）以及适应非预期的环境变化的能力。尽管这些特性很吸引人，但它们尚未在当前应用中发挥全部潜力，因为软机器人技术仍然是一个相对较新的领域，涉及刚刚建立的刚性机器人的理论和方法[19]。仍然处于范围内的软机器人技术的一些基本方面是对这些系统的设计，驱动方法，建模和控制[7，19]。本文介绍了几种低成本，肌腱驱动的软机器人设计。这项工作的总体目的是通过提供可访问的原型设计来帮助弥合当前差距，这些设计可用于教育和
靶向多发性骨髓瘤中超增强剂驱动基因的案例研究
通过将修改后的HI-C工作流程Hichip捕获的蛋白质指导的相互作用数据将研究人员链接到其控制的超级增强器。这项工作提供了一个框架来揭示致癌基因表达的复杂性。了解超级增强剂在推动致癌计划中的作用开辟了针对靶向疗法的新途径，不仅在多种骨髓瘤中，而且在其他癌症类型中。通过利用骨髓瘤细胞对PPP1R15B的依赖性用于在应激下管理蛋白质合成的依赖性，这种新型疗法有望改善患者的预后。
使用机器学习对太阳能PV输出的数据驱动预测：一种长期预测的综合方法
本文研究了细节，并选择了用于预测太阳能光伏（PV）植物的长期产量的机器学习算法。因此，使用10分钟的数据实时测试了几种算法。为了生成结果，用正面和负的实际功率和时间参数喂食，训练和验证了模型。在测试阶段，模型是训练和拟合的。具有最准确的预测目标变量的能力与当前值（预期的输出值）进行比较，以验证预测。基于统计评估，还评估了该算法的性能。输出导致了有关光伏植物生产的假设。基于这些假设的信息，做出了必要的决定。随机森林回归在植物中太阳产量的长期预测中比其他模型具有更高的准确性。此类发现对太阳能能源部门的太阳能工程师和网格运营商很有用。太阳能领域的太阳能工程师和网格运营商将从这些发现中受益。
通过数据驱动的共享控制方法降低机器人群的认知负载
摘要 - 多种机器人系统在医学，环境监测等各种领域的多种影响都增加了。尽管有明显的优势，但群体的协调对人类运营商带来了重大挑战，尤其是关于有效控制机器人所需的认知负担。在这项研究中，我们提出了一种新的方法，可以使人类操作员有效控制多个机器人的运动。利用共享控制数据驱动的方法，我们使单个用户能够控制与群体的姿势和形状相关的9度自由度。我们的方法是通过在模拟的3D环境中进行的实验运动进行了评估的，该环境具有狭窄的圆柱路径，可以代表例如血管，工业管道。使用经验后的问卷评估了认知载荷的主观测量，并比较了系统的不同级别的自主权。结果表明，与传统的远程操作技术相比，操作员认知负载的大幅减少，伴随着任务绩效的提高，包括减少完成时间和与障碍的接触实例更少。这项研究强调了我们方法在增强人类机器人相互作用和提高多机器人系统中运行效率方面的效率。
推进AI驱动的地理空间分析和数据生成
近年来见证了人工智能（AI）技术的革命，这是由于生成AI和地理空间人工智能（GEOAI）的兴起所强调的。与通用AI不同，Geoai在地理知识的整合中与众不同，将其定位在地理空间科学研究，AI技术和高性能计算的交集中。这种融合对于应对数据和计算密集型地理空间挑战至关重要[1，2]。这些进步是由可用的地理空间数据，机器学习（ML）硬件和GEOAI模型的大量地理空间数据以及对创新分析方法的日益增长的需求助长的，以解决社会和环境研究中的关键知识差距[3，4]。因此，我们在空间信息的映射，提取，生成和分析中看到了很大的进步。特刊（SI）“ AI驱动的地理空间分析和数据生成的进步”旨在展示地理信息科学（Giscience）社区在利用替代计算技术（尤其是AI）来解决复杂地理问题的努力。符合Giscience Research的这一趋势，在著名的期刊上组织了几个相关的特殊问题，例如《国际地理信息科学杂志》，GeoJournal，Geoinformatica，Geoinformatica，Geographing，Geographies或Applied Sciences。这些收藏集中在空间显式模型[1，2]以及Urban Analytics [5]，图像分类和土地覆盖映射[6]，人群图像和文本分析[7]，自然资源管理[8]和基础设施监控[9，10]中的应用[9，10]。此外，最近的系统文献评论还强调了在相关学科中Geoai的日益增长的使用。例如，人类地理学家利用Geoai使用大规模时空数据来探索城市功能区域，城市动态，人类行为和社会感测[11，12]。这种集成为传统领域提供了强大的新工具，可以实现大规模的定量分析。Geoai也在物理地理研究中成为主要领域，并在地球扎华评估，环境变化模拟，生物多样性监测和行星科学等领域中进行了应用[13]。在制图中，Geoai用于增强地理输出评估和地图质量，并改善图像对象检测，地图概括和地图设计[14]。此外，在应对城市增长，社会经济偏见和社会感知等复杂挑战方面，明确的GEOAI模型的发展和可用性显着提高了准确性。这些模型通过直接合并空间依赖性和异质性