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区块链增强的NSGA-III GKM透明和可信赖的电子商务供应链
本研究的重点是通过集成区块链技术来提高电子商务供应链的透明度和信任。这在区块链中非常重要，因为有必要保护，记录，验证，验证和共享多个各方的数据，以确保透明度和信任。为了实现这一目标，我们介绍了称为基于区块链的NSGA III-GKM的先进组合技术。遗传K-均值聚类（GKM）和非主导的分类遗传算法（NSGA-III）是两种高级算法，结合了以新颖方式使用的高级区块链技术来实现这一目标。区块链系统会产生大量的复杂数据，因此确定有意义的模式和趋势很重要。NSGA III和GKM解决了区块链的这些问题。本研究使用NSGA III来解决多个目标的问题，例如提高信任，透明度和运输成本降低。通过使用NSGA，有效地确定了最佳解决方案，可以平衡这些具有挑战性的目标。同时，GKM通过微调分类为类似群集的数据点来改善分组过程。这有助于确定基于区块链的供应链数据中的特定趋势。通过结合这些方法，我们能够改善电子商务供应链中的趋势和行动机制。这些合并的方法协助公司确定有效的供应链策略，这有助于最大程度地降低风险，并能够调整不断变化的区块链系统。来自电子商务供应链的现实世界数据用于测试该方法的功效。根据调查结果，成功地展示了各种目标之间的平衡，并提供了改善区块链驱动的供应链网络的建议。总体而言，通过将区块链与NSGA III和GKM相结合，它不仅可以确保安全性和信任，而且还利用高级分析来提高透明度和运营效率。因此，它将帮助组织实现弹性有效的供应链管理。
引用原始发表的论文（记录的版本）：刘C.，Choi，B.，Efimova，E。等（2024）。增强木质纤维素subs
抽象背景木质纤维素生物量作为原料具有巨大的生化生产潜力。仍然，源自木质纤维素衍生的水解物的有效液化受到其复杂和异质组成的挑战，以及抑制性化合物的存在，例如呋喃醛。使用微生物联盟，其中两个专门的微生物相互补充可以作为提高木质纤维素生物质升级效率的潜在方法。结果本研究描述了由合成的木质纤维素水解物的同时抑制剂解毒和产生乳酸和蜡酯，并通过确定的酿酒酵母和抗酸细菌的糖含量的共培养物和囊杆菌baylyi adp1。A。Baylyi ADP1显示出存在于水解产物中的Furan醛的有效生物转化，即富含毛细血管和5-羟基甲基甲基甲基甲醛，并且没有与S. cerevisiae竞争的底物，从而强调了其作为同伴的潜力。此外，酿酒酵母的剩余碳源和副产品由A. Baylyi Adp1引向蜡酯的产生。与塞维西亚链球菌的单载体相比，与贝利a a a a a baylyi ADP1的共培养中，酿酒酵母的乳酸生产率约为1.5倍（至0.41±0.08 g/l/h）。结论显示，酵母和细菌的共培养可以改善木质纤维素层的消耗量以及乳酸从合成木质纤维素水解的生产力。关键词乳酸，共培养，排毒，acinetobacter baylyi adp1，酿酒酵母，蜡酯，木质纤维素高排毒能力和通过A. baylyi Adp1产生高价值产物的能力表明，这种菌株是共培养的潜在候选者，以提高酿酒酵母发酵的生产效率和经济学。
状态报告 68 - 增强型 CANDU 6 (EC6)
工厂功率输出提高至 740 MWe（目标）。更坚固的遏制系统和增强的被动安全功能（例如，更厚的壁、钢衬里）。增强严重事故管理 增加紧急热量去除系统 (EHRS) 作为安全系统。提高停机性能，以应对更大的冷却剂损失事故 (LOCA) 裕度。升级防火系统，以满足当前加拿大和国际标准。遵循尽可能低的合理可行 (ALARA) 原则，增加设计功能，以改善对工人和公众的环境保护。自动化和单元化的备用电源和水系统。根据概率安全评估 (PSA) 研究，其他改进可满足与加拿大和国际标准一致的更高安全目标。增加反应堆停堆次数，提高停堆覆盖率和效率。电厂寿命为 60 年，燃料通道和进料器等关键设备在中期寿命延长一次。容量系数为 90%（寿命）
detdiffusion：增强数据生成和感知的生成和感知模型
当前的感知模型在很大程度上取决于资源密集型数据集，从而促使需要创新。通过从各种注释中构造图像输入来利用综合数据的最新进展，证明对下游任务有益。虽然先前的方法已单独解决了生成和感知模型，但首次降低了两者的谐调，从而解决了为感知模型生成有效数据的挑战。通过感知模型增强图像发生，我们引入了感知感知损失（P.A.损失）通过细分，提高质量和可控性。为了提高特定感知模型的性能，我们的方法通过提取和利用感知意识来定制数据（P.A.attr）在一代中。对象检测任务的实验结果突出显示了detDiffusion的统治性能，建立了布局引导的新最新作品。此外，降低的图像合成可以有效地增强训练数据，从而显着增强下游检测性能。
电气化增强了从非常规来源恢复锂
摘要：锂的需求预计在十年末之前将四倍。没有新的生产来源，供需曲线有望倒转。传统的地质储量将无法满足预期的差距，因此需要利用锂的非常规来源，为激烈的竞争奠定了基础，这可能是能源过渡所需的最挑战的矿产资源。直接锂提取是指为从非常规来源获取锂的技术的伞。电化学提取与可再生能源相结合时的选择性和低工作成本提供了巨大的希望。本综述旨在描述材料和过程设计考虑因素，用于从水源中电化学提取锂，并在我们的研究小组中专门强调ζ-V 2 o 5作为插入宿主。我们指出了基于长度尺度材料设计的电化学锂提取的能力和选择性的特定策略。策略范围从插入宿主的现场选择性修改到多孔电极体系结构中离子扩散途径的受控曲折。从非常规来源提取的电锂锂提取，即与清洗废水，氢产生和辅助关键金属的恢复相结合时，可以成为可持续经济的关键。
雅典娜/宽场成像器仪器背景标题的增强模拟
摘要。宽场成像仪（WFI）是高能天体物理学的高级望远镜（雅典娜）的两种焦平面仪器之一，ESA的下一个大型X射线天文台计划于2030年代初发射。当前的基线光环轨道在L2左右，并且正在考虑太阳 - 地球系统的第二个Lagrangian点。对于潜在的光环轨道，辐射环境，太阳能和宇宙质子，电子和Heions都将影响仪器的性能。对仪器背景的进一步关键贡献是由未关注的宇宙硬X射线背景产生的。重要的是要了解和估算预期的工具背景并研究措施，例如设计模式或分析方法，这可以改善预期的背景水平，以达到具有挑战性的科学要求（<5×10 - 3计数∕ cm 2 ∕ cm 2 kev kev s s in 2至7 kev）。通过考虑到L2处的质子通量的新信息，可以改善Geant4中进行的WFI背景模拟。此外，已对WFI仪器的模拟模型及其在Geant4模拟中采用的周围环境进行了完善，以遵循WFI摄像机的技术开发。©作者。由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.jatis.7.3.034001]
2022-23 学年加强一般监管计划
从 2022-23 学年开始，芝加哥公立学校 (CPS) 和伊利诺伊州教育委员会 (ISBE) 将合作从之前单独的 ISBE 公共调查纠正措施 (2018-2022) 和正在进行的 ISBE 特殊教育问责和支持系统监控活动过渡到合并的 CPS 特殊教育增强型一般监督计划 (EGSP)，这符合《残疾人教育法案》(IDEA) 和《伊利诺伊州学校法典》的规定。EGSP 的主要目标是让 CPS 和 ISBE 合作，以切实改善整个芝加哥公立学校的残疾学生及其家庭的结果。
ai增强的预测系统，用于僵局僵局：云应用中的早期检测和预防
在云应用程序的领域中，线程僵局构成了重大挑战，影响了系统性能和可靠性。用于检测和解决僵局的传统方法通常在动态和可扩展的云环境中落下。本文为AI增强的预测系统提供了一个高级框架，该系统旨在早期发现和预防线程僵局。通过利用机器学习算法和实时数据分析，提出的系统可以预测潜在的死锁情景，然后才能升级为关键问题。该框架与基于云的应用程序集成在一起，以监视线程交互，确定指示即将发生僵局的模式并推荐先发制人的动作。通过广泛的模拟和现实世界的案例研究，我们证明了方法在减少僵局的发生率和改善整体应用稳定性方面的有效性。这项研究通过为并发计算的最具挑战性的方面之一提供积极的解决方案，从而有助于开发更具弹性的云系统。
用于环境监测的人工智能增强型可生物降解传感器
摘要：在电子垃圾日益成为全球关注的时代，可生物降解传感器的开发代表着朝着可持续环境监测迈出的关键一步。由不可生物降解材料制成的传统传感器是电子垃圾日益增多的重要原因。本文探讨了人工智能 (AI) 与可生物降解传感器的集成，这不仅可以减轻电子垃圾对环境的影响，还可以提高环境监测系统的精度、实时决策和效率。虽然这些 AI 增强型传感器提供了有希望的进步，但数据隐私、基础设施成本及其部署对环境的影响等挑战仍然存在。此外，本文还讨论了 AI 伦理和偏见缓解的关键问题，强调在开发 AI 驱动技术时需要透明、包容和跨学科的方法。讨论为 AI 增强型可生物降解传感器的未来可能性提供了见解，包括扩大应用、可生物降解材料的进步以及这些技术的道德部署。该论文强调了跨学科合作的必要性，以充分利用这些创新的潜力，同时确保它们符合可持续性和道德目标。
人工智能作为增强数据完整性和数据安全性的工具
除了推动 IP（知识产权领域）的技术进步之外，由于图灵测试，我们还见证了 21 世纪人工智能应用的范式转变。人工智能领域的快速发展得益于算法的改进、网络计算能力的提高以及捕获和存储空前大量数据的能力的提高。我们潜意识中不知不觉地将人工智能融入了我们的现实世界体验和应用中，这使得人工智能成为我们日常生活的一部分。人工智能的主要特征是，一旦它开始发挥作用，就不再被称为人工智能，而是成为一种常见的计算形式。例子包括电话另一端的自动语音或根据您的偏好和先前搜索推荐餐厅或电影。这些例子集中在我们日常生活的既定方面，经常忽略语音识别、自然语言处理和自然语言理解等人工智能技术。