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将遗传信息应用于人工耳蜗...
感觉性听力障碍（SNHI）是儿童的领先感官缺陷，影响了每1000名活出生的大约1.9个[1]，每100名年龄的儿童又有1个较晚的SNHI [2]。遗传因素造成了超过50％的SNHI病例，迄今为止有200多个基因[3]。对于患有轻度或中度SNHI的儿童，助听器配件是主要的相互作用。但是，如果SNHI深刻，人工耳蜗变得强制性。基因组医学的进步，尤其是下一代测序（NGS），已经显着促进了遗传检查对临床实践的全面。ngs的基因组测序已逐渐取代了传统的基因检测，并已成为小儿SNHI的主要诊断工具[4-7]。与成像和Vi-Rogogation研究结合使用，NGS允许在大约80％的小儿耳蜗（CI）Canti-
人工智能在电动汽车大规模普及中的作用
摘要 公共交通电气化被誉为减少全球温室气体排放和对不可持续能源依赖的解决方案。自 2011 年以来，电动汽车 (EV) 的年销量持续上升，2019 年全球电动汽车销量为 210 万辆。销量增长主要归因于商用电动汽车成本和性能的持续改善、消费者可用的电动汽车选项增加以及环保意识的增强。然而，尽管前景乐观，但电动汽车仍然面临阻碍其快速广泛采用的重大挑战：行驶里程有限、充电时间长以及缺乏足够的充电基础设施。本评论概述了电动汽车及其相关基础设施的最新进展，主要是来自人工智能 (AI)，这使得电动汽车成为更具吸引力的消费者选择。严格分析和回顾了人工智能在改进电动汽车、促进电动汽车充电站以及电动汽车与智能电网集成方面的应用。最后，讨论了该领域的未来趋势和前景。
智能行业的机器人操纵器的基于增强学习的运动计划
摘要 - 由数字技术和自动化的整体推动的智能行业的出现，彻底改变了制造业和工业流程。机器人技术和人工智能（AI）处于这种转变的最前沿，推动了对机器人自动化和运动计划的广泛研究。传统的运动计划算法，例如人工电位领域，生物启发的启发式方法和基于抽样的方法，通常在复杂的环境中流动，因为它们的高计算需求和产生非最佳解决方案的趋势。强化学习（RL）已成为一种强大的替代方案，在动态设置中提供了实时适应和最佳决策。本文回顾了经典运动计划方法的固有局限性，并探讨了基于RL的方法中的当代趋势，重点是它们在智能行业中的应用。它突出了RL在增强适应性，效率和鲁棒性方面的优势，尤其是在高维和动态环境中。关键讨论包括将RL与传统技术的集成，RL应用在各个领域的扩展以及基于传感器的方法在改善运动控制中的作用。
大量电力存储能否帮助风能和太阳能取代可调度电力生产？
为了实现电力行业脱碳，风能和光伏 (PV) 发电可能会占据未来电力生产中越来越大的份额 (Creutzig 等人，2017 年；Luderer 等人，2017 年)。为了应对这些可再生资源固有的多变性，它们的整合需要额外的系统灵活性 (International Energy Agency，2018 年)。这种灵活性对于跟踪更陡的负荷坡道 (Huber 等人，2014 年)、管理短期电力波动 (International Energy Agency，2018 年) 以及抵消具有不灵活配置的资源的市场价值侵蚀 (Hirth，2013 年) 是必要的。最终，非常高的可变可再生电力 (VRE) 份额要求系统吸收否则会被削减的峰值发电量 (Denholm 和 Hand，2011；Després 等人，2017)。未来对额外供需灵活性的需求可以通过多种方式满足，既可以依靠对传统系统的改进（例如发电厂升级），也可以依靠对现有系统的改进（例如，对发电厂进行升级）。
移民管理中的人工智能、生物识别和证券化：南非的政策选择
据 DHA 称，引入生物识别技术是 DHA“现代化计划”的一项关键优先事项，被视为保护南非的“关键”。其中包括投资指纹和面部识别技术，并于 2015 年在 OR Tambo 国际机场推出了一项试点计划，之后在其他地方实施。当 DHA 开始这项试验时，它收集了所有旅行者的详细信息；这导致了长时间的延误，随后只收集了非国民的详细信息。目前，没有犯罪记录的经常旅行者能够快速通过入境口岸 (POE)，因为系统已经拥有他们的信息。13 吉巴加部长在检查试点项目时发表讲话，他认为在 POE 收集旅行者的生物特征数据将准确识别人员并确定他们是否对南非构成风险。此外，使用生物识别技术可以“防止使用伪造文件，保护游客免遭身份盗窃，并阻止犯罪分子和移民违法者入境”。14
迁移的皮肤γδT细胞确定nippostrongylus brasiliensis感染期间肺免疫和组织损伤之间的平衡
许多蠕虫寄生虫在感染过程中通过多个宿主或迁移，但是在这些组织中如何调节免疫力仍然很少了解。为了研究感染的组织间通信的cel骨和分子方面，我们建立了一种使用组织迁移的线虫nippostrostrostrongylus brasilien-sis的经皮感染模型。高维分析表明，皮肤γδT细胞被激活，结合细胞运动相关的转录途径，并在寄生虫入侵后离开皮肤。白细胞迁移的化学和遗传抑制可防止IL-17-产生γδT细胞在肺中的积累。值得注意的是，绕过感染的皮肤阶段，从而防止皮肤γδT细胞介导，会抑制肺中IL-17早期产生的增加，而相反，会导致IFN-γ的增强，以及肺损伤的增加。总体而言，我们的数据强调了一个关键的皮肤 - 肺轴，调节宿主 - 寄生虫相互作用并保护肺部健康。
球床的能量和火用分析...
在目前的研究中，我们开发了一种球床热能存储 (PBTES) 系统来利用发动机废气产生的废能。开发的 PBTES 与电力测功机耦合的固定式柴油发动机集成在一起，用于实验研究。比较了集成和未集成 PBTES 系统的发动机性能。在各种负载条件下，在充电过程中，60-75% 的能量可以存储在制造的系统中。研究发现，考虑到充电过程，使用该存储系统可以节省近 11-15% 的发动机燃料能量。PBTES 的热回收/排放表明可以节省 6-8.5% 的燃料一次能源。系统组合（发动机 + PBTES）效率在不同负载条件下变化范围为 11-38%。当施加 3 kW 负载时，可获得最高的能量节省，为 3.32%。开发的系统可轻松用于家庭或工业用途的空间加热或热流体需求。关键词：热能储存系统，球床，废热回收，
生成的AI及其对个性化智能辅导系统的影响
生成的人工智能（AI）正在通过在智能辅导系统（ITS）中启用高度个性化和适应性的学习环境来彻底改变教育技术。本报告深入研究了GPT-4（例如GPT-4）的生成AI的整合，以通过动态内容产生，实时反馈和自适应学习途径来增强个性化的教育。我们探讨了关键应用程序，例如自动化问题生成，自定义反馈机制以及响应个人学习者需求的交互式对话系统。该报告还解决了重大挑战，包括确保教学精度，减轻AI模型中的固有偏见以及维持学习者的参与度。未来的方向突出了多模式AI的潜在进步，辅导系统中的情绪智力以及AI驱动教育的道德含义。通过综合当前的研究和实际实施，本报告强调了生成AI在创造更有效，公平和引人入胜的教育经验方面的变革潜力。
在未来网络中操作AI/ML
摘要 - 在过去的十年中，由机器学习（ML）领导的现代人工智能（AI）技术已经获得了前所未有的Momentum。随着“ AI夏季”的浪潮，网络研究社区还接受了AI/ML算法，以解决与网络操作和管理有关的许多问题。但是，与其他域中的对应物相比，由于生产环境的成熟度不足，因此大多数基于ML的解决方案尚未获得大规模部署。本文集中于实际网络中基于ML的解决方案的实际问题。具体来说，我们列举了阻碍实际网络中AI/ML整体的关键因素，并审查现有的解决方案以发现缺失的考虑因素。此外，我们强调了一个有希望的方向，即机器学习操作（MLOP），可以缩小差距。我们认为，本文介绍了有关实施和维护基于ML的解决方案的系统与系统相关的注意事项，并在将来的网络中充分采用了它们。