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实施机器学习 - 菲尼斯 -
2020年，挪威公共卫生研究所（NIPH）的审查和卫生技术评估集群（HTV）建立了一个专门的机器学习（ML）团队。此后，ML团队已成为将ML整合和实施ML纳入证据综合的国际领导者。ML团队的总体目标是以最能结合人类智能和ML的方式使用ML，通过弄清楚如何在整个审查过程中弄清楚如何最好地整合ML和工作流程变化来增强人类活动。本报告根据团队在2020年成立以来的经验提出了ML 3.0S策略建议。响应我们研究所的不断发展的需求以及与研究所和部门的战略目标保持一致，该提议提倡ML团队提高到2024年及以后的部门水平。这将确保长期可持续性并减轻HTV的财务负担。此外，我们提出了一个重组的组织框架与三个团队：创新和地平线扫描，评估和证据建设，实施和支持，以及指导委员会，以协调活动并参与外部网络。
月球门户居住项目团队
日本正在参加网关计划，以利用通过人类空间飞行活动为国际空间站（ISS）开发的经验和技术在月球轨道上建造一个新的船员空间站，包括日本实验模块，称为“ Kibo”和货物转让车辆，HTV称为“ Kounotori”。日本负责提供居住能力，例如国际栖息地（I-HAB）对机组人员必不可少的环境控制功能，并将提供控制空气循环，气压，氧气供应，温度和湿度以及二氧化碳和有害气体的设备。此外，日本还将为门户（I-HAB和居住物流前哨基地（Halo）），i-Hab内外的摄像机提供电池，以及用于循环制冷剂的泵到凉爽的I-HAB设备。
月球环境下航天器MMOD防护结构超高速撞击评价技术,三菱重工技术评论第61卷第1期(2024年)
对于月球表面的开发，日本国内外都在开发月球轨道站 (Gateway)、月球着陆器和月球探测车。此外，还正在研究旨在在月球表面生活的建筑和发电技术。特别是，为载人操作而设计的系统需要配备防护结构，以防可能来袭的微流星体和轨道碎片 (MMOD) 造成人员伤亡 (1)。载人航天器的典型 MMOD 防护结构是惠普尔防护罩，由称为“保险杠”的板和后壁组成，保险杠通过隔离物 (2) 连接到后壁的外表面，如图 1 (a) 所示。目前运行的国际空间站（ISS）日本实验舱（JEM）和H-II转移飞行器（HTV）均采用了三菱重工株式会社开发的MMOD防护结构，没有因微流星体或空间碎片撞击而出现功能损坏（图1（b））。
二氧化钛对高温硫化硅橡胶复合材料的治疗特性和物理机械性能的影响
硅胶橡胶（SIR），一种重要的弹性体，由于其独特的特性而广泛用于生产各种工程和一般产品。尽管具有显着的特性，但基于SIR的产品仍需要抗微生物剂，例如二氧化钛，TIO 2，以消除黑色霉菌问题。仍然，添加该试剂会改变复合材料的加工性以及物理和机械性能。这项研究研究了添加不同TiO 2含量作为填充硅橡胶复合材料的加工性，物理性能和机械性能的影响。使用两圈磨坊制备了20-耐度高温风化（HTV）的爵士，在0.0、0.3、0.6和1.2 wt％的情况下加固。结果表明，以0.3 wt％TIO 2加强的爵士复合材料表现出最佳性能，其拉伸强度为1.49 MPa，突破时伸长率为340.87％，模量为0.664 MPa，Modulus中的100％，Modulus 300％的0.822 MPA和Modulus 500％的0.954 mpa的300％。此性能可以归因于此浓度下TIO 2和硅橡胶颗粒之间的有效交联密度以及有效的相互作用。结构和形态分析进一步证实了结果。因此，可以推断出，用0.3 wt％二氧化钛固化的硅橡胶具有制定需要抗菌特性的有机硅橡胶化合物的潜力。
分子建模潜在治疗药物发现的关键方法
蛋白质的定义明确和特征的3D晶体结构对于探索蛋白质的拓扑和生理特征很重要。蛋白质的杰出地形有助于医学化学家根据蛋白质的药物特征设计药物。基于结构的药物发现，专门针对导致疾病风险较高的病原逻辑蛋白，利用这一事实。目前用于研究药物蛋白质相互作用的工具包括物理，色谱和电子营养方法。这些技术可以分为非光谱（平衡透析，超滤，超速离心等）或光谱（Fluo恢复光谱，NMR，X射线衍射等）方法。但是，这些方法可能是耗时且昂贵的。另一方面，在分析蛋白质 - 药物相互作用（例如对接，分子模拟和高通量虚拟筛查（HTV））的硅质方法中，核心药物发现劳动力劳动力大量未利用。这些方法具有质量筛查潜在的小药物分子的巨大潜力。研究蛋白质 - 药物相互作用对于理解蛋白质元件的结构构象如何影响整体配体结合亲和力至关重要。通过采用生物信息学方法来分析药物蛋白质相互作用，我们可以大大提高我们确定遗传靶标的潜在药物的速度。
加速发现高弹性分子半导体：机器学习方法
计算框架和理论建模的最新进展已显着改善了对高运动材料的搜索。高吞吐量虚拟筛选（HTVS），该过程使用理论技术分析了大型分子库，并将其范围缩小到一小部分有希望的候选者进行实验验证，现在可以评估广泛的化学库的评估。20–25这种方法提高了识别新型高动力半导体的概率，并提供了对电荷运输的基本物理学的见解。26–29此外，HTVS的一个显着副作用是生成广泛的数据库，该数据库包含这些分子的计算物理特性，这些数据库促进了机器学习（ML）技术的应用（ML）技术，以预测和优化新分子系统的正常功能。30,31作为HTVS研究的例子，Schober等。29设计了一种筛选方法，通过分析来自大分子晶体数据库的电子耦合和重组能来鉴定具有高载体迁移率的有机半导体。他们的方法发现了已知和新颖的有前途的材料。在另一项研究中，Nematiaram等。27利用瞬态定位理论32,33筛选剑桥结构数据库（CSD）34识别几种高动力材料并对影响移动性的关键参数进行排名。值得注意的是，他们强调了电荷转运两维的重要性（2D），也称为带动型，其中电荷转运主要发生在二维平面内。将ML模型与HTV集成虽然早期的研究表明各向同性带对电荷运输的潜在影响，但13,18,32,35参考。27是第一个通过对现有结构进行的大规模计算在统计上验证这一观察结果的人。尽管在HTVS方法方面取得了重大进步，但对于大量结构而言，物理属性（例如2D）的计算仍然是一项计算要求的任务。此限制在化学空间的有效探索中提出了一个主要的瓶颈，尤其是随着可用化学数据库的多样性和复杂性继续扩展。因此，迫切需要开发更多有效的算法和方法，这些算法和方法可以加速这些构成过程。
尼日利亚科吉州可耕地农民中的气候智能实践https://dx.doi.org/10.4314/jae.v28i4.11 Pelemo Jacob Jide S
htv>：//orcid.org/0009-7887-1013 Adewumi Adeelumi Ajibola bidemi olayemi Olayemi olayemi agribusiness agribusiness agribusiness管理部农业学院农业学院新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术。 minna电子邮件：adewumiadeoluwa@gmail.com电子邮件：boajibola@gmail.com电话号码：+2348058743659电话号码： https://orcid.org/0000-0002-2148-357x Adebisi Westhaven，橙色，2800新南威尔士州，澳大利亚新南威尔士州电子邮件：oluwaseun.adeyemi@whaven.org.org.org.org.org.org.au电话号码：+6 https://orcid.org/00004-5440-207X提交：2024年6月25日，首次修订请求：2024年7月13日复兴：28 JOLY，2024，2024，2024，2024，2024，2024，接受：2024年10月15日出版：2024年10月20日，Citite AS：Pelemo，J.J.，Ajibola，B.O。，Adeyemi，O。A.，Shehu，M。和Adewumi，A。（2024）：在尼日利亚科吉州的耕作农民中采用气候智能实践。农业扩展杂志28（4）110-119关键字：气候智能实践；耕作农民；混合种植的利益冲突：作者Hebby宣称存在利益冲突。致谢：作者希望感谢枚举者用于数据收集的帮助。资金：这项研究获得了公共，商业或非营利性资金机构的具体赠款。使用三个阶段的抽样程序选择研究区域中的223岁（213）种农作物农民。结构图调查表用于数据收集。年龄系数（β= -0.01），农业经验（β= 0.07）和作者的贡献：PJJ：概念/设计，数据收集工具的开发，数据分析的一部分，修订手稿（40％）ABO：对数据的解释和第一稿和初稿（15％）AOA：校对研究手稿（15％）SM：校对研究手稿（15％）AA：15％的AA：15％的研究（15％）的研究（15％）的研究（15％）的研究（15％）摘要摘要，该研究的习惯是摘要的，该研究的摘要是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是绘制的，该研究的摘要是绘制的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要。尼日利亚科吉州。使用频率，百分比，平均值和TOBIT回归分析收集的数据。的发现表明，混合种植系统（88.3％），树木种植（77.3％）和变化的种植日期（79.8％）是研究领域中最受采用的气候智能实践。另外，分别有45.1％和34.7％的采用率很高，并且分别采用了气候智能实践。耕作农民面临的最严重的限制是高投入成本（𝑋= 2.78），气候智能实践培训不足（𝑋= 2.74）以及缺乏金融培训（𝑋= 2.69）。