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印度的基因组数据集
AI驱动的传感器跟踪污染水平，从而及时干预城市地区。智能电网和AI驱动的能源管理优化可再生能源消耗。Google的DeepMind使用AI来改善天气预报。IBM WATSONX.AI的地理空间基础模型建立在NASA的卫星数据上，分析全球天气模式，跟踪土地使用变化并预测作物产量，在全球和本地尺度上运作。此外，在Periyar和Chalakudy河流盆地中引入了COS-IT-Flows，利用AI模型进行洪水预测。它采用动态可视化和交互式图来分析气候数据趋势并提高预测准确性。增强教育和个性化学习：AI驱动的Edtech平台提供自适应学习，从而确保学生根据学习步伐为学生定制教育。
si：利用DFT和机器学习以准确...
表S2：从209个RDKIT描述符中选择功能选择，用于预测聚合物的光节间隙以及XGBoost模型的性能指标，该模型的性能指标训练了具有成对Pearson相关系数（P对）的不同组合的descriptors（P对）的组合，并且与光带差距有关（P GAP）（P GAP）。粗体表示P对和P间隙值的最佳组合。RMSE和MAE以EV测量。
利用AI来实现生物信息学的突破：Chatgpt，DeepSeek和高级AI工具在生物数据分析和手稿准备中的作用
1。整合多摩学数据：生物信息学领域通常需要从广泛的来源（包括基因组学，转录组学，蛋白质组学和代谢组学等）等多种来源的数据集成。这些数据集的复杂性和异质性构成了重大挑战，因为它们通常包含各种类型的信息，必须协调以发现有意义的生物学见解。AI工具已成为强大的促进者，使研究人员能够通过识别常见模式，相关性和关系来无缝整合多词数据，而这些数据可能不会通过传统的分析方法立即显而易见。例如，能够处理高维且复杂的数据集的深度学习模型已成功地用于整合多媒体数据并以明显的准确性预测生物学结果。这些模型利用了学习数据层次表示的能力，从而发现了不同的OMICS层之间的潜在连接并提供对生物系统的更全面的理解（Jumper等，2021）。通过弥合不同数据类型之间的差距，AI驱动的方法正在彻底改变研究人员分析和解释多词的数据的方式，为更全面和有见地的发现铺平了道路。
利用大数据转换供应链...
大数据和预测分析的抽象演变启动了现代供应链管理的范式转变。传统的供应链设计和需求预测方法依赖于历史，通常在以快速市场波动，不断发展的消费者行为和全球复杂性为特征的环境中不再需要静态数据。预测分析（由大型和多样化的数据集）的能力 - 供应链利益相关者有效预测需求变化，优化资源分配并减轻风险。本审查论文对大数据驱动的预测分析如何改变供应链设计和需求预测进行了深入的研究。我们讨论了大数据的基本概念，探索尖端分析方法，分析对战略和运营决策的影响，并确定挑战和前景。通过巩固关键的技术见解和最佳实践，本文旨在为供应链专业人士，数据科学家和研究人员提供综合资源，以探索如何利用数据驱动的决策来创建弹性，敏捷和透明的供应链。关键字：数据科学，大数据，供应链，数据驱动的决策在当今快速发展的市场，较旧的计划和预测方法中，根本无法跟上突然的市场波动，不断变化的消费者口味以及全球的不确定性。多亏了大数据和预测分析，我们现在可以筛选大型的，多样化的数据源，以发现需求趋势，微调资源分配并减少风险在成为昂贵的问题之前。当代供应连锁店承受着巨大，敏捷和可持续性的巨大压力，同时又提供了较高的客户服务水平。传统的供应链设计和管理方法通常使用小型或静态数据集依赖确定性或随机模型，从而使它们容易受到突然的市场转变和无法预料的破坏。随着高级信息技术的出现，企业现在可以访问大量不同的数据（例如，交易数据，传感器数据，社交媒体趋势，天气报告，经济指标等）。大数据的扩散引起了人们对预测分析的重大兴趣，即各种统计，机器学习（ML）的伞术和数据挖掘技术，这些技术将原始数据转化为可行的见解[1]。预测分析对战略供应链决策有重大影响，例如设施的位置，容量扩展和供应商的选择以及运营领域，例如需求预测，库存管理和物流优化。通过启用实时或接近实时数据驱动
利用本土知识的潜力发展
摘要 伊桑族是尼日利亚埃多州埃多中央参议院区的一个独特族群。本研究详细描述了该族群的本土知识系统 (IKS) 的性质，该系统兼收并蓄且跨学科。在这个跨学科框架内，存在着一种整体的知识概念，它不顾西方意义上的知识非区域化。今天，这一古老的传统不仅受到西方文化同化力量的威胁，还受到土著人民的威胁，他们现在认为任何本土的东西都是迷信、异教和倒退的。在本研究中，我们通过查阅相关文献、访谈、观察技术和小组讨论来获取数据。尽管有一些特定的伊桑习俗值得传播，但将伊桑族的艺术和手工艺商品化将需要审查，否则我们就会面临将我们的艺术和手工艺商品化和将人文精神非人化的风险。
下一代发酵食品：利用肠道微生物组的多样性和功能
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
虚拟器官：利用数学推动科学发展
Josua 是 CLIMB 细胞化计算生物学家，他曾是一名机械工程师，后来改学哲学，然后又回到了生物医学工程领域。“我想了解科学的本质，”Josua 解释道。Josua 和细胞化团队正在尝试识别肺功能所需的基本细胞。“在这项工作中，你不能假设你将捕捉到活肺的所有生物学特征。因此，我们必须像建造第一架飞机的人一样思考。我想他们问过自己，‘最接近鸟翼并能使人类飞翔的东西是什么？’我们问过自己一个类似的问题。肺的等效‘最小可行产品’是什么？这就是我们正在建模的。”
缩回注意：利用人工智能提高Chiari畸形中的手术精度
主编已撤回了本文。出版商的一项提示发现，包括这本期刊上发表的研究的许多文章在短时间内提交了对书记中发表的研究的评论，并表明了强烈的迹象，表明该文本是由大型语言模型（LLM）产生的，没有作者的适当披露。因此，这些文章违反了杂志的编辑政策并正在撤回。
利用贸易和环境政策加速绿色过渡
本文探讨了贸易和环境政策如何相互补充，以解决当前三重行星气候变化，生物多样性损失和污染的危机。政治承诺，以加强各种政策中表达的环境政策和贸易政策之间的协同作用，因此有势头与环境目标保持一致。该论文强调了协同作用，例如促进环保商品和服务的贸易，确保获得能源过渡的关键原材料，支持循环供应链以及通过贸易创造更可持续的食品系统。然而，挑战包括随着与贸易相关的环境政策的扩散（TREP）的扩散，由于环境政策在各个国家的野心差异以及市场延伸和不符合的政府支持而引起的溢出效应，这可能会使低收入的国家和强力竞争竞争，这可能会导致溢出的影响。增强了国际合作 - 通过多边对话，数据透明度，能力建设和利用全球框架 - 可以解决这些挑战，从而确保贸易和环境政策相互支持。
将云技术和预测分析利用为...
美国制药行业是一个重要的转折点，同时处理关键的研究效率低下以及供应链问题和严格的监管标准。制药行业必须克服多个问题，这些问题随着医学研究的发展加上对个性化健康解决方案的兴趣而变得更加复杂。本研究研究了云技术与预测分析以及如何作为应对广泛行业挑战的潜在解决方案。通过安全且可扩展的基于云的系统，制药公司可以改善其数据存储和集成，同时确保协作加快药物发现过程并支持监管标准。AI和机器学习通过处理广泛的数据集来检测有希望的候选药物并改善临床试验的同时，同时预测市场发展模式，可以提高预测分析中的决策能力。利用综合技术药物组织可以优化其运营以降低成本并提高患者的护理结果。案例研究通过辉瑞（Pfizer）通过AI技术的疫苗进步和成功的监管合规过程涉及区块链系统来证明运营优势。使用这些技术工具，美国制药行业可以驾驶其目前的困难，以提供以患者需求为中心的有效医疗保健解决方案，为未来和坚固的领域创造基础。