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引用此研究：Ramesh D. 和 Jaya T. 博士 (2025)。《使用机器学习的 WSN 中的可扩展多聚类聚合方案》，《土耳其工程杂志》
由于 WSN 中的资源有限，数据包在路由到接收器时会发生冲突，因此可以通过数据聚合消除冗余数据，从而最大限度地减少传输的数据总量并延长网络的使用寿命。最小化能耗和提高数据聚合率是 WSN 中最关键的因素。利用机器学习的可扩展多聚类聚合 (SMCA-ML) 专注于异构无线传感器网络的数据聚合方法，使用神经元作为机器学习方法中的无线传感器网络节点。机器学习方法累积传感器节点收集的捕获数据，并将累积的数据与多聚类路由集成。所提出的方法在训练之前随机生成隐藏层的阈值和输入层的权重。这会导致不稳定的输出，影响数据聚合的效率并导致较长的延迟。更重要的是，根据无线传感器网络 (WSN) 中能量消耗不均匀的特点进行了不同的阈值设置，通过在具有足够能量的远接收器中设置较小的阈值，允许数据包更快地传输。为了最大化数据聚合，能量紧张的近接收器区域采用更大的阈值。结合该算法可以实现数据融合程度高、能耗低、时延小，仿真结果表明，基于SMCA-ML的数据聚合算法相较于传统的稳定选举协议（SEP）、反向传播算法、极限学习机等算法，可以显著延长网络寿命、大幅降低能耗、提升网络能量、拓展网络性能、提高数据聚合效率。
PLESKE的地面Jay栖息地适用性建模
摘要Abbas-Abad野生动物保护区是伊朗中央高原最富有的保护区之一，拥有不同的有价值，受威胁和本土物种，例如伊朗佩尔斯克的地面周杰伦。使用最大熵方法研究了该天然物种在景观水平上的栖息地特征。我们的分析表明，超过50％的预测合适栖息地位于法律保护区之外，需要特别考虑。我们发现，IUCN数据库中该物种的预测栖息地（对于伊斯法罕省）是我们在这项研究中的发现的三倍。我们的分析表明，空气相对湿度，地形，与季节性泉水的距离和沙丘是影响物种分布的主要景观级别的栖息地变量。在保留区域网络中包括未受保护的栖息地可以帮助维持Jay地面的可行人群。关键字：分配建模，栖息地结构，栖息地使用，景观指标，栖息地建模，地面Jay。
Jay Lombard PDF
在“上帝的思想”中，杰伊·伦巴德（Jay Lombard）带领读者踏上令人惊讶的旅程，穿越神经科学与灵性之间的复杂联系，探索大脑的内在工作如何影响我们对神的理解。伦巴第（Div> Lombard）是一位著名的神经科医生，无缝地将科学严谨与深刻的哲学探究融合在一起，以解决有关意识，思想本质以及生存本质的深刻问题。通过引人入胜的案例研究，个人轶事和尖端的研究，他邀请读者重新评估他们对现实的看法，并考虑有形与先验的神秘相互作用。这本书不仅是科学探索；这是一个邀请思考思想的奥秘，最终是生命本身的奥秘。
Adrien Berthelot、Eddy Caron、Mathilde Jay、Laurent Lefèvre。使用基于 LCA 的方法评估生成式人工智能服务对环境的影响。CIRP LCE 2024 - 第 31 届生命周期工程会议，2024 年 6 月，意大利都灵。第 1-10 页。 hal-04346102v2
随着数字服务越来越多地部署和用于各种领域，信息和通信技术 (ICT) 对环境的影响令人担忧。人工智能正在推动这一增长，但其环境成本仍未得到深入研究。大型生成模型（如 ChatGPT）的最新趋势尤其引人注目，因为它们的训练需要大量使用专门的计算资源。这些模型的推理以服务的形式在网络上提供，使用它们还可以调动最终用户终端、网络和数据中心。因此，这些服务加剧了全球变暖，加剧了金属短缺，增加了能源消耗。这项工作提出了一种基于 LCA 的方法，用于对生成 AI 服务的环境影响进行多标准评估，考虑了训练模型、从模型中推断和在线托管模型所需的所有资源的具体成本和使用成本。我们以稳定扩散服务为例来说明我们的方法，这是一种可在线访问的开源文本到图像生成深度学习模型。此用例基于对稳定扩散训练和推理能耗的实验观察。通过敏感性分析，探索了估计使用强度对影响源影响的各种场景。
Ayub Baig1，M。Sowmya2，G。Amulya2，K。Jayasaumya2（2024）。 AI驱动的服务器日志管理用于自动错误分辨率，第15卷（5）.296-308
现代技术环境会生成大量的服务器日志，每个服务器日志可能包含有关系统错误的关键信息。解决这些错误的传统方法通常涉及跨多个平台的耗时的手动搜索 - 从诸如Google和Bing等搜索引擎到各种在线论坛的搜索引擎，希望找到正确的解决方案。这个过程通常证明是效率低下的，因为用户必须通过广泛的搜索结果进行筛选，并比较不一致或无关紧要的信息，从而冒着进一步的错误和延迟。为了响应，该研究旨在开发一种AI驱动的服务器日志管理软件，该软件通过分析历史日志数据和相应的分辨率来为错误提供准确的自动解决方案。通过合并服务器日志并培训预测性AI模型，该提出的平台提供了一种一站式解决方案，能够减少目前与错误分辨率相关的时间，精力和复杂性。用户只需输入错误，该系统提供了一种智能派生的，上下文感知的解决方案，即确定对手动搜索的需求。这样做，平台简化了工作流，减少用户挫败感，并提高了在现实世界环境中管理复杂技术问题的总体效率。
推荐引用 推荐引用 Olan, F., Liu, S., Suklan, J., Jayawickrama, U., & Arakpogun, E. (2021) ‘人工智能网络在食品和饮料行业可持续供应链金融中的作用’, International Journal of Production Research, 60(14), pp. 4418-4433。可从以下网址获取：https://doi.org/10.1080/ 00207543.2021.1915510 本文由 PEARL 艺术、人文和商业学院免费提供给您。它已被 PEARL 的授权管理员接受纳入普利茅斯商学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk 。
在过去十年中，食品和饮料供应链管理已成为全球运营战略的重要组成部分。由于需求不断增长，全球食品和饮料行业（FDI）正在跨国建立供应链运营，这种扩张为协调连接多供应商的运营带来了挑战，而多供应商正是多层供应链网络的财务推动者。然而，关于 FDI 中人工智能（AI）的文献有限，本研究探讨了供应链网络中的人工智能理论以及 FDI 的替代供应链融资。本研究根据通过文献确定的理论贡献提出了一个新的概念框架，建立了一个概念框架并进一步发展为元框架。本研究探讨了用于数据分析的集合论比较方法，本研究的结果表明，由人工智能技术驱动的供应链网络可能为食品和饮料供应链提供了可持续的融资流。关键词
Jeff Mellow-约翰·杰伊刑事司法学院
社区更正；重返计划和重返社会；评估刑事司法计划；矫正中的关键事件；和拉丁美洲和加勒比海地区的更正。______________________________________________________________________________ Professional Experience 2010-Present Professor, Department of Criminal Justice, John Jay College ( Associate Professor , Department of Criminal Justice, 2009-2010 and Department of Law, Police Science & Criminal Justice Administration, 2005-2009) Faculty Member 2006-Present Ph.D.刑事司法计划，研究生中心，CUNY 2006年至今的M.A.刑事司法计划，约翰·杰伊学院2018-2021 M.A.国际犯罪与正义计划，约翰·杰伊学院2024年至今的副主任，惩教实验室，约翰·杰伊学院2017-2020董事，硕士刑事司法计划，约翰·杰伊学院（John Jay College），纽约市大学（CUNY）2016-2017副主任Program in Criminal Justice, John Jay College 2010-2013 Deputy Executive Officer, Program of Doctoral Studies in Criminal Justice, The Graduate Center, CUNY 2011-2012 Faculty Research Fellow, Research and Evaluation Center, John Jay College 2007-2010 Senior Research Associate, Criminal Justice Research and Evaluation Center, and Prisoner Reentry Institute, John Jay College 2004-2005 Associate Professor, Department of Sociology, Bloomfield College, Bloomfield,新泽西州（助理教授，1998-2004）。
Jay Patrikar
我是一个全面的机器人，致力于实现安全可靠的现实世界自主权。我对将大规模数据驱动的方法与可证明的安全方法巧妙地结合在一起特别感兴趣。我喜欢在多个安全关键领域工作，例如无人驾驶汽车，无飞行员飞机和自动驾驶，并在人体机器人互动中应用，强大的风险意识计划，长尾不确定性量化和运动预测。我当前的效果专注于使用大型视觉语言动作模型来提高机器人技术的运行时安全性。
治疗计划指南-Jaypirca
免责声明：本指南旨在提供信息，以为Jaypirca和/或帮助用户创建标准治疗模板，用于使用Jaypirca使用Jaypirca在治疗成年患者中的复发或难治性（R/R）地幔细胞淋巴瘤（MCL）（MCL）至少在至少两行的系统治疗后，包括btk and btk in rymiia，并在内淋巴细胞淋巴瘤（CLL/SLL）至少接受了两种先前的治疗，包括BTK抑制剂和Bcl-2抑制剂。在使用Jaypirca之前，应通过医生对患者进行评估，并被视为对上述指示之一的确认诊断，并且是使用Jaypirca的合适候选者。基于单个患者病例和独特的情况，其他测试，评估和药物可能需要适当的护理和治疗接受该方案的患者。本指南不构成最终命令，也不可能满足各个患者或机构的全面需求。
深Q学习，Alphago和AlphazeroDinesh Jayaraman -Penn Engineering
15。Ashwin De Silva, Rahul Ramesh, Lyle Ungar, Marshall Hussain Shuler, Noah J. Cowan, Michael Platt, Chen Li, Leyla Isik, Seung-Eon Roh, Adam Charles, Archana Venkataraman, Brian Caffo, Javier J.How, Justus M Kebschull, John W. Krakauer, Maxim Bichuch, Kaleab Alemayehu Kinfu, Eva Yezerets, Dinesh Jayaraman, Jong M. Shin, Soledad Villar, Ian Phillips, Carey E. Priebe, Thomas Hartung, Michael I. Miller, Jayanta Dey, Ningyuan Huang, Eric Eaton, Ralph Etienne-Cummings，Elizabeth L. Ogburn，Randal Burns，Onyema Os-Os- Os- Os- Os- uagwu，Brett Mensh，Alysson R. Muotri，Julia Brown，Julia Brown，Chris White，Weiwei Yang，Weiwei Yang，Andrei A. Rusu A. Rusu Timothy timothy timothy timothy verstynen，Konrad P.Konrad P.Konrad P.Kording，pratik vogel vogelers chaudharrim and johaudharrien t。前瞻性学习：对未来的原则外推。在第二届有关终身学习代理商第二届会议的会议上。PMLR，2023