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建议引用：Dornemann, Jorin；Rückert, Nicolas；Fischer, Kathrin；Taraz, Anusch (2020)：海运物流中的人工智能和运筹学，在：Jahn, Carlos Kersten、Wolfgang Ringle、Christian M. (Ed.)：海运和城市物流中的数据科学：数据驱动的物流和可持续性解决方案。汉堡国际物流会议 (HICL) 论文集，第 14 卷。 30，ISBN 978-3-7531-2347-9，epubli GmbH，柏林，第 337-381 页，https://doi.org/10.15480/882.3140
目的：人工智能 (AI) 的应用有可能与运筹学方法相结合带来巨大进步。在我们的研究中，我们探索了当前使用 AI 方法解决优化问题的方法。目的是概述最新进展并研究它们如何适应海运物流。方法：进行并呈现结构化的文献综述。对已确定的论文和贡献进行分类和归类，并总结一些特别相关的贡献的内容和结果。此外，还进行了评估，确定了现有的研究差距并展望了未来的研究方向。发现：除了在优化领域大量使用 AI 关键词外，人们对使用机器学习自动学习优化问题的启发式方法的兴趣也日益浓厚。我们的研究表明，这些方法大多尚未适应海运物流问题。所发现的差距为未来研究中开发海运物流学习模型奠定了基础。原创性：在运筹学领域使用机器学习方法是一个有前途且活跃的研究领域，具有广泛的应用范围。从海运物流的角度回顾这些最新进展是一种新颖的方法，可以为未来研究和实践中开发海运物流大规模优化问题的解决方案带来优势。
2024 年 3 月 4 日 Joris Jabouin 先生，注册会计师 办公室首席审计师......
自 2002 年 10 月以来，BCPS 一直与公共部门管理咨询和运营改进公司公共咨询集团 (PCG) 合作。与 PCG 的原始协议是在 2002 年通过竞争性招标程序达成的，但从那时起，与 PCG 的所有后续协议都是通过直接谈判达成的，并且在没有竞争性招标的情况下签订了合同，并根据佛罗里达州采购标准规则 6A-I.012 11(b)、佛罗里达州行政法规获得软件豁免，并由佛罗里达州法规第 1010.04(4)(a) 条授权。在原始协议中，PCG 提供与开发特殊学生 (ESE) 基于互联网的电子管理系统 (EMS) 相关的商品和服务。截至 2021 年 6 月 30 日，随后与 PCG 直接谈判的每一份合同均包括之前开发的软件的订阅续订以及作为现有软件的增强或新软件的开发的商品和服务，包括咨询服务，包括：医疗补助账单，以协助管理人员和教师满足《2004 年残疾人教育法案》（IDEA）的报告要求、EasyFAX、SmartScan、Gifted Module、PaperClip、ESPE、Advance Reporting、Behavior Plus、EDplan、学生影响信息应用程序、EDPlan Connect、学生威胁/行为威胁评估模块、行为威胁评估模块之外的自杀风险评估。
将基因组生物标志物结合起来指导非小细胞肺癌Joris van de haar 1,2,3，Joanne M. Mankor 4，Karlijn Hummelink 5
摘要◥目的：在非小细胞肺癌（NSCLC）中指导免疫检查点阻断（ICB）治疗的STK11，KEAP1和EGFR改变的临床值仍然有争议，因为一些拟议的抗药性生物标志物显示出耐用的ICB反应。这种疾病迫切需要更多特定的组合生物标志物方法。ExperimentalDesign: Todevelopacombinatorialbiomarkerstra- tegy with increased speci fi city for ICB unresponsiveness in NSCLC, we performed a comprehensive analysis of 254 patients with NSCLC treated with ligand programmed death-ligand 1 (PD-L1) blockade monotherapy, including a discovery cohort of 75 patients subjected to whole-genome sequencing (WGS), and独立的验证队列，由169名患者进行肿瘤非正式面板序列。在低（<10 muts / mb）或高（≥10cuts / mb）肿瘤突变负担（TMB）的背景下，评估了STK11 / KEAP1 / EGFR改变的特定级别的ICB反应性。
机器学习定义精度 tDCS 用于改善认知功能 Alejandro Albizu 1,2 , Aprinda Industrial 1,5 , Ziqian Huang 1,4 , Jori Wan
机器学习定义精度 tDCS 用于改善认知功能 Alejandro Albizu 1,2 、Aprinda Indahlastari 1,5 、Ziqian Huang 1,4 、Jori Waner 1,5 、Skylar E. Stolte 1,3 、Ruogu Fang 1,3,4,† 和 Adam J. Woods 1,2,5,† 1 美国盖恩斯维尔佛罗里达大学麦克奈特脑研究所认知衰老和记忆中心 2 美国盖恩斯维尔佛罗里达大学医学院神经科学系 3 美国盖恩斯维尔佛罗里达大学 Herbert Wertheim 工程学院生物医学工程系 J. Crayton Pruitt Family 4 美国盖恩斯维尔佛罗里达大学 Herbert Wertheim 工程学院电气与计算机工程系 5 美国盖恩斯维尔佛罗里达大学公共卫生与健康职业学院临床与健康心理学系美国盖恩斯维尔 † 共同通讯作者 摘要 背景 经颅直流电刺激 (tDCS) 结合认知训练 (CT) 被广泛研究作为一种治疗工具，用于增强患有和不患有神经退行性疾病的老年人的认知功能。先前的研究表明，tDCS 结合 CT 的益处因人而异，这可能是由于个体神经解剖结构的差异所致。目的本研究旨在开发一种方法来客观地优化和个性化电流剂量，以最大限度地提高非侵入性脑刺激的功能收益。方法基于样本数据集 (n = 14) 中电流密度的计算模型，训练支持向量机 (SVM) 模型来预测治疗反应。部署的 SVM 的特征权重用于加权高斯混合模型 (GMM)，通过找到最优电极蒙太奇和施加的电流强度 (优化模型)，最大限度地提高将 tDCS 无反应者转变为反应者的可能性。结果 通过提出的 SVM-GMM 模型优化的电流分布显示，在目标脑区内，最初无反应者和有反应者之间的体素一致性为 93%。与优化前的模型相比，原始无反应者的优化电流分布与有反应者的当前剂量接近 3.38 个标准差。优化模型还分别实现了 99.993% 和 91.21% 的平均治疗反应可能性和归一化互信息。在 tDCS 剂量优化之后，SVM 模型成功预测了所有对优化剂量无反应的 tDCS 患者为有反应者。结论 本研究结果为 tDCS 精准医疗的定制剂量优化策略奠定了基础，以改善老年人认知能力下降的治疗结果。关键词 tES、衰老、机器学习、有限元模型、高斯混合模型、精准医学