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基于AI的路线优化，减少碳足迹以及环保供应的未来
摘要全球供应链的快速扩张导致碳排放和环境问题增加，因此需要采用可持续物流解决方案。本研究探讨了人工智能（AI）在优化运输路线，最大程度地减少燃油消耗和减少供应链的碳足迹方面的作用。AI驱动的路线优化整合了实时交通数据，天气状况和车辆效率，以增强最后一英里的交付和货运管理。机器学习算法进一步有助于预测性维护，机队电气化策略和需求预测，从而确保运营可持续性。这项研究还研究了绿色物流实践，包括使用电力和氢能车辆，多模式运输网络以及循环经济模型，以最大程度地减少环境影响。支持区块链的碳跟踪和AI驱动的可持续性指标可提高碳足迹报告的透明度。此外，该研究强调了监管框架和行业倡议，促进了低排放运输和智能物流中心。的发现表明，AI驱动的物流解决方案可以在实现可持续性目标的同时显着提高效率。但是，必须解决诸如高实施成本，数据隐私问题和基础设施限制之类的挑战。未来的研究应着重于将AI与物联网和区块链整合在一起，以增强可持续供应链中的可追溯性和决策。AI驱动系统提供变革功能该研究得出结论，AI驱动的绿色物流可以彻底改变运输，从而为碳中性和成本效益的全球供应链提供可行的道路。关键字：绿色物流，AI路线优化，可持续运输，减少碳足迹，供应链可持续性和环保物流。引言近几十年来，全球供应链的前所未有的增长彻底改变了贸易，商业和工业。但是，这种快速扩张的环境成本很高，碳排放量增加，资源过多和生态退化的提高。货运运输仅负责全球温室气体（GHG）排放的很大比例[1]，并且随着电子商务，城市化和国际贸易的持续增长，这些数字预计将攀升。这种日益增长的环境影响刺激了对可持续物流解决方案的需求，全世界的企业和政府都在寻求创新的方法，以减少碳足迹，同时保持运营效率。推动这一转变的最有希望的进步是将人工智能（AI）整合到物流和供应链管理中。
优化Kreiss常数
是矩阵非正常行为的定量度量[33，4]，这是因为K（a）≥1，例如如果a是正常的。更确切地说，当且仅当M 0（a）= 1达到其全局最小值时，将获得全局最小值k（a）= 1，这是在这些矩阵a a at a at是光谱规范中的收缩。在动态系统的领域之外，例如，k（a）的定量方面在网络分析中引起了人们的关注[4]。尽管我们在这里的主要关注点是矩阵，但值得一提的是C 0 - 操作员半组的情况。这里的左手估计k（a）≤m0（a）从（4）仍然有效，观察到k（a）= 1 = 1表示m 0（a）= 1，在频谱规范中至少在Hilbert Space中获得了Hilbert Space的全局最小值。这两个事实都是Hille-Yoshida定理的简单后果[11]。结论是，即使对于半组，瞬态动力学也可以通过Kreiss常数进行适当评估。虽然Kreiss常数K（A）在许多书籍，文章和文章中受到了广泛的关注，以分析瞬态系统行为的理论数量[33]，但最近才解决了其计算。在[24]中，作者与全局搜索同时使用各种本地优化技术来计算具有认证的k（a）。在[33]中，k（a）仅通过绘制比率αϵ（a） /ϵ的比率来估算，并搜索最大值，这似乎是在[23]中开创的。纸张的结构如下。在本文中，我们表明可以使用可靠控制的技术以有限的复杂性来准确地计算kreiss常数k（a）。我们的新特征为更具挑战性的情况开辟了道路，在这种情况下，克里斯常数不仅是构成的，而且更加雄心勃勃，在闭环中最小化，目的是通过使用反馈来限制植物的瞬时生长（1）。简而言之，一个人可能希望使用反馈使闭环A CL更靠近承包瞬态行为，而不是原始矩阵a。这有望在非线性系统的反馈控制中产生后果，众所周知，即使对于良好的抑制抑制型的效应，稳定状态下的雅各布式的非正态性也可能导致较大的瞬态扩增，或者导致非线性效应，或者导致不良极限限制动力学。这种现象在流体动态社区中众所周知[19，28，30，34，26]。在第2节中，我们获得了k（a）的公式，该公式可通过将其与结构化的奇异值或在鲁棒系统分析中知道的结构化奇异值或µ相关联，以合理的效果来计算它。在第3节中，我们扩大了范围，并解决了在闭环中最小化K（A Cl）的问题。由于这是一个NP硬性问题，因此提出了一种快速的启发式，该问题基于非差优化技术。第4节简要概述了这些技术，并显示了如何使用第2节的技术来证明本地优化的结果。数值实验和其他并发技术在第5节中提供。
优化锡唑化合物二氧化硅中获得，结构阐明和药代动力学评估
药物化学在药物原型开发过程中起作用，在这种情况下，它起源于新分子的合成以及表征过程。从这个意义上讲，一组分子一直在对其突出的药理活性产生兴趣，这是Tiosmicarbazonas的类别，在这里强调了其由tiazols组成的核心衍生物。因此，本研究的目的是合成可以呈现药理活性的这类分子的新药理剂。此外，它旨在优化噻唑化合物的合成过程，以及通过二氧化硅分析中的药代动力学特性的确定。作为一种方法，选择了超声合成，具有1：1化学计量比例，用于溶剂，将使用乙醇的使用产生为产品两种编纂的tiazols，例如TZ-03和TZ-04。收入的结果，值分别为70％和98.3％。与二氧化硅分析有关，评估与口服生物利用度和药代动力学表征有关，以及用于吸收，分布，代谢和排泄的数据。除此之外，还由红外线进行，以识别有关化合物组的特定频带。
具有边界惩罚的扰动dirichlet能量的最小化器的对称性
摘要。我们考虑域ω的s 2值图r n最小化了dirichlet能量的扰动，并在ω和水平惩罚上对∂Ω进行垂直惩罚。我们首先显示了使用庞加莱型不平等的物理参数在特定范围内的普遍常数配置的全球最小值。然后，我们证明任何能量最小化器将其值都带入球体s 2的固定半梅里德人，并将最小化器的唯一性推断为适当的对称组的作用。我们还证明了具有不同惩罚的最小化器的比较原则。最后，我们将这些结果应用于球上的问题，并显示最小化器的径向对称性和单调性。在尺寸n = 2中，我们的结果可以应用于列纤维液体中的列液晶和微磁能的Oseen-Frank能量。
不完美的人...
我们介绍了AGSA，这是一个挑剔的造成巨型肌框架，该框架从高级人类的反馈中学习，以应对无奖励培训，安全探索和不完美的低级人类控制的挑战。最近的人类循环学习方法使人类参与者能够干预学习代理的控制并提供在线演示。尽管如此，这些方法在很大程度上依赖于完美的人类相互作用，包括准确的人监测干预决策和近乎最佳的人类示范。AGSA采用专用的门控剂来确定何时切换控制，从而减少了持续的人类监测的需求。为了获得精确且可预见的门控剂，AGSA从人类评估反馈中训练了对门控件的干预请求的评估反馈和对人类干预轨迹成对的偏好反馈。而不是依靠潜在的次优的示威演示，而是使用来自门控剂的控制转换信号对学习代理进行训练。我们提供了分别描述两种代理能力的性能界限的理论见解。在挑战连续控制环境中，在不同技能水平的模拟和实际人类参与者中进行了实验。比较结果强调，AGSA在培训安全性，政策绩效和用户友好方面对以前的人类学习的方法取得了重大改进。项目网页位于https://agsa4rl.github.io/。
优化用于铣削操作的加工参数，
这项研究着重于使用传统设置，下坡单纯形和遗传算法方法优化CNC铣削参数。该研究评估了加工参数（例如降低速度和进料速度）对关键性能指标的影响，包括表面粗糙度，工具磨损，加工时间和整体成本效益。通过使用3D表面和轮廓图，该研究表明，最佳切割速度的范围为40-80 m/min，进料速度从0.1-0.25 mm/牙齿介于0.1-0.25 mm/牙齿中，导致峰值工具寿命约为9-10分钟。遗传算法的表现优于传统设置和下坡单纯词，其单位成本最低为8.50美元，而下坡单纯子的成本为9.00美元，传统设置为11.00美元。收敛分析表明，遗传算法虽然需要更多的迭代，但总体成本较低（约8.50美元），并提供了更好的优化结果。成本分解分析显示，加工和改变工具的成本大幅降低，遗传算法将工具换成本降低至1.50美元，加工成本降至3.50美元，从而带来了最具成本效益的解决方案。这些发现证明了高级优化技术在增强CNC铣削过程，提高加工效率和最小化运营成本方面的有效性。
数学优化算法开发人员
在Eta-Fabrik，我们的核心知识之一是工业能源系统的综合和操作优化。我们通过使用开源和商业求解器应用数学优化来得出客观解决方案。虽然这对于我们大多数问题都可以正常工作，但有些人需要我们在当前的研究项目中开发的自定义算法解决方案。
制造：通过数据驱动的材料科学提高耐用性，轻巧和生命周期优化
汽车行业正在朝向可持续和高性能材料的范式转变，这是由于需要提高燃油效率，降低碳排放和增强的车辆耐用性而驱动的。先进的材料创新，包括轻型合金，高强度复合材料和基于生物的聚合物，正在改变汽车设计和制造。由人工智能（AI）和机器学习（ML）提供支持的数据驱动材料科学的整合正在加速材料发现，性能优化和生命周期评估。本研究探讨了可持续材料在汽车制造中的作用，重点是它们对轻巧，结构完整性和可回收性的影响。关键重点是用于材料选择的AI增强预测分析，从而实现了机械性能，耐腐蚀性和热稳定性的实时优化。此外，数字双胞胎模型在各种操作条件下促进了对物质行为的深入模拟，从而确保了长期的性能和安全性。采用智能制造技术，例如增材制造和高级涂料，进一步提高了材料效率和可持续性。此外，这项研究强调了循环经济原则在材料生命周期管理中的重要性，解决了可回收性，再制造和减少废物的策略。创新材料的案例研究，包括碳纤维增强的聚合物，铝 - 含量合金和石墨烯增强复合材料，在减轻体重和耐用性方面表现出显着的进步。通过利用数据驱动的见解，AI驱动的材料信息学和生命周期优化策略，汽车行业可以实现更大的可持续性而不会损害绩效。本研究对不断发展的材料格局进行了全面分析，为未来趋势，挑战以及计算建模在下一代汽车制造中的作用提供了见解。
Bamboo Roots PGPR的Biolink优化...
促进根瘤菌（PGPR）的植物生长的应用为提高农作物的生长和生产率提供了环保的方法。这项研究评估了竹根对生长指标（例如茎直径和分支计数）的PGPR的影响，以及产量性状（例如POD计数，新鲜和干燥的POD重量，以及收获的豆重量）（Vigna Radiata L.）。竹根被选择为PGPR的独特来源，因为它为有益微生物的有利环境增强了环境，从而增强了植物的营养吸收。遵循完全随机的设计，测试了六个PGPR剂量：0 ml/polybag（H0），10 ml/polybag（H1），20 ml/polybag（H2），30 mL/polybag（H2），30 mL/polybag（H3），40 ml/polybag（H4），40 ml/polybag（h4）和50 ml/polybag（H5）（h5）周日结果显示，在植物阶段后期有显着的生长促进，H3得出的最佳结果改善了茎直径，分支数，POD计数和种子干重。较高的剂量（H4，H5）对生长产生了负面影响，这可能是由于微生物竞争，营养失衡或压力所致。这种环保方法展示了竹子衍生的PGPR的潜力，可以提高绿豆生产率，支持粮食安全和盈利能力。进一步的研究应研究其长期影响和适应能力，包括各种农作物和农业系统，从而增强了其可持续农业的效用。关键字：绿豆产量的优化； pgpr源自竹子；根际生态学如何引用：Nareswari，A.H.P。，Saptorini和Noviady，I。（2025）。在绿豆生长和产量上优化竹根PGPR剂量。Div> Biolink：环境生物学杂志，工业，健康，第11卷（2）：222-234