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迷你评论|数学科学的应用
商业数学在金融，市场研究和行为科学中的应用在衡量绩效和可持续性中起着至关重要的作用。数学工具可帮助科学家评估统计工具，以测量设定的标准，以衡量拟议的假设陈述。本综述研究涉及对商业数学在旅游业中的应用的简要回顾。大多数研究论文都使用了利益相关者理论和模糊集理论来观察旅游业的各个业务方面。论文根据其相关性，影响和研究质量过滤。这些发现是从可用的文学水库中探索的主题形状的。本文的价值在于，它已经阐明了该领域，这些领域在很大程度上尚未探索第四次工业革命之间的重叠，例如机器学习，AI，Analytics和指标，大数据分析以及商业数学对旅游业的现代应用。
数学推理的神经相关性：一项 fMRI 研究
我们通过功能性磁共振成像测量了六名年轻健康参与者在解决数学问题时的大脑激活情况。参与者解决了从必要算术运算测试 (NAOT) 中选出的问题，已知该测试与流畅推理任务相关。在三种情况下，参与者解决需要 (1) 一次操作（简单问题）、(2) 两次操作（困难问题）或 (3) 简单阅读和匹配单词（匹配问题）的问题，以控制 N A O T 问题的感知、运动和文本阅读需求。与匹配问题相比，受试者解决简单问题时观察到主要双侧额叶激活和最小后部激活。与简单问题相比，困难问题中观察到左顶叶区域的较小双侧额叶、颞叶和侧向激活。所有这些区域在困难问题中比在匹配问题中激活得更多。这些激活中的许多发生在与工作记忆相关的区域。这些结果表明，流畅推理是由工作记忆系统的复合体介导的，其中包括中央执行和领域特定数字和言语工作记忆。简介 数学问题解决是一项多组分认知任务，需要工作记忆、从属系统和中央执行的所有方面。算术运算的执行是数学问题解决中一个研究得很好的组成部分。许多病变和脑成像研究已经将对算术运算至关重要的大脑区域定位到与工作记忆相关的区域。在执行基本算术运算时，工作记忆被查询为中间产品，这些产品对于后续操作是必需的，必须积极维护，直到当前处理完成。数学问题解决中另一个尚未受到太多关注的组成部分是算术推理。在更复杂的问题中需要算术推理来确定解决给定问题需要哪些算术运算。在执行算术推理的过程中，需要进行目标管理、策略转变和规划作为评估
网络安全中的数学生物科学挑战
作者：E Schrom · 2023 年 · 被引用 6 次 — 在这里，我们通过构建防御背景，提出了一个概念框架，用于在生物免疫和网络安全领域进行结构化比较……
使用数学结构方程建模方法来检查可持续建筑供应链驱动程序对可持续建筑项目的影响
摘要：本研究的重点是研究可持续建筑供应链（SCSC）对发展中国家项目一生的可持续成功（OSS）的影响的结果。虽然先前的研究探讨了在这些地区实施SCSC的挑战，但对总体对可持续成功的影响有限。为了解决这一差距，基于广泛的文献综述开发了一个概念模型，并通过一项涉及埃及70个建筑专业人员的调查收集了数据。发现表明，在施工阶段，SCSC驾驶员的采用对OSS具有重要影响，范围从中度到高。这些结果为发展中国家的决策提供了宝贵的见解，因为它们强调了克服SCSC采用障碍并促进这些驱动因素以确保成功完成项目完成的重要性。最终，实施SCSC方法将有助于改善建筑行业的项目成果。
基于数学模型的医学问题研究
1 华北理工大学河北省铁矿石优化及炼铁原料准备过程智能化工程研究中心，唐山 063210；liuyk@stu.ncst.edu.cn（YL）；wuruozheng@outlook.com（RW） 2 华北理工大学河北省数据科学与应用重点实验室，唐山 063210 3 华北理工大学唐山市工程计算重点实验室，唐山 063210 4 华北理工大学理学院，唐山 063210 5 华北理工大学唐山市智能工业与图像处理技术创新中心，唐山 063210 * 通讯地址：aimin@ncst.edu.cn；电话：+86-18561802230
接受日期: 18/03/2023 在线优先: 30/05/2023 增强现实：基于学生初步数学知识的计算思维提升
本研究的动力来自两个因素：学生数学计算思维 (CT) 技能较差以及数字时代信息技术的快速发展。通过使用由 Unity 3D 提供支持的基于增强现实 (AR) 的教育内容，该内容可用于基于初始数学能力 (IMA) 的在线和离线学习，本研究明确旨在提高学生的数学计算思维能力。增强现实是使用实时显示在真实环境中的三维虚拟对象。学生的初始数学能力是数学学习成功的决定性变量之一，每个学生都有独特的学习风格。在这种情况下，学生的初始数学能力是学生在参与即将提供的学习之前所具备的能力。本研究侧重于评估决定学生在老师指导下学习的准备情况的基本数学技能水平。在 2022-2023 学年期间，从北干巴鲁一所公立初中的七年级每个班级随机抽取了 30 名学生参加这项准实验研究。本研究的主题是平面形状，特别是三角形和四边形。数据收集方法包括两种方法：（1）进行测试以评估数学计算思维能力和（2）进行访谈。访谈和记录数据以描述性方式进行分析，而统计测试则用于分析测试结果。结果表明，与传统学习方法相比，利用 Unity 3D 增强现实媒体来提高学生的数学计算思维能力取得了更好的效果，尤其是对于初始数学能力水平较低的学生。
文章在多目标FU
摘要：这项研究演示了如何在频繁电网中断的国家中使用中小型企业存储系统使用网格连接的杂种PV和沼气能量。这项工作的主要目标是增强HRES有利地影响HRES经济可行性，可靠性和环境影响的能力。净现在成本（NPC），温室气体（GHG）排放以及停电的可能性是被检查的变量之一。混合解决方案涉及使用多种方法来妥协经济，可靠性和环境的各个方面。Metaheuristic optimization techniques such as non-dominated sorting whale optimiza- tion algorithm (NSWOA), multi-objective grey wolf optimization (MOGWO), and multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) are used to find the best size for hybrid systems based on evaluation parameters for financial stability, reliability, and GHG emissions and have been evalu- ated using MATLAB。已经提出了NSWOA，MOGWO和MOPSO与150迭代时的系统参数之间的详尽比较。结果证明了NSWOA在实现预定义的多目标函数的最佳最佳值方面的优势，而Mogwo和Mopso分别排在第二和第三。比较研究的重点是NSWOA生产最佳NPC，LPSP和GHG排放值的能力，该值分别降低了6.997×106、0.0085和7.3679×106 kg。此外，模拟结果表明，NSWOA技术在解决优化问题的能力方面优于其他优化技术。此外，结果表明，在各种操作条件下，设计系统具有可接受的NPC，LPSP和GHG排放值。
克隆进化的数学模型提出了针对高危神经母细胞瘤的个性化多模式治疗
简单总结：神经母细胞瘤是一种罕见的癌症，通常影响儿童。高风险患者的预期生存率不到 50%。原因之一是标准治疗方案缺乏精确性：一刀切的多模式治疗。本文介绍的研究旨在通过优化诱导化疗期间两种化疗药物（长春新碱和环磷酰胺）的使用来解决这一缺陷。诱导化疗是方案的一部分，可在手术切除前缩小原发肿瘤。我们结合了数学模型和优化算法，为具有不同初始肿瘤组成的虚拟患者群体确定最佳化疗方案。我们的研究结果揭示了利用具有不同疗效水平的一对药物的新策略，为个性化诱导化疗提供了平台，并为利用靶向疗法、多区域测序、液体活检和现代计算方法来改善当今的多模式治疗的个性化治疗奠定了基础。
克隆进化的数学模型为高风险神经母细胞瘤提出了个性化的多模式治疗
简单总结：神经母细胞瘤是一种罕见的癌症，通常影响儿童。高风险患者的预期生存率不到 50%。原因之一是标准治疗方案缺乏精确性：一刀切的多模式治疗。本文介绍的研究旨在通过优化诱导化疗期间两种化疗药物（长春新碱和环磷酰胺）的使用来解决这一缺陷。诱导化疗是方案的一部分，可在手术切除前缩小原发肿瘤。我们结合了数学模型和优化算法，为具有不同初始肿瘤组成的虚拟患者群体确定最佳化疗方案。我们的研究结果揭示了利用具有不同疗效水平的一对药物的新策略，为个性化诱导化疗提供了平台，并为利用靶向疗法、多区域测序、液体活检和现代计算方法来改善当今的多模式治疗的个性化治疗奠定了基础。