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通过GIS的集成和强大的算法方法
随着全球气候变化变得越来越严重，森林（如重要的碳汇）对于缓解气候变化和保护生态环境具有重要意义。这项研究以中国南部的典型森林农场为研究区，建立了基于模拟退火算法的多目标森林计划模型，并与地理信息系统接触。目的是实现森林管理措施的长期科学和合理安排，以平衡木材生产和森林碳存储。结果证实，在森林分类管理和人造森林的年龄结构调整的限制下，不同的优化场景逐渐稳定相应的记录强度和40年以来的森林资源。通过将权重分配给目标功能中木材和碳固相的净值，本研究探讨了社会偏好对空间分配方案对森林管理的影响。当碳固存的重量为100％时，当前节省的节省大于从第35年开始的其他优化方案的节省，大约为8.8×10 4 m 3，并且当前的碳存储优于从25年开始的其他优化方案，在4.9×10 4 t。总而言之，这项研究可以为实际的森林管理决策提供科学基础，这有助于改善森林碳封存服务，维持生态平衡并促进区域生态可持续发展。
优化ARDS中的PEEP：对个性化策略的叙述性评论，
摘要：本文档对急性呼吸窘迫综合征（ARDS）患者的近期验证压力（PEEP）的最新文献进行了全面综述，重点是个性化策略，进步和临床结果。该研究的目的是综合现有研究，识别研究差距并为临床实践提供见解。该方法涉及近年来发表的相关研究的电子数据库的系统搜索。纳入标准包括各种研究设计，例如随机对照试验和观察性研究，涉及成人和小儿患者。主要发现突出了个性化窥视策略在ARDS管理中的重要性。患者特异性特征（例如肺力学，血液动力学和疾病严重程度）会影响最佳的窥视水平。评论探讨了机械通气中窥视滴定的不同方法和策略，并强调了基于患者特定因素的个性化窥视的需求。结果表明，个性化的PEEP策略有可能改善临床结果，包括氧合，肺部募集和死亡率。但是，确定了在临床实践中实施个性化窥视策略的挑战和局限性。该研究得出结论，鉴于患者人群的异质性，一种一定大小的窥视方法是不充分的。个性化的窥视策略，考虑个人特征，为优化患者预后提供了有希望的途径。本综述的发现对临床实践具有影响，强调将患者特定特征纳入PEEP滴定协议的必要性。关键字：ARDS，PEEP，COVID19，PEEP优化简介：
优化系留高空平台地面控制站的电池维护和可靠性
本文介绍了一种集成系统，通过战略性地管理 k-out-of-n ：G，COLD 系统中电池的修复和补充，确保系留高空平台系统 (HAPS) 不间断电源供应。我们假设电池是相同的，它们的寿命彼此独立且呈指数分布。电池因故障而独立劣化并等待修复。当工作电池数量减少到 L ð L < n Þ 时，修复设施启动，当运行电池数量下降到 N ð N < L Þ 时，下达 n −k + 1 块电池的补货订单。我们推导出系统状态概率的显式解并分析关键性能指标。此外，我们采用粒子群优化 (PSO) 算法来确定所提优化问题的最佳成本，并使用 Morris 方法进行灵敏度分析。结果为 HAPS 的有效电池管理策略提供了见解，确保可靠的电源供应同时最大限度地降低成本。 [DOI: 10.1115/1.4067545]
优化云资源分配：将复发性神经网络与模糊逻辑系统
收到的纸张日期：2024年11月15日纸张接受日期：2024年12月16日纸张出版日期：2024年12月22日摘要该研究重点是通过将经过的神经网络（RNN）与模糊逻辑相结合。该研究的主要目标是通过整合两种方法的最佳云资源预测模型的准确性和解释性。通过将RNN序列预测能力与模糊逻辑的多功能性相结合以更好地分类不确定性管理和持续输出的多功能性来实现目标。模糊成员资格功能，并将其分类为模糊集（低，中和高）。使用指标RMSE，MSE，MAE和R-Squared（R²）对经典RNN和LSTM模型进行了基准与经典的RNN和LSTM模型进行了基准测试。从获得的结果中可以清楚地看出，RNN模糊性能比其他两个模型RNN和LSTM更好，就预测的准确性。RNN模型模型的RMSE = 0.003377，MSE = 1.141，MAE = 0.0023，R²= 0.5308，而RNN模型的RMSE = 0.013437，MSE = 0.013437，MMSE = 1.941，MAE = 0.0123，和R²= 0.39908。RMSE为0.023897，MSE为2.843，MAE为0.0223，R²为0.4308，对于LSTM模型而言，所有这些相对较差。这表明使用RNN模型模型时，资源分配预测可显着改善，在减少误差指标并提高可解释性的同时更适合数据。这为云资源优化的模糊逻辑与RNN的集成增加了价值。这是可以得出结论，RNN中的模糊逻辑增强了其减轻歧义的能力，以获得更容易解释的输出，因此是在动态上下文中优化云资源的更好替代方法。关键字：复发性神经网络（RNN），模糊逻辑系统，RMSE，MAE，MSE。简介云计算技术已成为现代数字时代企业和组织的重要工具，以追求可扩展性，效率和灵活性（Khan等，2022）。随着云计算的日益增长，虚拟机的安装和维护在云环境中变得越来越困难。今天，云计算区域复杂环境中的主要问题包括虚拟机迁移优化和有效的资源提供。传统上，资源分配和VM迁移技术始终产生了资源浪费和性能降解的问题，因为它们主要使用静态规则或手动设置，而这些规则或手动设置实际上是根据云环境中不断变化的趋势（Lin等，2024）进行修改的。因此，涉及云计算的最具挑战性的问题之一是利用新颖的技术工具，因为机器学习优化了虚拟机器迁移和动态资源分配。虚拟机迁移是云计算中最重要的技术之一，遵循该领域的任何人都可以看到它的重要性。简而言之，虚拟机迁移促进了资源的动态变化，实现负载平衡并增强了云环境的一般使用和效率（Yousefi＆Babamir，2024）。虚拟机迁移的第二个优点是它可以在云环境中的缺陷中维护，成长或恢复而不会破坏用户服务。（Ghobaei -Arani等，2018）。这会改善系统的可用性。然而，虚拟机迁移并非没有挑战，包括在迁移过程中的绩效丧失，增加的迁移时间以及在迁移过程中引起的潜在数据一致性问题（Ruan等，2019）。传统的虚拟机迁移和资源分配优化通常取决于人类的设置或静态规则，这些规则和限制了许多缺点和限制。首先，静态规则通常无法对云环境中发生的动态变化做出反应。这意味着分配的资源要么不足或过多，影响
优化两国可再生能源竞价曲线...
a 美国伊利诺伊州莱蒙特阿贡国家实验室 b 美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院信息与决策系统实验室 c 美国密歇根州安娜堡密歇根大学电气工程与计算机科学系 d 美国宾夕法尼亚州伯利恒利哈伊大学经济学系和工业与系统工程系 e 美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院信息与决策系统实验室
优化收敛网络中的带宽分配...
摘要：对高速网络服务的需求和网络流量的不断发展导致了融合网络的普及，这些网络在单个基础架构上混合了各种服务。但是，由于应用程序要求和资源限制的种类繁多，因此很难确保这些网络中的服务质量（QoS）。用于分配带宽的常规方法经常是静态，反应性和效率低下的，这会导致网络性能不足。我们提供了一种独特的深度学习方法，以优化收敛网络中的带宽分配，以克服这一点。我们创建并使用三个深度学习模型：深Q网络（DQN），生成对抗网络（GAN）和一种基于LSTM的特殊DQN模型。我们使用广泛的数据集评估每个模型的性能。我们的结果表明，新型DQN模型在最小数据包丢失，准确性提高，延迟降低，吞吐量最大化，光谱效率优化，降低位错误率，降低位错误，公平性保证和有效的通道资源使用方面的性能优于其他模型。更好的服务质量是这些升级的结果，这也大大提高了上传和下载速度。我们的实证研究证明了我们的方法论在现实世界中的有用性，并为智能网络管理解决方案打开了大门，这些解决方案促进了更好的QoS，有效的带宽分配以及改善融合网络中的用户体验。
优化结核病治疗预测
结核分枝杆菌会引起影响肺部和肝脏的病毒感染。结核病 (TB) 是发展中国家的一个重大公共卫生问题，在这些国家，结核病通常与贫困、恶劣的生活条件和有限的医疗服务有关。根据世界卫生组织 (2023) 的数据，结核病继续对全球公共卫生构成重大风险，每年有数百万人受到影响，2020 年约有 150 万人死亡。医疗保健提供者在应对结核病方面经常遇到重大挑战，导致治疗结果不确定。这项研究介绍了一种使用复杂的机器学习技术增强结核病治疗的新方法，特别强调在马来西亚槟城州应用 XGBoost 和各种预测模型，根据临床数据预测个体治疗结果。这些模型是使用 2017 年槟城数据进行训练的。比较预测准确度有助于确定最佳方法。临床数据是匿名化的并进行分析。使用 2017 年数据，决策树准确率为 63.7%。逻辑回归的准确率为 63.3%，而 XGBoost 的准确率为 66.3%。超参数调整的 XGBoost 表现最佳，为 68.1%。比较观察结果和预期结果可确定准确度。使用监督学习可以准确预测结核病结果。校准的集成模型（如 XGBoost）可以做出可靠的预测。其他临床特征可能会改善预测。主要目标是开发一种可靠的、经过临床验证的工具，以增强结核病治疗，同时优化不同医疗环境中的资源效率。关键词：分类；超参数；逻辑回归；预测；随机森林；结核病
优化智能库空间：集成PIR传感器，基于信用的预订系统和高级
摘要智能库旨在将数字智能带入对象和空间，从而实现实时数据信息的决策。通过使用连接到Internet的传感器，所有收集和共享数据以及在这种情况下，在图书馆中的流量信息，使用户能够预订座位，确定空缺位置以及故意管理能源（权力）和资源（劳动）。监视占用数据的好处是引入有效的通信渠道，将传统库彻底改变为数据源中心。这允许与用户进行平稳的互动，服务的获利，空间设计和交通流量的调整以及移动到更绿色的空间。本文通过合并涉及被动红外（PIR）传感器，节点微控制器单元（MCU）和Web应用程序的硬件系统，为上述优势提供了一种方法。原型系统允许使用随机森林模型和随机森林回归剂来优化空间分配和资源管理，允许座位预订，库信用计算以及图书馆占用预测。
生物空间在优化种植牙结果中的作用：系统评价
• 骨骼健康：保持足够的间距可减少牙槽嵴骨重塑，这是导致种植体失败的常见原因。牙槽嵴骨重塑通常是由于种植体-基台界面附近的机械应力和炎症反应而发生的。适当的间距可确保减少这些压力源，促进最佳骨整合并减少随着时间的推移而产生的边缘骨质流失。种植体表面技术的进步，例如使用粗糙表面和生物活性涂层，进一步强调了生物空间在骨整合中的重要性。这些技术促进骨对合并增强机械互锁，确保长期稳定性。此外，保持生物空间可最大限度地降低细菌浸润的风险，细菌浸润可能导致种植体周围炎症和随后的骨吸收 [12,13]。