XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOptimizing
（b）：Hiba Mazen Kamel Al Hassan（2025）。优化可持续建筑：用于环保建筑设计的机器学习方法。民用英语
摘要根据本文，混合机器学习框架结合了许多技术，这些技术为可能的设计提供了详细的详细方法。这种方法旨在找到解决现代建筑中核对成本效益，环境影响和用户舒适性问题的解决方案。机器学习（ML）用于制作与特定限制（例如财务限制，位置环境和能源目的）相符的广泛建筑设计。mL用于估计设计的效率并重复改进。通过预测分析和风险评估，它可以期望能量用途，用户舒适和环境影响。模式和链接被确认以提高建筑计划和运营的有效性。深度学习模型可用于材料选择，并通过机器学习来评估材料特征和环境影响。最好的材料合并是根据效率规范和可持续性目的使用的。拟议的基于ML的方法具有多种优势，例如更快的设计技术，更精细的室内环境质量和改善的能源使用情况，这都是经济的解决方案。，我们可能会使用建议的建筑，进入了强大而可持续建筑的新时代。推荐的框架显示了通过机器学习改善建筑设计方法的能力，同时遵守可持续性目标。
在急性酒精中优化抗精神病药物...
这项研究评估了急性酒精幻觉病患者通过药物基因测试对药物治疗的有效性和安全性（ICD-10代码F10.52）。由饮酒引发的精神病（例如幻觉和妄想）需要抗精神病药治疗，尽管标准疗法通常会导致不良药物反应和可变功效。药物遗传学检查了影响药物代谢的基因变异，可以通过指导选择和剂量来改善治疗结果。接受住院治疗的五十名患者接受了急性酒精性luxinosis治疗。主组（n = 25）根据药物遗传学测试进行了调整的治疗，而对照组（n = 25）接受了具有遗传数据的标准治疗。使用正面和负综合征量表和UKU副作用评级量表测量患者结果。尽管两组之间的治疗疗效没有显着差异，但药物遗传组的患者的不良药物反应的出现明显较少，特别是到住院第六天（UKU得分：500 [300; 800] vs. 1200 [1000; 1000; 1600; 1600]，p <.01）。这表明药物遗传学测试可以在没有有希望的疗效的情况下优化治疗安全性，这表明应考虑基于遗传特征的个性化疗法，以考虑用于酒精引起的精神病。建议使用较大样本的未来研究来验证这些发现。关键字：急性酒精幻觉，抗精神病药，临床决策支持系统，药物遗传学测试
优化农村混合可再生能源系统...
摘要：采用可再生能源发电通常会导致产生过多的电能。在使用时电池充满电后有效利用这些剩余电能有可能最大限度地降低这些混合可再生能源系统的单位发电成本。这项研究提出了一种独立小型水电太阳能光伏 (PV)-电池-飞轮储能 (FESS) 系统的最佳尺寸确定方法，该系统将为尼日利亚夸拉州的三个离网农村地区供电：桑戈塔约、布多乌莫鲁和伊迪伊辛。电力可再生能源混合优化模型 (HOMER) 用于确定具有最低平准化能源成本 (LCOE) 的最佳混合系统配置。有趣的是，HOMER 建模的最佳系统配置（标记为案例 1）是小型水电-太阳能光伏-FESS 转换器，其净现值成本 (NPC) 为 524,940 美元（N1500 兑 1 美元时为 787,410,000 奈拉），LCOE 为 0.23 美元/千瓦时（N345），初始资本成本为 494,752 美元（N742,128,000），由 273 千瓦的 CS6U-330P 太阳能光伏、45 件 fly100 FESS、230 千瓦的 Natel49 小型水力发电机和 144 千瓦的 PrinDRI100 DC/AC 双向逆变器组成。关键词：小型水电系统、太阳能光伏、平准化能源成本、无燃料储能系统、荷马、混合可再生能源系统 [2024 年 2 月 9 日收到；2024 年 9 月 21 日修订；2024 年 9 月 22 日接受] 印刷 ISSN：0189-9546 | 在线 ISSN：2437-2110
在急诊室优化AI解决方案-Bioscene
摘要问题：急诊科（EDS）中人工智能（AI）的整合提出了医疗保健部门内的机遇和挑战。尽管AI在提高运营效率和患者结果方面具有潜在的好处，但其有效实施仍然存在重大障碍。这些包括对特定技术的怀疑，例如自然语言处理（NLP）和AI驱动的机器人技术，以及EDS患者交流和人满为患的总体问题。了解医疗保健专业人员的看法和当前AI应用的功效对于优化这些解决方案至关重要。方法：本研究采用定量研究方法，利用有目的的抽样策略来收集从事EDS的医疗保健专业人员的数据。进行了一个结构化调查，其中包括李克特级问题，以评估受访者对AI集成及其各种应用的看法。分析的重点是确定现有AI算法的优势和局限性以及ED环境中面临的挑战。该研究旨在提供有关如何开发系统分类框架以应对这些挑战并提高AI解决方案有效性的见解。调查结果：调查结果表明，对AI在ED中的集成有很大的总体支持，受访者承认各种AI应用程序。尽管许多医疗保健专业人员认识到当前AI算法的有效性，但他们还强调了需要探索新方法的重大局限性。对NLP和AI驱动机器人技术的担忧很普遍，这表明需要在这些领域进行更多的教育和培训。此外，研究结果表明，通过实施量身定制的症状分类系统和AI辅助诊断工具，可以减轻常见的挑战，例如患者交流和拥挤。结论：该研究强调了AI在急诊室中的变化潜力，尤其是在提高诊断准确性和患者预后方面。通过解决已确定的局限性并增强对AI
在分子图中优化OOD检测
尽管分子表示学习最近取得了进展，但其有效性还是在近世界的假设上假定的，即训练和测试图来自相同的分布。开放世界测试数据集通常与分布（OOD）样本混合在一起，在该样本中，部署的模型将难以做出准确的预测。在药物筛查或设计中分子特性的误导性估计会导致湿lab资源的大量浪费并延迟发现新疗法的发现。传统检测方法需要对OOD检测和分布（ID）分类性能进行贸易，因为它们共享相同的表示模型。在这项工作中，我们建议通过采用基于辅助扩散模型的框架来解析OOD分子，该框架比较了输入分子和重建图之间的相似性。由于产生构建ID训练样品的产生偏见，OOD分子的相似性得分将要低得多以促进检测。尽管在概念上很简单，但将此香草框架扩展到实际检测应用程序仍然受到两个重大挑战的限制。首先，基于欧几里得距离的流行相似性指标无法考虑复杂的图形结构。第二，涉及迭代脱氧步骤的属性模型众所周知，尤其是在大量药物库上运行时。为了应对这些挑战，我们的研究先驱者是一种旋转型G raph r生态建构的方法，该方法被称为pgr-mood。具体来说，PGR-MOOD取决于三个创新：i）一个有效的指标，可根据离散的边缘和连续节点特征全面量化输入和重建分子的匹配程度； ii）构建
优化术中AI：对Yolov8的评估，以实时识别机器人和腹腔镜仪器。
对手术仪器的准确识别对于术中人工智能（AI）系统的发展至关重要。在这项研究中，我们评估了Yolov8模型在识别机器人辅助腹部手术中的机器人和腹腔镜仪器方面的功效。具体来说，我们评估了其检测，分类和分段七种不同类型的手术工具的能力。从四个公共和私人来源编辑了一个多样化的数据集，其中包括代表各种手术环境和工具的7,400帧和17,175个注释。yolov8进行了训练和测试，用于二进制检测的平均平均精度为0.77，多仪器分类的平均精度为0.72。最佳性能。该模型还显示出极好的分割精度，达到0.91的平均骰子得分，平均交点为0.86，单极弯曲的剪刀得出最高的精度。值得注意的是，与腹腔镜工具相比，Yolov8对机器人仪器表现出了出色的识别性能，这可能归因于训练集中机器人仪器的更大表示。此外，该模型的快速推理速度为每帧1.12毫秒，突出了其对实时临床应用的适用性。这些发现证实了Yolov8使用全面的多源数据集对精确有效识别手术工具的潜力。
使用多代理 LLM 系统优化库存管理
摘要 有效的库存管理需要全面预测需求和优化库存水平的能力，而这传统上只限于人类专业知识。新兴的人工智能方法虽然通过深度学习模型和数据分析提供了有效的解决方案，但往往缺乏整合动态市场洞察和实时数据的灵活性。通过利用多个动态交互大型语言模型 (LLM) 的多样化功能，我们可以克服这些限制并开发一类新的人工智能驱动的库存管理系统。本文介绍了一个多智能体框架，包括项目经理智能体、销售预测智能体和库存经理智能体，它们自主协作以应对库存管理挑战。智能体通过自我和相互修正动态调整库存计划并保持产品可用性。模拟结果表明，库存周转率显著提高，运输成本和持有费用降低，总成本大幅下降，同时保持零缺货率。我们的框架展示了协同 LLM 智能、统计建模的精确度以及不同智能体之间的动态协作的潜力，为自动化和优化供应链管理开辟了新途径。关键词：库存管理、多智能体系统、大型语言模型 (LLM)、供应链优化。
优化激光加工以生产先进材料
L. Bond、H. Andersson、J. Örtegren、M. Larsson 和 M. Engholm，《用于选择性激光烧结增材制造的导电聚合物-石墨烯复合材料》，载于《基于激光的微纳米加工 XVIII》（SPIE，2024 年），第 317-324 页
使用高级N-RSA加密
无线传感器网络（WSN）到目前为止遇到了许多问题，因为它们开放，适应性且资源有限。这些问题包括隐私，有效性和能源消费。敏感信息应始终在无线网络上谨慎传输，因为这些网络上的公共通信有时是不可靠的。尽管层次路由方法可能处理许多应用程序，但是集群头（CH）选择和网络过载分布存在困难问题。在这项工作中引入了安全的低能自适应聚类层次结构（SLEACH）协议密码N-RSA方法（SLEACH-N-RSA），以改善网络寿命，降低能源消耗并确保高安全性。SLEACH-N-RSA协议的第一步是使用改进的Leach协议，该协议基于设置阈值函数值的估计剩余能量（ERE）和耗尽的能量（DE），以决定谁将是CH以及群集将如何形成。在第二步中，建议的N-RSA加密算法已用于确保传输数据的机密性。与其他当前使用的协议相比，在网络寿命，数据包输送率，能源消耗和执行时间方面，提出的SLEACH-N-RSA协议的性能分析显示出更好的性能结果。实验结果表明，所提出的协议优于其他现有协议。
IBV：衰减和疫苗开发
参考：2025/04截止日期：31/01/2025项目标题：在体外鸟类B细胞成熟和感染性囊肿病毒（IBDV）病理相互作用主管：艾哈迈德·伊布拉希姆（Ahmed Ibrahim＆Marie di Placido）研究小组：感染性玻璃体病毒病毒项目的成长型班级和班级的生存相互作用。通过实现这一目标，我们可以更好地了解免疫抑制病毒（如传染性囊肿病毒（IBDV））如何严重影响负责免疫系统抗体产生部分的B细胞。此外，这些发现将为开发更好的诊断工具，评估疫苗并减少动物测试的需求提供基础。建立了鸡CD40L以前的成功以支持B细胞培养的延长时期，该项目将探索促进B细胞生长和成熟的新方法。这项研究具有令人兴奋的潜力，可以为控制病毒疾病，改善家禽健康以及提高比较免疫学的贡献 - 弥合了人，哺乳动物和禽类免疫系统之间的差距。进一步的详细信息：传染性囊肿病毒（IBDV）是鸡的主要免疫抑制病毒，与大规模B细胞耗尽有关，这些细胞耗尽了负责产生抗体的细胞，导致免疫防御能力明显降低，并增加了年轻时特别是其他感染的脆弱性。该项目将着重于优化体外系统（基于实验室）以维持和成熟的鸡肉B细胞。这些优化的系统将使我们能够研究B细胞如何与IBDV相互作用。此项目中的关键活动包括：此外，这些进步可以帮助取代一些活动物实验，同时加深我们对病毒感染和免疫反应的理解。