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第 27/65/2024-EO(SM-I) 号 印度政府内阁人事、公共申诉和笔会部任命委员会秘书处
1. 总理办公室（Pooja Jain 女士，主任）。2. 内政部长 PS/ MOS（PP）PS。3. 内阁秘书处（Kavita Singh 女士，联合秘书）。4. 铁道部秘书。5. 有关官员。6. PSO 秘书（P）/ PPS EO/ 副秘书（MM）PS。7. NIC、DoPT 高级技术总监。8. 警卫档案。
物理保护计划 - DOE 指令
（1）国家核安全局 (NNSA) 局长将确保 NNSA 员工和承包商遵守本指令规定的各自职责。本命令/通知中的任何内容均不得解释为干涉 NNSA 局长根据公法 (PL) 106-65 第 3212(d) 条制定特定于管理局的政策的权力，除非部长不予批准。本命令中对项目秘书官 (PSO) 的任何提及也适用于 NNSA 的副局长/助理局长。
研究文章 使用多级粒子群优化进行基于运动想象的 BCI 系统的通道和特征选择
脑机接口 (BCI) 是连接人脑和计算机或其他电子设备的通信和控制系统。然而，无关通道和与任务无关的误导性特征限制了分类性能。为了解决这些问题，我们提出了一种基于粒子群优化 (PSO) 的高效信号处理框架，用于通道和特征选择、通道选择和特征选择。改进的 Stockwell 变换用于特征提取，多级混合 PSO-贝叶斯线性判别分析用于优化和分类。这里使用 BCI 竞赛 III 数据集 I 来确认所提方案的优越性。与未优化方法（89%准确率）相比，基于PSO的方案在使用不到10.5%的原始特征时，最佳分类准确率达到99%，测试时间减少90%以上，Kappa值和F-score分别达到0.98和98.99%，信噪比更好，优于现有算法。结果表明，通道和特征选择方案可以加快收敛到全局最优的速度，减少训练时间。由于该框架可以显著提高分类性能，有效减少特征数量，大大缩短测试时间，可以为相关实时BCI应用系统研究提供参考。
使用非洲秃鹫优化算法优化电网依赖型混合可再生能源系统 Montaser Abdelsattar 1，
摘要 旨在实现可持续发展目标的国家认识到采用混合电力系统以确保获得清洁、可靠和具有成本效益的能源的重要性。本研究引入了一种非洲秃鹫优化算法 (AVOA)，用于高效设计并网混合可再生能源 (HRE) 系统，该系统结合了风力涡轮机、光伏 (PV) 电池板和电池储能。该系统经过精心设计，以确保通过利用 HRE 系统提供清洁、可靠且具有成本效益的能源。由于规模问题的复杂性和非线性，AVOA 作为一种有效的元启发式方法，提供了一种有希望的解决方案。本文提出了一个实证案例研究，重点关注埃及 Zafarana 地区引入的 HRE 系统。本案例研究是对所提优化器有效性的评估。这项研究将为埃及的决策者提供宝贵的见解，为加强间歇性可再生系统的整合和确保持续可靠的能源供应提供切实可行的解决方案。将 AVOA 获得的结果与使用粒子群优化 (PSO) 算法获得的结果进行比较以进行评估。模拟结果验证了 AVOA 优于 PSO，表明其有潜力提供有希望的结果。关键词：混合可再生能源系统；能源成本；碳排放；电力供应损失概率；非洲秃鹫优化算法。
生成式人工智能：电源可靠性和
风能和太阳能对于应对气候变化和实现碳中和目标至关重要。由于其固有的不可预测性，可再生能源对电力系统的瞬态电压稳定性、可靠性和灵活性构成威胁。这些后果可能会增加电力系统设计的复杂性。本文介绍了一种用于控制基础和网络设计的两层优化方法，以讨论可再生能源对电力系统规划的影响，特别是在可靠性和瞬态电压稳定性方面。发电机和储能单元的建设设计由上层网络规划决定，该规划评估系统可靠性指数。瞬态稳定性要求以及建设和维护费用由下层挑战解决。建议使用自适应粒子群优化 (PSO) 的两层迭代技术来成功解决非线性问题。在 IEEE 33 测试系统上实施建议的方法证明了其实用性。除了提高网络的运行效率和可靠性之外，研究结果表明，建议的优化方法还可以解决系统和组规划方面的问题。未来电力系统的运行和规划可能会从结果中得到启示。关键词：气候变化、可再生能源、双层优化、电压稳定性、粒子群优化算法 1. 引言
基于Minkowski距离的新型脑电图聚类方法提高癫痫智能诊断能力
本文介绍了一种基于闵可夫斯基数学相似性的新型聚类方法，以改进用于分类的EEG特征选择，并在机器学习的背景下实现高效的粒子群优化（PSO）。鉴于高维医学数据集的复杂性，特征选择在预防疾病和促进公共健康方面起着至关重要的作用。通过采用闵可夫斯基聚类，目标是将数据集记录分组为两个具有高特征一致性的聚类，从而通过应用 PSO 等优化技术来选择最优特征，从而提高准确性。此外，所提出的模型可以扩展到智能数据集，包括EEG和其他数据集。由于精确分类所需的特征较少，因此智能特征选择是机器学习的一个高级步骤。本文研究了影响波恩大学EEG数据集中特征选择的关键因素。将所提出的系统与各种优化和特征选择方法进行了比较，结果表明，在基于准确度测量分析和分类EEG信号方面具有卓越的性能。实验结果证实了所提出的模型作为脑电图数据分类的有用工具的有效性，准确率高达 100%。这项研究的成果有可能通过简化识别和诊断脑部疾病的过程，使相关专业的医学专家受益。从技术上讲，机器学习算法 RF、KNN、SVM、NB 和 DT 用于对选定的特征进行分类。
肿瘤坏死因子抑制剂和白介素-17抑制剂的药物生存优势在德国牛皮癣关节炎门诊患者中对Janus激酶抑制剂和白介素12/23抑制剂的抑制剂：Rhadar数据库
在过去的十年中，在疾病改良的抗疾病药物（DMARD）治疗方案方面存在显着的进化，为银屑病性关节炎（PSA）（PSA）：截至2024年2月，在2024年2月起，具有五个主要行动方式（MOA）的代理（MOA），在生物范围（BDMARDS）的类别（BDMARDS）中（BDMARDS）的类别（bdmards nmards and dmards nmards and dmmards nmagess nmand dmmards of dm dm dm dm dm dm dm dm dm satess） PSA的中度至重度形式（不包括Apremilast和Abatacept）（1，2）。这些MOA涵盖肿瘤坏死因子抑制剂（TNFI），白介素（IL）-17抑制剂（IL-17i），IL-12/23抑制剂（IL-12/23i），IL-2/23i），IL-23抑制剂，IL-23抑制剂（IL-23I）（IL-23I）（IL-23I）和Janus kinus kinase kinase kinase抑制剂（Jaki）（Jaki）（Jaki）（1，1，1，2）除了通过疾病活动措施和反应标准评估治疗反应，例如美国风湿病学院50％改善标准（ACR50），在评估和比较治疗有效性时，对治疗存活率的考虑也至关重要（3-5）。“药物生存”是介绍的术语，该术语描绘了随着时间的流逝，持续使用特定药物，并用作常规临床实践中效率和安全性的替代指标（4，5）。虽然对PSA的TNFI，IL-17i和IL-12/23i的药物存活进行了广泛的研究，而在过去的十年中，PSA和牛皮癣（PSO）尚未获得Jaki和IL-23i的成熟数据，但最新批准的药物（4-8）。此外，以PSO和其他形式的炎性关节炎进行评估的结果可能与
肿瘤生物药物 – 从静脉注射转向皮下注射
2H2022 1 Humira SC RA、PsO 等单克隆抗体 10.5 美元 2 Keytruda IV 癌症单克隆抗体 10.1 美元 3 Eliquis 口服 CV 抗凝剂 小型 10.0 美元 4 Revlimid 口腔癌 小型 5.3 美元 5 Stelara SC 银屑病单克隆抗体 5.3 美元 6 Eylea 玻璃体内视网膜疾病单克隆抗体 4.8 美元 7 Biktarvy 口服 HIV 小型 4.7 美元 8 Imbruvica 口腔癌 小型 4.3 美元 9 Optivo IV 癌症单克隆抗体 4.0 美元 10 Darzalex/Faspro IV/SC 癌症单克隆抗体 3.8 美元
伴侣卷实施指南
•行业管理涉及收集行业情报以可靠地代表行业的观点和需求，回到兽医系统及其决策者。•劳动力计划使行业能够确定其劳动力发展问题并设计高影响力解决方案，然后在委员会的国家劳动力计划中捕获了这些问题。•培训产品开发的重点是提高培训产品对雇主和劳动力需求的质量，速度以及培训产品的响应能力。•实施，促进和监测涉及支持培训提供者，促进职业并监视系统满足行业和学习者需求的能力。能源，天然气和可再生能源部门任命的动力技能组织（PSO）。JSC倡议是确保澳大利亚未来的劳动力具有他们所需的技能，使该国的行业继续迅速发展所需的技能。PSO的四个关键功能之一是培训产品开发。这要求JSCS开发培训产品，按照技能部长设定的标准，以提高质量，市场速度（在适当的情况下）和培训产品的响应能力。PSO管理四个培训套件：UEE，UEG，UEP和UET。UEE-电力技术培训包UEE-电气技术培训包是兽医系统的重要组成部分。它是针对电力技术部门量身定制的，为旨在进入或进步的个人提供结构化学习途径。此培训套餐涵盖了与电力技术有关的广泛主题，包括电气安装，维护，可再生能源系统和能源效率实践UEG-天然气行业培训套餐UEG UEG - 天然气行业培训套餐可作为澳大利亚天然气行业的兽医。此软件包为寻求在天然气劳动力中进入或进步的个人提供了一个结构化框架。它涵盖了气体操作所必需的各种主题，包括天然气供应，分销，基础设施维护，安全协议以及氢气等新兴技术。uep-电力供应行业 - 发电部门培训套餐电力供应行业 - 发电部门培训套餐是有渴望在澳大利亚发电中工作的人的兽医包。此软件包是寻求进入该行业的个人的路线图，涵盖了发电所必需的各种主题（包括电厂运营，可再生能源整合和新兴技术）。UET-传输，分配和铁路部门UET传输，分配和铁路部门培训包是根据这些关键部门的需求量身定制的。它是由工作和渴望从事与电力传输，分销和铁路基础设施有关的角色工作的个人使用的。此培训套餐涵盖了这些部门必不可少的主题，包括基础设施维护，安全协议，技术进步和法规合规性PSO致力于提供响应式且灵活的培训产品，这些产品具有较高的教育，并且可以通过RTOS轻松地由RTOS提供由RTO提供的，包括为新兴产品和测试新的方法提供新的方法，以满足新方法的新方法，以满足RTO的需求RTO rto rto rto to rto rto rto to rto to rto rto to rto rto to rto to rto rto rto rto rto nciveres and toersy nciversy又有社会和学习。
土耳其计算机和数学教育杂志第12卷（2021），452-465 网络安全性的量子密钥分布算法 深层小波自动编码器使用深神经网络T.Balamurugan 1，e.gnanamanoharan 2，L.Martin 3
Tadesse Hailu Ayane A，Satyasis Mishra B，Davinder Singh Rathee C，Harish Kalla d a Dept.，ECE，SEEEC，SIGNAL和IMAGE PROCESTING SIG，ADAMA科学技术大学，Adama，埃塞俄比亚文章历史：收到：2021年1月10日；修订：2021年2月12日；接受：2021年3月27日；在线发布：2021年6月4日摘要：这项研究工作提出了一种新颖的快速且坚固的模糊C表示基础（FRFCM）分割技术，用于从MR（磁共振）图像中检测脑肿瘤，该技术可以告知放射线医生和医生脑肿瘤的细节。 这种分割技术已用于消除里奇亚的噪声和形态重建的图像。 MR（磁共振）图像特征已通过流行的灰度共发生矩阵（GLCM）和离散小波变换特征提取技术提取。 提取的特征应用于基于拟议的PSO（粒子群优化）的极限学习机（ELM），以分类恶性和良性脑肿瘤的类型，以进行视觉定位。 此外，将将分类结果与现有支持向量机和相关向量机模型进行比较。 在这项研究工作中，PSO算法已更新了拟议的新型多类极限学习机分类器模型的权重，以提高分类器的性能。 为了展示研究的独特性，此外，研究工作提出了通过嵌入式系统平台实施检测和分类的，这可能是研究工作的产品结果。 关键字：，ECE，SEEEC，SIGNAL和IMAGE PROCESTING SIG，ADAMA科学技术大学，Adama，埃塞俄比亚文章历史：收到：2021年1月10日；修订：2021年2月12日；接受：2021年3月27日；在线发布：2021年6月4日摘要：这项研究工作提出了一种新颖的快速且坚固的模糊C表示基础（FRFCM）分割技术，用于从MR（磁共振）图像中检测脑肿瘤，该技术可以告知放射线医生和医生脑肿瘤的细节。这种分割技术已用于消除里奇亚的噪声和形态重建的图像。MR（磁共振）图像特征已通过流行的灰度共发生矩阵（GLCM）和离散小波变换特征提取技术提取。提取的特征应用于基于拟议的PSO（粒子群优化）的极限学习机（ELM），以分类恶性和良性脑肿瘤的类型，以进行视觉定位。此外，将将分类结果与现有支持向量机和相关向量机模型进行比较。在这项研究工作中，PSO算法已更新了拟议的新型多类极限学习机分类器模型的权重，以提高分类器的性能。为了展示研究的独特性，此外，研究工作提出了通过嵌入式系统平台实施检测和分类的，这可能是研究工作的产品结果。关键字：这将帮助医务人员，特别是让放射线医生和医生了解肿瘤的严重性。此外，嵌入式系统平台已用于通过GUI（图形用户界面）显示分类，分割和功能。