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Fermatean Fuzzy Topsis方法及其在智能城市上下文中基于商业智能的策略中的应用
随着智能城市的扩展，商业智能（BI）的使用已成为资源优化，提高效率并提高公民生活质量的重要工具。BI使公司通过分析大量城市数据来做出更好的战略决策，从而帮助它们在动态的智能城市环境中保持竞争力。这项研究利用内容分析和Fermatean Fuzzy Topsis（FF- TOPSIS）方法在智能城市的背景下根据商业智能进行了基于商业智能的策略。最初，通过内容分析确定了相关标准，随后，根据这些标准制定并进行了五种策略。结果表明，“基于IOT的智能网络的开发（S2）”排名最高，因为它在优化资源管理和增强城市服务绩效方面发挥了重要作用，从而为智能城市的发展做出了巨大贡献。“工艺自动化和机器人系统的部署（S5）”排名第二，因为它提高了效率并减少了人类错误。 “无缝访问数据和服务的云平台集成（S3）也被证明非常重要，排名第三，因为它提供了对数据和服务的无缝访问。”人工智能部署用于预测分析和过程优化（S4）“排名第四，对于预测分析和过程优化至关重要，而“智能决策的大数据分析（S1）” - 尽管很重要，但排名第五，排名第五。城市经理应优先考虑物联网网络的发展，以充分利用其资源管理和效率提高的潜力。之后，对过程自动化和AI集成的关注可以显着提高公民的生活质量并降低城市成本。
全球农业食品最具影响力国家排名
通过建立可靠的客观指标支持的明确基准，报告突出了推动国际食品市场成功的关键因素。虽然各国的数据透明度和收集能力各不相同，但报告确定了管理商品、培育市场进入者和减轻地区冲突风险的最佳做法。更重要的是，报告旨在激发对话，以增强全球影响力并改善加拿大农业食品市场的成果。
2024 年科技快 500™ 排名
119 Ground Effects Environmental Services Inc. 能源与可持续发展技术 1,002% RM of Sherwood SK Sean Frisky
生物医学文档检索的叙事查询图（技术报告）
基于关键字的搜索是当今数字库中的标准。然而，像科学知识库中的复杂检索场景一样，需要更复杂的访问路径。尽管每个文档在某种程度上有助于一个领域的知识体系，但关键字之间的外部结构，即它们的可能关系以及每个单个文档中跨越的上下文对于有效检索至关重要。遵循此逻辑，可以将单个文档视为小规模的知识图，图形查询可以提供重点文档检索。我们为生物医学领域实施了一个完全基于图的发现系统，并证明了其过去的好处。不幸的是，基于图的检索方法通常遵循“确切的匹配”范式，该范式严重阻碍了搜索效率，因为确切的匹配结果很难按相关性进行排名。本文扩展了我们现有的发现系统，并贡献了有效的基于图的无监督排名方法，一种新的查询放松范式和本体论重写。这些扩展程序进一步改善了系统，因此由于部分匹配和本体论重写，用户可以以更高的精度和更高的回忆来检索结果。
从教科书中学习任何三首诗。 •做5 ...
“宪法第73条和第74条修正案是我们民主框架发展的主要地标。报告中提出的权力指数标志着评估这些修正案的实施的一种重要方法。该指数在六个通过二十五个指标涵盖的六个确定维度上显示了州/UT的总分和排名。该指数允许对权力下放的空间和时间评估。每个组件尺寸的子指标都为权力结构中的区域多样性增加了有用的见解。将这些措施纳入经验研究将有助于改善分析。该报告应由区域不平等的所有兴趣阅读。” - TCA Anant，德里经济学院教授，前成员联盟公共服务委员会，印度首席统计学家，2010- 2018年。
民用航天短缺排名
缺口 1 0 5 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 14 缺口 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 3 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 缺口 4 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 5 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 缺口 6 5 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 18 缺口 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 4 缺口 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 5 缺口 9 0 0 0 5 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 12缺口 10 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 12 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 5 缺口 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 4 缺口 15 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 5 0 0 5 0 0 0 5 0 0 0 20 缺口 16 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 5 缺口 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 4 缺口 18 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 2 5 缺口 19 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 2 0 0 0 0 0 7 缺口 20 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 4 缺口 21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 3 缺口 23 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 缺口 24 1 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 缺口 25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 缺口 26 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 5 缺口 27 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 4 缺口 28 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 3 缺口 29 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 30 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 缺口 31 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 缺口 32 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 3 缺口 33 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 缺口 34 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 35 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 7 缺口 36 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 缺口 37 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 2 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 10 缺口 38 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 39 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 40 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 41 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 3 缺口 42 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 缺口 43 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 5 0 0 0 10 缺口 44 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 3 缺口 45 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 缺口 46 0 1 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 缺口 47 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 缺口 48 0 0 0 2 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 缺口 49 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 2 缺口 50 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 2 缺口 51 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 52 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 缺口 53 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 5 5 缺口 54 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 5 缺口 55 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 56 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 57 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 6 缺口 58 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 63 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 5 缺口 64 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 65 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 5 缺口 66 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5缺口 67 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 13 缺口 68 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 缺口 69 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 2 缺口 70 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 缺口 71 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 5 0 0 0 7 缺口 72 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 73 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 74 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 75 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 76 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 缺口 77 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 5 缺口 78 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 79 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 80 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 间隙 81 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 5 0 0 0 0 0 12 间隙 82 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 20 0 0 0 2 缺口 77 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 5 缺口 78 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 79 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 80 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 81 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 5 0 0 0 0 0 12 缺口 82 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 20 0 0 0 2 缺口 77 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 5 缺口 78 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 79 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 80 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 81 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 5 0 0 0 0 0 12 缺口 82 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
探索排名抗体序列设计的log-likelihienhiphienhizhienhoodys
在抗体序列和结构上训练的生成模型在推进机器学习辅助抗体工程和药物疾病方面具有巨大的潜力。当前的最新模型主要使用两类中的计算机指标：基于序列的指标，例如氨基酸恢复（AAR）和基于结构的指标，包括根均值 - 平方 - 平方偏差（RMSD），预贴紧的对齐误差（PAE）和界面预测模型模型（IPTM）。尽管已证明PAE和IPTM等指标是实验成功的有用过滤器，但没有证据表明它们适合排名，尤其是用于抗体序列设计。此外，尚未建立基于可靠的基于序列的度量。在这项工作中，使用来自七个不同数据集的现实世界实验数据，我们广泛基准了一系列生成模型，包括LLM式，基于扩散的基于扩散和基于图形的模型。我们表明，来自这些生成模型的对数可能与经验测量的结合亲和力很好地相关，这表明对数可能是对抗体序列设计进行排名的可靠度量。此外，我们通过在大型多样的合成数据集上训练基于扩散的模型之一，从而显着增强了其预测和评分结合亲和力的能力。我们的实施可用：https：//github.com/astrazeneca/diffabxl