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drdock：一个集成自动对接，模拟和基于原木的药物排名方案
抽象动机重新利用的药物最初被批准用于治疗疾病的药物被重新治疗其他疾病，尤其是在大流行时，人们引起了人们的关注。基于结构的药物设计，整合了小分子对接，分子动力学（MD）模拟和AI，已证明其在简化新药物开发和重新利用的药物中的重要性。非常需要使用所有FDA药物，复杂的编程，准确的药物排名方法和友好的用户界面进行复杂且完全自动化的药物筛查。Results Here we introduce a new web server, DRDOCK, D rug R epurposing DO cking with C onformation-sampling and pose re-ran K ing - refined by MD and statistical models, which integrates small molecular docking and molecular dynamic (MD) simulations for automatic drug screening of 2016 FDA-approved drugs over a user-submitted single-chained target protein.这些药物是通过使用log-odds（LOD）评分的新型药物级方案进行排名的，该方案源自真正的粘合剂和诱饵的特征分布。用户可以提交一系列LOD排名姿势，以进行进一步的基于MD的绑定亲和力评估。我们证明了我们的平台确实可以恢复NSP16的底物之一，即Cap Ribose 2'-O甲基转移酶，并建议可以重新使用Fluralaner，Tegaserod和Fenoterol进行COVID19治疗，并在SARS-COV2抑制实验中得到证实。所有采样的对接姿势和轨迹都可以通过我们的Web界面进行3D观看并播放。（由于硬件升级，该服务在7/18，2021之前不可用）该平台对于普通科学家和医学研究人员来说易于使用，以便在几天之内进行药物重新利用，这应该为我们及时对新兴疾病暴发的及时反应增加价值。可用性和实现DRDOCK可以从https://dyn.life.nthu.edu.tw/drdock/自由访问。
找到正确的XAI方法 - 气候科学中可解释AI方法的评估和排名指南
摘要：可解释的人工智能（XAI）方法阐明了机器学习算法的预测。存在几种不同的方法，并且已经在气候科学中应用。然而，通常缺少地面真相解释使他们的评估和比较变得复杂，随后阻碍了XAI方法的选择。因此，在这项工作中，我们在气候环境中介绍了XAI评估，并讨论了不同所需的解释属性，即稳健性，忠诚，随机化，复杂性和本地化。为此，我们选择了预测的预测年度平均温度图的案例研究。在训练多层感知器（MLP）和卷积神经网络（CNN）之后，应用了多种XAI方法，并参考每个属性计算其针对随机均匀解释的技能得分。独立于网络，我们发现XAI方法（例如综合梯度，相关性传播）和输入时间梯度梯度表现出可观的鲁棒性，忠诚和复杂性，同时牺牲随机性表现。灵敏度方法，梯度，光滑，噪声果质和融合，与稳健性的技能相匹配，但牺牲性忠诚度和复杂性对于统治技能。我们发现有关不同XAI方法的鲁棒性，复杂性和本地化技能的体系结构依赖性性能差异，从而强调了研究任务评估的必要性。，我们旨在支持气候研究人员选择合适的XAI方法。总的来说，我们的工作概述了气候科学环境中不同评估属性的概述，并展示了如何比较和台式 - 基于优势和劣势评估其适合性，以评估其特定研究问题。
印度工业制造业循环经济推动因素分析：ELECTRE 方法排序流程
摘要 ：在循环经济时代，一个国家能否持续发展制造业对于整体经济发展至关重要。因此，为了使工业部门可持续发展和具有竞争力，必须在开发技术时考虑到循环经济。印度大部分制造公司属于中小企业，这些企业被认为是经济的基础，因为它们创造了该国相当一部分的国内生产总值。现代文明经济的基础是制造业。本文试图通过回顾科学文献，重新审视以制造业为基础的循环经济体系的理念。在印度工业的背景下，该研究确定了支持实施循环经济的推动因素。这些推动因素被分为六个集群。制定了一份调查问卷，并仔细审查了收集的数据，以确认这些支持因素的有效性。印度大多数制造业属于中小企业。调查问卷通过电子邮件发送给受访者，并对附近的工业进行了亲自访问。 Cronbach 的 alpha 计数用于评估重要推动因素的有效性。由制造业经理和技术人员组成的专家小组验证了这些推动因素对发展中国家采用循环经济的影响，为推动因素分配权重，并使用 ELECTRE 方法确定推动因素的最终排名。研究结果表明，技术 (ETE) 和金融 (EFI) 推动因素是印度工业部门采用循环经济的主要推动因素。通过这项研究，各行业能够更好地理解循环经济的推动因素并制定切实可行的实施计划。
三角直觉模糊聚合和排序函数方法用于电池“寿命终止”处理替代方案的评级
摘要：能源领域越来越多地采用间歇性可再生能源，这也增加了电池存储系统的使用。然而，不当处置电池对环境造成的负面影响引发了关于其可持续性的争论。为了确保妥善处理电池废弃物，需要确定和排序最受欢迎的电池“报废”处理替代方案。本文重点使用改进的三角直觉模糊聚合和排序函数 (TIFARF) 模型来确定最受欢迎的电池“报废”处理替代方案。为了测试提出的改进型 TIFARF 模型，收集了尼日利亚可再生能源领域专家的意见，结果表明，最受欢迎的替代方案是焚烧，接近系数为 0.130，而最不受欢迎的替代方案是回收，其接近系数为 0.112。结果表明，缺乏对电池报废后进行妥善回收所需的设施；如果有足够的设施，专家的意见可能会偏向其他替代方案。未来的研究应侧重于更多的电池“报废”处理替代方案，以及拥有足够设施来管理报废电池的国家。
对李克特量表（RLAL）的学习算法排名，以预测学生对课程，教学学习和研究的看法
摘要 - 李克特量表是为各种情况收集数据的重要方面。数据以顺序形式为顺序，因此进行分析和预测需要一种特殊的算法。在本文中，提出了李克特量表（RLALS）的排名学习算法来预测序数数据。收集了来自教育领域的数据进行实验。在课程，教学学习和研究的背景下，与339名具有12个不同参数的学生收集了与反馈过程有关的数据。将提出的算法与众所周知的逻辑回归模型进行了比较。在功能工程之前和功能工程后提出的模型的准确性比逻辑回归更好。功能工程之前提出的模型的准确性为68.63％，而功能工程后，它为89.24％。
足球联盟使用机器学习回归模型Mohamed Rebbouj 1*＆Say Lotfi 1
抽象背景。体育结果预测分析基于博彩应用结果，尚未受到摩洛哥有关组织的学术研究。目标。本研究旨在使用具有弹性净算法的机器学习回归模型来预测足球国家联盟的排名，我们在其中确定了重要特征的预测重量。方法。自2009/2010赛季以来的8个常规球队的历史分数数据集被手动填充并分为9列：赛季，球队，得分，进球差（+/-），比赛（M），比赛赢得（W），比赛（w），匹配（D）（D），比赛丢失（L），进球（F）和（F）和（F）和（a）。然后将其预处理成分类数据，分类哈希和数值。结果。机器学习分析导致R 2得分= 0.999，NRMSE = 0.001和Spearman相关性= 0.997。然而，与2021/2022季节的实际结果相比，预测的排名从8个起到了约5个。结论。与回归分析结果相比，实际结果的排名预测已准确地占75％。通过包括其他参数，这证明数据质量需要更精确。关键字：足球排名，机器学习，回归，预测。引言足球成绩和结果预测一直是Tips和博彩市场专家（1）的重点中心，并且已成为教练，体育科学家，分析师和表现专家的更重要的感兴趣中心；设计最佳实践，训练和竞争任务（2-4）。因此，研究人员已经开始应用数学公式和统计数据（5）来预测结果，而机器学习和智能算法已被普遍使用（6），并将足球结果视为一个分类问题，将一个班级的分类问题（赢得，输掉或抽奖）作为一个类别。但其他研究人员认为该问题是基于数值分析和值的回归模型中预测的数值价值，以预测特定的距离（7）或运动员在跳跃和投掷方面所实现的表现。运动结果预测问题在于要收集的数据，以及考虑对结果的影响的输入功能。一些研究人员专注于团队的历史数据，例如球队的要点，进球差，比赛，得分，丢失，进球，进球和对抗（8）的进球； （9）在最近几周和联盟中使用更多的预测标准作为团队的条件，而质量
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。
强大的多目标供应链优化外科供应的外科医生的成本和满意度，并使用
Hamedan，伊朗。 （P.Samouei@basu.ac.ir）抽象手术室是医院昂贵的病房，因此任何降低成本都会直接影响总成本。 手术室可消耗品是从供应商那里收到无菌和非遗产表格的，然后在手术前发送到手术室。 如果外科医生请求非周期性物品，则将这些物品首先发送到无菌核心，然后将消毒物品转移到手术室。 这项研究降低了物流成本，并在不确定性条件下提高了外科医生的满意度。 由于患者的状况或其他紧急情况，可能会在操作过程中需要请求，例如大量出血和项目分解，统计分配估计是不可能的。 因此，一种强大的方法用于需求。 此外，还研究了影响供应链成本和外科医生满意度以及不同标准对供应商选择的影响的参数。 此外，供应商在成本和质量方面有所不同，这对外科医生的满意度有直接影响。 因此，在本文中，首先采用了添加剂比率评估（ARAS）方法来对供应商进行排名，然后使用增强ε-约束来最大程度地降低成本并最大程度地提高外科医生的满意度。 结果表示购买成本和需求是最有效的参数。 关键字：手术用品，强大的优化，排名供应商，无菌核心1。 介绍如今，健康连锁店已经引起了人们对成本及其与人类生活的直接联系的广泛关注。 数学Hamedan，伊朗。（P.Samouei@basu.ac.ir）抽象手术室是医院昂贵的病房，因此任何降低成本都会直接影响总成本。手术室可消耗品是从供应商那里收到无菌和非遗产表格的，然后在手术前发送到手术室。如果外科医生请求非周期性物品，则将这些物品首先发送到无菌核心，然后将消毒物品转移到手术室。这项研究降低了物流成本，并在不确定性条件下提高了外科医生的满意度。由于患者的状况或其他紧急情况，可能会在操作过程中需要请求，例如大量出血和项目分解，统计分配估计是不可能的。因此，一种强大的方法用于需求。此外，还研究了影响供应链成本和外科医生满意度以及不同标准对供应商选择的影响的参数。此外，供应商在成本和质量方面有所不同，这对外科医生的满意度有直接影响。因此，在本文中，首先采用了添加剂比率评估（ARAS）方法来对供应商进行排名，然后使用增强ε-约束来最大程度地降低成本并最大程度地提高外科医生的满意度。结果表示购买成本和需求是最有效的参数。关键字：手术用品，强大的优化，排名供应商，无菌核心1。介绍如今，健康连锁店已经引起了人们对成本及其与人类生活的直接联系的广泛关注。数学医院是卫生系统最关键的部分之一，手术室是最重要的病房。医院通常是复杂的系统，在该系统中，制定政策和决定以确保提供服务并降低成本[1]。尽管健康供应链引起了很多关注，但在手术项目的背景下，很少有数学模型用于健康供应链。此外，受益人之间的利益冲突结果是医院多标准决策（MCDM）技术。因此，现有的研究旨在通过建模不确定性下的手术室消耗品问题来降低供应链（包括购买和采购成本）的成本。另一方面，这项研究添加到供应商的水平上，以允许外科医生对供应商的评论进行对所需物品满意的评论来对供应商进行排名。实际上，这项研究与以前的论文的区别是1。介绍供应商的选择和计划手术室和无菌核心的两相方法，以及2。同时关注拍卖外科医生对基于供应商的消耗品满意的问题，基于供应商的排名和降低供应链的供应链，在不确定的条件下供应链。在这项研究中，如果不可能从优先级高的供应商那里购买，则将从供应商那里购买购买能力。此外，考虑了各种项目，以对现实世界进行建模。此外，每位患者的术中需求无限期。因此，对于特定于患者的疾病，没有任何确定的需求分布。因此，使用可靠的方法来克服问题的不确定性方面。本研究的结构如下：第二部分介绍了有关相关论文的文献综述。第三部分提供了问题的说明。
感谢您，Hageman主席Hageman，排名成员Hoyle和小组委员会成员今天与您交谈。
美国仍然是建立和实施法律以保护生物多样性的世界领导者，从而保护其对国家及其人民的生态，经济和文化福利。半个世纪前，《海洋哺乳动物保护法》（MMPA）是第一项联邦法律，也是世界上第一个的法律之一，采取生态系统方法来管理和保护野生动植物资源。一年后，《濒危物种法》（ESA）强调了该国避免人类引起的其他物种的承诺，并保护这些物种所依赖的生态系统。这些法律背后的想法不仅是在某些情况下听起来可能晦涩难懂或遥不可及的物种，而且旨在保存和恢复最终维持我们所有人的复杂生活网络。
Greenko 在最新的《2021 年能源情报报告》中跻身全球 100 家绿色公用事业公司前三名
Greenko 的投资者包括新加坡和阿布扎比的主权基金。本月，该公司宣布与比利时的世界领先高容量碱性电解器制造商 John Cockerill 合作，共同开发印度绿色氢电解器的市场计划，从而增强了其能源转型资质。此次合作将使印度在未来一年内大规模生产电解器，从而实现成本最低的绿色氢的生产，进而支持印度更快地采用绿色分子相关生态系统，加速全球企业和国家正在进行的能源转型。