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心理疲劳对足球表现影响的系统评价
背景：足球运动的成功表现与多种因素有关，例如身体、技术和感知认知表现。与身体疲劳相比，如今最受欢迎的影响因素之一是心理疲劳，尤其是在足球运动中。目的：本系统综述旨在阐明心理疲劳干预对足球心理生理反应和认知表现的影响。方法：从 2010 年 1 月 1 日至 2022 年 1 月 31 日，在 Pubmed、Scopus、Web of Science (WOS) 和 Sport Discuss 数据库中使用关键词“心理疲劳和足球”和“认知疲劳和足球”对足球的密闭空间、心理生理和认知表现的内容进行文献综述。对六个数据库进行系统搜索，结果包含 7 项研究。该研究根据 PICO（人群、干预、比较和结果）标准进行表征。结果：本研究结果表明，心理疲劳对心理生理反应产生负面影响，损害认知表现，降低技术技能的利用率。结论：根据本系统评价，心理疲劳通过损害心理生理反应、认知表现和技术技能来降低足球表现。
视频监控系统中用于可疑活动检测和事件响应的人工智能：系统文献综述
摘要 人工智能 (AI) 已被证明是提高视频监控系统效率、有助于公共安全的关键工具。本系统评价旨在分析人工智能在这一领域的贡献，符合可持续发展目标 16 (SDG 16)，即促进和平与包容的社会。我们分析了从 Scopus、WOS、ProQuest、EBSCO、IEEE Xplore 和 Science Direct 等主要数据库中提取的 145 篇文章。使用 PRISMA 方法，应用纳入和排除标准，得到 42 篇与评价相关的文章。研究结果表明，物联网、计算机视觉和边缘计算等先进的人工智能技术的使用与人工智能的结合最为紧密，增强了人工智能在视频监控系统中的功能。在此框架中，深度学习是优化这些应用程序的重要基础。最后，本评价的结果为未来人工智能在视频监控中的应用研究奠定了坚实的基础。所评估的技术有可能进一步促进不同环境和环境下的安全性和运营效率的提高。
人工智能技术在学生 STEAM 教育中的应用
本研究旨在确定人工智能 (AI) 在 STEAM（科学、技术、工程、艺术和数学）教育中的研究趋势。为了实现这一目标，我们从 Web of Science (WOS) 数据库中审查了总共 16 篇文章。分析显示，2021 年和 2022 年教育人工智能研究的数量有所增加，西班牙和韩国成为在 STEAM（科学、技术、工程、艺术和数学）教育中实施人工智能技术的领先国家。所审查的文章主要采用定量研究方法，大多数研究以中小学生为目标样本。在各种人工智能应用中，教育机器人被发现是 STEAM 教育中最常用的。研究结果表明，人工智能技术有助于培养思维技能，例如计算和分析思维，增强自信心，提高学生的满意度和乐趣，并加深他们对 STEAM 概念的理解。这些见解对于教师、从业者和政策制定者在如何将人工智能有效融入 STEAM 教育方面做出明智的决定具有重要意义。此外，本研究的结果有望指导该领域的未来研究。
创新研究中的人工智能
组织越来越多地采用人工智能 (AI) 进行创新，这在学术工作中得到了越来越多的体现。为了说明、评估和绘制 AI 与创新交叉领域的研究，我们对 Clarivate Web of Science (WOS) 和 Elsevier Scopus 数据库中收录的已发表作品进行了系统文献综述 (SLR)（最终样本包括 1448 篇文章）。部署了文献计量分析，以绘制焦点领域的主导主题及其随时间的变化。通过部署关键字共现和书目耦合技术，我们对 AI 与创新研究交叉领域的文献产生了见解。我们利用 SLR 的发现来提供焦点研究领域现有科学工作的最新概要，并开发一个解释框架，阐明采用 AI 进行创新的驱动因素和结果。我们确定了愿意创新的企业采用人工智能的经济、技术和社会因素。我们还发现企业的经济、竞争和组织以及创新因素是人工智能部署的关键结果。我们通过制定未来研究议程来结束本文。
在线媒体和全球通信 - De Gruyter
摘要：抖音短视频的火爆引发了全球学术界对短视频的研究。而在中国，短视频平台市场已趋成熟，相关研究成果颇丰，但对短视频研究的整体综述尚缺。采用科学图谱和主题分析的方法，对近二十年来Web of Science核心合集和中国知网（CSSCI和CSCD）中的研究和综述文章进行归纳整理。主要发现如下：1）短视频研究的发展经历了四个主要阶段，每个阶段都与市场发展紧密相关；2）短视频研究出现了四个主要视角（媒体、经济、文化和话语），12个核心问题集群，短视频给普通人带来的可视性是很多研究的基本视点；3）当前，短视频研究不断向广度和深度迈进，吸引了不同学术背景的学者参与，研究方法多种多样； 4）WoS与CNKI的论文在研究问题、研究对象、研究方法等方面存在一定的相似之处，但也存在较大的差异，并指出了本研究的局限性和未来研究的可能性。
在线媒体和全球通信 - De Gruyter
摘要：抖音短视频的火爆引发了全球学术界对短视频的研究，而国内短视频平台市场已趋成熟，相关研究成果颇丰，但对短视频研究的整体综述尚缺失。采用科学图谱和主题分析的方法，对近二十年来Web of Science核心合集和中国知网（CSSCI和CSCD）中的研究和综述文章进行归纳整理，主要发现如下：1）短视频研究的发展经历了四个主要阶段，每个阶段都与市场发展紧密相关；2）短视频研究出现了四个主要视角（媒体、经济、文化和话语），12个核心问题集群，短视频给普通人带来的可视性是很多研究的基本视点；3）当前，短视频研究不断向广度和深度迈进，吸引了不同学术背景的学者参与，研究方法多种多样； 4）WoS与CNKI的论文在研究问题、研究对象、研究方法等方面存在一定的相似之处，但也存在较大的差异，并指出了本研究的局限性和未来研究的可能性。
人工智能与区块链融合的文献计量分析
摘要：分布式人工智能 (AI) 和区块链 (BC) 是最近兴起的去中心化人工智能概念，它指的是将信息和学习传输到各种点对点连接的机器，这些机器根据本地可用数据进行学习并单独做出决策。去中心化人工智能使用去中心化的共识机制，无需可信赖的第三方或中介，它为用户提供基于可信、数字签名和安全共享数据的流程、分析和决策，这些数据以去中心化的方式在 BC 上进行交易和存储。为了确定关注人工智能和 BC 的核心研究并寻找未来研究的途径，本研究对从 WoS 和 Scopus 数据库中检索到的 1,538 篇学术出版物的关键词进行了主题分析，并对作者、附属机构和来源进行了文献计量分析，以检查生产力、引用指标和书目耦合。通过强调数字化转型、环境/社会、去中心化 AI、DeFi 和网络安全等领域作为 BC-AI 融合的重点，本文旨在让研究人员全面了解这种融合，并可用于行业。
在医学，社交媒体中推进多媒体检索...
具有20多年的传统，ImageClef基准测试仪为科学界提供了研究活动和评估多模式数据的注释，索引，分类和检索方法。Imageclef 2024与评估论坛（CLEF）[18,19]的会议和实验室集成在一起，第二版由法国格伦诺布尔大学（University of Grenoble Alpes）托管，2024年9月9日至12日，2024年9月20日。考虑到最后四个成功版的经验，Imageclef 2024将处理四个基准测试任务中的多样性，以接近单语言和跨语言信息检索系统的不同方面[14,18,19] [14,18,19] 很少。广告系列目标是多模式数据注释和检索社区以及计算机视觉，图像信息检索和数字图像处理字段的研究人员。从其成立开始，Imageclef却产生了有意义的学术影响，目前，有420个出版物对Web of Science（WOS）有3792篇引用。本文介绍了计划于2024年计划的四个任务，即：ImageClefmedical，ImageCleFrecommeding，参数的图像检索/生成和ImageCleftopicto（图1）。
农业干旱和机器学习
摘要：农业干旱是影响人们，食物和牲畜的反复发生的灾难。因此，进行精确和最新的干旱监测至关重要，因为这有助于决策者对与干旱相关的损失有效反应。本综述系统地强调了农业干旱评估和预测中机器学习的进步。此外，通过确定最引用的文章，期刊和领先的国家，进行了文献计量分析，以协助该领域的后续研究和协作。利用BiblioMetrix R-Package和Vosviewer，在Prisma指导线之后，对WOS和Scopus进行了系统搜索。检索了一个出版物数据集，并应用了包含和排除标准，其中包括43篇文章进行最终分析。分析结果显示出出版物的年度显着增加，为34.59％。这表明机器学习最近在农业干旱评估中发挥了至关重要的作用。随机森林是研究人员最广泛使用的算法，因为它在处理非线性遥感数据方面的优势及其在选择最具影响力的变量方面的性能。但是，考虑到该模型在不同地理区域的性能有所不同的事实，需要在不同领域进行更多的研究以构建适当的评估模型。
集成太阳PV
建模和仿真是设计工程师使用的基本工具，以加快氢技术的理解，预测和发展。它们包括从组件级别到多系统研究不等的广泛的工具，它们应提供参考和经过验证的块，这些块超出了单个演示项目[1]。电力对加气（PTG）技术，导致可再生（或绿色）氢（H 2）的生产被认为是可持续发展目标（SDG）的关键技术（SDG），因为它可以促进清洁供应（即来自可再生能源）和可管理的能源（对H 2）的供应（即，对所有人的可管理能源）。可再生能源总体上可以丰富且便宜，也被稀释和可变，但是这些弊端可以通过季节性（大规模）存储来克服，在这些储存中，其他方法（例如电池）不适用，而以H 2的形式进行化学存储，而衍生产品的形式和衍生品对于各种用途都非常有效。因此，可变可再生能源（VRE）和电解器（EL）与其操作的电力控制设备的整合是管理VRE（在连接或独立应用程序中）的可变性的关键开发问题，以产生可用于不同扇区或用于电网的动力储备的H 2。有几种连接PV-EL共同体的可能性：可以用逆变器（DC-AC）转换PV面板的能量，并由提供的EL使用，并由Rectiferers提供的EL产生绿色H 2的杰出方法是从电网（离网）分离的系统中使用光伏太阳能（PV-EL）的电解。这些系统避免了电气连接和传输的成本，它引起了对技术，环境和政治原因的兴趣，例如PV和EL的进步，减少环境排放的需求，化石燃料的价格上涨以及国家的能源独立性。水电解是一个良好的工艺，具有高水平的技术开发（TRL），但是H 2的大规模生产与VRE的大规模生产仍然较低，因为由于技术的组合而引起的困难而引起的，因此将原始能源的可变性与系统的不同组合调节到系统的不同组合中，因此具有较低的商业发展。为了划定本文旨在填写的这一领域的发展以及研究差距，我们提出了一个搜索问题，作为“ PV太阳能系统和电解器的耦合，以效率地生产绿色氢（Off-网格）”，使用以下wos中的wos：（（（ts）） ts¼（电 *））和ts¼（pv））和ts¼（coupl *）。这些系统已经在科学技术文献中研究了各个组件，但考虑到子系统的连接和动态特征，它们的尺寸和优化不是很多。由于这些系统的一个重要设计方面是，根据太阳能资源，生产和环保因素，组件的单独优化通常不会导致系统的最佳全局结果[4 E 7]。