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数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
滑过裂缝，欧盟AI法案中的AI税收执行系统的雕刻
abtract：税收管理是最利用AI技术的州机器人之一。AI系统已经导致丑闻和开创性法学，例如Syri，Ekasa或SS SIA。最引人注目的例子是荷兰toeslagenaffaire，其中使用AI模型，税务管理局根据其种族歧视并剖析了纳税人，造成了不可侵害的危害。对AI的扩散的越来越多的认识引发了委员会提出欧盟人工智能法规提案（EU AI法案），作为控制这些外部性的监管。然而，混乱仍然围绕着《 AI法案》中税务管理杠杆的AI系统处理。没有自己的类别，尚不清楚税务管理使用的AI系统是否符合高风险系统的资格。该提案的当前版本中的这种不确定性提出了以下问题：“基于对欧盟AI法案提案草案的目的论解释，税务管理部门使用的AI系统是否应该被视为高风险系统？”这个问题分为两个部分。第1节介绍了整个欧盟税务管理的AI系统使用状态以及这些系统执行的功能的类型。第2节研究了欧盟AI法案的当前文本以及欧盟机构的不同立场是否应视为高风险系统。
调制激光对人类非常小的胚胎样（HVSEL）干细胞（PRP）（PRP）
abtract目标：已对调制的低能红端激光的生物学作用进行了研究，以提高有关人类非常小的胚胎样干细胞（HVSEL）在再生医学中的潜在临床使用的改善水平。材料和方法：确认HVSEL干细胞存在于血小板富血浆（PRP）的血小板中存在于从国家卫生服务血液和输血（NHSBT）中获得的正常外周血的散布。结果：使用流式细胞术在谱系阴性（LIN-）室中的HV-SEL干细胞（Oct 3/4，SSEA4和CXCR4）中，使用流式细胞术在PRP中鉴定出HVSEL干细胞增殖。实验证实了PRP中HVSEL干细胞的存在，然后将其暴露于5 MW，670 nm红色激光的歌曲调制，通过光相结合调节至1 MW输出3分钟，并在调制和激光暴露时间中进行变化。然后，使用流式细胞仪重新评估所得激光暴露的HVSEL干细胞以进行细胞增殖。与对照组相比，暴露于激光光的那些HVSEL干细胞显示HVSEL干细胞增殖的增加。结论：这是针对调制激光的HVSEL干细胞增殖的第一个报告。
水潜力在微生物生长中的作用
abtract。Cymbidium tortisepalum是中国云南省的主要兰花物种，具有极高的观赏性和经济价值。揭示遗传变异和野生C. torisepalum资源的水平和分布，六个叶绿体DNA DNA基因间间隔物的序列变化（PSBM-TRND，TRNV-TRNA，ACCD-TRNA，ACCD-PSAL，RRN23，RRN23，TRNK-RPS16和YCF1和YCF1）在404个属于304个野生群中分析了304个野生型群。结果表明，将六个叶绿体DNA序列与61个多态性位点对齐，其中包括404个个体中的50个indels和11个单倍型，这表明遗传多样性水平较低（总遗传多样性= 0.240，以及核苷酸多样性的平均值= 0.00024）。此外，在所研究的人群中发现了遗传分化（G st）= 0.099的遗传分化的系数（G st）= 0.099，替代品（n st）= 0.081]，N st值小于G ST，这表明在这些人群中不存在明显的植物地理结构。此外，对分子变量的分析表明，巨大的遗传方差（91％）来自人群中的个体，这表明人群之间没有明显的遗传分化。根据这些发现，提出了一项保护计划，以进行样本或保留人口较少，但来自每个人群的人更多。
基于图形神经网络的灵活在线路由
abtract的深入增强学习（DRL）已被广泛用于寻找最佳路由方案，以满足用户的各种需求。但是，DRL的优化目标通常是静态的，因为网络环境是动态的。交通环境的变化或净工作设备的重新配置通常会导致网络性能的定期变化（例如，吞吐量降低和潜伏期峰）。传统的静态目标配置不能反映动态净工作环境中不同指标的重要性差异，从而导致基于DRL的路由算法的僵化性。为了解决上述问题，我们建议使用Graph神经网络（GNNS）和DRL的在线路由优化算法优化。通过对网络的不同特征（例如路径，流和链接）之间的关系进行建模和理解，我们提出的GNN模型可以预测网络性能指标的未来开发（即延迟，吞吐量和丢失），从而迅速调整路由算法的目标。然后，使用我们提出的DRL模型，代理可以学习适应不同环境变化的最佳途径。我们在控制平面上实现了G路线甲基元素，并使用现实世界网络拓扑和流量数据执行模拟实验。实验结果表明，当网络环境发生重大变化时，我们提出的G路线会收敛得更快，达到较低的抖动并生成更可靠的路由方案。
从...
abtract本文利用无处不在的桌面交互数据作为生成虚拟现实（VR）交互数据的输入来源，该数据可以使用户行为分析和经验增强之类的任务受益。随时间变化的中风手势被选为主要重点，因为它们在各种应用程序及其di-derse模式中的流行率。桌面和VR笔触之间的共同点（例如，速度和曲率之类的特征）允许在VR笔触中生成其他维度（例如z向量）。但是，不同的交互环境（即桌面与VR）之间以及在相同的交互环境中，各种用户的不同笔触之间存在分布变化，这使得构建能够概括不看到的分布的模型变得具有挑战性。为了应对挑战，我们制定了从桌面中风生成VR中风的问题，作为有条件的时间序列生成问题，旨在学习能够处理分发数据外数据的表示形式。我们提出了一种基于条件生成对抗网络的新型体系结构，其中发电机包含三个步骤：离散输出空间，表征潜在的分布以及学习条件域不变的表示。我们通过将方法与最先进的时间序列生成模型进行比较并进行消融研究来评估我们的方法的有效性。我们通过两个应用程序进一步说明了富集VR数据集的应用：VR中风分类和中风预测。
将公共私有化：抗议与约旦国家资源的道德经济∗
abtract：本文询问了约旦的哈希米特王国中结构调整的一个方面的社会影响：私有化。在中部，阿卜杜拉二世国王私有化约旦的矿产行业，这是该政权加速新自由派项目的一部分。尽管这些私有化的许多私有化引起了从一般认可到矛盾的反应，但在中的约旦磷酸盐矿公司（JPMC）的不透明和腐败的销售方式有所不同，这是不同的理解，这是对约旦的国家资源的非法征用，并通过扩展了该州的国家资源的非法诉讼。基于与激进分子的访谈，我认为社会运动选民的多样化横断面 - 跨越劳动和非劳动运动（以及这些运动内部和派系） - 将这种非法私有化视为道德上的侵犯，这反过来又将其定向了针对性的诺言和诉讼。这种道德违规塑造了约旦的“阿拉伯起义”中劳动和非劳动社会运动的兴起和相互作用，在–中达到了顶峰。虽然乔丹的起义在之后大大复员，但抗议活动却表明了这种话语的持续相关性。以这种方式，抗抗议活动及其目前的回响 - 与约旦在（以及整个s）中的“食物骚乱”浪潮差异上有所不同，我认为这本质上主要是恢复性的。
J. a mer。 S OC。 H Ort。 S CI。 149（3）：142 - 151。2024。https：//doi.org/10.21273/jashs05356-23构建DNA指纹图和核心COLLE
abtract。Platycladus Orientalis是中国北部和西北部干旱山脉的造林项目中使用的主要物种之一，这意味着该物种具有较高的生态和经济价值。研究其遗传多样性并获得核心种质碱和遗传纤维识别数据对于该物种的筛查，发育和利用至关重要。这可以为生殖资源的保存和评估和采矿提供核心材料，并可以为育种计划提供卓越的基因资源。在这项研究中，使用简单的序列重复（SSR）标记检查了104 P. Orientalis种质资源之间的遗传多样性，并构建了一个含有31个加入的核心种质，代表了Orientailis P.erientalis辅助的遗传多样性。20对底漆中的每一个显示出多态性，并鉴定出117个等位基因。每个基因座的平均等位基因数为6，平均有效等位基因编号为2.607。平均香农的信息指数为0.983，平均多态性信息含量为0.445。因此，在疟原虫种质中存在显着量的遗传变异，产生了丰富的遗传多样性。构建的核种质占原始种质的30％。核心种质和原始种质资源之间的遗传多样性没有显着差异，这表明获得的核心种质资源可以完全代表原始的生殖。结果表明98个具有特定的DNA纤维打印。使用17个具有高多态性的SSR引物，构建了104 P. Orientalis种质资源的DNA纤维。这项研究的结果为Orientalis Pereptalis种质资源的收集，保存和利用提供了宝贵的基础，而本研究中采用的方法对于建造其他多年生木本植物的核心种质具有重要的参考价值。
动态模拟平台进行训练和...
abtract该项目通过使用Unity ML代理来训练AI模型[1]，解决了在不同行星环境中模拟火箭着陆的挑战。对空间探索至关重要的火箭的可重复性需要精确控制和适应性的重力条件。我们提出了一种解决方案，将AI驱动控件与交互式用户输入相结合，以创建灵活且逼真的火箭着陆模拟器。使用的机器学习方法来开发能够处理复杂控制任务的模型，并使用强化学习来适应地球，火星和月球的不同环境。实验以评估模型在每个环境中进行调整和执行的能力，分析关键的火箭参数（例如质量和推力）如何影响各种引力和大气条件的性能。这种方法提供了对模型的适应性和优化潜力的见解。[2]。最重要的发现是，由于更快的下降速度，AI在地球和月球上表现良好，但需要在火星上进行进一步调整[3]。我们的方法为研究可重复使用的火箭技术提供了一个引人入胜的教育平台，使其成为学术和实际应用的宝贵工具。k eywords机器学习，火箭，着陆，加固学习1。在太空探索中的介绍性可重复使用性已成为一个重点，尤其是当SpaceX等公司证明了与重复使用火箭相关的巨大成本和时间[4]。实现这一目标涉及复杂的控制系统，这些系统必须准确地说明许多变量，例如燃料水平，大气条件和推力幅度，以确保成功着陆。当前的模拟虽然高级，但通常缺乏在多个天体上复制这些条件的灵活性和可伸缩性。我们的项目通过利用AI和先进的物理模拟来解决这一差距，以模仿不同环境（例如地球，火星和月球）的火箭登陆，这些火箭登陆由于其不同的引力力而引起的明显挑战[5]。这个问题很重要，因为可重复使用的火箭技术的进步可以大大降低任务成本，从而使长期探索更容易访问（Reddy，2018）。此外，对空间和人工智学感兴趣的学生和研究人员需要
增强软件供应链弹性
美国克拉克斯维尔奥斯汀·皮伊州立大学计算机科学系。abtract本文深入研究了战略方法和预防措施，以保护软件供应链免受不断发展的威胁。它旨在促进对软件供应链弹性固有的挑战和脆弱性的理解，并促进基于当代社会的数字基础设施的透明度和信任。通过检查软件供应链弹性的概念并评估供应链安全的当前状态，本文为讨论可以减轻安全风险并确保整个开发生命周期的安全连续性的策略和实践提供了基础。通过这项全面的分析，本文为加强软件供应链的安全姿势做出了努力，从而确保了连接世界中数字系统的可靠和安全操作。k eywords软件供应链，安全风险，供应链弹性，开源库，第三方组件，SDLC，安全威胁，数据保护，预防恶意软件。1。在以数字化转型为主导的时代，软件供应链对于创建和实施运行网络世界的程序至关重要（Nissen和Sengupta，2016年）至关重要。虽然代码，配置，库，插件，开源和专有二进制文件以及容器依赖项组成软件供应链（Tucci等，2005），Andreoli等。（2023）观察到，这种连通性使软件供应链开放到广泛的安全威胁，从故意攻击到无意的弱点。因此，脆弱的软件供应链攻击可以导致后门访问，恶意软件安装，应用停机时间和数据泄漏，例如密码或私人信息（Ohm等，2020）。因此，增加软件供应链的弹性至关重要，因为公司越来越依赖开源库，第三方组件和协作开发方法（Linton，Boyston和Aje，2014年）。因此，本文探讨了保护软件供应链免受威胁所需的战略思想和预防措施。因此，本文包括了解软件供应链弹性的挑战和脆弱性，并有助于建立对为现代社会提供动力的数字基础设施的开放性和信心。首先，将探讨软件供应链弹性概念和当前软件供应链安全的状态。在这种背景下，减轻安全风险并确保开发生命周期中的连续性的策略和实践。