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机器学习进步时间序列预测
但是，什么是机器学习？当然，这是一个流行语，在过去的几年中，它在广受欢迎。文献中有无数的定义，最有良好的定义是来自人工智能先驱阿瑟·塞缪尔（Arthur L. Samuel），后者将ML定义为“使计算机的学习领域，使计算机能够学习而无需明确编程。” 2我们更喜欢一个不太模糊的定义，其中ML是自动化计算机算法与有力的统计方法的组合，可以在丰富的数据集中学习（发现）HID-DEN模式。从这个意义上讲，统计学习理论为ML的统计基础提供了统计基础。因此，本文是关于统计学习的发展，而不是ML，因为我们将重点关注统计模型。ML方法可以分为三个主要群体：受监督，无监督和强化学习。本调查是关于监督学习的，该任务是学习将输入（解释变量）映射到输出（因变量）的函数，该函数基于组织为输入输出对的数据。回归模型属于此类。另一方面，无监督的学习是一类ML方法，它在没有预先存在的标签的数据集中发现未发现的模式，例如群集分析或数据压缩算法。最后，在强化学习中，代理商学会在环境中执行某些行动，从而使其获得最大的奖励。它通过探索和剥削知识来做到这一点，它通过重复提高奖励的重复试验而学习。这是几个人工智能游戏玩家（例如Alfago）以及顺序治疗（例如强盗问题）的核心。
使用先进的机器学习
使用高级机器学习（ML）的物理信息建模（PIM）代表混凝土技术领域的范式转变，提供了科学严谨和计算效率的有效融合。通过利用基于物理原理和数据驱动算法之间的协同作用，PIM-ML不仅简化了设计过程，还可以增强混凝土结构的可靠性和可持续性。随着研究继续完善这些模型并验证其性能，他们的采用有望彻底改变整个全球建筑项目中混凝土材料的设计，测试和利用。在这项研究工作中，一项广泛的文献综述，生成了一个全球代表性数据库，用于沉迷于可回收骨料混凝土的裂纹拉伸强度（FSP）。测量并列出了研究的混凝土组件，例如C，W，NCAG，PL，RCAG_D，RCAG_P，RCAG_WA，VF和F_TYPE。将收集的257个记录分为200个记录（80％）的培训集和57个记录（20％）的验证集（20％），以与数据库的更可靠分区相符。使用“ WEKA数据挖掘” 3.8.6版创建的五种高级机器学习技术用于预测FSP，并且还使用了Hoffman＆Gardinger方法和性能指标分别评估变量和ML模型的灵敏度和性能。结果表明，KSTAR模型证明了模型之间的性能和可靠性水平最高，以0.96的r 2为0.96，精度为94％。其RMSE和MAE在0.15 MPa时均较低，表明预测和实际值之间的偏差很小。其他指标，例如WI（0.99），NSE（0.96）和KGE（0.96），进一步证实了该模型的效率和一致性，使其成为实用应用的最可靠工具。的灵敏度分析还表明，水含量（W）在40％处发挥了最大的影响，这表明混合物中的水量是实现最佳拉伸强度的关键因素。这强调了需要仔细的水管理以平衡可持续混凝土生产中的可行性和力量。粗大的天然聚集物（NCAG）具有38％的实质影响，表明其在维持混凝土混合物的结构完整性中的重要作用。
量子优势和培训iSing Born Machine
搜索近期量子设备的应用是广泛的。量子机学习被吹捧为对此类设备的潜在利用，尤其是那些无法触及的古典计算机模拟功能的设备。在这项工作中，我们研究了这种应用在生成建模中，重点是一类称为出生机器的量子电路。特别是，我们基于Ising Hamiltonians定义了该类别的子集，并表明在最坏情况下，在基于梯度的训练中遇到的电路无法从经典到乘法误差进行有效地采样。我们的基于梯度的培训方法使用成本功能，称为sindhorn差异和Stein差异，这些差异以前尚未用于基于量子电路的梯度培训，我们还将量子内核引入生成性建模。我们表明，这些方法的表现优于先前的标准方法，该方法使用最大平均差异（MMD）作为成本函数，并以最小的开销来实现这一目标。最后，我们讨论了模型学习硬分布并为“量子学习至高无上”提供正式定义的能力。我们还通过使用生成建模来执行量子电路汇编来体现本文的工作。
肿瘤B细胞在铂治疗的晚期尿路癌
摘要基于铂的化学疗法与免疫疗法相结合，可在晚期尿路上皮癌中控制耐用的疾病。然而，顺铂和卡铂对肿瘤免疫微环境的影响不同，影响化学免疫疗法反应。在这里，我们评估了接受基于铂基化学疗法治疗的患者的免疫细胞群体和生态系统。我们对三个同龄人（189例）晚期尿路上皮癌的预处理肿瘤样品的转录组分析表明，淋巴样细胞浸润与延长的总生存期显着相关。在顺铂治疗的患者中，高记忆B细胞浸润提供了显着的总体生存改善，但在卡铂治疗的患者中未发现这种关联。此外，与B细胞记忆谱系有关的基因表达特征和相关的细胞因子与独立癌症患者同伙的总体生存率更好。我们的发现重点介绍了记忆B细胞在尿路上皮癌中的潜在预后生物标志物，并强调了肿瘤免疫微环境在化学疗法反应中的作用。
请求高级研究数据分析的简短课程（...
此短期课程旨在使研究人员能够分析和解释研究数据，这对于产生可靠和有影响力的发现至关重要。它还使参与者拥有管理数据，应用统计技术和目前基于证据的见解的技能。培训是研究人员，学者和专业人员的理想选择，可提供研究数据集和现代分析工具的实践经验。加入本课程，以增强您的分析能力，并使您的研究更加严格和引人注目。
将基础设施的运输进步作为MegaProjects
通过大型投资的运输基础设施的演变涵盖了旨在提高运输网络的效率，能力和连通性的广泛，复杂和变革性的倡议。这些努力通常需要大量的金融投资，高级技术的应用和细致的计划流程。这种大型投资的范围包括自动轨道系统以及具有挑战性的道路和隧道建筑。这些运输计划的关键方面是它们对可持续性和环保实践的承诺。总体而言，这些大型投资标志着运输基础设施的显着进步，从根本上改变了全球人和商品的运动。此外，其中许多举措都优先考虑可持续性，智能技术的融合以及建立相互联系的全球经济体，从而为城市提供了可持续发展。随后，本期特刊（SI）调查了大型运输基础设施项目的发展与对可持续发展的影响之间的复杂相互作用，并特别着重于重要的运输计划。它主张进行技术和方法论当代政策的转型，从识别问题和期权到最终采用。这种变化对于促进向更可持续的运输系统的过渡至关重要，同时也承认有必要整合其他运输模式。此SI锚定在全球合作研究小组中。因此，该SI强调了所遇到的各种挑战，与绩效指标使用相关的复杂性以及需要注意的重要制度因素。包括后工业化国家（例如英国，澳大利亚和意大利）等最新的国际案例研究所包含的贡献。此外，SI旨在调查有关主要运输基础设施项目的可持续规划和发展的创新策略，从而集中于整个项目开发过程中出现的主要计划障碍，挑战和不确定性。其主要优势在于能够将可持续运输计划的原则应用于实际发展方案。通过采用多种方法，该问题旨在展示从项目开始到完成的可持续发展的旅程。从本SI中的文章中得出的见解和课程旨在根据每项研究的发现和结果提供宝贵的指导。因此，这些见解可以支持一系列研究人员，从业人员和其他从事运输大型投资的基本利益相关者，因为它们努力通过改进的计划和发展策略来应对与此类倡议相关的可持续性挑战。此外，最近出现了大量的文献，该文献涉及一系列基础设施计划及其相关过程。尽管如此，该SI将专门集中于运输基础设施的进步，这是大型投资计划和开发的基础。此重点需要彻底检查和评估各种可持续的计划框架以及参与项目开发的当前流程。
关于研究主题的人为因素和高级工业人类机器人互动中的认知人体工程学的社论
协作机器人技术是许多工业流程的非常有前途的技术，包括e.g。，制造业，物流，orconstruction.thisnewtechnologyarealsonolealsochanging of行业工人的环境。人类机器人相互作用（HRI）的研究对于增强操作员的工作条件和福祉以及生产绩效至关重要。在这方面，对认知人体工程学的特别重视的人为因素是实施安全，流利和有效的协作应用的基础。该研究主题在工业环境中以用户为中心和协作应用中的人为因素和认知人体工程学的研究进行了一系列贡献。在这里，我们从由协作机器人技术影响的三个关键领域的角度总结了这些研究：工人的安全，绩效和福祉。研究主题及时分析了工业HRI的不断变化的景观，因为我们站在一个新时代的工业自动化时代，这是由人类创造力和机器人效率的融合所定义的。除了反映该领域的最新研究外，还提供了有关协作机器人如何改变工业工作区的实用见解和前瞻性观点的贡献。在本研究主题中，每篇文章都涵盖了这种复杂关系的另一个方面，从将机器人纳入人类以人为中心的工作环境到设计和实施的复杂性的社会和心理影响。开发既有技术复杂又以人为本的解决方案需要一种整体方法，这对于理解HRI的复杂本质至关重要。
反应性电化系统用于水处理和选择性资源回收的最新进展
图3。示意图显示了氧化还原介导的反应性分离机制：a）氧化还原反应驱动的不对称电吸附（左）和释放（右）。b）氧化还原物种（左）的不对称电吸收和解吸后反应性转化（右）。c）氧化还原电极的耦合反应和反应。
评估感知的优势和资金需要增强紧急医疗服务：患者和员工的见解
紧急医疗服务（EMS）代表了保加利亚医疗基础设施的重要性，为急性医疗紧急情况提供了紧急护理和立即治疗。[1]随着全球折磨中对医疗保健系统的需求，EMS的作用变得更加迅速被淘汰。Pirogov于1951年出现，在保加利亚提供专门的多学科急诊护理方面已将自己定位为领导者。[4] uhatem“ N.I. Pirogov”因在各种医学专业中提供全面的24小时紧急服务而得到广泛认可，包括为紧急手术，儿科，烧伤治疗和毒理学提供创伤护理，为该地区的紧急医疗提供基准。[5,6]
CES 2025：ARM和NVIDIA ADVAND AUTOMOTIVE AI带有NVIDIA DRIVE AGX THOR
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