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人工智能应用于小型企业 - fgv eaesp
本研究的目的是开发一个预测模型，利用来自小型企业的数据来提高业务运营规划的准确性。通过使用机器学习 (ML) 技术、特征扩展、重采样和组合技术，可以解决现有研究中存在的几个限制。然后，使用新颖的特征工程技术，我们可以找到 10 个新特征，这些新特征是从原始特征中衍生出来的，并通过它们之间的非线性关系自动构建，从而提高模型的准确性。最后，我们构建了一个基于规则的分类器，以高精度预测商店的收入。结果表明，所提出的方法为应用于中小型企业的 ML 研究开辟了新的可能性。
设计框架的安全可持续性应用于...
在2022年，欧盟委员会披露了与安全和可持续性方面联系的框架的提议，其主要目标是提高对无毒环境的创新，并在这方面保留作为领先者的立场。1通过设计（SSBD）框架的这种安全和可持续性旨在识别和替代高度关注的化学品，并指出安全可持续的化学品和材料继续开发它们。2023年和2024年是测试框架并提交反馈以改进和进一步发展框架的时期。1在这种情况下，我们进行了涉及基于石墨烯的材料（原始石墨烯，氧化石墨烯和氧化石墨烯）的案例研究。石墨烯及其亲戚在2004年发现后获得了兴趣，这要归功于它们在电子和能量部门中非常需要的特性，具有出色的导热性和电导率，柔韧性和机械强度。2
高吞吐量的靶向代谢组学库在应用于微生物组分析的新型质谱仪上的生成
在一种方法中，MS 1完全扫描和基于PRM的实验均以量化小鼠粪便样品中的胆汁酸，旨在提高注释率和准确的定量。基于RP-LC的方法表现出较高的灵敏度（对于大多数分析的胆汁酸，柱上的LOQ 12.7 fmtololes）和一个线性动态范围，跨越了5个数量级，图6A。同位素标记的胆汁酸被用作内部标准标准（IS），以确保精确的定量并评估数据质量，可靠性和测量鲁棒性，并评估了保留时间，质量准确性和信号响应等指标。最小的色谱移动和一致的信号响应，这是样品重复的变化系数较低，而在整个采集期间，所有内部标准均始终达到可再现的峰面积，图6B。
机器学习应用于脑瘫和中风中的步态分析数据：系统评价
背景：在神经病理学中，脑瘫和中风是行走障碍的主要因素。在最近的文献中提出了机器学习方法，以分析这些患者的步态数据。但是，机器学习方法仍然无法有效地转化为临床应用。这一系统评价解决了阻碍机器学习数据分析在脑瘫和中风患者的临床评估中使用的差距。研究问题：将提议的机器学习方法转移到临床应用中的主要挑战是什么？方法：PubMed，Web of Science，Scopus和IEEE数据库被搜索，以获取有关机器学习方法的相关出版物，直到2023年2月23日，将其应用于中风和脑瘫患者的步态分析数据。提取了与所提出方法有效翻译为临床使用的适用性，可行性和可靠性有关的信息，并根据一组预定义的问题评估了质量。结果：从4120个结果参考文献中，有63个符合纳入标准。三十一项研究使用了监督，32条使用了无监督的机器学习方法。人工神经网络和K-均值聚类是每个类别中最常用的方法。缺乏特征和算法选择的基本原理，使用未经复制的数据集以及群集输出的临床解释性缺乏，这是这些方法的临床可靠性和适用性的主要因素。意义：文献提供了许多机器学习方法，用于从脑瘫和中风患者聚集步态数据。然而，所提出的方法的临床意义仍然缺乏，将其翻译成现实世界的应用。未来研究的设计必须考虑到临床问题，数据集意义，特征和模型选择以及结果的解释性，鉴于它们对临床翻译的关键性。
现场报告 生成人工智能时代的有意义的写作 Kristi Girdharry 和 Davit Khachatryan 巴布森学院 DOI：10.37514/DBH-J.2023.11.1.04 简介 2023 年 1 月底，本文的合著者参加了学校的一场推广教师研究的活动。应用统计学教授 Davit Khachatryan 正在介绍 Playmeans——他为音乐数据的视听分析创建的应用程序 1——而英语教授 Kristi Girdharry 正在介绍一项关于学生作家的初步研究。从表面上看，这两个演讲和演讲者在学科知识和主题方法方面相差甚远；然而，他们对学生和教师如何使用各种技术来参与有意义的学习体验有着共同的兴趣。
现场报告 生成人工智能时代的有意义的写作 Kristi Girdharry 和 Davit Khachatryan 巴布森学院 DOI：10.37514/DBH-J.2023.11.1.04 简介 2023 年 1 月底，本文的合著者参加了学校的一场推广教师研究的活动。应用统计学教授 Davit Khachatryan 正在介绍 Playmeans——他为音乐数据的视听分析创建的应用程序 1——而英语教授 Kristi Girdharry 正在介绍一项关于学生作家的初步研究。从表面上看，这两个演讲和演讲者在学科知识和主题方法方面相差甚远；然而，他们对学生和教师如何使用各种技术来参与有意义的学习体验有着共同的兴趣。
ITD 245 - 高级应用数据科学技术（3 Cr。）
nova c ollege -wide course c ontent s ummary itd 245 - 一个pplanced a pplagence a pplained d ata s cience t eChniques（3 cr。）课程描述本课程对大数据和数据分析（包括广泛使用的工具和方法的应用程序）提供了广泛的调查。主题包括描述性统计，基本数据分析，来自多种数据源和类型的常见数据提取/翻译/加载方法以及工具，数据可视化以及机器学习（监督和无监督）。本课程包括理论和实践，通过案例研究大力强调实际应用。讲座每周3个小时。一般课程目的是使学生从多种原始数据源中获取有意义和表现力的信息，包括应用基本统计信息，分析工具和技术，数据提取和清洁，可视化的创建以及机器学习在分析问题中的应用。课程先决条件/准则先决条件：ITD 145-推荐的应用数据科学技术：ITP 150 -Python编程（或Python体验）课程目标
在整个葡萄酒生产链中应用于葡萄藤的高分辨率融化分析
准确的品种识别是涉及葡萄藤资源和衍生产品的每个过程的必不可少的要求。在过去几年中取得的进步允许对能够鉴定葡萄干品种的多个分子标记物进行分析。尽管为此目的建立了建议的九种微卫星（SSR）标记的推荐集，但它们使用从必须的DNA和葡萄酒样品提取的DNA进行了有效的应用仍然是一项艰巨的任务。这项工作旨在根据适用于使用叶子，必须和葡萄酒样品的SSR标记来开发高分辨率熔解（HRM）测定法。使用的葡萄藤品种是赤霞珠，图里加·弗兰卡（Touriga Franca），图里加（Touriga Nacional）和鲁菲特（Rufete）。总共使用12个SSR标记来筛选品种：OIV推荐的九个标记（VVMD5，VVMD7，VVMD25，VVMD27，VVMD27，VVMD28，VVMD28，VVMD32，VVS2，VVS2，VRZAG62，VRZAG62和VRZAG79）和VRZAG79）和三个标记5的长度和三个标记的长度和3个标记和vrifs and and ockrif和thend and offocroff和（vriff 5） VCHR9A）。来自葡萄酒样品的DNA多重PCR扩增的结果表明，这三个标记的性能优于九个已建立的SSR标记。HRM分析是针对标记VVIV35，VCHR5C和VCHR9A的，成功地区分了必须DNA样品中的品种组成。使用葡萄酒DNA进行了有希望的结果，在该葡萄酒中，HRM-VCHR9A测定法被证明具有最高的判别能力。需要在大量品种中应用HRM-SSR分析，以探索整个葡萄酒链中对葡萄指纹应用的适用性。总体而言，提出的小型SSR制造商可以更适合于葡萄酒DNA分析。此处介绍的HRM-SSR方法提供了快速的结果，从而使必DNA中的品种组成完全歧视。它也表明是使用葡萄酒DNA区分品种的有前途的工具，这项任务通常受到葡萄酒样品的固有复杂性的阻碍。
比较Yarrowia脂溶作β-胡萝卜素生产中应用的代谢工程策略
摘要，以更好地了解β-芳特烯的健康益处，维生素A的前体及其着色特性，对这种类胡萝卜素的需求在各个部门都增加了。为了有效，便宜和可持续地满足需求，通过代谢工程策略对异源β-胡萝卜素生产的兴趣有所增加。在这种情况下，尽管它不是β-胡萝卜素的本地生产国，但脂溶性酵母菌的代谢，生理和基因组特性却脱颖而出。通过使用一系列工程策略，包括生物合成途径工程，形态工程和发酵工程策略，从而获得了成功的结果。脂溶剂。但是，这些策略彼此之间具有各种优势和弱点，并且也有一些开放的进步。在这篇综述中，已应用的工程策略有可能用于从Y生产β-胡萝卜素的可能性。脂溶性已深入研究，包括它们的优势和缺点，并相互比较。此外，已经提出了未来的观点，以提高使用Y的潜力。脂溶性酵母作为β-芳特烯生产中的细胞工厂。
以FESOM 2.5的计算成本降低探索海中尺度：适用于南方海洋的有效建模策略
摘要。由于长期运行高分辨率模型的高计算成本，因此气候变化的模型投影通常不包括解决方案良好的海洋尺度。这项挑战是使用效率最大化的建模策略来应对的，该策略适用于过去，现在和自由气候的3公里模拟。模型设置利用了降低分辨率的旋转和瞬态模拟，以在短时间内初始化区域性的高分辨率海洋模型。将结果与卫星高度学数据和更传统的涡流仿真进行了比较，并根据其复制观察到的中尺度效果的能力进行了评估，并揭示了对与自然变异性不同的气候变化的反应。高分辨率模拟良好地产生了观察到的南洋涡流能量（EKE）的幅度，但局部大小和EKE的分布仍然存在差异。较粗糙的涡流集合模拟了类似的EKE模式，但主张不足的水平观察到了55％。在变暖的大约1°C时，高分辨率模拟不会导致整体EKE的变化，而与完全合奏在涡流模拟中的EKE同意相比。在变暖的大约4°C下，两个数据集都以相对术语增长了EKE的一致水平，尽管不是绝对幅度，并且EKE变量的增加。模拟的Eke上升集中在已经知道的地区的流动范围
应用于海洋休闲渔业的新型计算机视觉工具
成功的海洋空间规划依赖于了解人类使用的模式，并提供有关捕鱼工作空间分布的准确，详细和最新信息。在商业船只中，跟踪系统（例如船舶监测系统（VM）或自动识别系统（AIS））通过生成用于商业海上空间计划的大量位置数据来帮助维持和增强区域的生物多样性。但是，对于海洋休闲渔船的VMS或AIS等位置系统，没有任何法规。鉴于车队的广泛和可变性质，获取有关海洋休闲捕鱼的空间数据可能很困难且耗时。远程摄像机和计算机视觉系统越来越多地用于克服这些常规方法的成本限制。在这里，我们显示了一种新型的高分辨率和低成本跟踪系统，该系统基于照片时态和最先进的计算机视觉算法算术算法，包括深度学习，以自动对沿海地区的钓鱼和巡航船的精确轨迹进行分类并获得精确的轨迹。我们的方法通过提供一种基于图像的自动实时监控工具来有助于对海洋保护区进行自动监视。我们的方法还允许确定休闲捕鱼工作的强度和时空分布，对于定义活动和沿海地区的可持续性很重要。我们终于讨论了应用于海洋娱乐渔业空间规划的计算机视觉工具的机会和局限性。