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将区块链，智能合约和复杂传感器管理平台组合在一起，用于超连接的智能感：物联网数据市场用例
摘要：在本文中，我们在将区块链技术与物联网（IoT）和安全框架相结合时演示了创新的多个点。在智能城市环境中物联网设备网络的部署和使用产生了大量数据。这些数据是由多个来源拥有的，这些数据将独立系统用于数据收集，存储和使用会阻碍其价值的利用。区块链作为分布式分类帐，可用于解决用于数据收集和分发的通用系统的开发。智能合约可用于自动化此类网络的所有过程，同时，区块链和行星际文件系统（IPFS）通过匿名和分布式存储保护敏感数据。提议的应用程序，数据和服务的创新和开放的物联网区块链市场提出：（i）提供了以下框架，以便以虚拟货币的形式交换对象的资产（数据和服务）； （ii）根据社会和商业环境定义动机激励措施，以使人类和智能对象进行互动。在M-SEC项目的背景下，通过桑坦德和富士泽之间的跨境试验进行了特定市场，从而验证了互操作性，效率和数据保护原则。
摘要：随着机器学习（ML）和人工智能（AI）应用中数据的复杂性和大小的增加，有效的数据Struc
摘要：随着机器学习（ML）和人工智能（AI）应用中数据的复杂性和大小的增加，有效的数据结构对于增强性能，可伸缩性和内存管理至关重要。传统数据结构通常无法满足现代ML和AI算法的特定要求，尤其是在速度，灵活性和存储效率方面。本文探讨了针对ML和AI任务量身定制的数据结构的最新创新，包括动态数据结构，压缩存储技术和专门的基于图形的结构。我们对高级数据结构（例如KD-Trees，Hash Maps，Bloom过滤器，稀疏矩阵和优先级排队）进行了详细的评论，以及它们如何促进常见AI应用程序的性能改善，例如深度学习，增强学习和大规模数据分析。此外，我们提出了一种新的混合数据结构，结合了多个现有结构的优势，以应对与实时处理，内存约束和高维数据相关的挑战。关键字：数据结构，机器学习，人工智能，性能优化，混合数据结构，基于图形的结构，实时处理，内存管理。如何引用：R。Kalai Selvi； G. Malathy。（2025）。机器学习和AI算法的数据结构创新。国际创新科学与研究技术杂志，10（1），2640-2643。 https://doi.org/10.5281/Zenodo.14890846。
关于研究主题进化机制和控制灾难的编辑，在复杂环境下
在扩大资源发展的背景下以及地下空间的利用，工程灾难（例如滑坡，隧道倒塌，地震，碎片流和城市基础设施故障），导致了实质性的经济损失和伤亡。复杂的环境因素，包括弱或不稳定的地质结构，液压和大气压影响，大降雨和水位波动，流体 - 固定的耦合，地震和外部动态干扰，会显着影响强度，变形和稳定性的岩土技术材料的稳定性（Han et and。等，2024； Han等，2018）。因此，在复杂的环境中调查和理解工程灾难的演化机制和开发有效的灾难控制方法已成为工程界的关键任务。为了促进预防灾难和控制的研究进度，并促进同龄人之间的交流，我们很荣幸介绍研究主题：“在复杂环境下进行工程灾难的进化机制和控制方法。”该研究主题旨在收集最先进的研究结果，新方法，案例研究和审查文章，特别关注与灾难控制方法和失败演化机制有关的研究。该研究主题受到了广泛的关注和许多提交。该项目现已得出结论，共有29篇发表的论文涵盖了灾难分析
复杂代谢模型的整洁且可扩展的结构
<8 centau> 1卢森堡百分之库的部队被卢森堡，Revolution R，Franclogical Biological Inlogological 3 Iesterals覆盖，北莱茵 - Westphalia 40225，德国腐蚀作家。 div>我的divite moukiel watcs，casease强迫，7，YSWEED TRESSCAIN，7，YSWEED TRANSCITS，Luxembourgish，Radtine，Radtine，Radtine，Luxembourg C-036，11月4日，卢森堡。 div>电子邮件：中邮件：wearef.katchvilv@un.lu;圣伊芬手表，15Sing Quivative和Soretecal Bonie，Himpe家族，Hennel's（40225 D Digedations，40225 D Digeria。 div>电子邮件：wilkst@hhu.de。 div> †同等贡献。 div> 副编辑：Pier Luigi Marteli div>电子邮件：wilkst@hhu.de。 div>†同等贡献。 div>副编辑：Pier Luigi Marteli div>
EDEM的结构和功能：PDI ERAD检查点复合物 回家：一个新的基因本体学子集，可改善植物基因功能预测 Emlen Funnels中的方向性范围 摘要
。。.N.N.N.N.N.N.N.N.N.N.N。lecce单位。4Qu±云母生物±云母系。II，布宜诺斯艾利斯，CE1428EHA，阿根廷。 II，布宜诺斯艾利斯，CE1428EHA，阿根廷。 。 澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚。II，布宜诺斯艾利斯，CE1428EHA，阿根廷。II，布宜诺斯艾利斯，CE1428EHA，阿根廷。 。 澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚。II，布宜诺斯艾利斯，CE1428EHA，阿根廷。。澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚。
EDEM的结构和功能：PDI ERAD检查点复杂
。。.N.N.N.N.N.N.N.N.N.N.N。lecce单位。4Qu±云母生物±云母系。II，布宜诺斯艾利斯，CE1428EHA，阿根廷。 II，布宜诺斯艾利斯，CE1428EHA，阿根廷。 。 澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚。II，布宜诺斯艾利斯，CE1428EHA，阿根廷。II，布宜诺斯艾利斯，CE1428EHA，阿根廷。 。 澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚。II，布宜诺斯艾利斯，CE1428EHA，阿根廷。。澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚。
删除低复杂性蛋白的复杂性
Pablo Mier是对与蛋白质进化和低复杂区域有关的Web工具和数据库开发感兴趣的博士后研究人员。他在约翰内斯·古滕伯格大学的生物学学院工作。Lisanna Paladin是Padova大学生物医学科学系的博士生。她的研究着重于工具和数据库开发，以描述非全球蛋白的结构和功能。Stella Tamana是塞浦路斯大学生物科学系的博士候选人，她在那里学习生物信息学。她对蛋白质序列中构图偏置区域的研究感兴趣，其结构和功能特性的阐明以及它们在自动化比较基因组学管道中的处理。Sophia Petrosian是希腊塞萨洛尼卡的生物计算和过程实验室的最后一年。BorbálaHajdu-Soltész是匈牙利布达佩斯的EötvösLoránd大学的博士生。 她是对蛋白质疾病感兴趣的计算生物学家，以及诸如障碍特性如何有助于癌症发展的问题。 在关键词中，她的工作与无序蛋白质，癌症基因组数据库，癌症中的体细胞突变有关，蛋白质 - 蛋白质相互作用和短线性基序有关。 Annika Urbanek是蒙彼利埃（France）Biochimie Centrale中心的博士后研究员，她正在开发工具，以实验性地研究具有低复杂性区域的高度无序蛋白质。 她是波兰生物信息学协会董事会成员。BorbálaHajdu-Soltész是匈牙利布达佩斯的EötvösLoránd大学的博士生。她是对蛋白质疾病感兴趣的计算生物学家，以及诸如障碍特性如何有助于癌症发展的问题。在关键词中，她的工作与无序蛋白质，癌症基因组数据库，癌症中的体细胞突变有关，蛋白质 - 蛋白质相互作用和短线性基序有关。Annika Urbanek是蒙彼利埃（France）Biochimie Centrale中心的博士后研究员，她正在开发工具，以实验性地研究具有低复杂性区域的高度无序蛋白质。她是波兰生物信息学协会董事会成员。Aleksandra Gruca是波兰Gliwice的西里西亚技术大学信息学研究所的助理教授。她的研究兴趣集中在应用数据挖掘和机器学习方法上，用于对高通量生物学实验的自动化功能解释。dariusz plewczynski是华沙大学新技术中心（波兰华沙）的教授，功能性和结构性基因组学实验室负责人。他的主要专业知识涵盖了计算基因组学，生物统计学和生物信息学。Marcin Grynberg是波兰华沙生物化学与生物物理学研究所生物物理学系的助理教授。他的主要重点是蛋白质世界，尤其是在稀有序列上，例如低复杂性区域。他还在微生物蛋白质组学分析领域工作。PauBernadó是蒙彼利埃（法国）Biochimie Centrale中心的研究人员。他的小组有兴趣建立高度无序蛋白质和低复杂性区域的结构和功能之间的联系。ZoltánGáspári是匈牙利布达佩斯的PázmányPéter天主教大学信息技术与生物学学院的副教授。他的小组使用计算和实验方法及其组合研究了内部动力学在蛋白质功能中的作用。Christos A. Ouzounis是研究与技术中心Hellas（希腊塞萨洛尼卡）研究中心，他指导化学过程和能源资源研究所的生物计算和过程实验室。他的利益围绕基因组结构，功能和进化，生物学序列比较和合成生物学。他的一些最著名的贡献包括发现基因组上下文方法和最后一个普遍共同祖先的定义。Vasilis J. Promponas是塞浦路斯大学生物科学系的助理教授，负责生物信息学研究实验室。他对序列比较的理论和实践方面以及预测氨基酸序列的蛋白质结构和功能特征的方法感兴趣。特别是他研究了与非全球蛋白有关的不同现象，最近重点介绍了保守的真核过程，包括核质质转运和大量自源。Andrey V. Kajava是Montpellier CNRS的研究总监。 他的群体（“结构生物信息学和分子建模”）使用计算方法来了解蛋白质结构和生物分子相互作用的原理。Andrey V. Kajava是Montpellier CNRS的研究总监。他的群体（“结构生物信息学和分子建模”）使用计算方法来了解蛋白质结构和生物分子相互作用的原理。
通过定向进化自上而下地设计复杂群落
5 加州大学伯克利分校分子与细胞生物学系，加利福尼亚州伯克利，美国。 6 马克斯普朗克分子细胞生物学和遗传学研究所以及马克斯普朗克复杂系统物理研究所，德国德累斯顿。 7 欧洲分子生物学实验室（EMBL），发育生物学部，德国海德堡。 8 加州大学欧文分校发育与细胞生物学系，加利福尼亚州欧文，美国。 9 波士顿大学生物医学工程系和生物设计中心，马萨诸塞州波士顿，美国# 通讯作者：alvaro.sanchez@yale.edu 摘要 定向进化已用于自上而下地设计生物系统数十年。通常，它已应用于生物体水平或以下，通过迭代采样突变景观来引导寻找具有更高功能的遗传变异。在生物体水平之上，少数研究尝试人工选择微生物群落和生态系统，但成功率参差不齐，且通常不高。我们对人工生态系统选择的理论理解仍然有限，特别是对于大型无性生物群落，而且我们对设计有效的方法来指导它们的进化知之甚少。为了解决这个问题，我们开发了一个灵活的建模框架，使我们能够在广泛的生态条件下系统地探究任意一组群落和选定功能上的任意选择策略。通过在相同条件下人工选择数百个计算机模拟微生物元群落，我们检查了迄今为止使用的两种主要育种方法的基本局限性，并规定了显着提高其功效的修改。我们确定了一系列定向进化策略，特别是当结合使用时，它们更适合自上而下地设计大型、多样化和稳定的微生物群落。我们的结果强调，定向进化允许在生态结构功能景观中进行导航，以寻找动态稳定、生态和功能具有弹性的高功能群落。
将微生物组和基因组数据结合的机会和限制进行复杂性状预测
摘要背景：使用微生物组数据与主机基因组信息结合使用的复杂性状的分析和预测是一个最引起关注的话题。但是，仍然有许多问题要回答：微生物组对复杂性状预测的有用程度如何？微波性可靠的估计值吗？可以回收宿主基因组，微生物组和现象之间的潜在生物学联系吗？方法：在这里，我们通过（i）制定一种新型的模拟策略来解决这些问题，该策略使用真实的微生物组和基因型数据作为输入，以及（ii）使用方差 - 组件方法（贝叶斯复制的核心kernel hilbert space（RKHS）和贝叶斯变量选择方法（Bayes c）（贝叶斯），以量化contiper and centery centery andy型依次的变化。提出的模拟方法可以通过保留数据的分布性能的置换程序模仿微生物组和基因型数据之间的遗传联系。结果：使用奶牛的实际基因型和瘤胃微生物群的丰度，无论某些微生物群的丰度是否受宿主的直接遗传控制，微生物组数据都可以显着提高表型预测的准确性。此改进在逻辑上取决于微生物组随着时间的推移而稳定。总体而言，尽管通常高度高度的微生物群丰度分布，但随机效应线性方法对于方差构成估计似乎是可靠的。贝叶斯C的预测性能高，但对因果效应的数量比RKHS更敏感。贝叶斯的准确性部分取决于影响表型的微生物类群的数量。结论：我们得出的结论是，可以使用方差成分估计值来表征基因组微生物组 - 链接，但我们对识别影响微生物群的病变遗传效应的可能性不太乐观，而这些宿主遗传效应影响了微生物群的丰富度，而基因组 - 微生物组 - 菌群 - 基因组 - 型号可能需要更大的样本量。复制分析的R代码位于https：//github。com/migue lpere zenci so/simub iome中。
研究表明，大脑中的“时间细胞”对于复杂的学习至关重要
令人惊讶的是，时间细胞的作用远不止追踪时间，神经生物学研究生助理、这项研究的共同第一作者艾琳·比格斯 (Erin Bigus) 说。当研究人员暂时阻断包含时间细胞的大脑区域——内侧内嗅皮层 (MEC) 的活动时，老鼠仍然可以感知甚至预测事件的时间。但它们无法从头开始学习复杂的时间相关任务。