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自下而上实现的手性等离子体纳米结构...
§ 这些作者对本研究的贡献是相同的。 *通讯作者。电子邮件：govorov@phy.ohiou.edu、qbwang2008@sinano.ac.cn、m.hentschel@pi4.uni-stuttgart.de、na.liu@kip.uni-heidelberg.de
基因组 - 在...
马拉维湖丽鱼科鱼类以相对较少的遗传变化形式表现出广泛的形式和功能。我们比较了岩石和沙子栖息的物种的基因组，并询问两组之间哪些遗传变异差异。我们发现，有96％的分化变体位于非编码序列中，但是这些非编码差异变体在进化上是保守的。分化变体附近的基因组区域富含颅面，神经和行为类别。在基因组序列的导线之后，我们使用岩石与沙子及其杂种来描述BMP信号传导和IRX1B在胃肠局部领土的规范中，在成人社会行为过程中揭示了上下文依赖于上下文的大脑基因表达。我们的结果证明了不同的基因组序列如何预测关键进化特征的差异。我们强调了进化反向遗传学的希望 - 表型差异与无偏基因组测序的推论，然后在自然种群中进行经验验证。
元图启用量子边缘检测。
引言光子跨国，工程金属或介电结构的二维超薄阵列是多功能的光学组合，实现了对局部相，振幅，振幅和极化的电磁场操纵的能力（1-4）。这些功能是在古典光学方面的各种应用程序中开发的。量子纠缠是许多应用的量子光学源的重要来源，例如量子密码学（5，6），传送（7-9），超分分辨率计量学（10）和量子成像（11）。特别是在量子成像领域，可以利用光子对之间的空间强度相关性超过成像的经典限制（12-14）。此外，用预示的单光子照亮量子图像处理技术的引入揭示了光子限制成像的优势抗抗抑制能力（15）。最近的努力表明，将元图与纠缠光子相结合的趋势是量子光学元件中各种应用应用的趋势（16-20）。在另一种情况下，边缘检测是图像处理中最常见的操作之一，它试图定义图像中区域之间的边界。它是机器和计算机视觉领域（21）的基本工具，是医学图像操作中自动特征的预处理步骤（22，23），也是自动驾驶汽车的关键组成部分（24，25）。与传统数字方法相比，模拟技术具有高速和节能的优势。由于量子纠缠在测量之前拥有无法区分的信息和Instanta-因此，已经提出了各种模拟边缘检测方法（26-35），包括通过我们的超材料和超额叶（36 - 39）。然而，在量子光学领域从未证明基于紧凑的跨表面的边缘检测。
启用了高级的预测维护建模...
摘要： - 高级驾驶员 - 辅助系统（ADAS）正在改变驾驶员车辆的相互作用，以提高道路安全性并减少干扰。在汽车中的ADA和AI等技术进步提出了社会挑战和机遇。它通过提高运动技能来展示AI如何帮助人类机器通信。汽车行业对ADA感兴趣，因为它可以提高能源效率，安全性和舒适性。大量研究表明了它的好处。ADA和车辆网络表现出希望，但是建立声音控制系统具有挑战性。模型预测控制（MPC）是解决这些问题的一个答案。为了管理高级连通性和自动化，论文分析和实施了关键研究。它还发现问题并推荐解决方案。最新的无人驾驶汽车改进已大大提高了乘客安全性。使用传感器和ECUS这些系统更安全，更自动化。大多数ADA都有雷达，相机，超声波和激光镜头。这项工作使用支持AI/ML的预测维护建模来提高ADAS的安全性和寿命。高级驾驶员援助系统（ADA）中的AI和ML是车辆安全和可靠性的重大进展。启用AI/ML的预测维护检测并修复ADAS组件故障。使用AI/ML的ADA预测维护可以检测出问题，提高驾驶员安全并提高车辆效率。自适应巡航控制，交通标志识别和车道保管帮助需要高级传感器阵列和控制装置。AI/ML算法发现问题并可以在预测维护模型中进行早期干预。使用经典的机器学习，深度学习和强化学习，对预测性维护进行了检查。集成了许多AI/ML模型，实时数据处理，基于车辆使用模式的自定义，可伸缩性和预测性维护模型对新ADAS技术的适应性是研究差距。
机器学习启用了下一代物联网-VARANASI
职位的名称初级研究员（JRF）职位数量（S）一年的一（1）次。可在绩效基础上扩展选定的候选人可以接受博士学位。 IIT（BHU）VARANASI的程序。Emoluments Rs。37,000 + HRA/月教育资格（I）B.E./B.Tech。，电子和通信工程的最低分数为60％，并且具有门评分。（或）（ii）M.E./M.Tech。，在信号处理，机器学习，无线通信和相关领域的电子和通信工程/信号处理中，最低分数（III）经验是值得的。年龄限制在申请年龄要求的最后日期与资助机构规定的年龄限制一致，并根据印度政府法规可提供年龄放松。一般条款和条件：
申请人将使用 FTSMCS 网站（CAC Enabled）...
申请说明：以下列出的文件将“至少”提交。如果您没有合理地提供任何必需的文件，则将在文件中提交一封简短的信，其中以缺少的文件为简短的简短说明，并以证明该数据包为合格的简短说明。FTSMCS系统将不允许您在不将文档上传到每个类别中的情况下进一步发展。如果您的ERB反映出反射的ASVAB得分，则必须在您的应用程序中提交最新的ASVAB得分表。任何不包括新分数并且不符合最低分数要求的申请人将被取消资格。！！！！所有申请人都将利用FTSMCS网站（启用CAC）申请并提交申请。链接和说明位于密西西比州的职业生涯页面底部，标题为FTSMCS申请人说明。除非系统不起作用，否则将没有其他提交申请的途径（即向下维护）。您的应用程序的任何问题都可以通过601-313-6363 Christopher.b.gurley.burley.mil@army.mil或SSG Melanie Sampson致电MSG Christopher Gurley，请致电601-313-6345 Melanie.l.sampson@army.mil..mil..mil..mil..mil..mil..mil..mil..mil..l.sampson.l..l.sampson.lar..l.sampson.larnie.l.sampson.larsy.mil。
人工智能使分布式边缘计算成为可能...
摘要 — 基于人工智能 (AI) 的技术通常用于根据策略和机制对决策进行建模，这些策略和机制可以为许多交互实体带来最佳收益，这些实体通常会表现出对抗行为。在本文中，我们提出了一种支持 AI 的多接入边缘计算 (MEC) 框架，该框架由配备计算功能的无人机 (UAV) 支持，以促进物联网应用。首先，基于博弈论模型确定物联网节点向无人机安装的 MEC 服务器的最佳数据卸载策略的问题，同时考虑物联网节点的通信和计算开销。通过证明博弈是子模的，证明了至少一个纯纳什均衡 (PNE) 点的存在。此外，基于最佳响应动态 (BRD) 算法的结果，或通过替代强化学习方法（即梯度上升、对数线性和 Q 学习算法），获得并研究了不同的操作点（即卸载策略），这些方法探索和学习环境以确定用户的稳定数据卸载策略。通过建模和仿真，对这些方法的相应结果和固有特征进行了严格的比较。索引术语 — 边缘计算；博弈论；强化学习；物联网；
评估人工智能支持的 EFL 的有效性......
摘要 — 本研究试图调查沙特 EFL 学习者对沙特阿拉伯高等教育中人工智能学习和教学的看法、观点和前景。由于研究涉及某些独立变量（学习水平、性别和学习者父母的就业状况）如何影响因变量（看法、观点和前景），因此选择了定量方法（描述性定量设计），并准备了一份问卷，部分采用了现有研究中的修改项目。采用简单随机抽样方法收集了沙特阿拉伯萨坦·本·阿卜杜勒阿齐兹王子大学工商管理学院和科学与人文学院不同级别本科课程的 258 名沙特 EFL 学习者的回答。研究结果显示，沙特 EFL 学习者对人工智能学习的看法和观点非常积极，他们强烈支持采用人工智能工具来学习和教授语言。研究还表明，沙特高等教育体系为将人工智能技术融入 EFL 课堂提供了巨大的前景。单因素方差分析显示，研究参与者在性别和父母就业状况方面没有统计学上的显著差异。然而，根据他们的学习水平，他们之间存在一定的统计学差异。这项研究具有重要意义，因为研究结果将有助于课程讲师和管理员有效整合人工智能技术，让学生掌握有效的英语技能。
银行服务中的人工智能应用
信息和通信技术 (ICT) 的全球近期变化已展示出广泛的技术用例，包括将人工智能 (AI) 应用程序 (app) 用于金融服务。鉴于 ChatGPT 等生成式 AI 工具的最新发展，本研究在基于价值的采用模型 (VAM) 理论下，开发了一种创新研究模型，用于预测影响消费者接受和购买生成式 AI 银行应用程序意愿的最重要因素。作者使用结构方程模型 (SEM) 对希腊的 AI 银行应用程序消费者进行了在线调查，以确定哪些变量可以增强客户的感知价值，从而对 AI 银行应用程序的采用和购买意愿产生重大影响。这项研究发现，信任和幸福感是影响使用和购买对话式 AI 银行应用程序意图的最重要变量。最可能的结果是消费者的感知价值在接受和使用 AI 银行应用程序支付的意愿中起中介作用。研究结论和营销启示可以帮助金融机构提高审计和咨询服务的准确性，提升客户满意度和参与度，增强银行竞争力。