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适用于自适应学习环境的人工智能辅助知识评估技术
在线学习的增长得益于互联网上各种形式的教学材料，如 MOOC 和智能辅导系统 (ITS)，反过来又增加了在自适应学习环境中为学生提供个性化指导的相关性。在教育环境中应用人工智能 (AI) 技术为学习者提供自适应学习内容的兴趣日益浓厚，但挑战也不少。知识评估对于提供自适应学习环境是必不可少的。学生模型是自适应学习环境中知识评估的基本构建块。本文旨在回顾早期教育研究中心理测量理论主导的学生模型家族的发展、最近的调整以及机器学习和深度学习技术的进步。我们的评论不仅涵盖了重要的学生模型家族，还从人工智能和教育的理论和实践角度介绍了它们被发明的原因。我们相信，本评论中涵盖的讨论将成为教育研究人员对人工智能入门见解的宝贵参考，并努力向人工智能专家介绍学习科学领域知识评估的基本心理测量观点。最后，我们提供了最近面临的挑战以及在未来自适应学习生态系统中开发有效知识评估技术的一些潜在方向。
基于人工智能的工业环境中超可靠低延迟服务性能预测
摘要 — 本文探讨了人工智能 (AI) 技术在工业物联网 (IIoT) 网络性能预测中的应用。在工业环境中，5G 超可靠低延迟通信 (URLLC) 旨在为具有非常严格延迟要求的关键服务提供服务，例如涉及协作机器人的服务。即使灵活的 5G 新无线电 (NR) 设计能够实现目标 IIoT 性能，也需要为 URLLC 提供和保留必要的频谱资源。因此，需要一种服务质量 (QoS) 预测方案来预测性能下降并采取必要的措施，例如网络资源配置或应用程序适配，例如进入适配模式。我们探索了用于工业环境中 QoS 预测的 AI 算法的设计，并比较了不同的回归和分类工具，包括神经网络 (NN) 和 K 最近邻 (K-NN)。我们探索基于信号与干扰和噪声比 (SINR) 的预测，或仅基于机器人在工厂内的位置的预测。由于延迟降低事件通常很少发生，我们观察到训练数据高度不平衡，导致预测准确率低。我们展示了如何通过重要性抽样技术和修改后的检测阈值（我们称之为 M-KNN 方案）来提高预测性能。
在云计算环境中实现零信任安全模型
在当今快速发展的数字景观中，云计算的采用从根本上重塑了组织如何管理，存储和保护数据。虽然云基础架构提供可扩展性，灵活性和资源效率，但它们也引入了复杂的安全挑战。传统的基于周边的安全模型不足以朝着零信托安全（ZTS）模型转变。此模型强制执行严格的访问控件，连续监视，并且在网络内部或之外没有固有的信任。本文对云计算环境中的零信任进行了广泛的探索，并深入研究了其原理，建筑，实施策略，挑战和预期的未来发展。通过理论讨论，技术框架和实际案例研究的结合，该研究旨在为希望在云基础架构中采用零信任模型的组织提供强大的路线图，从而在安全性和运营效率之间达到平衡。
通过积聚和解吸的天体物理环境中的碳质粉尘生长的准确粘性系数计算
上下文。宇宙灰尘在天体物理环境中无处不在，在那里它显着影响化学和光谱。粉尘晶粒可能通过从气相上的原子和分子的积聚到它们上生长。尽管它们的重要性，但只有少数研究计算了相关温度和物种的粘性系数，以及它们对谷物生长的直接影响。总体而言，粉尘及其生长的形成尚不清楚。目标。这项研究旨在计算与碳质粉尘晶粒相互作用的各种气体物种，以计算广泛的温度范围内的粘性系数，结合能和晶粒生长速率。方法。我们用反应力场算法进行了分子动力学模拟，以计算准确的粘附系数并获得结合能。这些结果用于建立成核区域的天体物理模型，以研究尘埃生长。结果。我们首次介绍了H，H 2，C，O和CO的粘性系数，其温度为50 K至2250 K的温度。此外，我们估计了碳质灰尘中H，C和O的结合能，以计算热值速率。结合积聚和解吸使我们能够确定碳尘的有效积聚率和升华温度。结论。我们发现，粘性系数可能与天体物理模型中常用的系数有很大不同。这为我们提供了新见解，可以通过粉尘形成区域的积聚来对碳质粉尘颗粒的生长。
Robovis获得了七位数的投资，以推动动态制造环境中的AI突破。 Potsdam，2024年11月22日 - Robovis，le
Robovis获得了七位数的投资，以推动动态制造环境中的AI突破。Potsdam，22。2024年11月 - 领先的机器人和机器视觉公司Robovis宣布成功关闭了七位数的初始资金回合。资金回合由勃兰登堡FörderbankILB的子公司Brandenburg Kapital（德国Potsdam）领导，并由Pro Sunflower GmbH支持。Robovis致力于通过其先进的AI驱动平台帮助制造商最大程度地提高生产率和效率。Robovis的解决方案分为三个关键类别：1）高速生产的内联检查，以检测质量缺陷，确保高质量输出并减少浪费 - 例如，在玻璃，汽车和金属生产中。2）使用计算机视觉和机器传感进行工业制造和物流自动化，使机器人的武器能够以极高的精度进行排序，定位和组装组件。3）动态环境的工业安全和跟踪系统，以检测危害，追踪车辆和产品并防止生产事故。Robovis的独特性在于先进的图像处理和机器人技术技术的最新整合，从而确保了稳健的性能和无与伦比的精度。与许多解决方案不同，这些解决方案由于工业环境的固有复杂性和可变性而难以保持一致的质量，Robovis提供了能够适应工业应用的动态和多样性的AI驱动系统。能够为决策提供高度精确的数据的能力将其平台设置为PMS 4.0，除了市场上的其他数据外。PMS 4.0，可以轻松自定义，允许用户在没有AI专业知识的情况下构建量身定制的AI模型，从而加速部署并支持快速适应新的挑战和机遇。Robovis赢得了美国，欧洲和亚洲众多客户的信任，包括玻璃，汽车和金属生产和分销领域的市场领导者，例如Guardian Glass，SRG Global，VW，Stellantis，Stellantis，Ford，Tyco，Tyco，Tyco Connectivity，Samsung，Samsung，Georgia Pacific，Pacific，Roche等。其解决方案使这些公司能够显着降低支出并最大化运营效率，而无需新的生产线投资。
Caf-巨噬细胞串扰肿瘤微环境...
抽象背景腹膜转移是胃癌最常见的转移模式。胃癌腹膜转移（GCPM）的预后较差，对常规治疗的反应较差。最近，免疫检查点封锁（ICB）在治疗GCPM方面表现出了良好的功效。最佳响应者的分层和ICB疗法的抵抗机制的阐明非常重要，并且仍然是主要的临床挑战。设计我们进行了II期试验，涉及用ICB（Sintilimab）与化学疗法结合的GCPM患者。收集了来自患者的原发性肿瘤，GCPM和外周血的样品进行单细胞测序，以全面解释GCPM的肿瘤微环境及其对免疫疗法疗效的影响。结果GCPM生态系统协调与原发性GC不同的独特免疫抑制模式，该模式由基质 - 乳糖叶菌组成，由SPP1+肿瘤相关的巨噬细胞（TAMS）和血栓形成蛋白2（THBS2）+Matrix Cancer-Cancer-Cancer-Isspatied Fibrobrobrobloblasts（McAfts）组成。因此，该基质乳突串扰是GCPM患者ICB耐药性的主要介体。从机理上讲，累积的THB2+MCAF促进了腹膜特异性组织居民巨噬细胞的募集，并通过补体C3及其受体C3A受体1（C3AR1）转化为SPP1+TAM，从而形成了原生质层状质基质丝状丝状niche。阻塞C3-C3AR1轴均破坏了基质乳突串扰，从而显着提高了ICB在体内模型中的益处。结论我们的发现提供了与GCPM患者ICB耐药性相关的细胞组成的新分子肖像，并有助于优先考虑治疗候选者以增强免疫疗法。
Roboverine：自然主义环境中主动视觉搜索和场景语法的人类启发的神经机器人过程
摘要 - 我们提出了Roboverine，这是一种自然主义环境中选择性视觉注意力和场景语法的神经动态机器人主动视觉过程模型。该模型解决了视觉注意的认知机器人模型的重大挑战：结合自下而上的显着性和上下功能指导，公开和掩盖的关注，坐标转换，抑制回报的两种形式，在相机框架之外找到对象，集成空间和基于对象的分析和基于对象的分析，基于空间和基于对象的探索，几乎没有识别的在线学习和自定义的探索和自定义，并自动切换和自定义。此外，它结合了场景语法的神经过程帐户 - 关于场景中对象之间关系的先验知识，以降低搜索空间并提高搜索效率。该模型还展示了桥接两个框架的强度：用于特征提取的深神经网络和用于认知操作的动态场理论。
分布式和多云环境的Oracle Linux
Oracle Linux是专门设计用于为Oracle数据库，企业应用程序和关键基础架构（例如OCI和Exadata）提供动力的。Oracle Linux在其悠久的历史和成熟度上建立不断提供创新，以支持最新，最苛刻的用例。 Oracle工程师知道从下到顶部构建高性能应用程序堆栈需要什么 - 为什么使用其他任何东西？ 此外，Oracle和SAP还使用Oracle数据库在云中运行的基于SAP NetWeaver的应用程序。 Oracle Linux是这些环境的唯一支持的Linux OS。不断提供创新，以支持最新，最苛刻的用例。Oracle工程师知道从下到顶部构建高性能应用程序堆栈需要什么 - 为什么使用其他任何东西？此外，Oracle和SAP还使用Oracle数据库在云中运行的基于SAP NetWeaver的应用程序。Oracle Linux是这些环境的唯一支持的Linux OS。
优化垂直轴风力涡轮机以适应城市环境
垂直轴风力涡轮机 (VAWT) 为城市环境中的可再生能源发电提供了一种有前途的解决方案，而传统的水平轴涡轮机通常不切实际。这篇综述论文研究了城市环境中 VAWT 设计优化的最新进展，重点是克服与低风条件和复杂的城市风模式相关的挑战。我们分析了创新的空气动力学设计，包括螺旋和 Savonius-Darrieus 混合模型，这些设计可提高湍流和多向风中的性能。本文还探讨了平衡耐用性、降噪和成本效益的材料和制造技术。此外，我们还回顾了在多变风条件下最大限度捕获能量的尖端控制系统和电力电子设备。我们讨论了 VAWT 与建筑结构和城市规划的整合，强调了广泛采用的潜力。我们的研究结果表明，VAWT 技术的最新创新已显著提高了它们在城市应用中的可行性，一些设计在低风条件下实现了高达 30% 的效率提升。然而，在优化启动性能、降低生产成本和减轻人口密集地区的环境影响方面仍然存在挑战。本综述强调了 VAWT 作为可持续城市能源系统关键组成部分的潜力，并确定了未来研究和开发的关键领域，包括先进材料、人工智能驱动的控制系统和全面的城市风能测绘工具。
埃塞俄比亚腹泻儿童及其暴露环境中弯曲杆菌种群的出现和多样性
弯曲杆菌是一种主要的人畜共患食源性病原体，对公共卫生构成重大威胁，尤其是对儿童和免疫功能低下人群。然而，关于埃塞俄比亚弯曲杆菌感染发生和来源的数据仍然很少。本研究使用全基因组测序评估了腹泻儿童弯曲杆菌的发生、多样性和与潜在暴露源之间的关系。通过基于病例的追踪，在 2021 年 11 月至 2023 年 1 月期间从哈拉尔镇和克尔萨区收集了动物、食物和环境样本。使用选择性培养基鉴定弯曲杆菌，并使用 Illumina NextSeq 550 仪器提取和测序 DNA。使用生物信息学工具分析序列读数。暴露源中弯曲杆菌的总体患病率为 5.5%，其中城市为 6.0%，农村为 5.0%。家庭样本中检测到弯曲杆菌的可能性比市场样本高 1.8 倍（8.7%；OR = 1.8；95% CI：0.7–4.5）。食品中弯曲杆菌的出现率为 4.2%，肉类、奶类和其他食品类别之间没有显著差异。与猪相比，有家禽时环境中被弯曲杆菌污染的可能性高 5.8 倍（17.7%；OR = 5.8；CI：1.1–30.6）。序列分析发现弯曲杆菌属多样性较低，仅包含空肠弯曲菌和大肠弯曲菌，其特征是 8 种不同的序列类型（ST）。从系统发育上看，大多数测序的病例分离株与来自看护人、环境暴露或两者的分离株聚集在一起。总之，在腹泻儿童的各种接触源中都检测到了弯曲杆菌，其在 Kersa 和 Harar 之间或食物中的发生率没有显著差异。大多数分离株具有共同的 MLST 谱并聚集在一起，表明多种媒介参与了病原体的传播。建议进行归因模型支持的基于基因组的综合研究，以确定每种来源的相对贡献。