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将人工智能与云计算相结合：分布式环境中可扩展的智能数据处理框架
云计算是一种利用模型，通过提供对共享计算资源的自助访问，改变了组织处理信息的方式。这些资源包括服务器、存储和服务，可以快速部署，并且无需过多关注即可轻松扩展。云服务为企业提供了很大的空间，因为他们可以随心所欲地使用它们，也可以随着需求的增加或减少而缩减使用量，并且仍根据使用的云服务量付费。如今，亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等云基础设施的迅猛发展和成本效益使云计算在数据驱动型行业中变得必不可少。处理吞吐量是处理大数据和物联网时的另一个相关标准，因为会产生大量连续数据，必须实时处理。
小型公司在不确定环境中共同创造机会的资源动员和技术采用
Karami，M.，Hossain，M.，Ojala，A。，＆Mehrara，N。（2024）。 小型公司在不确定环境中共同创造机会的资源动员和技术采用。 营销和企业家研究杂志。 https://doi.org/10.1108/jrme-10-2023-0167Karami，M.，Hossain，M.，Ojala，A。，＆Mehrara，N。（2024）。小型公司在不确定环境中共同创造机会的资源动员和技术采用。营销和企业家研究杂志。https://doi.org/10.1108/jrme-10-2023-0167https://doi.org/10.1108/jrme-10-2023-0167
精确的聚糖补充：在高应力商业环境中提高母鸡的性能和肠道健康的策略
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在受不确定性影响的环境中运营：供应链金融、利用先进技术及时共享信息以及供应链管理4.0中的财务绩效
摘要 数字化供应链，特别是在不确定环境中运作的供应链，已经为研究提供了新兴领域。在供应链金融 (SCF) 的背景下，及时信息共享 (TIS) 对财务绩效 (FP) 的影响迄今为止一直被忽视，尤其是在受不确定性影响的环境中。该研究通过开发一个与信息处理和应急理论相互关联的综合框架，为相关文献做出了贡献，并有助于理解在受恐怖袭击和流行病等不可预测事件造成的不确定性影响的环境中，SCF、使用先进技术的 TIS 和 FP 之间的关系。为了证实这些关系并验证相关框架，我们对从 261 家公司收集的数据应用了结构方程模型。我们的研究结果表明，SCF 显著影响 FP，而 TIS 在增强与现代技术相互关联的 FP 方面起着中介作用。该研究还提供了 SCF 和 TIS 在加强供应链管理 4.0 运营方面的影响，这些运营受到了前所未有的情况的影响，阻碍了 FP 及其在供应链环境中的可行性。
在繁忙的海上环境中，基于LIDAR的可靠LIDAR船舶检测和跟踪
环境感知是在动态复杂的操作环境中安全执行任务的重要要求（ASV）的至关重要要求。大多数现有的船舶检测方法都取决于基于相机的方法，这些方法对环境条件敏感，无法直接提供与检测目标有关的空间位置信息。为了克服这一限制，我们提出了一个基于激光雷达的船舶检测和跟踪框架，可以应用于繁忙的海上环境。所提出的框架由两个功能模块组成：船舶检测和多对象跟踪。用于船舶检测，对模块化的网络结构进行了调整，从而使在不同类型的检测网络之间易于切换，以确定检测准确性，检测速度或两者的妥协，具体取决于任务要求。还实施了一种基于卡尔曼滤波器的多目标跟踪方法，以补偿由于船舶运动或闭塞而可能遗漏的任何检测，仅依赖于检测结果。我们还收集了有史以来的第一个现实世界激光雷达数据集，用于横跨泰晤士河和码头的海上应用，包括一系列船舶类型，长度从5 m到40 m，以及不同的船体类型。数据集的组织方式与Kitti数据集类似，可以轻松地将其应用于发达的点云检测网络。值得注意的是，我们的方法在收集的数据集中达到了74.1％的总体检测准确性。所提出的框架和数据集使基于激光雷达的环境感知可行，可在自主海洋导航领域实施和支持开发。
极端环境的采样和DNA分析
现场技术，包括使用新型液体浓缩设备（例如InnovaPrep CP），样品破坏者和均质器（例如手持式珠子破裂器和生物塑料）来进行硬样品，以及便携式UTITAN自动DNA提取系统。使用无DNA试剂提取DNA，并预先用高性能裂解酶消化，包括替代酶和外聚酶，然后在常规的珠子跳动DNA提取之前冷冻分裂。化学封装细胞的外来技术包括在提取DNA之前使用二甲苯和乙醇的溶剂交换技术。对于具有较低细胞数量和生物量的样品，使用了多个位移放大技术与纳米孔或光明测序结合的使用前放大。所有微生物组，宏基因组和组装基因组数据都是使用短和长读取测序（包括Illumina，Singular G4和牛津纳米孔技术）的组合生成的。
人工智能与沉浸式环境的融合
NVIDIA 的 Magic3D 代表了 AI 驱动的 3D 建模的重大飞跃。这款创新工具可以根据文本描述生成 3D 模型，大大减少了创建复杂 3D 资产所需的时间和专业知识。这些 AI 工具对 3D 资产创建过程的影响是深远的。传统上，创建高质量的 3D 模型需要在专门的软件上进行大量培训，对于复杂的资产可能需要几天甚至几周的时间。借助 AI 驱动的工具，这个过程可以缩短到几小时甚至几分钟。这种效率不仅节省了时间；它为虚拟世界设计的快速原型设计和迭代开辟了新的可能性。
基于签名的实时检测和预防云环境中的 DDOS 攻击
由于分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击日益猖獗，云环境中的安全问题变得至关重要。这种攻击会严重破坏服务并造成重大的财务和数据损失。由于缺乏预定义的检测签名，传统的安全机制（如入侵检测系统 (IDS) 和防火墙）通常难以检测和缓解不断演变的新威胁。本文提出了一种专门针对云环境的实时签名检测机制。所提出的系统可以实时生成签名，从而能够识别和预防新出现的 DDoS 攻击。通过大量的实验评估验证了该解决方案的有效性，证明了其能够减少攻击影响并增强云安全性。
使用神经网络在复杂环境中优化加强学习
本文介绍了在增强学习领域（RL）中传统Q学习（QL）和深Q学习（DQL）的独特机制和应用。传统的Q学习（QL）利用Bellman方程来更新存储在Q桌上的Q值，从而适合简单环境。但是，由于国家行动对在复杂环境中的指数增长，其可伸缩性受到限制。深Q学习（DQL）通过使用神经网络近似Q值来解决此限制，从而消除了对Q-table的需求，并可以有效地处理复杂环境。神经网络（NN）充当代理商的决策大脑，学会通过训练来预测Q值，并根据收到的奖励调整其权重。该研究强调了良好的奖励系统在增强学习中的重要性（RL）。适当的奖励结构指导代理人采取所需的行为，同时最大程度地减少意外行动。通过同时运行多个环境，训练过程得到了加速，使代理商可以收集各种体验并有效地提高其性能。对培训模型的比较分析表明，平衡良好的奖励系统会导致更加一致和有效的学习。调查结果强调了在增强学习系统中仔细设计的必要性，以确保在简单和复杂的环境中确保最佳的代理行为和有效的学习成果。通过这项研究，我们获得了对Q学习（QL）和深度Q学习（DQL）应用的宝贵见解，从而增强了我们对代理方式学习和适应其环境的理解。
一般研究大楼B110“ 2D材料作为非常规环境的保护涂层” Hisato Yamaguchi，Los Alamos国家实验室研究员，Los Alamos National Laboratory
総合研究栋b110“ 2D材料作为非常规环境的保护涂层” Hisato Yamaguchi，Los Alamos国家实验室国立ロス・アラモス国立研究所 国立ロス・アラモス国立研究所 国立ロス・アラモス国立研究所 国立ロス・アラモス国立研究所尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登山口尚登尚登山口尚登尚登山口尚登山口山口山口山口山口山口尚登山口研究员山口山口山口山口山口山口研究员研究员山口山口山口山口山口山口山口山口山口山口山口山口山口山口山口山口原子上的石墨烯层薄层，以通过直接阻断腐蚀反应物（例如氧气）（氧气，而与受保护的材料性能最少交替）来保护表面。原子薄度的高度抗腐蚀性能对于在非常规环境下的应用数量很有吸引力。一个例子是保护粒子加速器的电子源。高量子效率半导体光（由碱元素组成，因此需要10 -10 Torr/10 -8 PA的超高真空才能保持其性能。为了保护这种表面，不仅涂料需要表现出高气势屏障的性能，而且还需要在原子上稀薄，以使光电子有效地逃脱到真空中。另一个例子是对核应用的actinides的保护。系统通常无法在常规涂层的〜微米厚度下忍受杂质包含，因此涂料需要厚度〜Nanomer厚。在本演讲中，我将向上述两个应用程序介绍我们的进度。关于粒子加速器电子源的保护，我们证明了3个数量级增加了3个数量级的碱抗抗氧化物半导体光电座的主动压力增加，并在2019年赢得了R＆D 100奖。我们最近开始保护肌动剂，并证明了针对氢腐蚀的寿命增强。