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不断变化的环境中的生物多样性：指导干预的外部驱动器内部教学框架
加速了全球变化，包括方向变化（例如变暖）和增加的变化或极端变化（例如，干旱和del虫）正在受到科学家和政策制定者的良好关注（Collins等，2014; Field等，2014）。尽管巨大的努力集中在管理气候危机上（Steffen等，2018），但我们面临着同样深刻的生物多样性危机（Díaz等，2019）。今天的生物多样性的下降速度比人类历史上任何一个时刻（Ceballos et al。，2020）的下降速度快，当前的灭绝率远远超过了形成（De Vos等，2015）。到2050年，预计气候引起的栖息地改变会导致该星球上三分之一的物种灭绝（Roman-Palacios＆Wiens，2020年）。尽管有力证明了自然对人的好处（Pecl等人，2017年）和深刻的道德命令（Callicott，2013年），但我们尚未取得可行的进步，以推进生物多样性变化的模型，
已发布版本的引文（哈佛）：Biloslavo, R、Edgar, D、Aydin, E 和 Bulut, C 2024，《VUCA 环境中的人工智能 (AI) 和战略规划流程：研究议程和指南》，管理决策。https://doi.org/10.1108/MD-10- 2023-1944
摘要目的——本研究展示了人工智能 (AI) 如何在动荡、不确定、复杂和模糊 (VUCA) 商业环境中塑造战略规划流程。该研究采用了 Cynefin 框架的各个领域，探索了人工智能的变革潜力，并提供了有关组织如何利用人工智能驱动的解决方案进行战略规划的见解。设计/方法/方法——这篇概念论文通过整合多个文献流中的现有知识，理论化了人工智能在 VUCA 世界中战略规划过程中的作用。采用“模型论文”方法提供了一个理论框架，可以预测所考虑概念之间的关系。结果——本文重点介绍了 Cynefin 框架在管理战略决策过程的复杂性方面的潜在应用、人工智能在战略规划不同阶段的变革性影响、人工智能在 VUCA 中需要支持的战略规划特征以及人工智能在不确定的商业环境中集成所带来的挑战。原创性/价值——本研究在 Cynefin 框架的指导下，率先对人工智能在 VUCA 商业环境中战略规划中的作用进行了理论探索。因此，它丰富了学术论述，拓展了知识边界。关键词 人工智能、战略规划、VUCA、Cynefin 框架 论文类型 概念论文
在对比的海洋环境中，塑料衍生的有机物的微生物降解
大量的漂浮塑料碎片在海面积聚，在那里它们经受了物理化学和生物风化的影响。Solar UV light plays a pivotal role in degrading the polymer structure, inducing leaching and dissolution of pho- todegradation daughter products.尚不清楚这种塑料衍生的有机物（PDOR）的进一步命运，尤其是其在海洋中的寿命及其对海洋微生物的影响。在这里，我们使用了来自13C标记的塑料（聚乙烯（PE），聚丙烯（PP），聚苯乙烯（PS）和聚乙二醇二苯二甲酸酯（PET））的PDOL，我们与海水从对比的海水中孵育，与海水相反：海洋环境：Wadden Sea，Northe Sea，Northe Sea和Open Atlantic Ocean。微生物介导的p矿化是通过将13C标签从PDON追踪到末端氧化产物CO2并溶解无机碳（DIC）来确定的。虽然在测试的塑料和位置降解动力学不同，但我们发现沿海和开阔的海洋中的pdom降解潜力很大，无论是在海面还是在深海中。但是，基于16S扩增子测序的微生物群落分析表明，PDOM可以实质上改变海洋微生物组，这可能会对其他微生物介导的过程产生后果。
自适应机器学习模型：动态环境中实时财务欺诈的概念
自适应机器学习模型正在彻底改变动态环境中的实时财务欺诈预防，从而提供无与伦比的准确性和对不断发展的欺诈模式的响应能力。金融机构面临越来越复杂的欺诈计划的不断威胁，这些计划随着时间的流逝而改变和变化。传统的静态模型通常在解决这些快速变化的威胁方面缺乏，因此需要采用自适应机器学习技术。自适应机学习模型旨在通过从新数据中学习并适应新兴欺诈模式来连续发展。这些模型采用了先进的算法，例如增强学习，在线学习和深度学习，以保持其在检测和预防欺诈方面的有效性。强化学习算法通过从其行动中收到反馈，不断改善其决策过程来优化检测策略。在线学习算法随着新事务数据的可用而逐渐更新模型，以确保模型保持最新和响应速度。自适应机器学习模型的关键优势之一是他们实时处理大量数据的能力。通过利用神经网络和集合学习等技术，这些模型可以分析复杂的数据集，识别微妙的异常并以高精度检测欺诈活动。实时数据处理功能可以立即检测和对可疑交易的响应，从而大大降低了财务损失的风险。自适应模型还结合了异常检测技术，以识别与正常交易行为的偏差。通过不断从最新数据中学习，这些模型可以识别以前看不见的欺诈模式，从而为新颖威胁提供了强有力的防御。此外，可解释的AI（XAI）技术的集成确保了这些模型的决策过程是透明且可解释的，从而促进了信任并遵守监管要求。实施预防实时欺诈的自适应机器学习模型涉及解决诸如数据质量，计算效率和模型解释性之类的挑战。金融机构必须确保获得高质量数据并投资于强大的计算基础架构以支持实时处理。此外，采用可解释的AI技术增强了模型透明度和调节依从性。总而言之，自适应机器学习模型为预防实时财务欺诈提供了动态有效的解决方案。通过不断学习并适应新数据，这些模型为不断发展的欺诈计划提供了弹性的防御，从而增强了财务交易的安全性和完整性。这种适应性方法不仅减轻了财务风险，而且可以增强金融系统的整体可信赖性。
探索海洋环境中塑料生物膜的形成和大肠杆菌的定植
摘要 微生物（包括潜在病原体）可在水环境中的塑料表面定殖。本研究调查了大肠杆菌（E. coli）作为水环境中粪便病原体的替代物对塑料颗粒的定殖情况。将来自污染海滩的塑料颗粒放置在添加了大肠杆菌的海水水族箱中。多种细菌（主要来自变形菌门）在 24 小时内迅速在颗粒上定殖，其中值得注意的是以塑料或碳氢化合物降解而闻名的菌种。在 26 天内，塑料表面形成了生物膜，细菌种群达到 6.8 10 5 个 16S rRNA 基因拷贝数 (gc) mm 2 。使用培养方法在颗粒中检测到大肠杆菌长达 7 天，无论来源或环境因素如何，其附着密度均有所不同。该研究强调塑料生物膜是大肠杆菌的储存器，有助于粪便细菌在水生系统中生存和持续存在。这些发现加深了我们对海洋环境中塑料污染相关风险的理解，深入了解了粪便指标的行为及其对水质评估的影响，同时提供了有关塑料相关微生物群落中潜在病原体传播的宝贵信息。
整合人工智能来评估学习环境中的情绪：系统的文献综述
结果：研究结果揭示了各种人工智能驱动的方法，这些方法是为了捕捉和分析学生在学习活动中的情绪状态而开发的。研究结果总结为四个基本主题：（1）教育中的情绪识别，（2）技术整合和学习成果，（3）特殊教育和辅助技术，（4）情感计算。所采用的关键人工智能技术包括机器学习和面部识别，用于评估情绪。这些方法在增强教学策略和创建迎合个人情感需求的自适应学习环境方面显示出巨大的潜力。审查发现了一些新兴因素，虽然这些因素很重要，但需要进一步研究才能充分了解它们之间的关系和含义。这些因素可以显著增强人工智能在教育环境中评估情绪的使用。具体来说，我们指的是：（1）联邦学习，（2）卷积神经网络（CNN），（3）循环神经网络（RNN），（4）面部表情数据库，以及（5）智能系统开发中的道德规范。
高污染负载工程师的氧气动力学，生态壁ches和致病性转移
当前的研究全面回顾了淡水Mi Crobial群落中的生态位和致病性转移，以应对高污染负荷引起的压力。该研究对氧气水平的变化如何倾向于通过深入研究污染物负荷的增加如何影响淡水稳定性来影响水生生物群的存活。审查表明，高污染负荷改变了淡水资源的平衡，例如有机物，溶解的气体，光穿透和必需营养素。这会导致氧化动力学和淡水环境中微生物的依赖物种的变化。这种氧动力学还导致淡水微生物的基因组改变，从而导致抗生素耐药基因的发展，从而增加淡水微生物的致病性。氧动态创造的降低了淡水环境的自然防御策略，从而提高了病原体感染各自宿主的功效。对淡水外毒素的产生和与微生物的相互作用涉及的机制的详细研究将使对Exotoxin的作用有重要见解。淡水微生物致病性变化的影响对环境和医疗利益都至关重要。这是因为致病性的变化不仅对水生生物有害，而且还抵抗了经过不当处理的饮用水。当连续使用时，这种水可以逆转健康和生活质量。一项关于特定污染物如何导致淡水微生物群体的利基和致病性转移的广泛研究将详细了解污染对淡水环境稳定性的影响。
您每次呼吸：室内环境中高浓度的透气微塑料
空气中微塑料（MP）的广泛存在及其对人类健康对人类健康的潜在影响迫切需要开发可靠的方法来量化它们的存在，尤其是在透气分数（<5μm）中。在这项研究中，采用拉曼微光谱（Raman）在不同水平的人类活动水平下在四个室内环境（会议室，一个工作室和两个公寓）中评估室内空气中MP>1μm>1μm的浓度。每立方米58至684 MP之间跨越室内空降的MP浓度（MP M-3）（中位212 MP M-3，MPS/非塑料比0 - 1.6％），不仅取决于人类活动的类型和水平，而且还取决于人类活动的类型和水平。此外，我们在同一环境中评估了IIR手术面孔类型的过滤性能，总体可以保留85.4±3.9％的MPS。我们此外，我们估计室内空气中的人MP摄入量为3415±2881 MPS天-1（主要是聚酰胺MP），可以降低至283±317 MPS-1
在具有部分知名语义的环境中的奖励机和政策联合学习
我们研究了由奖励机器编码的任务的加强学习问题。在环境中的一组属性（称为原子命题）中定义任务，并由布尔变量代表。文献中常用的一个不切实际的假设是，这些命题的真实价值是准确的。在实际情况下，这些真实价值观尚不确定，因为它们来自不完美的传感器。同时，奖励机可以很难明确地建模，尤其是当它们编码复杂的任务时。我们开发了一种增强学习算法，该算法会渗透到奖励机器，该奖励机器在学习如何执行它的同时编码了基本任务，尽管命题的真实价值是不确定的。为了解决此类不确定性，该算法对原子命题的真实价值保持了概率估计；它根据环境探索到达的新感官测量结果来更新此估算。另外，该算法维护了一个假设奖励机，该奖励机是对编码要学习的任务的奖励机器的估计。在代理商探索环境时，该算法根据获得的奖励和原子命题的真实价值的奖励和提议来更新假设奖励机。最后，该算法对假设奖励机的状态使用Q学习过程来确定完成任务的最佳策略。我们证明，该算法成功地侵入了奖励机，并渐近地学习完成各自任务的政策。
