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文化和进化的BDI代理社会模型
摘要 - 代理人之间的代理交换过程通常被理解为代理之间的服务交换过程，然后由所涉及的代理人评估这些服务，从而产生社会交换价值。对于代理商社会的社会平衡，这些价值观应该具有足够的平衡，可以通过代理人本身对社会交流过程进行调节。提出了Netlogo中社会交流过程的自我调节的混合进化模型。但是，社会交流涉及的某些特征与BDI代理更适当地处理。本文提议使用Jacamo框架来开发由文化进化论的代理人组成的代理社会模型，用于文化进化的代理，以自我调节社会交流过程。
用...
4 md.devendran@gmail.com摘要：慢性肾脏病（CKD）是一个重大的全球健康问题，通常导致肾脏衰竭，需要昂贵的医疗治疗，例如透析或移植。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。 该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。 通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。 本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。 使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。 这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。 该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。
人工智能如何彻底改变...
多发性骨髓瘤是全球第二常见的血液系统恶性肿瘤，发病率高和死亡率。尽管它被认为是一种无法治愈的疾病，但对这种肿瘤的了解增强导致了新的治疗方法，从而改善了患者的预期寿命。在临床试验，前瞻性注册和现实世界中的不同研究中，已经通过不同的研究生成了大量数据，这些研究已纳入了实验室测试，流量细胞术，分子标记，细胞遗传学，诊断图像和治疗，并将其用于常规临床实践。在这篇综述中，我们描述了如何使用不同的人工智能模型来处理和分析这些数据，旨在提高准确性并转化为临床上的好处，允许对早期诊断和响应评估进行实质性改进，加快分析加快分析，速度加快分析，减少对操作员偏见的劳动力密集型过程，并提供更高的参数信息，并提供更多的参数信息。此外，我们确定了人工智能如何允许开发综合模型，以预测对治疗的反应以及实现无法检测到的不可检测的可衡量可测量的残留疾病，无进展生存期和整体存活的可能性，从而导致更好的临床决策，从而有可能提高患者的个性化治疗，可以改善患者的能态。总体而言，人工智能有可能彻底改变多个骨髓瘤护理，这对于在前瞻性临床队列中进行验证是必要的，并开发模型以纳入常规的日常临床实践。
免疫疗法彻底改变了脑转移性癌症治疗：变革结果的个性化策略
脑转移性癌症构成了重要的临床挑战，患者的治疗选择有限，预后不良。近年来，免疫疗法已成为解决脑转移的一种有前途的策略，比传统治疗具有明显的优势。本评论探讨了在脑转移性癌症的背景下肿瘤免疫疗法不断发展的景观，重点是肿瘤微环境（TME）和免疫治疗方法之间的复杂相互作用。通过阐明TME内的复杂相互作用，包括免疫细胞，细胞因子和细胞外基质成分的作用，该综述突出了免疫疗法重塑脑转移治疗范式的潜力。利用免疫检查点抑制剂，细胞免疫疗法和个性化治疗策略，免疫疗法有望克服血脑屏障和免疫抑制脑转移的微观环境所带来的挑战。通过对当前研究发现和未来方向的全面分析，这项综述强调了免疫疗法对脑转移癌管理的管理性影响，为个性化和精确的治疗干预提供了新的见解和机会。
染色体规模的基因组组装提供有关黑麦生物学，进化和农艺潜力的见解
自动：Rabanus-Wallace，M。Timothy； Mascher，马丁；勒克斯，托马斯；柳条，托马斯；甘德拉赫（Heidrun）； Baez，Mariana； Houben，Andreas； Mayer，Claus F.X.;郭，梁丽安格；波兰，杰西； Pozniak，Curtis J。； Walkowiak，肖恩； Melonian，乔安娜； Praze，Coraline R。； Schreiber，Mona； Budak，Hykmet；马蒂亚斯；转向，伯克哈德；沃尔夫，布兰德； Börner，Andreas；拜恩斯，布鲁克； Jana的Čížková； Fowler，D。Brian；弗里茨，艾伦；希梅尔巴赫，阿克塞尔； Kaithacotyl，Gemy； Keilwagen，Jens；凯勒（Keller），击败；音乐会，大卫；拉尔森，杰米； Li，Qiang; Myo，Beata；萨德哈尔人Padmarasu；拉瓦特，尼迪； sess，uğur;生活方式 - 卡亚，塞兹吉；夏普，安迪； Šimcová，哈纳；小，伊恩；大卫·斯瓦布雷克（Swarbreck）；海伦娜;纳塔利亚； Voylocov，Anatoly v。; Vrána，Jan；鲍尔，夏娃； Boliboc-Boliboc-Ska，Hanna； Doležel，Jaroslav；霍尔，安东尼；吉亚（Jizeng）；康沃尔，维克多；拉罗克（Laroch），安德鲁（Andrew）；好吧，Xue-Fengence；奥尔顿，弗兰克； Özkan，Hakan；莫妮卡的Racozy-Trojanowska； Scholz，UWE；舒尔曼，艾伦·H。 Seekmann，Dörthe； Stojałowski，Stefan； Tiwari，Vijay K。； Spannangle，Manuel；斯坦，尼尔斯
移动元素和植物基因组进化，比较分析和计算工具，卷II
真核生物的基因组主要由散布的重复序列的各种家族组成，包括逆转录座子和可转移和内源性病毒元素。普遍的观点是，基因组重复体的多样家庭应被视为寄生虫或“垃圾DNA”（Bourque等，2018）。但是，可以遵循族谱树，或这些元素进化发展和分布的途径，因此，我们的理解应得到完全修订。重复元素在系统生物学和医学意义上扮演着角色，远远超出了“垃圾DNA”和病毒化石（Wells and Feschotte，2020年）。最近的研究越来越多地表明，基因组的基本成分，即使不是我们基因组的最基本成分，它具有病毒源，并且作为移动遗传介体的病毒在遗传进化中始终起着至关重要的作用（Cosby等，2019）。基因组的演变与克服和固定综合事件有关。随着每个重要的进化步骤，基因组中的移动遗传因素数量急剧增加。自从生活开始以来，就没有一个生物体没有所有这些不同的移动元素。在基因组的形成中，我们可以追踪涉及无数不同外观的移动元素的许多过程。基因组不是无数意外突变及其选择的最终产物，而是一种原始外部病毒感染的生活沉积物，这种矿床经常被回收，并且像编年史一样，重新解释（Vassilieff等，2023年）。为了完全发展，移动元素必须与他们的宿主基因组建立共同的关系（Gebrie，2023）。移动元件和宿主基因组的进化系统发育树显示强相关性（Kalendar等，2004； Kalendar等，2008； Moisy等，2014； Kalendar等，2020）。内源性逆转录病毒，也属于逆转录病毒，是单链
在Knauf革命性的质量检查与视觉AI
knauf绝缘材料进行了数字化转换，以使用AI驱动的解决方案来增强其质量检查过程。，他们面临着耗时且容易出现人为错误的手动检查过程的挑战。一项试点计划测试了视觉AI系统，该系统后来成功部署了生产线，从而产生了更高质量的产品，并通过自动化提高了效率。持续的评估和迭代对于将系统提炼和改进为成功的解决方案至关重要，从而降低成本并提高客户满意度。
行业技术4.0的下一个时尚革命
摘要 - 随着时间的流逝，随着时间的推移，随着时间的推移发生了重大变化，这是由于世界各地客户的感知，紧急情况和活动的差异。由于波动和需求不断增长，相关活动的主要关注点之一是污染，尤其是水和空气污染。对此，一些工业4.0技术的技术可能有助于减轻时装行业的负面影响。基于这一挑战，本文旨在确定行业4.0最相关的技术应用，以增强生产和服务过程中的可持续性。为实现这一目标，使用了两种方法（PICOC和PRISMA）来搜索和选择研究文章。通过包含和排除标准，选择了Scopus数据库中的30个开放式文章。如今，众所周知，时尚行业的活动约占全球碳排放量的8％至10％，这会导致工业废水污染（20％），并产生大量材料和能源的浪费。因此，可以合并各种行业4.0技术，以改善时装行业不同流程的可持续性（纺织制造，供应链管理，商店管理，用户体验）。在分析后，得出结论，属于工业4.0的虚拟现实，数字双胞胎和人工智能等技术提供了一种潜在的解决方案，以减轻时尚行业的负面环境影响，从而丰富了客户企业企业的交互。进一步的工作必须探讨这些技术的收益和局限性，重点是中小型企业（SME）。
癌症拷贝数演化的零不可知模型
[4] Schwarz，Roland F.等。“截然异质性的系统发育定量”。PLOS计算生物学10.4（2014）：E1003535。[5] El-Kebir，Mohammed等。“复制数字进化问题的复杂性和算法。”分子生物学算法12（2017）：1-11。 [6] Zeira，Ron和Benjamin J. Raphael。 “拷贝数演化，癌症中的加权畸变。” 生物信息学36.Supplement_1（2020）：I344-I352。 [7] Shamir，Ron，Meirav Zehavi和Ron Zeira。 “用于复制号转换问题的线性时间算法。” 组合模式匹配的第27届年度研讨会（CPM 2016）。 Schloss Dagstuhl-Leibniz-Zentrum Fuer Informatik，2016年。 [8] Kaufmann，Tom L.等。 “ Medicc2：全基因组增加了癌症进化的副本系统发育。” 基因组生物学23.1（2022）：241。分子生物学算法12（2017）：1-11。[6] Zeira，Ron和Benjamin J. Raphael。“拷贝数演化，癌症中的加权畸变。”生物信息学36.Supplement_1（2020）：I344-I352。[7] Shamir，Ron，Meirav Zehavi和Ron Zeira。“用于复制号转换问题的线性时间算法。”组合模式匹配的第27届年度研讨会（CPM 2016）。Schloss Dagstuhl-Leibniz-Zentrum Fuer Informatik，2016年。[8] Kaufmann，Tom L.等。“ Medicc2：全基因组增加了癌症进化的副本系统发育。”基因组生物学23.1（2022）：241。
氰化物的最新基因组进化、驯化和代谢
1. 哥伦比亚波哥大安第斯大学系统与计算机工程系 2. 哥伦比亚波哥大安第斯大学化学与食品工程系产品与工艺设计组（GDPP） 3. 哥伦比亚波哥大哥伦比亚国立大学农业科学学院 4. 哥伦比亚波哥大Biotecnologia y Genética SAS, Biotecgen 5. 哥伦比亚波哥大安第斯大学生物科学系马克斯·普朗克计算生物学串联组计算生物学和微生物生态学研究组 6. 哥伦比亚国立大学农业科学学院，帕尔米拉校区，帕尔米拉，哥伦比亚 7. UMR DIADE，发展研究所（IRD），CIRAD，蒙彼利埃大学，34394，蒙彼利埃，法国 + 共同第一作者 * 通讯作者： ja.duitama@uniandes.edu.co