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在2023年4月19日，在补充健康程序和活动卷委员会的第15届技术会议上 - Cosaúde，它是Re
1。Globocan。今天的癌症。 disponívelem：https：//gco.iarc.fr/today/home。 Acesso EM 03/03/2023; 2。 Houten PV，Netea-Maier RT，Smit JW。 区分甲状腺癌：更新。 最佳实践Clin Clin Endocrinol Metab。 2023; 37（1）：101687; 3。 链接TP，Van Tol KM，Jager PL等。 分化甲状腺癌的预期寿命：一种新型生存分析的方法。 内聚物癌。 2005; 12（2）：273-80; 4。 Ganly I，Nixon IJ，Wang Ly等。 与分化的甲状腺癌的生存：年龄与它有什么关系？ 甲状腺。 2015; 25（10）：1106-14; 5。 Brose MS，Robinson B，Sherman SI等。 cabozantinib用于放射性碘 - 难治性分化的甲状腺癌（宇宙311）：一项随机，双盲，安慰剂对照，第3期试验。 lancet oncol。 2021; 22（8）：1126-1138; 6。 Brose MS，Robinson BG，Sherman SI等。 cabozantinib用于先前处理过的放射性二碘 - 难治性分化甲状腺癌：第三阶段宇宙311试验的结果。 癌症。 2022; 128（24）：4203-4212。今天的癌症。disponívelem：https：//gco.iarc.fr/today/home。Acesso EM 03/03/2023; 2。Houten PV，Netea-Maier RT，Smit JW。区分甲状腺癌：更新。最佳实践Clin Clin Endocrinol Metab。2023; 37（1）：101687; 3。链接TP，Van Tol KM，Jager PL等。分化甲状腺癌的预期寿命：一种新型生存分析的方法。内聚物癌。2005; 12（2）：273-80; 4。 Ganly I，Nixon IJ，Wang Ly等。 与分化的甲状腺癌的生存：年龄与它有什么关系？ 甲状腺。 2015; 25（10）：1106-14; 5。 Brose MS，Robinson B，Sherman SI等。 cabozantinib用于放射性碘 - 难治性分化的甲状腺癌（宇宙311）：一项随机，双盲，安慰剂对照，第3期试验。 lancet oncol。 2021; 22（8）：1126-1138; 6。 Brose MS，Robinson BG，Sherman SI等。 cabozantinib用于先前处理过的放射性二碘 - 难治性分化甲状腺癌：第三阶段宇宙311试验的结果。 癌症。 2022; 128（24）：4203-4212。2005; 12（2）：273-80; 4。Ganly I，Nixon IJ，Wang Ly等。与分化的甲状腺癌的生存：年龄与它有什么关系？甲状腺。2015; 25（10）：1106-14; 5。Brose MS，Robinson B，Sherman SI等。cabozantinib用于放射性碘 - 难治性分化的甲状腺癌（宇宙311）：一项随机，双盲，安慰剂对照，第3期试验。lancet oncol。2021; 22（8）：1126-1138; 6。Brose MS，Robinson BG，Sherman SI等。cabozantinib用于先前处理过的放射性二碘 - 难治性分化甲状腺癌：第三阶段宇宙311试验的结果。癌症。2022; 128（24）：4203-4212。
神经2024 ML4CFD竞赛：用于机翼设计中计算流体动力学的机器学习
用于解决复杂物理问题的机器学习（ML）技术的整合越来越被认为是加快模拟的有前途的途径。但是，评估ML衍生的物理模型在工业环境中的采用构成了重大挑战。本竞赛旨在促进创新的ML方法来应对身体挑战，利用我们最近引入的统一评估框架，称为学习工业物理模拟（LIPS）。建立在2023年11月至2024年3月1日举行的初步版本上，该迭代以良好的物理应用为基础的任务为基础：使用我们建议的Airfrans数据集，翼型设计模拟。竞争基于各种标准评估解决方案，包括ML准确性，计算效率，分布外部性能和遵守物理原理。值得注意的是，这项竞争代表了探索ML驱动的替代方法的开创性努力，旨在优化物理模拟中计算效率和辅助性之间的权衡。托管在Codabench平台上，比赛为所有参与解决方案提供了在线培训和评估。
中国红樱桃白粉病病原菌鉴定...
摘要。红樱桃是落叶野生乔木，原产于中国，也用作观赏树。2018年至2023年3月下旬至12月，浙江省宁波市四明山（29°71'08”N，121°15'12”E）的红樱桃植株受到白粉病的严重危害。该病害每年3月下旬首次出现，特征是在幼叶近轴面出现白色、不规则的菌丝斑块。7月至8月，叶片受害部位的白粉病菌落消失，只剩下不规则的黄褐色斑点。9月病害再次发生，持续到12月下旬。12月在叶片上观察到含有子囊和子囊孢子的开壳囊。对开壳囊的形态分析表明病原菌为Podosphaera sp.。基于内部转录间隔区 (ITS) 区域 (引物 ITS4/ITS5) 的分子鉴定证实了病原菌为 Podosphaera prunigena 。接种试验证实了 Koch 法则，在接种的叶片组织中鉴定出相同的病原菌。本研究首次证实中国 P. rufoides 上的白粉病是由 P. prunigena 引起的。
PALMO：溢流机学习机翼性能数据库1.0 NACA 4系列Jason K. Cornelius Ames研究中心，Moffett FI
已经创建了溢出机学习机翼性能（PALMO）数据库，以实现各种应用程序中的机翼性能的强大建模。数据库使用溢出仿真数据二阶精确，并在Spalart-Allmaras湍流闭合时在空间上精确精确。开发棕榈数据库的基础是翼型基座立方体。每个基本立方体都包含在一系列的MACH数字，雷诺数和攻击角度的范围内参数化的模拟数据。数据库的第一个版本包括NACA 4系机翼，在机翼厚度中具有参数化，从NACA 0006到NACA 4424。总共在NASA高端计算能力（HECC）超级计算机上运行了52,480个NACA 4系列计算，并且将相应的机翼性能系数嵌入本文档的附录中，以进行公共分布。这提供了涵盖广泛的航空航天设计应用程序的高级精确模拟数据，该应用使用户能够开发溢出质量的机翼性能查找表，而无需其他高性能计算。除了对航空航天车的工程设计和分析外，Palmo非常适合作为航空航天工程中机器学习方法开发和测试的基准数据集。下游替代模型可实现溢出质量的机翼性能预测，以预测数据库范围内的室内，厚度，马赫数，雷诺数和攻击角度的任何任意组合。
影响教师使用人工智能进行教学的因素 Mukhammadfoik Bakhadirov 威斯敏斯特国际大学，乌兹别克斯坦 Rena Alasgarova 巴库牛津学校，阿塞拜疆 Jeyhun Rzayev ADA 大学，阿塞拜疆
本文研究了一组个人、技术和机构变量对私立学校教师采用人工智能 (AI) 的影响。本研究的理由在于它有助于理解教师特征、机构支持和技术认知如何影响教育环境中的 AI 采用。该研究使用了 2024 年从阿塞拜疆七所学校的教师 (n =306) 收集的数据。研究表明，感知到的 AI 有用性增加了教师将 AI 用于教育目的，而感知到的 AI 易用性没有统计学上显着的影响。该研究还记录了机构政策与同事使用 AI 以及学校教师采用 AI 之间存在统计学上的显着联系。最后，研究发现了与 AI 采用和教师年龄之间的联系有关的证据，即年轻的教师更有可能采用这项技术。令人惊讶的是，个人创新能力和对新体验的开放程度并没有刺激教师采用人工智能进行教学。研究结果有助于提高该领域对教师使用人工智能进行教学的态度和动机的理解。研究结果还强调了行政法规和学校政策在刺激新技术采用方面的作用。这些发现为有关人工智能在教育中的应用的相对新颖的文献做出了贡献，并为教育机构的管理者提供了有用的建议。
基于机器学习的预测雷诺的翼型空气动力系数
摘要。本研究研究了各种机器学习（ML）算法在预测两个关键空气动力系数的应用，即最大升力系数（𝐶𝐶）和最小阻力系数（𝐶𝑑），对于任何给定的雷诺数，风力涡轮机翼型。我们建议使用聚类技术对类似的机翼形状进行分组，并使用创建的分区来预测使用它们相似性的看不见的机翼属性。在这里，我们还代表了Parsec低维空间中的机翼，而不是高维翼型点空间，以弥补少量训练数据。为此，创建了一个扩展的实验机翼数据库，并用于基于五种不同ML算法的培训模型。我们观察到决策树集合（DTE），随机森林（RF）和多层感知器（MLP）模型成为𝐶𝐶𝑙和𝐶𝑑𝑑𝑚𝑖𝑛𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑚𝑖𝑛𝑑𝑚𝑎𝑥𝑚𝑖𝑛𝑙的最有效预测指标。在培训数据库中未包含的三个其他机翼案例上测试这两个ML模型表明，𝐶𝐶𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙预测性能通常是合理的，错误级别的平均值约为5％。相比之下，𝐶𝑑的预测误差水平通常更高，平均约为15％。
在CFD中应用机器学习来研究热特性对机翼空气动力特征的影响
计算流体动力（CFD）和机器学习方法用于研究NASA型NACA 0012的热传递。已经开发了几种不同的模型，以检查层流，晶状体流量和Allmaras流对NACA 0012机翼在不同的空气动力学条件下的影响。在本文中，针对多孔模式和非孔模式的不同机翼模式讨论了高温下的温度条件。特定参数包括11.36 x 10-10 m 2的渗透率，孔隙率为0.64，惯性系数为0.37，温度范围为200 k和400K。该研究表明，温度升高可以显着增加提升到拖拉。另外，采用多孔状态和温度差异进一步有助于增强电力到拖拉系数。在调整温度时，神经网络还可以成功预测结果，尤其是在有更多情况的情况下。尽管如此，本研究使用Smoter模型评估了系统的准确性。已显示测试情况最佳性能验证的MSE，MAE和R分别为0.000314、0.0008和0.998960，在k = 3。然而，研究表明，时期值大于2000，增加了计算时间和成本而不提高准确性。这表明SMOTER模型可用于准确对测试案例进行分类；但是，对于最佳性能，不需要更高的时期值。
使用变异自动编码器参数化机翼
设计只能与其数学表示一样好。在工程设计优化中，所选的参数化方法可以对结果产生重大影响。本文介绍了一种利用变异自动编码器（VAE）的翼型设计参数化的新方法，这是一类以降低维数的熟练程度而闻名的神经网络。但是，VAE的重大挑战是编码潜在空间的解释性。这项工作旨在通过创建具有可解释潜在空间的网络来解决此问题，从而产生人类可以理解的参数。使用综合的UIUC机翼数据库评估了这种方法的有效性，该数据库提供了多种式机翼形状供分析。我们表明，VAE可以成功提取翼型几何形状的关键特征，并使用六个参数对其进行参数化，这些特征以设计器可以理解的方式显示与机翼属性的明显相关性。此外，它可以平滑地插入数据点，从而产生新的机翼，从而提供实用且可解释的机翼参数化。