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引用了原始发表的论文（记录的版本）：Åkerblom，N。，Chen，Y.，Haghir Chehreghani，M。（2023）。能源消费的在线学习
由于电池容量有限，能源效率有效的导航构成了电动汽车的重要挑战。我们采用贝叶斯的方法来对路段的能源消耗进行建模，以进行有效的导航。为了学习模型参数，我们开发了一个在线学习框架，并研究了几种探索策略，例如汤普森采样和上限限制。然后，我们将我们的在线学习框架扩展到多代理设置，在该设置中，多个车辆可适应和学习能量模型的参数。通过分析批处理反馈下的算法，我们分析了汤普森采样，并在单位代理和多代理设置中建立了严格的遗憾界限。最后，我们通过在几个现实世界的城市路网络上进行实验来演示方法的性能。
引用出版版本（APA）：Hudiță，A.
1 Bucharest大学生物化学与分子生物学系，91–95 Splaiul Independentei Street，050095罗马尼亚布加勒斯特； ariana.hudita@bio.unibuc.ro（A.H.）; marieta.costache@bio.unibuc.ro（M.C。） 2个高级聚合物材料组，布加勒斯特大学Politehnica，1-7 GH。 Polizu Street，011061罗马尼亚布加勒斯特； ionut.radu@upb.ro（i.c.r。 ）; catalin.zaharia@upb.ro（C.Z. ）; l.andreeacristina@yahoo.com（A.C.I.） 3手术系，“ sf。 ioan”紧急临床医院，罗马尼亚布加勒斯特市维坦·巴尔塞斯蒂街13号； octav.ginghina@umfcd.ro 4 II二世，牙科医学院，“卡罗尔·达维拉（Carol Davila）”医学与药房大学布加勒斯特大学（University Bucharest luminita.marutescu@bio.unibuc.ro 6 I.C. Coltea Clinical Hospital的常规外科部门 罗马尼亚布加勒斯特市第3区，第3区，br非街； florin_gramma@yahoo.com 7毒理学和法医科学系，克里特岛大学医学院，希腊71003 Heraklion； tsatsaka@uoc.gr 8材料与生产系，奥尔堡大学，Skjernvej 4a，9220 Aalborg，丹麦； lg@mp.aau.dk *通信：bianca.galateanu@bio.unibuc.ro1 Bucharest大学生物化学与分子生物学系，91–95 Splaiul Independentei Street，050095罗马尼亚布加勒斯特； ariana.hudita@bio.unibuc.ro（A.H.）; marieta.costache@bio.unibuc.ro（M.C。）2个高级聚合物材料组，布加勒斯特大学Politehnica，1-7 GH。Polizu Street，011061罗马尼亚布加勒斯特； ionut.radu@upb.ro（i.c.r。）; catalin.zaharia@upb.ro（C.Z.）; l.andreeacristina@yahoo.com（A.C.I.）3手术系，“ sf。ioan”紧急临床医院，罗马尼亚布加勒斯特市维坦·巴尔塞斯蒂街13号； octav.ginghina@umfcd.ro 4 II二世，牙科医学院，“卡罗尔·达维拉（Carol Davila）”医学与药房大学布加勒斯特大学（University Bucharest luminita.marutescu@bio.unibuc.ro 6 I.C. Coltea Clinical Hospital的常规外科部门br非街； florin_gramma@yahoo.com 7毒理学和法医科学系，克里特岛大学医学院，希腊71003 Heraklion； tsatsaka@uoc.gr 8材料与生产系，奥尔堡大学，Skjernvej 4a，9220 Aalborg，丹麦； lg@mp.aau.dk *通信：bianca.galateanu@bio.unibuc.ro
Novavax 任命博士。 Ruxandra Draghia-Akli 出任新任执行副总裁兼研发主管
Draghia-Akli 博士曾在知名制药公司和小型生物技术公司工作。她最近担任强生公司全球公共卫生研发全球主管，带头开展了加速多个疾病领域药物发现和开发的计划，包括登革热、结核病、麻风病和冠状病毒。此前，Draghia-Akli 博士还曾担任默克公司全球疫苗副总裁，为推进针对埃博拉、肺炎球菌病和人乳头瘤病毒的创新疫苗做出了贡献。她还与欧盟委员会合作，支持研究和创新方面的计划、立法、监管和政策问题。她还担任过越来越重要的职务，负责在 Advisys, Inc.（现为 Inovio Pharmaceuticals 的一部分）争取启动资金和补助金。Draghia-Akli 博士在职业生涯早期专注于贝勒医学院、勒内笛卡尔大学（巴黎）和卡罗尔达维拉大学（罗马尼亚）的研究。
德拉吉报告与西班牙经济
这意味着西班牙经济的首要任务应该是完善单一市场，将其作为增长的主要动力。考虑到西班牙在欧洲的竞争优势，朝着资本市场联盟的方向迈出一步将有助于将欧洲储蓄引入西班牙生产部门。另一方面，西班牙经济需要的不是大幅增加已经达到创纪录水平的公共投资，而是加强公共投资和私人投资之间的联系。从这个意义上讲，德拉吉报告正确地呼吁加强欧洲一体化，并制定共同的欧洲经济政策来应对关键挑战。最大的风险是，在大西洋彼岸出现保护主义威胁的情况下，分裂是最大的风险。
文章类型：原创研究 如何引用本文：Taghizad Gh、Panahian H、Ghodrati H. (2025)。财务困境预测的估计
目标：本研究旨在提出一种基于偏最小二乘法 (PLS) 和支持向量机 (SVM) 的混合模型来预测企业财务困境，并提高预测过程的准确性和稳定性。方法：本研究使用了两年内 120 家公司的数据集，其中包括 56 家破产公司和 64 家非破产公司。首先，分析财务数据，并使用偏最小二乘法 (PLS) 提取关键特征。然后采用支持向量机 (SVM) 算法，利用网格搜索技术和 5 倍交叉验证来优化模型参数。将所提模型的性能与逻辑回归和人工神经网络等传统方法进行了比较。结果：实证结果表明，混合 PLS-SVM 模型在测试集上的准确率达到 87%，优于传统模型和其他机器学习技术。此外，该模型成功地确定了预测财务困境最相关的财务指标，并确定了每个变量在预测过程中的作用。结论：由于其高准确性、可解释性和显著的稳定性，所提出的模型可以作为金融机构在风险管理、信贷审批和财务规划过程中的有效工具。本研究表明，结合机器学习方法可以提高财务预测能力。关键词：模型、机器学习技术、非线性、复杂相关性、破产。
要在欧洲夺取AI潜力，请遵循Draghi报告
2025年1月17日，《欧盟AI法》的实施阶段将有助于确定该法规在其承诺提供有助于欧洲AI创新和未来竞争力的监管框架的承诺方面所提供的程度。相应的二级立法，特别是GPAI模型提供者的实践守则，是阐明法律关键方面并提供有效合规所需的法律确定性的重要机会。在这种情况下，代表技术，安全，商业，中小型企业和创新领域的领先组织的签署人突出了欧洲委员会的关键关注点，尤其是欧盟AI办公室，对于欧洲而言，这对于欧洲在新技术中的目标至关重要，通过促进整个大陆的人工智能创新：
DPD 缺陷及权衡潜在危害研讨会......
高博士是一名肿瘤内科医生，美国食品药品管理局 (FDA) 肿瘤卓越中心 (OCE) 教育副主任，以及肿瘤疾病办公室临床审查政策代理副主任。她获得了哈佛大学的本科学位，并作为 J. William Fulbright 研究员在德国波恩工作了一年，之后在布朗大学阿尔珀特医学院完成了医学学位。高博士在麻省总医院完成了内科实习和住院医师培训，随后在美国国家癌症研究所 (NCI) 获得肿瘤内科医生的奖学金，并担任首席研究员。2016 年，高博士加入 FDA，担任乳腺癌团队的肿瘤学家。在 2019 年担任 OCE 现任职务之前，她曾担任代理乳腺团队负责人。她目前领导 OCE 苏格拉底计划下的教育计划，并共同领导 OCE 的公共卫生计划“更新计划”，旨在更新旧肿瘤药物的产品标签。她还参与了 OCE 公平计划，重点关注亚裔美国人、夏威夷原住民和其他太平洋岛民的癌症患者。
已发布版本的引文 (APA)：Sadeghi, AH、Maat, APWM、Taverne, YJHJ、Cornelissen, R.、Dingemans, AMC、Bogers, AJJC 和 Mahtab, EAF (2021)。虚拟现实和人工智能用于肺段切除术的三维规划。JTCVS 技术，7，309-321。https://doi.org/10.1016/j.xjtc.2021.03.016 链接至 EUR 研究信息门户上的出版物
在过去的几年中，虚拟现实 (VR) 设备和软件越来越受欢迎，并且已被证明可以提高外科医生对患者解剖结构的理解。7-9 VR 平台比现有的 2D 或 3D 规划软件具有更多特性和功能，包括沉浸式和交互式操作、逼真的深度感知以及复杂解剖结构关系的可视化，外科医生可以随时应用这些特性来更真实地了解患者的解剖结构。8、10 此外，自动成像算法可以通过自动可视化感兴趣的解剖结构来创建更有效的规划。11、12 通过开发基于人工智能 (AI) 的沉浸式 3D-VR 平台作为传统 CT 成像的补充术前规划工具，可以为胸外科医生的武器库增添新颖性。
建议引用：Sîrghi，Nicoleta；Voicu，Mirela-Catrinel；Noja，Gratiela Georgiana； Socoliuc, Oana-Ramona (2024)：人工智能对高等教育学习过程的挑战，Amfiteatru Economic，ISSN 2247-9104，布加勒斯特经济研究大学，布加勒斯特，第 26 卷，第 65 期，第 53-70 页，https://doi.org/10.24818/EA/2024/65/53
摘要 近几十年来，人工智能（AI）已扩展到前所未有的规模，渗透到包括教育在内的广阔领域。关于将人工智能纳入大学教育的实用性的辩论，以及随之而来的机遇和挑战，引起了当前研究议程的关注。在罗马尼亚高等教育层面有效利用人工智能优势，在很大程度上取决于特定的知识、能力和能力，甚至系统适应这种动态环境的能力。因此，我们研究的目标是确定罗马尼亚高等教育特定数字学习环境所需的技能，以鼓励学生作为教育法案的受益者采用人工智能技术。因此，我们的方法包括将结构方程模型应用于基于针对高等经济教育本科生的问卷收集的原始数据集。研究结果强调，学生采用人工智能应用程序的意愿直接取决于感知有用性、对这些技术的态度、感知享乐价值、预期表现或兼容性程度等因素，而应用程序的交互性也具有重要但间接的影响。