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专业体系结构和范式
在第5章，第6和第7章中，我们分别提出了一个具体的深度学习范式，即馈电网络，卷积神经网络和序列模型。这样的模型本身就是有用的，但是在深度学习的世界中，它们经常将它们整合到更复杂的特定活动中。例如，第6章的卷积神经网络可以与第7章的序列模型相关，以涉及图像和文本的应用。此外，还出现了其他专业体系结构和范式，在每种情况下，都采用非平凡的想法来创建强大的模型。在当前章节中，我们介绍了从不同的领域中出现的这些想法，但都使用了深层的神经网络。这些域中的一些包括生成建模，在概述变异自动编码器之后，我们将重点放在分解模型和生成对抗网络上。其他领域处于自动控制和决策领域，我们提出了强化学习的概念。最后，我们探索了图神经网络的域，该区域被证明对可以用图结构表示的复杂问题如此有用。没有空间约束，这些主题中的每一个都应得到自己的章节或一系列章节，但是在本章中，我们希望读者能够获得总体观点。
科学机器学习中的计算范例
科学机器学习（SCIML）已成为解决部分分化方程（PDE）并解决广泛现实世界挑战的强大工具。这种感兴趣的激增导致对传统数值方法的重新评估和重新思考，强调了对更有效和可靠的方法的需求，从而整合了模型驱动和数据驱动的方法。在这种情况下，物理知识的神经网络（PINN）是解决与非线性PDE相关的前进和反问题的新型深度学习框架。尽管PINNS展示了出色的有效作用，但几种新兴的人工智能（AI）方法学值得考虑更复杂和要求的应用程序。在本演讲中，我们将探索与AI迷人世界相关的新理论和应用挑战，因为它与SCIML相交。
探索电动汽车的计算范例
摘要：电动汽车在全球范围内被广泛采用，作为一种可持续的运输方式。随着车载计算和通信功能的增加，车辆正在朝着自动驾驶和智能运输系统迈进。在车辆架构中，物联网，边缘智能，5G和区块链等技术的适应性增加了有效且可持续的运输系统的可能性。在本文中，我们介绍了边缘计算范式的全面研究和分析，并解释了边缘AI的要素。此外，我们讨论了在边缘设备上部署AI算法和模型的边缘智能方法，这些算法和模型通常是位于网络边缘的资源约束设备。它提到了Edge Intelligence及其在智能电动汽车中用例的优势。它还讨论了挑战和机遇，并提供了深入的分析，以优化边缘智能的计算。最后，它通过将努力分为拓扑，内容，服务片段，模型适应，框架设计和处理器加速度，对Edge的AI和AI的研究路线图进行了一些启示，所有这些都将从AI技术中获得优势。调查重要技术，问题，机会和路线图的结合将是从事电动汽车边缘情报研究的社区的宝贵资源。
工业范式中的智能电网：综述
4 IHS Towers Nigeria Plc，尼日利亚 5 约翰内斯堡大学，南非。 ___________________________________________________________________________ * 通讯作者：Joachim Osheyor Gidiagba 通讯作者电子邮箱：joachim.gidiagba@gmail.com 文章收稿日期：28-10-23 接受日期：15-12-23 发表日期：13-01-24 许可详情：作者保留本文的权利。本文根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 许可证条款分发（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/），允许非商业性使用、复制和分发作品，无需进一步许可，前提是原始作品的归属如期刊开放获取页面上所指定。 ___________________________________________________________________________
引用本文：Joshi M，Dey P，DeA。针对性蛋白质敲低技术的最新进展 - 靶向治疗的范例。 explo
针对包括癌症在内的各种疾病的广义治疗策略是耗尽或灭活有害蛋白质靶标。各种形式的蛋白质或基因沉默分子，例如，小分子抑制剂，RNA干扰（RNAI）和microRNA（miRNA）已用于可药物测定靶标。在过去几年中，已开发出靶向蛋白质降解（TPD）方法来直接降解候选蛋白质。在TPD方法中，靶向嵌合体（Protac）的蛋白水解已成为通过泛素 - 蛋白酶体系统选择性消除蛋白质的最有希望的方法之一。protacs以外，具有潜在治疗用途的TPD方法包括内部介导的蛋白质敲低和三方基序21（TRIM-21）介导的Trim-Awa。在这篇综述中，总结了蛋白质敲低的方法，它们的作用方式以及它们比常规基因敲低方法的优势。在癌症中，与疾病相关的蛋白质功能通常通过特定的翻译后修饰（PTM）执行。 在靶蛋白的PTM形式的直接敲低中突出了修剪的作用。 此外，还讨论了各种疾病中TPD方法的应用挑战和前瞻性临床使用。在癌症中，与疾病相关的蛋白质功能通常通过特定的翻译后修饰（PTM）执行。在靶蛋白的PTM形式的直接敲低中突出了修剪的作用。此外，还讨论了各种疾病中TPD方法的应用挑战和前瞻性临床使用。
神经形态编程的概念和范例
神经形态计算机的价值主要取决于我们对其进行编程以执行相关任务的能力。目前，神经形态计算机大多局限于从深度学习改编而来的机器学习方法。然而，如果我们能利用神经形态计算机的计算特性来发挥其全部功能，那么它的潜力将远远超出深度学习。神经形态编程必然不同于传统编程，需要我们对编程的总体思维方式进行范式转变。本文的贡献包括：1）对神经形态计算机背景下“编程”含义的概念分析；2）探索神经形态计算中前景广阔但被忽视的现有编程范式。目标是拓展神经形态编程方法的视野，从而使研究人员能够摆脱现有方法的束缚，探索新的方向。
全球太阳能供应链的新范式
促进美利坚合众国（美国）和欧盟（欧盟）本地制造业的关键政策将改变全球太阳能电源供应链的范式。印度正在积极增加太阳能光伏（PV）制造能力，可能会在其向美国和欧洲的出口中保持势头，直到2025年。那时，一旦本地模块制造业在美国和欧洲发展，印度将需要开始探索其他出口市场，例如非洲和南美。几家印度制造商希望在美国建立模块生产线，以利用《降低通货膨胀法》（IRA）的优势，同时他们计划在印度建造细胞和铸币厂/晶状体线。最后，我们预计像IRA这样的政策将开始影响印度与生产有联系的激励计划的未来迭代，其中包括分层激励措施，扩展的政策影响时期以及更容易的资格标准以利用激励措施。
重新定义数字时代的网络安全范例
盛大的网络安全范式表明，它们在维护关键数据的范围内不足，以防止在当今持续不断变化的数字地形中普遍存在的高级网络威胁网的复杂网络。网络安全域已被零信任范式的出现所催化的地震重新定向。这种新颖的方法强调了一种多方面，适应性和积极主动的方法，从而突出了常规中心策略的过时。零信任学说的精神核心，存在着关于基于网络动态的信任假设基础的基本怀疑主义。与根深蒂固的模型不同，零构建建筑建筑建筑物在以下前提下运行，即危险是全向的，既起源于外部和内部。无论用户空间处置或网络邻接，规定边界内构成成分的任何固有信任的无效，以艰苦地确定每个用户，设备和应用程序努力努力访问不可估量的资源的合法性。在零信任体系结构的核心中，其独特的特征是显着减少了潜在攻击的脆弱区域。这种收缩是通过严格的严格访问控制和微观组件的细致分割来表现出来的，从而有效地限制了整个网络扩展的威胁的横向轨迹。因此，即使在违规的偶然性中，关键资产的回响也被减弱，其潜在损害被限制和隔离。同时，零信任的精神吸收了永久的警惕和瞬时威胁作为内在的宗旨。这使组织迅速抵消畸变和潜在的安全漏洞。为了加强数据完整性的堡垒，范式合并了多种方面，包括多因子身份验证，加密和最低特权的宗旨。这种融合明显地增强了挫败未经授权的参与者寻求入口或出口到珍贵敏感数据的复杂性。派拉蒙导入的是这种策略与当代业务工作流的反复无常轮廓的一致性，包括移动设备的无处不在，远程工作方式的无处不在以及基于云的服务的普遍性，所有这些都在可达的安全性AEGIS中。但是，零信任框架的实现并非没有相关的困难。组织必须通过迷宫安装协议，潜在兼容性冲突的幽灵以及在安全实践中引起地震文化转变的必要性。此外，这种建筑的永久监护权和保管人授权定制资源和专业知识。
定性和定量是数据类型而不是范式
抽象混合方法研究或混合研究是一个对应用语言学有很大希望的领域，尤其是考虑到该领域的各种主题和方法。但是，当混合研究混合定性和定性方法时，这可能是有问题的，因为研究人员认为这意味着混合了相互排斥的“定量”和“定性”范式。本文认为，这些问题是由于将范式识别为定性或定性而引起的。它探讨了如何通过单个范式进行混合研究。最后，它为混合研究提供了一个新颖的框架，可以对混合研究进行更细腻的疾病，较少的问题描述。关键字：混合方法，范式，方法，定性研究，定量研究