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审查指标以评估弹性链弹性的弹性能力和行动
效率和盈利能力是全球化的主要动力，并导致了漫长而复杂的供应链。最近发生的干扰，例如Covid-19或苏伊士运河阻塞造成了严重的供应中断，从而揭示了全球贸易的脆弱性。弹性供应链的特征是在干扰后吸收，适应和恢复的能力。基于“弹性曲线”的既定概念，探讨了弹性能力，指标和最先进文献中的行动之间的相互作用。我们首先分析并协调用于描述能力的术语以及量化质量的指标。这导致了一组17个弹性指标，这些指标描述了弹性曲线的所有特征，并且可以用作评估供应链的弹性的工具。随后，我们建议如何应用这些指标来量化弹性作用的影响。最后，我们分析文献中提出了哪些行动，并根据其与传统供应链计划任务的关系对这些行动进行分类。诸如供应链决策者之类的从业者可以实施这些行动来增强吸收性，适应性和恢复能力，并提供数学表述，以量化行动的加强效果。学术研究可以将指标整合到多标准优化模型中，以进行决策，并探索经济效率，环境心理可持续性和韧性之间的相互作用。
卑尔根指标：用于使用欧洲模拟评估气候模型性能的综合误差指标
摘要。误差指标可用于评估模型的表现，并已在气候变化研究中广泛使用。尽管文字中有大量的错误指标，但大多数研究仅使用一个或两个指标。由于每个度量标准都评估了参考数据和模型数据之间关系的特定方面，因此将比较限制为仅一个或两个指标限制了从分析中得出的见解范围。本研究提出了一个称为卑尔根指标的新框架和复合误差指标，以总结气候模型的整体性能并减轻多个误差指标结果的相互作用。卑尔根指标的框架工作是基于P规范的，并且选择了第一规范来评估气候模型。框架工作包括将非参数聚类技术应用于多个错误指标，以减少误差指标的数量，而信息损失最小。通过将欧洲欧元倡议可提供的大型区域气候模拟集合应用于卑尔根指标的检查。这项研究计算了38个不同的误差指标，以评估89种欧洲降水和温度的气候模拟的性能。将非参数聚类技术用于这38个指标，以减少欧洲八个不同子区域用于卑尔根指标中使用的指标数量。这些提供了有关不同区域中误差指标的性能的有用信息。结果表明，在检查单个模型时，可以观察到误差指标之间的矛盾行为。因此，该研究还强调了采用多个指标的重要性，具体取决于特定用例，以彻底了解模型行为。
养活世界的植物：基线数据和指标，以供策略保存和使用植物遗传资源作为食物和A
• FAO's Food and Agricultural Statistics Database (FAOSTAT) • FAO World Information and Early Warning System on Plant Genetic Resources for Food and Agriculture (WIEWS) • Data Store of the International Treaty on Plant Genetic Resources for Food and Agriculture • International Union for the Protection of New Varieties of Plants (UPOV)'s PLUTO Plant Variety Database • Genesys Plant Genetic Resources portal (Genesys PGR) •植物园保护国际的Plantearch数据库•全球生物多样性信息设施（GBIF）•Svalbard Global Seed Vault的种子门户•国家生物技术信息中心（NCBI）（NCBI）的Entrez数据库
使用不同的热量指标对主要欧洲城市的环境热量进行高分辨率预测
摘要。由于气候变化，城市的热应力预计将很大。城市的人口密度和城市热岛效应将加剧相关的健康风险。然而，影响仍然是不确定的，这是由于存在多种指标来量化环境热量以及通常对气候模型的空间分辨率而言，这是其他因素。在这里，我们根据最近在0.11°空间分辨率（〜12.5 km）的欧洲区域气候模型模拟（欧洲摩根）的最近生产的区域气候模型模拟（欧洲欧洲）的周围热量预测。0.11°欧洲欧元合奏提供了目前可从整个欧洲的气候模型预测合奏中获得的最佳空间分辨，并可以分析城市水平的极端温度和热浪的风险。我们专注于三个基于温度的热量指标 - 年度最高温度，温度超过30°C的天数和热浪幅度每日（HWMID）（HWMID），以分析欧洲与1981 - 2010年的欧洲3°C变暖的环境热量的预测，该预测基于Euro-Cordex Sepnemble的气候数据。申请表明，南欧城市将特别受到高水平的环境热量的影响，但取决于所考虑的指标，中部，东部和北欧的城市也可能会经历大量升高。夜间环境热量，基于每日最低温度进行量化，显示与白天条件相似的空间模式，在几个城市中，周围热量的预测在三个热量指标上有很大差异，表明基于单个度量的eSTES可能低估了由于热应力而导致的不良健康影响的情况。
生物识别技术在增强网络安全中的作用-IJRPR
然而，它们的脆弱性，例如对盗窃和蛮力攻击的敏感性，突显了需要更强大的身份验证机制。为了应对这些挑战，整合生物识别技术已成为增强网络安全的有希望的解决方案。结合计算机科学，工程和生物学的生物识别技术使用独特的身体或行为特征来验证个人的身份。通过利用指纹，面部特征，虹膜图案，语音色调和行为等功能，生物识别身份验证比传统方法具有许多优势，包括改善的安全性，便利性和用户接受。在网络安全中采用生物识别技术是由于其有效地解决身份验证脆弱性和应对新兴威胁的潜力所推动的。生物识别系统提供了高度准确和可靠的身份验证，从而降低了未经授权的访问和欺诈的风险。此外，它们无缝集成到智能手机和笔记本电脑（例如智能手机和笔记本电脑）等数字设备中，导致用户广泛接受和可用性。，尽管生物识别技术有望在增强网络安全方面，但它们也带来了挑战和考虑。关注生物识别数据的隐私和安全性，潜在的欺骗攻击以及监管合规性问题引发了网络安全社区中的辩论。应对这些挑战需要对生物特征识别验证的技术，道德和法规方面有全面的了解。本研究论文旨在对生物识别技术作为网络安全方法进行全面综述。通过探索生物识别验证的潜在概念，技术，应用，挑战和未来的前景，本文旨在阐明其在增强网络安全防御方面的作用。通过批判性地评估生物识别技术的优势，局限性和道德意义，本文旨在为数字时代的网络安全提供更好的理解。
脊髓神经损伤与修复人工智能研究的全球研究趋势与热点——文献计量与可视化分析
结论：我们确定了脊髓神经损伤与修复领域人工智能研究的三个研究热点：（1）智能机器人和肢体外骨骼辅助康复训练；（2）脑机接口；（3）神经调节和非侵入性电刺激。此外，还讨论了许多新的热点：（1）从基于卷积神经网络的图像分割模型入手；（2）利用人工智能制造聚合物生物材料，为神经干细胞衍生的神经网络组织提供所需的微环境；（3）人工智能生存预测工具，以及遗传学领域的转录因子调控网络。虽然人工智能在脊髓神经损伤与修复领域的研究有很多好处，但该技术也存在一些局限性（数据和伦理问题）。未来的研究应解决数据收集问题，这需要大量高质量的临床数据样本来建立有效的人工智能模型。同时，该领域的基因组学和其他机制研究还很脆弱。未来，机器学习技术，如AI生存预测工具和转录因子调控网络，可用于与再生相关基因的上调和轴突生长的结构蛋白的产生相关的研究。
智能医疗的人工智能和多模态数据融合：主题建模和文献计量学
摘要 人工智能 (AI) 的进步推动了广泛的研究，旨在为智能医疗开发多种多模态数据分析方法。基于定量方法的该领域文献大规模分析很少。本研究对 2002 年至 2022 年的 683 篇文章进行了文献计量和主题建模检查，重点关注研究主题和趋势、期刊、国家/地区、机构、作者和科学合作。结果表明，首先，文章数量从 2002 年的 1 篇增加到 2022 年的 220 篇，其中大多数发表在将医疗保健和医学研究与信息技术和人工智能联系起来的跨学科期刊上。其次，研究文章数量的显着增加可以归因于非英语国家/地区学者的贡献不断增加，以及美国和印度作者的显著贡献。第三，研究人员对各种研究问题表现出浓厚的兴趣，尤其是用于脑肿瘤分析的跨模态磁共振成像 (MRI)、通过多维数据分析进行癌症预测以及医疗保健中的人工智能辅助诊断和个性化，每个主题的研究兴趣都在显著增加。目前，一种新兴趋势是将生成对抗网络和对比学习应用于多模态医学图像融合和合成，并以数据为中心利用功能性 MRI 和脑电图的组合时空分辨率。这项研究有助于增强研究人员和从业者对基于多模态数据分析的人工智能智能医疗的当前焦点和未来发展轨迹的理解。
来自时间域功能近红外光谱系统得出的脑指标的可靠性
随着人们对建立精准医疗的大脑生物标记的兴趣日益浓厚，需要能够产生有效可靠指标的非侵入性、可扩展的神经成像设备。Kernel 的第二代 Flow2 时域功能近红外光谱 (TD-fNIRS) 系统满足非侵入性和可扩展神经成像的要求，并使用经过验证的模式来测量大脑功能。在这项工作中，我们研究了从 Flow2 记录中得出的一组指标的重测信度 (TRR)。我们采用了 49 名健康参与者的重复测量设计，并在多个时间点和不同的耳机上量化了 TRR——在不同的实验条件下，包括静息状态、感觉和认知任务。结果表明，静息状态特征的可靠性很高，包括血红蛋白浓度、头部组织光衰减、低频波动幅度和功能连接。此外，被动听觉和 Go/No-Go 抑制控制任务在几天内都表现出相似的激活模式。值得注意的是，可靠性最高的区域在听觉任务期间位于听觉区域，在 Go/No-Go 任务期间位于右前额叶区域，这与先前的文献一致。这项研究强调了 Flow2 衍生指标的可靠性，支持其实现使用基于大脑的生物标记物进行神经精神和神经认知障碍的诊断、治疗选择和治疗监测的愿景的潜力。
机器人精神计量学：验证福利评估...
儿童机器人相互作用（CRI）的跨学科性质（CRI）养育了许多已建立领域的措施和方法。但是，当采用CRI方法来敏感的健康和福祉途径时，谨慎对于调整指标以保留其安全标准并确保准确的功效至关重要。在这项工作中，我们对先前的经验工作进行了次要分析，研究了既定的心理问卷的可靠性和构建有效性，例如短暂的情绪和感受询问（SMFQ）（SMFQ）（SMFQ）和三个子量表（SMFQ）（SMFQ）（广泛性焦虑，恐慌和低情绪和低情绪和低情绪），对CRI进行了cri的cri范围内的cri和cri范围内的良好设置。通过局限性主成分分析，我们观察到这些措施在CRI的背景下是可靠且有效的。此外，我们的分析表明，与自我报告相比，机器人传达的量表表现出更好的效果，强调了在这些环境中机器人介导的心理问题的效率和有效性。尽管如此，我们还观察到对主要因素的项目贡献的变化，这表明在CRI中使用时，潜在的检查和修订领域（例如，与生理变化，无活性和认知需求有关）。这项工作的发现强调了在CRI环境中使用标准化指标和评估工具的可靠性和有效性的重要性，因此，旨在避免任何误解和虚假陈述。
热伏型设备的主要性能指标
摘要。嗜热伏洛尔电（TPVS）与太阳能光伏（PV）不同，因为成对效率和电力不能同时优化，因为光谱选择性或光子回收的结果。对到目前为止进行的大约三十次实验进行了审查，并将实现的表演与在详细的余额限制中获得的表演进行了比较。最佳细胞带隙和发射极温度之间的联系是发射极和电池之间带外辐射交换的函数。分析表明，所报告的几乎所有实验数据都不是功率最大的条件，而是更专注于优化效率。在高温下，热管理显然是一个问题，并且需要优化效率才能最大程度地减少热发电。通常，除了配对效率和电力密度外，热功率密度是第三个度量，在TPV设备的设计中应考虑。