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利用动态异质冗余到...
摘要深度学习（DL）模型的快速发展伴随着各种安全和安全挑战，例如对抗性攻击和后门攻击。通过分析当前有关DL攻击和防御的文献，我们发现攻击和防御之间的持续适应使得无法完全解决这些问题。在本文中，我们建议这种情况是由DL模型固有的AWS引起的，即非泄露性，不识别性和非身份能力。我们将这些问题称为内源性安全和保障（ESS）问题。为了减轻DL中的ESS问题，我们建议使用动态异质冗余（DHR）体系结构。我们认为，引入多样性对于解决ESS问题至关重要。为了验证这种方法的效果，我们跨DL的多个应用领域进行了各种案例研究。我们的实验结果证实，基于DHR体系结构构建DL系统比现有的DL防御策略更有效。
利用生成AI：商业秘密保护的最佳实践
商业秘密通常被理解为一个秘密的配方，例如饮食可乐或鸡肉酱的配方。但是，商业秘密包括大多数公司拥有的各种知识产权资产，包括客户列表，制造流程和营销策略。The Uniform Trade Secrets Act (the UTSA) defines “trade secret” as “information, including a formula, pattern, compilation, program, device, method, technique, or process that derives independent economic value, actual or potential, from not being generally known to, and not being readily ascertainable by proper means by, other persons who can obtain economic value from its disclosure or use, and is the subject of efforts that are reasonable under the circumstances to maintain its secrecy.”因此，商业秘密涵盖了各种规模的企业的许多宝贵资产，适当的保护至关重要。
利用AI培养批判性思维技能
我们的研究打算将支持AI的工具整合在医学教育中，包括但不限于适应性学习系统，虚拟患者和AI-Enhanced评估方法，以发展和促进批判性思维和解决问题的技能以及医学生的参与。可以通过研讨会，在线资源和协作学术项目为教师和学生提供一个良好的环境。我们还考虑了AI生成的图像和开放的教育资源，这些图像可以增加课程并为学习者个性化体验。医学教育者使用讲故事，包括用于数据讲故事的AI，将复杂的临床数据包装在平易近人但揭示的方法中，以加深学生对医学概念的理解。讨论的AI角色包括对学生学习途径的个性化，有针对性的反馈和知识差距的识别。它旨在在快速变化的时代准备未来的医疗保健专业人员。将AI技术与批判性思考的教学法相结合的全面性质为医学教育本质的范式转移，以使我们的学生获得以终身学习者和批判性思想家的身份维持其职业的技能。
利用Ichip技术从泥炭土壤微生物组中发现新型抗生素，以打击抗菌抗性
抗菌素抵抗（AMR）构成了关键的全球健康威胁，使全球感染管理变得复杂。关于世界卫生组织（WHO）在2019年释放的抗生素抗药性患病率的数据导致127万人死亡（Murray等，2022； Who，2023）。此外，世界银行估计，到2050年，AMR的经济影响可能会损失高达1万亿美元的医疗保健费用，而到2030年，国内生产总值（GDP）损失了3.4万亿美元（Jonas等人，2017年）。迫切需要发现新药替代耐药性抗生素已变得越来越重要。最大的新抗生素生产商来源之一来自土壤，其中99％的微生物物种。抗菌化合物是由土壤中的微生物产生的，由于传统培养技术的局限性，这些化合物在实验室中通常仍然无法培养，而传统培养技术无法复制微生物的自然栖息地（Choi等，2015； Bhattacharjee，2022222）。具有获取新抗生素剂的巨大潜力的土壤类型是泥炭土（Kujala等，2018； Liu等，2022； Atapattu等，2023）。泥炭土包含富含养分的有机沉积物，这些养分支持微生物生长和多样性（Nawan and Wasito，2020）。必须利用泥炭土中丰富的微生物含量来开发新的抗生素。当前的微生物培养技术通常仅限于微生物的一部分，从而限制了二级代谢产物的分离。克服这些局限性需要创新的方法来培养产生抗生素的微生物，这些微生物在实验室条件下仍然无法养活。未经培养的土壤技术（UST）或原位孵育是最新的发展之一，涉及使用环境中存在的自然生长因子进行培养（Berdy等，2017； Chaudhary等，2019）。
利用 5G 时代的创新：盟友可以做好的准备……
研究完整性通过我们的质量和客观性的核心价值以及我们对最高诚信和道德行为水平的坚定承诺来帮助通过研究和分析来帮助改善政策和决策的使命。为了帮助确保我们的研究和分析是严格，客观和无党派的，我们将研究出版物进行稳健而严格的质量保证过程；通过员工培训，项目筛查以及强制性披露政策，避免财务和其他利益冲突的外观和现实；并通过对我们的研究发现和建议的公开出版，披露已发表研究的资金来源以及确保智力独立性的政策来追求我们的研究参与的透明度。有关更多信息，请访问www.rand.org/about/research-integrity。
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摘要本文提出了一种创新的风能利用机制，该机制基于电磁旋转生成的基本原理。提出的设计通过修改发电机的轴进行了重大进步，该轴设计为空心，并结合了精确设计的鳍隧道，以优化风能转换效率。这种方法解决了常规风力涡轮机的关键局限性，包括成本提高，实质性空间要求和在低风速条件下的次优局限性。在城市，离岸和微电网环境中进行的经验案例研究证明了这种设计的实用性和有效性。由模拟和理论分析结果表明能量转化效率提高，制造成本降低以及适应各种环境应用的紧凑结构概况。 这项研究旨在通过为风能发电提供可扩展，高效且具有成本效益的解决方案来为风能产生提供可再生能源研究的语料库，并得到严格的理论基础和经验证据的支持。 所提出的方法可以利用复合材料科学，空气动力学优化和磁通动力学的进步。 与常规风能系统进行比较分析强调了这种新型设计的出色性能和多功能性。表明能量转化效率提高，制造成本降低以及适应各种环境应用的紧凑结构概况。这项研究旨在通过为风能发电提供可扩展，高效且具有成本效益的解决方案来为风能产生提供可再生能源研究的语料库，并得到严格的理论基础和经验证据的支持。所提出的方法可以利用复合材料科学，空气动力学优化和磁通动力学的进步。与常规风能系统进行比较分析强调了这种新型设计的出色性能和多功能性。通过综合同行评审的文献和进行全面评估的见解，这项研究为推进可再生能源技术的框架建立了强大的框架，并为随后的调查和发展努力奠定了基础。
印度的基因组数据集
AI驱动的传感器跟踪污染水平，从而及时干预城市地区。智能电网和AI驱动的能源管理优化可再生能源消耗。Google的DeepMind使用AI来改善天气预报。IBM WATSONX.AI的地理空间基础模型建立在NASA的卫星数据上，分析全球天气模式，跟踪土地使用变化并预测作物产量，在全球和本地尺度上运作。此外，在Periyar和Chalakudy河流盆地中引入了COS-IT-Flows，利用AI模型进行洪水预测。它采用动态可视化和交互式图来分析气候数据趋势并提高预测准确性。增强教育和个性化学习：AI驱动的Edtech平台提供自适应学习，从而确保学生根据学习步伐为学生定制教育。
si：利用DFT和机器学习以准确...
表S2：从209个RDKIT描述符中选择功能选择，用于预测聚合物的光节间隙以及XGBoost模型的性能指标，该模型的性能指标训练了具有成对Pearson相关系数（P对）的不同组合的descriptors（P对）的组合，并且与光带差距有关（P GAP）（P GAP）。粗体表示P对和P间隙值的最佳组合。RMSE和MAE以EV测量。
利用AI来实现生物信息学的突破：Chatgpt，DeepSeek和高级AI工具在生物数据分析和手稿准备中的作用
1。整合多摩学数据：生物信息学领域通常需要从广泛的来源（包括基因组学，转录组学，蛋白质组学和代谢组学等）等多种来源的数据集成。这些数据集的复杂性和异质性构成了重大挑战，因为它们通常包含各种类型的信息，必须协调以发现有意义的生物学见解。AI工具已成为强大的促进者，使研究人员能够通过识别常见模式，相关性和关系来无缝整合多词数据，而这些数据可能不会通过传统的分析方法立即显而易见。例如，能够处理高维且复杂的数据集的深度学习模型已成功地用于整合多媒体数据并以明显的准确性预测生物学结果。这些模型利用了学习数据层次表示的能力，从而发现了不同的OMICS层之间的潜在连接并提供对生物系统的更全面的理解（Jumper等，2021）。通过弥合不同数据类型之间的差距，AI驱动的方法正在彻底改变研究人员分析和解释多词的数据的方式，为更全面和有见地的发现铺平了道路。
利用大数据转换供应链...
大数据和预测分析的抽象演变启动了现代供应链管理的范式转变。传统的供应链设计和需求预测方法依赖于历史，通常在以快速市场波动，不断发展的消费者行为和全球复杂性为特征的环境中不再需要静态数据。预测分析（由大型和多样化的数据集）的能力 - 供应链利益相关者有效预测需求变化，优化资源分配并减轻风险。本审查论文对大数据驱动的预测分析如何改变供应链设计和需求预测进行了深入的研究。我们讨论了大数据的基本概念，探索尖端分析方法，分析对战略和运营决策的影响，并确定挑战和前景。通过巩固关键的技术见解和最佳实践，本文旨在为供应链专业人士，数据科学家和研究人员提供综合资源，以探索如何利用数据驱动的决策来创建弹性，敏捷和透明的供应链。关键字：数据科学，大数据，供应链，数据驱动的决策在当今快速发展的市场，较旧的计划和预测方法中，根本无法跟上突然的市场波动，不断变化的消费者口味以及全球的不确定性。多亏了大数据和预测分析，我们现在可以筛选大型的，多样化的数据源，以发现需求趋势，微调资源分配并减少风险在成为昂贵的问题之前。当代供应连锁店承受着巨大，敏捷和可持续性的巨大压力，同时又提供了较高的客户服务水平。传统的供应链设计和管理方法通常使用小型或静态数据集依赖确定性或随机模型，从而使它们容易受到突然的市场转变和无法预料的破坏。随着高级信息技术的出现，企业现在可以访问大量不同的数据（例如，交易数据，传感器数据，社交媒体趋势，天气报告，经济指标等）。大数据的扩散引起了人们对预测分析的重大兴趣，即各种统计，机器学习（ML）的伞术和数据挖掘技术，这些技术将原始数据转化为可行的见解[1]。预测分析对战略供应链决策有重大影响，例如设施的位置，容量扩展和供应商的选择以及运营领域，例如需求预测，库存管理和物流优化。通过启用实时或接近实时数据驱动