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B2B网络，可再生能源和可持续性
摘要：尽管使用可再生能源的利益和优势是显着的，而且其价格急剧下降，预计将进一步下降，但可再生能源的扩散和采用仍然落后于化石能量。本文提高了我们对企业之间相互关系的作用的理解（作为父母和子公司企业中B2B网络的一个例子）。此外，它证明了这种相互关系可以有助于可持续和能量良好技术的扩散和采用。本研究描述了相互关联的公司中的四个扩散通道，这些通道可以帮助促进和使用可再生和可持续的能量。本文还报告了每个扩散渠道的实际份额，这有助于实践实施可持续的能源技术。发现，父母组织在B2B环境中实施了大多数（超过50％）的可持续和能源技术。相比之下，育间关系负责组织中实施的可持续性和能源技术的30％。这些发现与强制观点理论一致。在某种程度上，他们可以解释实践中可持续和能源技术的实施水平的差异。这些发现可以帮助实践者在想促进组织中实施新技术时优先考虑扩散渠道。某些组织可能期望子公司发起的创新更为成功，而不是由母公司执行的创新，但在本研究中未研究采用可持续和能量能力技术的成功水平。建议进一步的研究以研究不同扩散渠道之间的关联程度和在采用创新方面的成功水平。我们没有找到类似的研究来比较结果，这可能是本研究的局限性之一。
城市区域外围公司的网络经济
抽象城市区域已成为空间经济的分析的核心单位，在有限的行政单位和更具网络的生产空间之间提供了明确的联系。经常采用基于重力的聚集的推定，这种分析集中在城市区域的核心上。本文通过基于企业的方法来探讨这些从城市区域外围的网络生产空间作为空间经济的关键决定因素，通过其主要互动。专注于英国大伯明翰市区，探讨了城市区域地理与基于公司的网络经济的整合。这样做，它应用了一组实践网络，重点是公司的货运，交易和过渡依赖性。使用这些实践网络，它严格分析了通过基于公司的互动形成的生产空间及其与城市区域名称的伴随。它做出了两个关键的贡献。首先，它增强了在城市区域中对核心与周围关系之间关系的更大了解的呼吁。第二，它认为，基于网络的方法是围绕企业互动而不是行政配置的空间经济，为理解企业与位置的关系提供了有用的见解，而较常规的基于位置的方法则不能。
从神经生理数据中分析认知脑网络的基于信息的措施的组级推断
Author contributions Conceptualization : EC, BG, RAAI, AB Data curation : EC, JB Formal analysis : EC Funding acquisition : AB Investigation : EC, JB, AB Methodology : EC, BG, RAAI, MA, AB Project administration : EC, AB Resources : AB Software : EC, RB, RAAI, AB Supervision : AB, BG, RAAI Validation : Visualization : EC Roles/Writing - original draft : EC, BG, AB Writing - review & editing ：MA，Raai，AB
将卷积层和Biforter网络与前向和反向传播培训
准确的分子特性预测对于药物发现和计算化学至关重要，促进了有希望的化合物并加速治疗性发育的鉴定。传统的机器学习以高维数据和手动特征工程的速度失败，而现有的深度学习方法可能不会捕获复杂的分子结构，而留下了研究差距。我们引入了深CBN，这是一个新型框架，旨在通过直接从原始数据中捕获复杂的分子表示来增强分子性质预测，从而提高了准确性和效率。我们的方法论结合了卷积神经网络（CNN）和biforter注意机制，同时采用了前向算法和反向传播。该模型分为三个阶段：（1）功能学习，使用CNN从微笑字符串中提取本地特征； （2）注意力完善，通过向前前锋算法增强的Biforter模块捕获全球环境； （3）预测子网调整，通过反向传播进行微调。对基准数据集的评估 - 包括TOX21，BBBP，SIDE，Clintox，Clintox，Bace，HIV和MUV，表明深-CBN达到了近乎完美的ROC-AUC分数，显着超过了最好的State-Art-Art方法。这些发现证明了其在捕获复杂分子模式的有效性，提供了一种强大的工具来加速药物发现过程。
模拟飞行任务中的认知负载识别
量子卷积神经网络（QCNN）代表量子机学习中的一种有希望的方法，为量子和经典数据分析铺平了新方向。由于缺乏贫瘠的高原问题，训练量子神经网络（QNN）及其可行性，这种方法特别有吸引力。但是，将QCNN应用于经典数据时会产生一个限制。当输入量子数的数量为两个功率时，网络体系结构是最自然的，因为每个池层中的数量减少了两个倍。输入量子位的数量确定可以处理的输入数据的尺寸（即功能数量），从而限制了QCNN算法对现实世界数据的适用性。为了解决此问题，我们提出了一个QCNN体系结构，能够处理任意输入数据尺寸，同时优化量子资源（例如辅助量子器和量子门）的分配。这种优化不仅对于最大程度地减少计算资源很重要，而且在嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算中至关重要，因为可以可靠地执行的量子电路的大小是有限的。通过数值模拟，我们基准了具有任意输入数据维度的多个数据集的各种QCNN体系结构的分类性能，包括MNIST，Landsat卫星，时尚 - 纳斯特和电离层。结果验证了提出的QCNN体系结构在利用最小资源开销的同时实现了出色的分类性能，当可靠的量子计算受噪声和缺陷限制时，提供了最佳解决方案。
品牌：使用深网模型进行闭环实验的平台
抽象的人工神经网络（ANN）是用于建模和解码神经活动的最先进工具，但是将它们部署在具有严格的正时限制的闭环实验中，因为它们在现有的实时框架中的支持有限，因此具有挑战性。研究人员需要一个平台，该平台完全支持高级语言的运行ANN（例如Python和Julia），同时维持对低延迟数据获取和处理至关重要的语言的支持（例如C和C ++）。为了满足这些需求，我们介绍了实时异步神经解码（品牌）的后端。品牌包括Linux过程，称为节点，它们通过数据流在图中相互通信。其异步设计允许在可能在不同时间范围内运行的数据流并行执行，并可以在不同的时间范围内并行执行分析。品牌使用REDIS在节点之间发送数据，该节点可以实现快速的过程间通信并支持54种不同的编程语言。因此，开发人员可以轻松地将现有的ANN模型部署在品牌中，并具有最小的实施变化。在我们的测试中，在发送大量数据时，品牌在过程之间达到了<600微秒的潜伏期（在1毫秒块中的1024个频道30 kHz神经数据）。品牌运行一个带有复发性神经网络（RNN）解码器的大脑计算机界面，从神经数据输入到解码器预测，延迟的延迟少于8毫秒。该系统还支持使用动态系统（例如潜在因子分析）进行复杂的潜在变量模型的实时推断。在系统的真实展示中，Braingate2临床试验中的参与者T11执行了标准的光标控制任务，其中30 kHz信号处理，RNN解码，任务控制和图形均在品牌中执行。通过提供一个快速，模块化和语言敏捷的框架，品牌降低了将神经科学和机器学习中最新工具集成到闭环实验中的障碍。
了解神经网络：大脑如何处理信息。
神经网络是大脑功能的基础，使人们能够感知，认知和学习。神经元与突触之间的复杂相互作用使大脑可以有效地处理大量信息。神经科学的进步继续揭示这些网络的复杂性，为大脑功能，疾病机制和潜在的治疗干预提供了新的见解。随着研究的进展，我们对神经网络的理解不仅会增强医学科学，而且会影响人工智能和脑机界面的发展，为开创性的创新铺平了道路。
新的主要阴性IL6ST变体扩展了依赖GP130的Hyper-Ige综合征的免疫学和临床光谱
摘要 - 对网络入侵检测系统的评估需要足够数量的混合网络流量，即由恶意和合法流动组成。特别是获得现实的合法流量很难。合成网络流量是响应不足或不完整的现实数据集的工具之一。在本文中，我们仅着重于合成产生高质量的合法流量，而我们不会深入研究恶意交通。对于这项特定任务，最近的贡献利用了高级机器学习驱动的方法，特别是通过生成对抗网络（GAN）。但是，对GAN生成的数据的评估通常会忽略关键属性，例如协议依从性。我们的研究通过提出一组全面的指标来解决差距，以评估合成合法网络流量的质量。为了说明这些指标的价值，我们通过简单但有效的概率生成模型Bayesian Network（BN）将面向网络的gans进行了经验比较。根据我们提出的评估指标，基于BN的网络流量产生的表现优于基于ART GAN的对手。在我们的研究中，BN产生了更现实和有用的合成良性流量，并同时最大程度地减少了计算成本。
无线传感器网络：有关最新发展和潜在协同作用的调查
抽象无线传感器网络（WSN）已成为未来最有前途的技术之一。这是通过技术的进步和小型，廉价和智能传感器的可用性来实现的，从而产生了成本效率且易于部署的WSN。但是，研究人员必须采取各种挑战，以促进现实世界中WSN技术的广泛部署。在本调查中，我们概述了无线传感器网络及其应用领域，包括为了进一步推动技术应解决的挑战。然后，我们回顾了WSN的最新技术和测试床。最后，我们确定了几个未来需要研究的开放研究问题。我们的调查与现有调查不同，因为我们专注于无线传感器网络技术的最新发展。我们回顾了领先的研究项目，标准和技术以及平台。此外，我们重点介绍了WSN研究中最近的一种现象，该现象是探索传感器网络与其他技术之间的协同作用，并解释这如何帮助传感器网络实现其全部潜力。本文打算通过对最近的发展进行全面调查来帮助新的研究人员进入WSN领域。
多周期反应网络中动力学不对称的分析建立了自主分区化的分子棘轮的原理
Emanuele Penocchio，1.6， *艾哈迈德·巴希尔（Ahmad Bachir），2.6 Alberto Credi，3.4 Raymond Dean Astamian，2.5， *和Giulio Ragazzon 2.7， * 1 * 1， * 1， * 1， * 1， * 1， * 1，埃文斯顿西北大学，60208，60208，USA 2 CNRS，8 All'E Gaspard Monge，67000 Strasbourg，法国3氏族中心激活的纳米结构，有机合成与骨质阶级研究所，国家研究委员会，通过Gobetti 101，40129 Boologna，意大利意大利意大利40129工业化学局40129' 40136意大利博洛尼亚5物理与天文学系，缅因州奥罗诺大学，ME 04469，使用6这些作者的贡献Equilly 7 Lead Contact *通信 *通信：Emanuele.penocchio@northwestern.edu（E.P.），astumian@maine.edu（R.D.A. ），girls@unist.fr（g.r。） https://doi.org/10.1016/j.chempr.2024.07.038），girls@unist.fr（g.r。）https://doi.org/10.1016/j.chempr.2024.07.038