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解锁睡眠的力量以实现最佳脑健康
不仅是在早晨感到精神焕发；睡眠在保持大脑健康和快乐方面起着至关重要的作用。当您抓住那些Z时，您的大脑开始工作，巩固记忆，增强学习并恢复自身。这就像给您的大脑洗手，清除了当天的所有堆积毒素。高质量的睡眠还可以提高您的创造力，解决问题的技能和专注能力。另外，在避免认知能力下降和心理健康问题方面，这是超级英雄。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
在有犹豫的单剂量和双剂量疫苗的情况下，Covid-19的传播：数学建模和最佳控制分析
结果：如果施用的共vid-19疫苗是不完善的，瞬态是存在一个参数空间，在该空间中发生向后分叉。时间预测显示，在存在疫苗犹豫的环境中，单剂量疫苗会导致与双剂量疫苗相比，与双剂量疫苗相比，疫苗的患病率显着降低。比较疫苗犹豫对单剂量或双剂量对COVID-19的影响的影响表明，针对单剂量的疫苗犹豫不决比对双剂量疫苗的疫苗犹豫更有害。最佳分析结果表明，与药物对照相比，非药物时间依赖性对照显着地表达了COVID-19的流行曲线。成本效果评估表明，非药物控制是应在资源有限的环境中实施的最具成本效率的COVID-19缓解策略。
除了弱耦合之外，能量测量仍然保持温度测量最优
我们开发了一种探针-样品相互作用中有限耦合量子测温的一般微扰理论，最高可达二阶。根据假设，探针和样品处于热平衡状态，因此探针由平均力吉布斯态描述。我们证明，仅通过对探针进行局部能量测量，就可以实现最终的测温精度——耦合精度达到二阶。因此，在这种情况下，试图从相干性中提取温度信息或设计自适应方案不会带来任何实际优势。此外，我们为量子 Fisher 信息提供了一个闭式表达式，它捕捉了探针对温度变化的敏感性。最后，我们用两个简单的例子来衡量和说明我们公式的易用性。我们的形式化方法没有对动态时间尺度的分离或探针或样品的性质做出任何假设。因此，通过提供对热灵敏度和实现它的最佳测量的分析见解，我们的结果为在有限耦合效应不能忽略的装置中进行量子测温铺平了道路。
婴儿早期的增长驱动最佳的大脑功能连通性，该连通性预测了童年后期的认知灵活性
Growth in early infancy drives optimal brain functional connectivity which predicts 1 cognitive flexibility in later childhood 2 3 Short title: Early growth predicts brain networks development 4 5 Chiara Bulgarelli 1,2 , Anna Blasi 2 , Samantha McCann 3,4 , Bosiljka Milosavljevic 5,6 , Giulia 6 Ghillia 3 , Ebrima Mbye 4 , Ebou Touray 4 , Tijan Fadera 4，Lena Acolatse 4,8，Sophie E. Moore 3,4、7 Sarah Lloyd-Fox 5，Clare E. E. E. E. Elwell 2，Adam T. Eggebrecht 9和Bright Study Team 10 8 9 1大脑与认知发展中心，英国伦敦伯克贝克，英国伯克贝克。10 2伦敦大学学院医学物理与生物医学工程系，英国11。12 3英国伦敦国王学院妇女和儿童健康部。13 4医学研究委员会部门伦敦卫生学院的冈比亚和热带14医学，冈比亚。15 5英国剑桥大学心理学系。16 6英国伦敦皇后大学生物学和实验心理学学院。17 7英国利物浦大学妇女和儿童健康系。18 8营养创新食品与健康中心，生物医学学院，爱尔兰Ulster 19大学。20 9美国圣路易斯华盛顿大学医学院Mallinckrodt放射学院，21。22 10 Bright Team（按字母顺序）：Muhammed Ceesay，Kassa Kora，Fabakary，Fabakary 23 NJAI，Andrew Prentice，Mariama Saidykhan。24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 Corresponding Author : 42 Dr. Chiara Bulgarelli 43 Email: c.bulgarelli@bbk.ac.uk 44 Address: Centre for Brain and Cognitive Development 45 Department of Psychological Sciences 46 Birkbeck, University of London 47 Malet Street 48 London, WC1E 7HX (UK) 49
在坦桑尼亚接受高血压和糖尿病的最佳护理的障碍和促进者：对医疗保健专业人员的定性研究以及患有艾滋病毒的人
艾滋病毒（PLWH）的抽象背景患者患糖尿病和高血压的风险更高。通常，对于艾滋病毒和非传染性疾病（NCD），服务通常是独立的，但是这如何影响PLWH中的NCD护理是未知的。我们旨在了解预防，早期诊断和对PLWH中糖尿病和高血压的安全有效护理的障碍和促进因子。方法半结构化访谈（SSIS）是针对10位护理PLWH的医疗保健专业人员（HCP），10个HCP照顾糖尿病和高血压患者，并具有16个PLWH，并具有糖尿病和/或高血压的合并症。参与者是从坦桑尼亚多摩的两个医疗机构招募的，并根据年龄和性别有目的地采样。采访是在斯瓦希里语中使用预发达的主题指南进行的，然后记录了逐字化的英语。使用框架方法进行了归纳主题分析。结果发现了三个主题：组织/医疗保健系统因素，个人因素和集合方面。Organisational/healthcare system factors comprised the only facilitators for prevention (education on lifestyle behaviours and counselling on adherence), but included the most barriers overall: fragmented services, no protocol for NCD screening and lack of access to diagnostic equipment were barriers for early diagnosis whereas the former plus lack of continuity of NCD care were barriers for safe effective care.HCPS的知识同时是预防的障碍，而PLWH知识是预防和安全有效护理的障碍。个体因素包括四个子主题，其中三个被认为是促进者：HCPS对早期诊断的NCD了解，NCD的自我监控以进行安全有效护理以及HCPS的个人实践，以早期诊断和安全有效的护理。联合因子包括三个子主题；所有这些都是预防，早期诊断和/或安全有效护理的障碍：PLWH和HIV污名的贫困和心理健康。
教育策略支持最佳处方 - ...
附录 1：方法 快速综合的背景 本快速综合动员了有关提交给麦克马斯特健康论坛快速响应计划的问题的全球和本地研究证据。只要有可能，快速综合就会总结从现有证据综合和现有证据综合未涵盖的领域的单项研究中得出的证据，以及/或者现有证据综合过时或科学发展迅速的证据。系统评价是对明确提出的问题的研究的总结，它使用系统和明确的方法来识别、选择和评估研究，并综合纳入的研究数据。快速综合不包含建议，这需要作者根据个人价值观和偏好做出判断。论坛及时提供需求驱动的情境化证据综合，例如本综合，以解决决策者面临的紧迫健康和社会系统问题（有关更多详细信息和示例，请访问我们的网站 - www.mcmasterforum.org/find-domestic-evidence/contextualized-es）。这包括在以下时间内生成的证据综合： • 几天（例如，快速证据概况或活生生的证据概况） • 几周（例如，快速综合，至少包括对最佳可用证据的政策分析，该分析
限制了对单调系统的最佳控制，并应用于电池快速充电
R。Drummond曾在She -fild University，Mappin ST，She -eld，S1 3JD的自动控制与系统工程系任职。电子邮件：ross.drummond@sheffield.ac.uk。N. E. Courtier和D. A. Howey与牛津大学工程科学系，牛津大学，牛津公园17号，OX1 3PJ，牛津，英国牛津，电子邮件：{David.howey，Nicola.courtier}@eng.ox.ac.ac.ac.uk。l D. Couto与控制工程和系统分析部，Brussels，Brussels，B-1050，BELGIUM，BRUSSELS UNIVER。电子邮件：luis.daniel.couto.mendonca@ulb.be。C. Guiver在爱丁堡纳皮尔大学（Edinburgh University，Edinburgh），英国EH10 5DT的工程与建筑环境学院工作。电子邮件：c.guiver@napier.ac.uk。罗斯·德拉蒙德（Ross Drummond）要感谢皇家工程学院通过英国情报界研究奖学金的资助。克里斯·吉夫（Chris Guiver）要感谢埃德·伊特堡（Ed-Inburgh）皇家学会（RSE）通过RSE个人研究奖学金提供的资金。EPSRC FARADAY机构多尺度建模项目（EP/S003053/1，授予号FIRG025）为Nicola Courtier和David Howey提供了支持。
考虑电能和热能的微型燃气轮机微电网日前优化调度
摘要。微电网被视为建筑物中各种分布式能源整合的关键要素。它们能够在并网和孤岛模式下运行，并在吸收可再生能源方面表现出巨大的潜力。然而，间歇性可再生能源的广泛实施，再加上可变电价，大大增加了微电网运行的不确定性。本文分析了一个综合能源系统的运行策略，该系统包括微型燃气轮机、地源热泵、光伏板，旨在满足商业建筑的供暖和电力需求。为了促进这一努力，开发了一个微型燃气轮机的神经网络模型，重点是快速计算时间和高精度地捕捉非设计性能。此外，使用 Modelica 语言开发和验证了地源热泵、光伏板的数学模型。使用 Dymola 优化包来推导系统的日前调度和一小时间隔，目的是最大限度地降低与系统相关的电力和供暖成本。结果表明，在分析期间，总成本可以降低约 51%，这表明在系统运行中节省成本的途径很有希望。
风光水电抽水蓄能混合能源系统两阶段稳健优化容量配置
水电、抽水蓄能与可再生能源混合能源系统已成为现代电力系统发展的新课题方向，实现不同能源容量的合理、高效配置至关重要，但现有研究与混合能源系统进一步发展的要求之间仍然存在差距。本文重点研究风电、光伏、水电、抽水蓄能电力系统的最优容量配置，推导了风电、光伏、水电、抽水蓄能电力系统最优容量配置的双层规划模型。为了对抽水蓄能电站的运行模式进行建模，引入了两个 0-1 变量。为了处理由两个 0-1 变量引起的非线性、非凸的下层规划问题，建议将 0-1 变量视为一些不确定参数。另外，通过将 0-1 变量视为一些不确定参数，最终引入两阶段稳健优化问题，将原始双层规划问题分解为主问题和子问题。然后应用 Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 条件来简化和线性化主问题中的最小-最大问题和非线性项。这使得主问题和子问题都被表述为混合整数线性规划 (MILP) 问题。通过利用强大的列和约束生成 (C&CG) 算法，两阶段稳健优化模型被分解为依次解决主问题和子问题的迭代过程。这种方法消除了混合能源系统现有双层规划问题中常用的复杂优化算法的需要。最后，通过案例研究的数值结果验证了所提出模型的有效性和优势。