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使用基于AI的优化软件个性化您的PC
安全的Dell优化器的优化技术旨在在您的系统上收集和分析数据，未经您的同意就永远不会离开盒子。旨在不断提高您的PC体验，Dell Optimizer继续创新并注入算法以提升硬件体验。
全球饮食质量评分与2型糖尿病风险之间的关联：德黑兰脂质和葡萄糖研究
将供应链优化（SCO）与生命周期评估（LCA）相结合对于创建既有经济效率且在环境上可持续易用的供应链至关重要。SCO专注于优化与产品和服务交付有关的网络结构和决策，但LCA系统地评估了整个供应链的环境影响。现有文献将SCO和LCA视为单独的顺序步骤，通常会导致范围和数据传输和续订挑战的不一致。我们的研究提出了一种新颖的供应链生命周期优化（SCLCO）模型，该模型集成了SCO和LCA。我们的SCLCO模型基于LCA数据结构，Incorpo-rate多时间期，闭环SCO决策（例如，逆向链管理，Inventory Control，网络设计），并且能够考虑可持续性的三个支柱：环境，经济和社会。它包括协调原则，术语和符号，从而通过传染性的表述弥合了SCO和LCA社区之间的差距。从运营研究文献中选定的SCO模型进行的计算实验验证了SCLCO，并证明了其在为SCO和LCA从业人员和研究人员提供有价值的见解方面的有效性。结果强调，在SCLCO中同时执行SCO和LCA，最大程度地减少了忽视决策影响的风险，并促进了来自现有LCA数据库的数据传输。
变压器心脏病预测的优化
针对最新的粒子群优化算法，本文提出了一种改进的跨前模型，以提高心脏病预测的准确性，并基于粒子群优化（PSO）提供了一种新的算法想法。我们首先使用三个主流机器学习分类算法 - 决策树，随机森林和XGBoost，然后输出这三个模型的混淆矩阵。结果表明，随机森林模型在预测心脏病的分类方面具有最佳性能，精度为92.2％。然后，我们将基于PSO算法的变压器模型应用于分类实验的同一数据集。结果表明，该模型的分类精度高达96.5％，比随机森林高4.3％，这验证了PSO在优化变压器模型中的有效性。上述研究表明，PSO在心脏病预测中显着改善了变压器的性能。提高预测心脏病的能力是全球优先事项，对所有人类的益处。准确的预测可以增强公共卫生，优化医疗资源并降低医疗保健成本，从而导致更健康的社会。这一进步为更有效的健康管理铺平了道路，并为更健康，更具韧性的全球社区的基础提供了帮助。
崩溃的行为评估和基于人工神经网络的马尾启发的三明治管的多目标优化
由于其特定的强度和海洋功能，薄壁结构越来越多地使用自动动机，以减少易受伤害的道路使用者（VRU），运输和航空航天工业的致命和严重伤害[1-5]。先前的分析[2，6，7]，实验[8-10]和计算研究[3,11,12]的结果使恶魔散布在能量吸收和崩溃的结果取决于许多结构和材料参数，包括金属类型，织物/基质类型，制造技术，结构几何，结构性的几何形状，维度和载荷条件[13-15]。由于其出色的机械特性，铝已经被许多作者研究了前几年[16，17]。今天，尽管复合材料和聚合物材料可用于能量吸收应用，但铝仍用于制造能量吸收。基于其延展性特征，轴向载荷下的铝管通过产生琴弦和DIA MOND变形模式通过多种塑性变形机制分散动能[18]。此外，在最近的Deca des中，管道几何形状的影响（即圆形，三角形，正方形和矩形）在薄壁吸收的响应上已得到广泛研究。
使用多层感知神经网络和BAT优化算法来增强皮肤疾病诊断
Hasanain Hayder Razzaq doi：https：//doi.org/10.33545/2707661x.2024.v5.i2b.102抽象的皮肤癌源自构成皮肤主要成分的细胞。这些细胞生长，分裂形成新细胞，并随着老化和死亡而替换旧细胞。然而，这个过程有时会出现故障，导致产生不必要的新细胞或旧细胞死亡，从而导致大量被称为肿瘤的组织。在这项研究中，我们专注于使用公开可用的ISIC数据集中的皮肤图像诊断七种类型的皮肤病。作为一种创新，采用了一种称为Google Net的卷积神经网络体系结构，以进行最佳特征提取。随后，使用带有传输学习的三层感知器网络对特征进行了分类。在分类之前，使用BAT优化算法在单独的特征选择阶段选择有效特征。然后将这些优化的特征送入感知到的网络进行分类。所提出的方法的准确性为98％，与基线方法相比，提高了5％。关键字：皮肤疾病，感知到神经网络，蝙蝠优化算法1。引入匹配治疗方法以诊断速度和准确性对当今医学界患者的生活质量和治疗结果至关重要。由于皮肤癌和皮肤疾病中有分化模式和类似症状的错误的机会很高，因此诊断提出了挑战。dl辅助皮肤科医生以0.87的AUC实现了最佳性能。常规的诊断方法大部分时间都取决于专家的经验，有时结果是错误的且耗时的。因此，这种情况证明了在皮肤图像分析的这一领域中改进的技术的依赖性，以提高诊断精度[1]。在这种情况下，人工智能技术，尤其是神经网络，赋予医学成像中自动化和有效分析的可能性。仍然，挑战仍然存在于最佳特征选择和减少计算复杂性。这项工作提出了一个具有多层感知神经网络和BAT优化算法的模型，以有效地解决并为皮肤疾病诊断提供准确的解决方案[2,3]，这些问题需要在现实生活中解决方案中解决方案。已经完成了各种工作以提高皮肤病诊断的性能。在研究中，黑色素瘤危险使用了在皮肤镜图像训练的DL模型。dl算法表现出很高的诊断精度，并证明它们可以与经验丰富的皮肤科医生达成平等。当前的研究的目的是批判性地评估DL在诊断黑色素瘤并探索其与皮肤科医生的相互作用方面的性能。通过多个数据库进行系统搜索确定了37项研究，其中27个具有足够的数据将其包括在荟萃分析中。结果：DL特异性的灵敏度为82％，为87％，AUC为0.92。与皮肤科医生相比，DL模型的表现更好，AUC为0.87，而皮肤科医生的AUC为0.83。这些发现表明，DL可以在黑色素瘤诊断中支持皮肤科医生，尽管进一步的大规模研究对于克服医学AI诊断的挑战是必要的。
通过基础模型的潜在空间可能性优化改善功能蛋白的产生
已经采用了各种深层生成模型来进行从头功能蛋白的产生。与3D蛋白设计相比，基于序列的生成方法旨在产生具有所需功能的氨基酸序列，由于蛋白质序列数据的丰度和质量以及相对较低的建模复合物，用于训练的氨基酸序列仍然是一种主要方法。通常对这些模型进行培训以匹配训练数据中的蛋白质序列，但每个氨基酸的精确匹配并不总是必不可少的。某些氨基酸的变化（例如，不匹配，插入和删除）可能不一定会导致功能变化。这表明将训练数据的可能性最大化超出氨基酸序列空间，可以产生更好的生成模型。预训练的蛋白质大语言模型（PLM）（例如ESM2）可以将蛋白质序列编码为潜在空间，并可能用作功能验证器。，我们通过模拟优化氨基酸序列空间和源自PLM的潜在空间的可能性，提出了训练功能蛋白序列生成模型。此培训方案也可以看作是一种知识蒸馏方法，该方法在培训过程中动态重新体重样本。我们将方法应用于训练GPT类模型（即自回旋变压器）进行抗微肽（AMP）和苹果酸脱氢酶（MDH）的一代任务。计算实验证实，我们的方法优于各种深层生成模型（例如，没有提出的培训策略的没有提议的培训策略）的各种深层生成模型（例如，生成对抗性净，变异自动编码器和GPT模型），证明了我们多叶型精选策略的有效性。
开发库存优化框架以尽量减少……
摘要 库存优化对于减轻经济损失和提高供应链管理效率至关重要。本文研究了传统库存实践面临的挑战，包括效率低下、需求变化和供应链中断，这些挑战会导致严重的财务和运营挫折。基于现有研究的理论基础和见解，提出了一个全面的库存优化框架，集成了人工智能 (AI)、物联网 (IoT) 和基于云的系统等先进技术。该框架强调数据驱动的决策、实时跟踪、精益库存管理和可持续性，为不同行业提供可扩展的解决方案。实施的实际建议包括对先进技术的投资、协作供应链实践和持续的绩效监控。拟议的框架旨在降低成本、提高运营弹性并使库存管理与更广泛的经济和
碳排放追踪与优化，实现可持续发展...
随着企业努力减少碳足迹，管理整个供应链的排放变得至关重要。这些排放往往是最难追踪的，因为它们涉及从原材料采购到运输和制造的多个阶段。企业需要一个实时解决方案，不仅可以跟踪碳排放，还可以提供可操作的见解，以优化供应链流程、减少排放并确保可持续性。
盐发酵青口贻贝的工艺优化
绿贻贝是双壳类软体动物，可通过盐发酵保存以提高其品质。本研究旨在使用响应曲面法 (RSM) 和 D 最优设计优化绿贻贝的发酵工艺。变量包括盐浓度（5-30%）和发酵期（1-4 周）。RSM 共产生了 16 种盐浓度和发酵期的组合条件。响应包括 pH、菌落总数 (TPC) 和总体可接受性。根据结果，发酵绿贻贝的优化条件为 15.05% 盐浓度和 2.6 周发酵期。可取性值为 0.733。最佳条件的 pH 值为 4.71，菌落总数为 3.63 log CFU/g，总体可接受性得分为 8.99。总体而言，本研究结果可应用于生产高品质盐发酵绿贻贝的工艺标准化。建议进一步研究发酵产品中的细菌鉴定和延长发酵时间。
