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Vandaele，R。Orcid：https：//orcid.org/0000-0002-0693-8011，Dance，S。L. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0003-1690-1690-3338 and ojha and ojha and ojha and ojha，v. orcid：https：https：https：https：https：// orcid 全球历史海洋数据工作的例子 del sarto，G。Orcid：https：//orcid.org/0009-0006-3257-6903，Bröcker，J.Orcid：https：//orcid.org/0000-0002-0864-6530 饮食炎症指数，睡眠时间和睡眠质量 绿色的功能模型比较项目（GFMIP ... 超音速分离向可持续气体去除和碳捕获 2023温度反映了稳定的全球变暖和内部海面温度可变性 热和机械强大的自我修复超分子聚氨酯具有脂肪族酰胺端盖
垃圾屏幕是由均匀间隔的杆或网格制成的结构，安装在涵洞或排水系统的入口处，以防止碎屑造成可能进一步下游并损坏关键资产（例如，泵站或管道）的堵塞（Benn等人。2019）。条间距通常设计为仅捕获可能造成损坏的碎片。如图1所示，一旦碎屑开始在多个条上桥接，然后开始逐步积累，阻塞水路并可能引起浮动事件（Blanc 2013; Benn等2019）。因此，清除被阻塞的垃圾屏幕是最重要的，尤其是在大雨的发作之前（Speight等人。2021）。实际上，这意味着地方当局需要制定更好的策略来清除这些资产。当前，这些垃圾屏幕是通过手动检查摄像机或常规时间表来维护的，但是在需要清除特定垃圾屏幕的情况下，这可能证明不具备。此外，虽然垃圾屏幕的阻塞可能会严重恶化流量事件（Streftaris et al。2013），据我们所知，这些信息从未被整合到投入预测系统。使用观察到的或建模的河流排放来为图中的排放提供信息（例如Hooker等人，2023）。因此，知道垃圾屏幕的位置和状态可以被认为是自动选择此类洪水淹没图的有价值信息。例如，模拟库可以包含根据不同垃圾屏幕阻塞方案计算的地图，并且根据垃圾屏幕状态的知识选择了正确的映射。
透视图：利用肠道微生物群预测对饮食，益生元和益生菌干预措施的个性化反应
白粉病是草莓生产中最有问题的疾病之一。迄今为止，很少有商业草莓品种被认为具有完全耐药性，因此，必须实施广泛的喷雾计划来控制病原体。在这里，使用大规模的场实验来确定各种草莓基因型面板中叶片和水果组织的白粉病耐药性状态。该表型数据用于识别与组织粉状霉菌耐药性相关的定量性状核苷酸（QTN）。总共发现六个稳定的QTN与叶面耐药性相关，其中1个QTN在7D染色体上与耐药性增加61％有关。与叶子的结果相反，没有QTN与抗果疾病抗性有关，并且在草莓果实上观察到了高度的耐药性，在水果和叶面症状之间未观察到遗传相关性，表明组织特异性反应。除了遗传基因座的鉴定之外，我们还证明了基因组选择可以导致跨基因型的叶面耐药性快速增长，并有可能捕获人群中存在的遗传叶子抗性的50％。迄今为止，自然抵抗的定量性质和与性状的遗传控制有关的知识的定量性质阻碍了草莓中强大的白粉病耐药性的繁殖。这些结果通过为社区提供可用于基因组知情育种的大量信息来解决这一短缺，实施可能会提供一种自然的抵抗策略来打击白粉病。
Abd El-Wahab, MMH、Aljabri, M.、Sarhan, MS ORCID：https://orcid.org/0000-0003-0904-976X、Osman, G. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-6041-620
1 开罗大学农业学院农学系，埃及吉萨 12613；mustafamh2003@yahoo.co.uk (MMHAE-W.)；mahmoudm.mabrouk92@gmail.com (MM) 2 乌姆古拉大学应用科学学院生物系，沙特阿拉伯麦加 21955；Myjabri@uqu.edu.sa (MA)；geosman@uqu.edu.sa (GO) 3 乌姆古拉大学应用科学学院研究实验室中心，沙特阿拉伯麦加 21955 4 开罗大学环境研究与研究部，埃及吉萨 12613； m.sabrysarhan@gmail.com 5 农业基因工程研究所（AGERI），ARC，埃及吉萨 12915 6 德克萨斯 A&M 农业生命研究中心基因组学和生物信息学服务，阿马里洛学院站，阿马里洛，TX 77845，美国；Shichen.Wang@ag.tamu.edu 7 国家研究中心植物生物技术系，埃及吉萨 12622；helshabrawi73@yahoo.com (HME-S.)；a_m_gabr2@yahoo.com (AMMG) 8 阿姆斯特丹大学植物生理学系，阿姆斯特丹斯瓦默丹生命科学研究所，1098 XH 阿姆斯特丹，荷兰；amabdelhaliem@gmail.com 9 雷丁大学农业、政策与发展学院，Whiteknights，雷丁 RG6 6AR，英国； dmosullivan@reading.ac.uk 10 埃及开罗大学农业学院遗传学系，吉萨 12613 * 通讯地址：mohamed.elsoda@agr.cu.edu.eg † 现地址：Eurac research—Institute for Mummy Studies，39100 Bolzano，意大利。‡ 现地址：Rijk Zwaan，荷兰。
del sarto，G。Orcid：https：//orcid.org/0009-0006-3257-6903，Bröcker，J.Orcid：https：//orcid.org/0000-0002-0864-6530
摘要。一维气候能量平衡模型（1D EBM）是基于地球能量预算的划定全球温度启用的简化气候模型。我们检查了一类一类EBM，该类别作为与相关变量问题的Euler-Lagrange方程相对应的抛物线方程，涵盖了空间不均匀模型，例如与纬度依赖性扰动性的贝甲。。我们还将最小化器的解释为时间依赖性和随机1D EBM的“典型”或“可能”解决方案。然后，我们检查了值函数之间的连接，该值函数代表了客观功能的最小值（在所有温度下），被视为温室气体浓度的函数和全球平均温度（也是温室气体浓度的函数，即分叉图）。特别是，只要有独特的最小化脾气，但全球平均温度持续变化，但是共存的最小化器必须具有不同的全球平均温度。此外，对于温室气体浓度，全球平均温度不稳定，其跳跃必须必须向上上升。我们发现对更一般的空间异质反应 - 扩散模型的适用性也被解散了，对我们的结果的物理解释也是如此。
Jackson，L。C.和Petit，T。Orcid：https：//orcid.org/0000- 0002-7922-9363（2023）CMIP6 MO
Jackson，L。C.和Petit，T。Orcid：https：//orcid.org/0000- 000-0000- 0002-7922-9363（2023）CMIP6模型中北大西洋上的倾覆和水质量转化。气候动力学，60。pp。2871-2891。ISSN 1432-0894 doi：https：//doi.org/10.1007/s00382-022-06448-1，可在https://centaur.acreaur.acre.ac.ac.uk/108608/
Zhang，Y.-M。，Jia，Z。和Dunwell，J。M. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0003-2147-665X，编辑。 （2023）新的多洛克斯GWAS方法的应用 冲击途径：解开混合食品供应链 对整个生命周期中蘑菇对情绪和神经认知健康的影响的评论 气候变化和美国ESG的政治化 哺乳动物大脑和体型的共同进化动力学 Wolbachia优势影响Culex Quinquefasciatus Microbiota 了解建筑项目中材料采购的复杂性，以建立一个影响MSMES供应链管理的概念框架 透视图：利用肠道微生物群预测对饮食，益生元和益生菌干预措施的个性化反应 Lynn，S。C.，Dunwell，J。M. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000- 0003-2147-665X，Whitehouse，A。B.和Cockerton，H。M.（2024）与相关的基因上 定期消费小米对禁食和发布的影响... 神经发育过程中结构性大脑不对称的大规模分析：4265名儿童和青少年的年龄和性别的关联 在CMIP6模型的不同SSP方案下，印度的热浪及其未来预测 Hunt，K。M. R. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0003-1480-3755和Harrison，S。P. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-0000-0000-1903（2025） 热遥感的实用性用于评估高... 基于花粉的全新世气候趋势的重建 DIV AI模型比物理学更好的天气预测...
GWAS方法的演变可以分为三个阶段：单标记分析的初始阶段（Risch和Merikangas，1996），其次是基于混合模型的方法的出现（Zhang等，2005; Yu等，2006; Yu等，2006; Kang等，2008; Kang et an。 Stephens，2012;当前，广泛使用了快速的单基因组基因组扫描和多基因座的两步方法。但是，拥护者倾向于混合模型加机器学习方法，例如3VMRMLM（Li等，2022），因为他们在控制所有多基因背景的同时全面考虑了所有效果。在大多数方法中，标记基因型QQ，QQ和QQ通常分别编码为2、1和0，表明它们在随机交配种群中的繁殖值。在这种情况下，要估计的参数是等位基因替代效应（a），控制
Alasali, F. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-1413-059X、Saad, SM、Saidi, AS、Itradat, A.、Holderbaum, W. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-16
微电网保护方案在确保城市和农村地区电力分配的可靠性和效率方面发挥着至关重要的作用，尤其是在可再生能源日益整合的情况下。本文旨在对现有的微电网保护方案进行全面分析，讨论其优势和局限性，并强调未来研究的主要挑战和机遇。随着微电网系统变得越来越普遍，配备智能电子设备、非线性负载和多个分布式发电源的小型社区网络中的电力流管理变得更加复杂。为了应对这些挑战，需要协调保护方案以防止过载和设备损坏。首先，本研究讨论了微电网的定义和功能类别，强调了它们的优点和缺点。对微电网保护文献的分析包括自适应保护系统作为解决协调挑战的智能方法。其次，本综述将微电网保护技术分为改进的、基于新知识的和传统的方案，并对优化方法进行了系统分析。本研究还研究了与微电网内保护继电器协调相关的基本问题。最后，研究微电网保护的现状，以确定这一快速发展领域未来发展的关键研究方向和机遇。这项全面分析的结果强调了有效的微电网保护对于确保稳定和可持续的能源未来的重要性。© 2023 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
文章：Wang, W.、Chen, L.、Xiong, M. orcid.org/0000-0003-1974-9188 等（另外 1 位作者）（2023 年）通过负责任的 AI 信号和医疗保健领域的员工参与机制加速 AI 的采用。信息系统前沿，25 (6)。第 2239-2256 页。ISSN 1387-3326
摘要 人工智能 (AI) 技术正在改变医疗保健行业。然而，尽管如此，相关的伦理含义仍有待商榷。本研究调查了人工智能责任信号如何影响医疗从业者对人工智能的态度、对人工智能的满意度、人工智能使用意愿，包括其潜在机制。我们的研究概述了自主性、仁慈、可解释性、公正性和不伤害性是人工智能对医疗从业者责任的五个关键信号。研究结果表明，这五个信号显著提高了医疗从业者的参与度，从而导致对人工智能技术的态度更为积极、满意度更高、使用意愿更高。此外，“技术超负荷”作为主要的“技术压力源”，调节了参与度对人工智能公正性与行为和态度结果之间关系的中介作用。当医疗从业者认为人工智能技术增加了额外的工作量时，这种技术超负荷会削弱公正信号的重要性，进而影响他们对人工智能技术的态度、满意度和使用意愿。
文章：Li, S. orcid.org/0000-0002-0147-8888，Peng, G.，Xing, F. 等人（另外 2 位作者）（2021 年）工业 AI 中的价值共同创造：B2B 供应商、客户和技术提供商的互动作用。工业营销管理，98. 第 105-114 页。ISSN 0019-8501
重复使用本文根据 Creative Commons 署名-非商业-禁止演绎 (CC BY-NC-ND) 许可条款发布。此许可仅允许您下载此作品并在注明作者的情况下与他人共享，但您不得以任何方式更改本文或将其用于商业用途。更多信息和许可条款的完整内容请参见：https://creativecommons.org/licenses/
文章：Goudarzi、Shidrokh、Anisi、Mohammad Hossein、Ahmadi、Hamed orcid.org/0000-0001- 5508-8757 等（另外 1 位作者）（已接受：2020 年）使用 SDN 的分销运营动态资源分配模型。IEEE 物联网杂志。ISSN 2327-4662（印刷中）
摘要 — 在车载自组织网络中，自动驾驶汽车在支持车载应用之前会生成大量数据。因此，需要一个大存储和高计算平台。另一方面，云平台上的车载网络计算需要低延迟。应用边缘计算 (EC) 作为一种新的计算范式，有可能在提供计算服务的同时减少延迟并提高总效用。我们提出了一个三层 EC 框架，将弹性计算处理能力和动态路线计算设置为适合实时车辆监控的边缘服务器。该框架包括云计算层、EC 层和设备层。资源分配方法的公式类似于优化问题。我们设计了一种新的强化学习 (RL) 算法来处理云计算辅助的资源分配问题。通过集成 EC 和软件定义网络 (SDN)，本研究为车载网络中的资源分配提供了一种新的软件定义网络边缘 (SDNE) 框架。这项工作的新颖之处在于设计了一种使用经验回复的多智能体基于 RL 的方法。所提出的算法实时存储用户的通信信息和网络轨迹状态。给出了具有各种系统因素的模拟结果，以显示所建议框架的效率。我们通过一个真实案例研究来展示结果。