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解决酵母中的分类问题 - 统一方法
在我们的研究中，我们通过整合DNA和生理特征来建立酵母菌和属描述的统一标准。具体而言，我们专注于序列身份（SI）和源自ITS1-2和LSU rDNA标记的组合的进化距离（ED），以及生理谱（DPP）之间的新参数。我们首先根据组合序列构建了一个系统发育树，并计算了树上所有酵母对之间的SI。酵母生理特征编码，并进行比较以构建生理模拟图。值得注意的是，生理树状图密切反映了遗传树状图。使用两个树状图，我们在Kazachstania和Starmerella进化枝内可视化和鉴定出强大的分类界限，并得到了RDNA系统发育树的进一步支持（1-4）。SI和ED之间的强相关性证实了我们基于DNA的方法的可靠性，而DPP的整合进一步增强了物种描述。，这些标准共同为分类划分提供了一个全面的框架，可推广到所有酵母菌和属。
引言爪（蹄）疾病是现代奶牛育种的严重问题。它们与绝大多数LAM案例
引言爪（蹄）疾病是现代奶牛育种的严重问题。它们与牛的绝大多数la行，增加生产成本，导致乳制品生产率降低，动物的淘汰，高牛群旋转，定性和定量繁殖的降低（Dolecheck等人，2019年； Kofler，2017年）。对奶牛中的爪疾病的倾向是由四肢远端的大量血管的分支网络确定的，与大型牲畜农场中动物受限运动有关的慢性静脉不足，主要触发因素是硬地板覆盖物上的蹄子的创伤。迄今为止，应考虑物种和个体特征，即反应性Kostyuk，N。卡拉巴索娃。2025。使用脂肪衍生的间充质干细胞在奶牛中的爪病变治疗中。农业科学全球创新杂志13：333-342。[2024年9月2日收到； 2024年11月4日接受；出版于2025年1月1日]
建议引用：Puranam, Phanish (2021)：人机协作决策作为组织设计问题，《组织设计杂志》，ISSN 2245-408X，Springer，Cham，第 10 卷，Iss。2，第 75-81 页，https://doi.org/10.1007/s41469-021-00095-2
在这篇简短的观点文章中，我提出了一些想法，即我们如何将人类与人工智能算法之间的协作决策概念化为组织设计中的一个问题。虽然人类与人工智能算法之间可能存在多种交互形式，但这里的论点与知识工作最相关，在知识工作中，人类和人工智能算法通过某种形式的协作，共同做出由第三方实施的决策（例如选股、投资、判刑、筛选候选人）。我将这些情况称为“人机协作决策”（或 HACD）。这些论点也可能适用于人类训练人工智能算法（例如，通过观察人类驾驶来学习的自动驾驶汽车）或反之亦然（例如，基于聊天机器人的语言学习应用程序）的情况，或使用算法来改善人与人之间的匹配（例如，社交媒体平台上的朋友建议），但需要一些我在这里没有涉及的其他考虑因素。在下文中，我将“人工智能”和“算法”这两个术语与“机器学习”（ML）互换使用。我知道并非所有算法都是人工智能，也并非所有人工智能都是机器学习（Broussard 2018；Raj and Seamans 2019），但我的
Jasmine Rimani、Charles Lesire、Stéphanie Lizy-Destrez、Nicole Viola。MBSE 在 HDDL 中建模分层 AI 规划问题的应用。ICAPS 2021，2021 年 8 月，虚拟活动，中国。第 0 页。�hal-03434905�
分层 AI 规划的最新改进为不同专业领域的新应用开辟了道路。一个存在大胆而复杂的规划和调度问题的领域是空间探索系统操作的定义。对于这种特定的应用，分层定义域语言 (HDDL) 可能是最合适的 AI 规划语言。然而，为 HDDL 设计和编写问题和域文件是一项复杂的任务。它们需要熟练的设计师来编写和检查语法的一致性。此外，共享和修改 HDDL 文件可能是一项复杂的任务，并且可能缺乏修改的可追溯性，从而使整个过程容易出错。另一方面，大多数空间系统工程师（空间系统操作概念的架构师）几乎从未在大学课程中学习过 HDDL 和 PDDL 等规划语言。本文提出的工作有助于填补太空操作工程师与 AI 规划潜力之间的空白，以解决应用于太空探索系统的规划和调度问题。HDDL 的典型问题和域文件是从 SysML 的形式化构建的，SysML 是一种用于系统工程的通用架构建模语言。SysML 被有效地用作基于模型的系统工程 (MBSE) 中的建模语言，以研究和设计太空任务的任务架构。所提出的方法应用于模拟空间机器人任务，其中协作无人机和探测车需要探索未知环境。该方法的最终目的是将“人类知识”转移到规划问题中，并展示 MBSE 应用于 AI 规划问题的知识工程 (KE) 的能力。
量子计算在国防问题中的应用，案例研究
摘要背景和目的：量子技术有可能应用于人类活动的许多领域。其中一个重要领域是国防。量子技术可用于现代战争的所有领域。基于量子算法运行的量子计算机可用于解决许多问题。最大独立集问题应用于科学、工程和工业的各个领域。由于这些问题对于传统计算机来说很难，因此量子算法的使用改进了它们的解决方案。在本文中，使用量子近似优化算法 (QAOA) 检查了加权最大独立集问题的解，并使用该方法解决了雷达定位问题。方法：本研究在目的方面适用，本研究的结果使用基于量子编程的方法呈现。结果：使用量子近似优化算法 (QAOA) 优化算法对加权最大独立集问题进行了建模和求解，该模型已用于雷达定位问题并获得了高精度求解。结论：最大独立集问题属于优化问题领域，具有广泛的应用。这些问题可以用量子优化算法以高精度和高速解决。考虑到量子计算相对于经典计算的优越性，在国防政策中必须特别关注量子技术。关键词：最大独立集问题，变分量子算法，雷达布局
将生物多样性数据中的差距和偏见视为缺失的数据问题
大生物多样性数据集具有较大的分类，地理和时间范围，具有监测和研究的巨大潜力。此类数据集对于评估物种种群和分布的时间变化尤为重要。可用数据中的差距，尤其是空间和时间差距，通常意味着数据不能代表目标人群。这阻碍了大规模推论，例如关于物种的趋势，并可能导致放错了保护作用。在这里，我们概念化了生物多样性监视数据的差距是缺少的数据问题，该数据为不同类型的生物学数据集的挑战和潜在解决方案提供了一个统一的框架。我们将典型的数据差距类型表征为不同类别的缺少数据类别，然后使用丢失的数据理论来探讨有关物种趋势和影响事件/丰富性的因素的含义。通过使用此框架，我们表明，当影响采样和/或数据可用性与影响物种的因素重叠时，可能会由于数据差距而产生的偏差。，但数据集本身没有偏见。结果取决于生态问题和统计方法，该方法确定了围绕哪些变异来源考虑的选择。我们认为，使用监视数据进行长期物种趋势建模的典型方法特别容易受到数据差距的影响，因为这种模型不倾向于说明驱动缺失的因素。为了确定解决此问题的一般解决方案，我们回顾了实证研究并使用仿真研究来比较一些最常使用的方法来处理数据差距，包括亚采样，加权和插补。所有这些方法具有减少偏差的潜力，但可能以增加参数估计的不确定性成本。加权技术可以说是迄今为止生态学中最不使用的，并且具有减少参数估计的偏差和方差的潜力。无论方法如何，降低偏见的能力都取决于对数据差距的知识和数据的可用性。在处理数据收集和分析工作流的不同阶段的数据差距时，我们使用此评论概述了必要的考虑。
解决夜猫子型学龄前儿童的睡眠问题...
图片说明：研究揭示早期干预睡眠问题如何优化儿童的社会情感发展（图片来源：123RF）新加坡——最近，由 A*STAR 人类发展与潜力研究所 (A*STAR IHDP) 的研究人员领导的一项本地研究表明，解决学龄前儿童（尤其是“夜猫子”）的睡眠问题可能会减少他们在进入小学时遇到的情绪和行为挑战。 “夜猫子”学龄前儿童患睡眠问题的风险更高 该研究是“在新加坡成长，迈向健康结果”(GUSTO) 出生队列的一部分，随访了 399 名从学龄前到学龄的儿童。这项纵向研究调查了睡眠类型（即一个人在早上还是晚上更活跃）与 4.5 至 6 岁学龄前儿童的睡眠模式之间的关系。该研究发表在《睡眠医学》杂志上，由来自 A*STAR IHDP、新加坡国立大学杨潞龄医学院、国立大学卫生系统 (NUHS)、竹脚妇女儿童医院 (KKH) 和阿姆斯特丹大学医学中心 (Amsterdam UMC) 的研究团队进行。
纤维肌痛及其与肠道问题的关系
参考文献Minerbi A.，Fitzcharles M. A.肠道微生物组：纤维肌痛中的相关性。临床风湿性临床。2020; 38 Suppl 123（1）：99-104。Silva，M。T.等。 肠易激综合征的诊断和治疗：系统评价。 Pará研究医学杂志，4，0-0.2020。 souza J.，Perissinotti D.巴西纤维肌痛的流行率 - 基于人群的研究，其中包含有关巴西慢性疼痛患病率研究的次要数据。 BRJP Vol.1 No.4 Sao Paulo 10月/DIC。 2018。Silva，M。T.等。肠易激综合征的诊断和治疗：系统评价。Pará研究医学杂志，4，0-0.2020。 souza J.，Perissinotti D.巴西纤维肌痛的流行率 - 基于人群的研究，其中包含有关巴西慢性疼痛患病率研究的次要数据。 BRJP Vol.1 No.4 Sao Paulo 10月/DIC。 2018。Pará研究医学杂志，4，0-0.2020。souza J.，Perissinotti D.巴西纤维肌痛的流行率 - 基于人群的研究，其中包含有关巴西慢性疼痛患病率研究的次要数据。BRJP Vol.1 No.4 Sao Paulo 10月/DIC。 2018。BRJP Vol.1 No.4 Sao Paulo 10月/DIC。2018。
为解决南非电力问题而做出的大力幕后努力
该项目是 BESS 的一部分，第一个竣工的项目是 Hex BESS，该项目于 2023 年 11 月在西开普省伍斯特启用。根据 Eskom 的一份媒体声明，“BESS 项目是对南非长期电力危机的迫切需求之一的直接回应，通过增加存储容量来加强电网，同时使现有的发电能源结构多样化。它使用大型公用事业电池，总容量为每天 1440MWh，光伏容量为 60MW。Hex 站点专门设计用于存储 100MWh 的能源，足以为莫塞尔湾或豪伊克等城镇供电约五个小时。它是 Eskom BESS 项目第一阶段的一部分，该项目包括在夸祖鲁-纳塔尔省、东开普省、西开普省和北开普省的八个 Eskom Distribution 变电站安装约 833MWh 的额外存储容量。”
