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进行性肺纤维化：需要现实世界数据解决现实世界临床问题
尽管有更多的识别和新的许可治疗，但支持进行性肺纤维化患者的临床医生面临的现实生活挑战正在增加。作为一个概念，进行性肺纤维化仍然相对较新，并且仍然是一个具有挑战性的诊断。最近的大规模，临床试验提供了有用的信息，但是关于渐进性肺纤维化的阶去疗法和最佳管理策略仍然存在问题。在本文中，我们认为现实世界数据可能在回答这些问题中起关键作用。间质肺疾病是一组异源性疾病，具有不同程度的炎症和肺纤维化。特发性肺纤维化（IPF）是原型进行性纤维化肺部疾病，目前尚无治愈方法。最近，“进行性肺纤维化”一词已被用来代表非IPF间质性肺部疾病，尽管接受了常规治疗，这些肺部疾病尽管接受了常规治疗。1
解决南非的本土解决方案问题...
在2024年7月中旬，卢拉（Lula）在一项交易中收购了南非的英国员工运输供应商Zeelo，这标志着共享乘车业务的盈利能力，这要归功于成本节省和其他合同的结合。ASISA ESD基金经理Edge增长宣布了这项交易，称Lula在2024年的收入达到了9亿兰特至1亿兰特的收入，并且在2025年下半年的稳定A系列a的收入中。A系列A，这是一轮融资，当创业公司可以证明其准备扩展时，就会发生，就像机构投资者开始参与时一样是一个很大的里程碑。
通过西里兰卡的造林保护环境问题和生物多样性保护：现有状态，与捷克森林人的斗争与合作 - 审查
在过去的300年中主要是狂野到人为的（Newbold等人2014; WWF 2016）。将这个热带岛屿国家的森林状况与中欧捷克共和国进行比较是一个相似规模的国家很有趣的。与捷克共和国相比： - 捷克共和国：34.1％（FMI 2022） - 斯里兰卡：29.8％：29.8％（FRA 2020） - 捷克共和国的总森林面积：2 680 372公顷（MOA 2023）（MOA 2023）（2023年） - Sri Lanka的总森林森林较高：1 955 178 Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha：Cove avecover。森林覆盖率比斯里兰卡（Sri Lanka）（差4.3个百分点或718 214公顷的差异）。虽然捷克共和国和斯里兰卡在森林覆盖百分比方面具有相似性，但它们的树种构成完全不同。捷克共和国以挪威云杉和苏格兰松树等针叶性物种为主，而斯里兰卡则拥有较高比例的阔叶树，而主要森林百分比较高。斯里兰卡的热带气候和多样化的生态系统为中欧温带森林的森林管理带来了截然不同的背景。捷克共和国展示了适合其气候和树种的独特造林实践（例如，Gallo等。 2018; Brichta等。 2023; Černý2023; Vacek等。 2020，2023）。 了解斯里兰卡的森林覆盖动态，为全球热带森林生态系统提供了宝贵的见解。 斯里兰卡最近最近的森林管理问题强调了全球范围内面临的挑战。 其他捷克专家包括。Gallo等。2018; Brichta等。2023; Černý2023; Vacek等。2020，2023）。了解斯里兰卡的森林覆盖动态，为全球热带森林生态系统提供了宝贵的见解。斯里兰卡最近最近的森林管理问题强调了全球范围内面临的挑战。其他捷克专家包括。通过将这些趋势与欧洲中部的趋势相结合，例如在捷克共和国，我们可以对全球森林人类的战略有更全面的了解。有趣的是，捷克人的公众历史上经历了类似的压力（人口增长和随后的城市，森林覆盖率下降，农业和工业发展等等。），展示了这些地理上不同地区之间知识交流和协作的潜在途径。由于这些原因，在斯里兰卡的生物多样性压力很大，而当地和捷克森林人之间的合作正在开发，目的是为解决这些问题做出贡献。捷克森林人与东南亚的森林人的合作具有悠久的传统。为了表明，E.Václav教授在孟加拉国，老挝和越南的粮农组织下从事林业的几个项目。J.Slavický
关于组合优化问题的自动生成元启发式算法
元启发式算法已成为解决优化问题的首选方法之一。由于大量可用方法和可能的算法设计，寻找给定问题的最佳元疗法通常很困难。此外，高性能的元启发术通常结合通用目的和特定问题的算法成分。我们在这里提出了一种使用算法组件的灵活框架自动设计元启发式学的方法，该方法通过自动配置方法实例化和评估算法。与先前需要手写算法模板或语法的先前提案相比，每种算法组件的属性隐含地定义了组成算法的规则。因此，使用其他组件（甚至是特定问题或用户定义的）扩展了我们的框架，会自动更新设计空间。此外，由于生成的算法是由组件组成的，因此可以轻松解释它们。我们提供了提案的实施，并通过在与完全不同的家庭中的三个不同问题中的研究优于以前的研究来证明其好处：设施布局问题，车辆路由问题和聚类问题。
使用 D-Wave 量子退火器对质因数分解问题进行实验
本文以我们最近发表的一篇论文为基础，在这篇论文中，我们提出了一种通过量子退火进行素数分解 (PF) 的新方法，其中 8,219,999 = 32,749 × 251 是我们能够分解的最高素数乘积——据我们所知，这是有史以来通过量子设备分解的最大数字。然而，导致我们得到这些结果的一系列退火实验并没有遵循直线路径；相反，它们涉及一个复杂的反复试验过程，充满了失败或部分失败的尝试和回溯，最终只能促使我们找到成功的退火策略。在本文中，我们深入探讨了实验决策背后的原因，并介绍了在构思最终策略之前我们进行的一些尝试，这些策略使我们能够实现结果。这还涉及我们研究的一系列想法、技术和策略，尽管结果证明它们不如前者。我们最终采用的方法，可能会为更专业的 D-Wave 用户和从业者提供见解。具体来说，我们展示了以下见解：（i）不同的初始化技术会影响性能，其中通量偏差在针对局部结构化嵌入时是有效的；（ii）与依赖全局嵌入的问题相比，链强度在局部结构化嵌入中的影响较小；（iii）断链和激发的 CFA 之间存在权衡，这表明基于模块而不是单个量子位的增量退火偏移补救方法。因此，通过分享我们经验的细节，我们旨在提供对量子退火不断发展的前景的见解，并帮助人们访问和有效使用 D-Wave 量子退火器。
固态钠离子电池电解质及其溶液的问题
摘要。在全球对能源存储需求的持续增长的背景下，由于其出色的性能，电化学能源存储系统在许多储能技术中脱颖而出。目前，电池是电化学能源存储中最主流形式之一，例如燃料电池，锂离子电池和固态电池，已被广泛使用。尤其是，由于锂离子电池中存在的安全危害已逐渐被识别，因此固态电池因其更高的安全性能而受到广泛关注和深入研究。作为新兴的电化学能源存储装置，实心钠离子电池的最突出特征是它们使用固体电解质代替传统的液体电解质，从而大大提高了电池的安全性。不幸的是，虽然固体电解质表现出良好的化学稳定性和良好的电化学性能，但它们在实际应用中仍然面临许多挑战，包括低离子电导率，界面接触差和寿命短。在本文中，讨论了固态钠离子电池中电解质的特性，挑战和解决方案。
使用最大基数匹配问题对量子退火进行基准测试
我们对量子退火 (QA) 与模拟退火 (SA) 进行了基准测试，重点关注问题嵌入到 D-Wave 量子退火器的不同拓扑上的影响。我们研究的一系列问题是最大基数匹配问题的特别设计实例，这些问题很容易通过经典方法解决，但对于 SA 来说很难，而且实验发现，对于 QA 也不容易。除了使用多个 D-Wave 处理器外，我们还通过数值求解时间相关的薛定谔方程来模拟 QA 过程。我们发现嵌入问题可能比非嵌入问题困难得多，并且某些参数（例如链强度）对于找到最佳解决方案可能非常有影响。因此，找到良好的嵌入和最佳参数值可以大大改善结果。有趣的是，我们发现尽管 SA 在解决非嵌入问题方面取得了成功，但与我们在 D-Wave 量子退火器上取得的成果相比，嵌入版本获得的 SA 结果相当差。
量子力学中一维时间分数阶薛定谔问题的解析研究
本研究对量子力学中出现的一维时间分数阶非线性薛定谔方程进行了分析研究。在本研究中，我们建立了 Sumudu 变换残差幂级数法 (ST-RPSM) 的思想，以生成具有分数阶导数的非线性薛定谔模型的数值解。提出的思想是 Sumudu 变换 (ST) 和残差幂级数法 (RPSM) 的组合。分数阶导数取自 Caputo 意义。所提出的技术是独一无二的，因为它不需要任何假设或变量约束。ST-RPSM 通过一系列连续迭代获得其结果，并且得到的形式快速收敛到精确解。通过 ST-RPSM 获得的结果表明，该方案对于非线性分数阶模型是真实、有效和简单的。使用 Mathematica 软件以不同的分数阶级别显示一些图形结构。
二氧化碳和温暖气候不是问题。
证明人正在引起气候变化的大多数证据来自气候模型，但这些模型相对于观察结果而言，这些模型被证明是热的。14最引用的观察性证据表明，人类正在为气候变化做出贡献的是基于本杰明·桑特（Benjamin Santer）等人的工作，这是第二次IPCC报告15中提出的“大气指纹”。16 David Karoly 17和其他人指出，如果太阳变异性引起气候变化，平流层和对流层都会变暖，但这不是我们观察到的。平流层正在冷却，对流层和地球表面正在变暖。对流层中部与对流层较低，但速度较慢。这种平流层冷却和对流层变暖的模式称为人类引起的变暖的指纹。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。