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社论：不断变化的海洋粮食生产潜力
与许多其他环境一样，海洋和沿海环境容易受到气候变化的影响（IPCC，2023年）。海洋占据了世界表面的70％，具有巨大的生物量生产潜力，但是气候压力源会影响生态系统功能以及水生生物的健康和生长。了解气候变化将如何影响海洋粮食生产，因此可能的适应策略至关重要。虽然木磨坊的产量稳定或下降，但据信水产养殖在粮食安全中起着越来越重要的作用，有助于供应高质量的粮食，以满足不断增长的地方和地区社区以及全球人口的需求（Aksnes等人，2017年，2017年； FAO，2024年）。因此，我们必须考虑不断变化的海洋环境如何支持可持续的粮食生产。海洋热含量的观察记录表明，海洋变暖正在加速（Cheng等，2019）。海洋热浪（MHW）是异常的温暖海水事件，可能会对海洋生态系统产生重大影响（Oliver等，2021）。全球海平面上升和沿海流量的预测显示，随着极端事件变得更加激烈，许多物种的脆弱性水平增加了（Voustdoukas等，2018）。但是，关于气候变化对粮食生产的影响有许多知识差距，从根本上讲，由于影响暴露，风险水平和适应潜力的因素有许多不同的因素（Falconer等，2022）。研究主题，例如“不断变化的海洋中的粮食生产潜力”，以增加该主题的重点和相关性。结果该研究主题包含七个原始研究文章和一个观点。两篇研究文章考虑捕获猎犬，而其他研究则关注水产养殖。研究包括一系列实验，分析和建模方法，以解决与整体研究主题保持一致的问题。对粮食产量增加的需求正在给全球野生种群带来额外的压力，而捕虫的开发过多是一个主要风险。挑战之一是影响人口水平的多种因素，Yulianto等人研究了这一研究主题。Yulianto等人专注于印度尼西亚的蓝色游泳蟹（Portunus pelagicus）。结合了一系列方法来评估填充性的可持续性，并通过多个方面的方法来改善实践，从而整合技术，政策，监管和监测。在对Bigeye Tuna（Thunnus obesus）的薄片的分析中，Ding等人。使用鱼类库存的预测模型来分析气候变化对捕获的影响。
欧洲沼气政策和生产发展
摘要 本文比较和分析了八个欧洲国家的沼气发展与国家沼气解决方案政策框架之间的关系。政策框架使用沼气政策模型进行比较，该模型包含五个维度：政策类型；行政区域；行政级别；价值链的目标部分；连续性和随时间的变化。所研究的国家显示出沼气产量增加和停滞的例子，所有这些都与国家政策框架的变化有关。许多不同的政策工具——特别是经济手段——已被证明能成功刺激沼气生产，但改变一个运作良好的框架可能会阻碍发展。因此，可预测性和针对目标参与者的相关性是政策制定的关键。然而，可能需要针对价值链的特定部分来整合沼气解决方案的所有好处，例如农业甲烷减排。此外，设计既有效又可持续的政策和政策工具可能具有挑战性，而无需修改或调整。最后，在一个国家有效的沼气政策和政策手段不一定在另一个国家产生相同的结果，因为它们取决于更广泛的背景和政策以及经济框架。
电解器建模和实时控制以优化氢气生产
我们提出了一种方法，通过解决基于模型的最优控制问题，以经济高效的方式运行电解器以满足加氢站的需求。为了阐明潜在问题，我们首先对额定功率为 100 kW 的西门子 SILYZER 100 聚合物电解质膜电解器进行实验表征。我们进行实验以确定电解器的转换效率和热动力学以及电解器中使用的过载限制算法。得到的详细非线性模型用于设计实时最优控制器，然后在实际系统上实施。每分钟，控制器都会解决一个确定性的滚动时域问题，该问题旨在最大限度地降低满足给定氢气需求的成本，同时使用储罐来利用随时间变化的电价和光伏流入。我们在模拟中说明了我们的方法与文献中的其他方法相比显著降低了成本，然后通过在实际系统上实时运行演示来验证我们的方法。
人工智能作为快速有效生产再利用的推动因素：一项探索性研究
摘要 Covid-19 的爆发导致制造业运营中断。最严重的负面影响之一是关键医疗用品的短缺。制造公司面临来自政府的压力，要求其利用制造能力重新利用生产来满足对必需产品的关键需求。为此，技术和人工智能 (AI) 的最新进步可以作为应对解决方案，以克服与重新利用制造 (RM) 相关的威胁。该研究的目的是通过系统的文献综述 (SLR) 来调查人工智能在 RM 中的重要性。本研究收集了 SCOPUS 数据库中选定研究领域的约 453 篇文章。结构主题模型 (STM) 用于从选定的 RM 中 AI 文档中生成新兴的研究主题。此外，为了研究 RM 中 AI 领域的研究趋势，使用 R 包进行了文献计量分析。研究结果表明，由于该领域每年全球文章的产量有限，因此该领域的研究空间巨大。然而，这是一个不断发展的领域，已经确定了许多研究合作。该研究提出了一个全面的研究框架和未来研究发展的建议。
牛肉和羊肉生产的气候和生物多样性影响
上下文：肉类生产的气候影响是一个备受争议的话题。不太常见的是，放牧反刍动物可以对生物多样性产生积极影响。目的：这项研究的目的是利用生命周期的观点来评估瑞典不同牛肉和羊肉生产系统的气候和生物多样性影响。方法：应用生命周期的观点，使用了一种基于土地使用的评分系统来评估生物多样性的定量方法。在气候影响计算中，使用了气候生物物理系统模型，包括排水有机土壤的排放和矿物质土壤中的碳固换。功能单元的重量为1 kg。结果和结论：结果表明，所研究的生产系统之间的生物多样性和气候影响差异很大。乳制品公牛的温室气体排放量相对低，但生物多样性评分也很低（高分表明生物多样性水平较高）。牛肉牛头和小母牛的
陆地生态系统生产：基于全球卫星和地面数据的过程模型
摘要。本文提出了一种建模方法，旨在季节性地解决全球气候和土壤对陆地生态系统生产和土壤微生物呼吸模式的控制。我们使用卫星图像（高级甚高分辨率辐射计和国际卫星云气候学项目太阳辐射），以及来自全球（1 o）数据集的历史气候（每月温度和降水量）和土壤属性（质地、C 和 N 含量）作为模型输入。卡内基-艾姆斯-斯坦福方法 (CASA) 生物圈模型按月运行，以模拟植物净碳固定、生物量和养分分配、凋落物、土壤氮矿化和微生物 CO2 生成的季节性模式。模型估计的全球陆地净初级生产力为 48 Pg C yr -•，最大光利用效率为 0.39 g C MJ -• PAR。超过 70% 的陆地净产量来自
利用碳捕获和储存从可持续生物质中生产氢气的潜力
低碳氢是 2050 年实现净零排放的重要因素。生物质制氢是一种很有前途的生物能源，结合碳捕获和储存 (BECCS) 方案，可以生产低碳氢并产生预计需要的二氧化碳去除 (CDR)，以抵消难以减少的排放。在这里，我们设计了一个用于生物质制氢并结合碳捕获和储存的 BECCS 供应链，并以高空间分辨率量化欧洲制氢和 CDR 的技术潜力。我们考虑对粮食安全和生物多样性影响最小的可持续生物质原料，即农业残留物和废弃物。我们发现，这种 BECCS 供应链每年最多可生产 1250 万吨 H 2（目前欧洲每年使用约 10 万吨 H 2）并从大气中每年去除多达 1.33 亿吨 CO 2（占欧洲温室气体排放总量的 3%）。然后，我们进行地理空间分析，量化生物质原料所在地与潜在氢气用户之间的运输距离，发现 20% 的氢气潜力位于难以电气化的行业 25 公里以内。我们得出结论，用于从生物质生产氢气的 BECCS 供应链代表了一个被忽视的近期机会，可以产生二氧化碳去除和低碳氢气。
![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控