XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsharing
生物学共享代码共享的方法指南
au：PleaseconfirmthatalleheadinglevelsarerepressedCorrectly：在2024年，所有生物学都是计算生物学。计算机辅助分析继续扩展到新领域，在湿实验室中受过培训的研究人员越来越渴望利用增长的数据集，成本下降和新颖的测定方法，这些试验会带来新的发现机会。目前，找到实施这些技术的指南要比报告其使用要容易得多，而生物学家可以猜测哪些详细信息和文件是相关的。在本文中，我们回顾了有关该主题的现有文献，总结了Common Tips，并链接到其他培训资源。遵循此概述，我们向共享代码提供了一组建议，以指导那些相对较新的人，以将开放科学原则应用于其计算工作。综上所述，我们为寻求遵循代码共享最佳实践但不确定从哪里开始的生物学家提供了指南。
相当且公平地分享了数字序列信息的宝贵收益 - 植物，动物和微生物的数字版本DNA：
由196个政党在CBD建立的遗传资源上使用DSI从使用DSI而获得的福利共享的开放式开放工作组，将通过选择将多边机制（包括全球基金在内的多边机制）运营的选择。在COP 15中采用了多边机制和相关的全球基金，作为历史悠久的Kunming-Montreal全球生物多样性框架（KMGBF）的一部分 - 世界上的总体规划指导生物多样性行动，直至2030年，以实现与2050年与自然和谐相处的世界的愿景。如果在COP16（CALI，哥伦比亚，2024年10月1日至11月1日）采用其运营化，则预计包括全球基金在内的多边机制将动员全球的生物多样性保护的新额外资金，并支持CBD的三个超越目标：维持生物学的构成，并支持其公平的构成，并构成了其公平的构成，并构成了其公平的构成，并构成了其公平的构成，并构成了其公平的生物多样性，并支持其公平的生物多样性。使用遗传资源。“当事方已准备好根据到目前为止所做的工作来考虑选择的下一阶段。我们感谢他们对务实和适应性解决方案的信心和承诺，这是具有成本效益，高效和简单的。蒙特利尔的谈判将解决“在这次会议上，我们希望听到明显的积极信号和对这种多边机制形状的善意。”依靠DSI的领域，例如药品，化学品，化妆品，农业和其他消费产品，将从更清晰的福利共享指南中获利，而土著人民和当地社区则是生物多样性的保管人，将从基金中受益。
如何引用本文：
市政当局将按照宪法规定（MPOFU＆HLATYWAWAYO 2020; ZWENI; ZWENI，YAN＆UYS 2022）公平，透明，竞争和成本效益开发和实施供应链管理（SCM）系统。供应链管理可能被认为是处理产品的整个生产过程，以最大程度地提高客户体验，质量交付和盈利能力（Hugo，Badenhorst-Weiss＆van Biljon 2021）。它促进了产品，资金和信息的平稳流动，从原材料的采购到将最终产品交付给客户或市场（Qrunfleh＆Tarafdar 2014）。However, the public sector SCM system in South Africa is complex because it involves numerous factors such as several relevant pieces of legislation, numerous stakeholders, different SCM standards, its applicability to public sector organisations that perform various roles, e.g., government departments, state-owned enterprises and municipalities and the scarcity of SCM skills in the country, among others (Ambe & Badenhorst-Weiss 2020; Van der Waldt & Fourie 2022）。这种复杂性会阻碍服务交付，从而为满足各种利益相关者的需求和要求做出不利的贡献。
释放共享经济中混合商业模式的潜力：综合回顾与分析
摘要 本研究在对混合商业模式 (HBM) 和共享经济 (SE) 文献的回顾和综合的基础上，提出了共享经济背景下的 HBM 概念框架。本研究阐明了 HBM 领域内的关键研究主题，涵盖价值主张、治理和协调、资源配置、可持续性、声誉建设、沟通渠道和关键共享生态系统合作伙伴。这些模型整合了访问、平台和社区经济等对 SE 动态至关重要的元素。这种整合代表了两种方法的最佳之处，创建了平衡的战略并加强了整体业务运营。本研究确定并概述了管理影响，包括管理者利用信息技术促进发展的必要性。
生物医学研究中的分析代码共享实践
随着生成的数据量的不断增长，数据驱动的计算分析在生物医学研究中变得越来越重要。但是，缺乏共享研究成果的实践，例如数据，源代码和方法，会影响研究的透明度和可重复性，这对于科学的发展至关重要。由于不足的文档，代码和数据共享，许多已发表的研究无法再现。我们对2016年至2021年之间发表的453项手稿进行了全面分析，发现其中50.1％未能共享分析法规。即使在那些确实披露其代码的人中，绝大多数人也无法提供更多的研究输出，例如数据。此外，只有十分之一的文章以结构化且可重复的方式组织了其代码。我们发现了代码可用性语句的存在与增加代码可用性之间的显着关联。此外，与进行主要分析的研究相比，进行二级分析的一定比例倾向于共享其代码。根据我们的发现，我们提出提高对代码共享实践的认识，并立即采取措施提高代码可用性，以提高生物医学研究中的可重复性。通过提高透明度和可重复性，我们可以促进科学严格，鼓励协作并加速科学发现。我们必须优先考虑开放科学实践，包括共享代码，数据和其他研究产品，以
由大量元素制成的钠离子电池的前瞻性生命周期评估
论文中提出的研究评估了基于属性的加密实践，从而为基于云的无人机管理系统提供了拟议的端到端加密策略。尽管非常刻薄地用于有效地收集和共享视频监视数据，但这些系统还收集了具有敏感数据的遥测信息。本文介绍了一项研究，该研究涉及当前知识，方法论以及与端到端加密的加密敏捷性相关的挑战（E2EE），以实现遥测数据机密性。为了提高加密敏捷性能，引入了一个新的度量标准，用于加密库分析，该指标通过考虑基于属性的加密（ABE）来改善方法，并使用OpenSSL中的常规密钥包裹机制来改善该方法。进行了一系列的实验，以在拟议的系统中类似加密敏捷性，展示了拟议方法在测量密码敏捷性能方面的实际适用性。
芬兰共享充电宝的实施
作者：保利·沙里宁 标题：芬兰共享充电宝的实施 页数：43 页 日期：2020 年 8 月 28 日 学位：工商管理学士学位 学位课程：国际商务与物流 专业选项：市场营销 讲师：约翰·格林，高级讲师
![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 ]。