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...中金属微量元素的生物地球化学循环
环境。直接研究授权的行使包括构建已开展的工作并提出一个可能阐明尚未解答的问题的研究项目。就活动的主题而言，很明显，金属及其在环境分区之间的转移（或动态）问题是我工作的核心。在使用同位素地球化学（与其他技术相结合）16年后，我仍然相信这种方法提供了通过其他方式难以获得的有价值的信息。要确信这一点，只需看看越来越多的介绍同位素测量（尤其是铅的同位素测量）的出版物就足够了；分析技术的出现促进了爆炸，这些技术比古老的 TIMS 更便宜、更快……而论文年份致力于研究沉积信息、地表水和大气颗粒，以了解这些区室之间的传输在埃罗省 (Etang de Thau)，论文后期的时间主要致力于土壤、泥炭地和地衣等生物蓄积物的研究，松针或鱼，涉足与考古学直接相关的领域。然而，正是由于方法的多学科性和多样性，这些困难才得以克服，特别是当涉及到相互作用极其复杂、几乎无限的自然环境时。但这个问题最终真的那么重要吗？这需要土壤学、成岩作用、考古学、沉积学、古植物学、形态古生物学、生物学、生态毒理学、兽医学、海洋学、地貌学、化学、放射化学、磁学、数学建模等各个领域的先进知识......不用说，如果我有一些基础知识可以让我或多或少有效地与作为这些学科的专家，我还远未掌握所有的微妙之处和具体知识。在本文档的其余部分中，读者通常很难确定我自己的贡献，因为所提出的研究中不同参与者之间的相互作用非常接近。
Takens 定理用于评估脑电图轨迹：脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 非线性科学中心，系
使用 Takens 定理评估 EEG 轨迹：大脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 美国德克萨斯州登顿市北德克萨斯大学物理系非线性科学中心 1155 Union Circle, #311427 Denton, TX 76203-5017 USA tozziarturo@libero.it Ksenija Jaušovec 马里博尔大学心理学系 ksenijamarijausovec@gmail.com 摘要 Takens 定理 (TT) 证明动态系统的行为可以在多维相空间内有效重建。这为检查时间序列数据的时间依赖性、维度复杂性和可预测性提供了一个全面的框架。我们应用 TT 来研究健康受试者 EEG 大脑动力学的生理区域差异，重点关注三个关键通道：FP1（额叶区域）、C3（感觉运动区域）和 O1（枕叶区域）。我们使用时间延迟嵌入为每个 EEG 通道提供了详细的相空间重建。重建的轨迹通过测量轨迹扩展和平均距离进行量化，从而深入了解传统线性方法难以捕捉的大脑活动的时间结构。发现三个区域的变异性和复杂性不同，显示出明显的区域差异。FP1 轨迹表现出更广泛的扩展，反映了与高级认知功能相关的额叶大脑活动的动态复杂性。参与感觉运动整合的 C3 表现出中等变异性，反映了其在协调感觉输入和运动输出方面的功能作用。负责视觉处理的 O1 显示出受限且稳定的轨迹，与重复和结构化的视觉动态一致。这些发现与不同皮质区域的功能特化相一致，表明额叶、感觉运动和枕叶区域具有自主的时间结构和非线性特性。这种区别可能对增进我们对正常大脑功能的理解和促进脑机接口的发展具有重要意义。总之，我们证明了 TT 在揭示脑电图轨迹区域变化方面的实用性，强调了非线性动力学的价值。关键词：脑电图分析；脑动力学；相空间重建；区域变化。引言人类大脑是一个复杂的非线性系统，善于通过动态交互处理大量信息（Khoshnoud 等人，2018 年；Zhao 等人，2020 年；Dai 等人，2022 年；Biloborodova 等人，2024 年）。脑电图 (EEG) 是一种非侵入性、高分辨率的脑活动研究方法。尽管如此，传统的线性分析技术往往无法表示脑电图信号复杂的非线性特征（Alturki 等人，2020 年）。为了解决这一限制，非线性动力学和混沌理论已成为理解大脑活动的有力框架，其中 Takens 定理（以下简称 TT）奠定了基础。TT 确定了动态系统的行为可以在多维相空间中使用来自观测数据的单个时间序列的时间延迟版本重建（Takens 1981）。在 EEG 分析中，TT 提供了一种强大的数学工具来研究时间演变，揭示了线性方法无法发现的特性（Rohrbacker 2009）。通过重建相空间，研究人员可以分析关键的 EEG 动态特性，例如时间依赖性、维度复杂性和可预测性（Kwessi 和 Edwards，2021）。这种方法已被证明可用于识别与各种认知和病理状况相关的神经动力学变化（Fell 等人，2000 年）。先前的研究强调了 TT 在分析脑电信号方面的有效性，尤其是在识别癫痫、阿尔茨海默病和精神分裂症等病理状况方面（Kannathal 等人，2005 年；Altındi ş 等人，2021 年；Cai 等人，2024 年；Al Fahoum 和 Zyout，2024 年）。然而，人们较少关注这种方法在正常条件下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域 (FP1) 与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层 (C3) 控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域 (O1) 处理视觉信息。尽管这些区域的作用独特，但它们之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。
使用用石墨烯纳米复合材料从固体废物制备的石墨烯纳米复合材料中去除高度爆炸性的三硝基醇的痕迹：循环经济的一个例子
使用用石墨烯纳米复合材料从固体废物制备的石墨烯纳米复合材料中去除高度爆炸性的三硝基醇的痕迹：循环经济的一个例子
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
对复杂气候风险的预警与综合性Arti ...
111图2：Isala观察性研究中的性交和伙伴关系对阴道微生物组的影响（n = 3,043 112名参与者，其中439名最近发生了性交）。面板从左到右：（a）对β多样性的影响（即样品之间的多样性113），（b）对α多样性的影响（即样品中的多样性），以及（c）对特定细菌的相对丰度114的影响。每个细胞中的数量是指差分丰度方法的数量，对给定的分类单元显示115个显着效果。分类单元效应大小来自Maaslin2。（d）阴道样品和内衣样品之间ASV 116的Genedoe差异丰度，以及在阴道和内衣样品中分别在阴道和内衣样品中分别进行性交（比较第1、3、4、5和7天，第2天和第6天）。单元格中的数量表示统计方法118（Maaslin2，limma和CLR转换丰度上的线性回归）的数量，标称P值为119显着（p <0.05）。所示的效果大小来自Maaslin2。（E）在7天内阴道样品中潜在的120个驱动型分类群的中心对比比率转化（CLR）。peptoniphilus ASV1，葡萄球菌ASV1和链球菌ASV4（分别为右，左和121个中间面板）。122
收集有关DNA痕迹起源的信息
a。事件的位置（室外/室内，天气状况，清洁制度）在哪里犯下的犯罪或物品？是否有任何情况可能会影响痕量证据？b。实现所有行动及其顺序的事件和接触方式的确切时间表。也是接触的性质，持续时间和强度。想想：罪犯，与犯罪相关的行为，罪犯，受害者和犯罪行为的行为的准备行为。c。涉及的所有对象的详细信息。它们是什么样的对象，它们是什么样的对象，它们有什么样的表面，受害者，罪犯，其他参与人员或其他物品（可能）（可能）与对象接触？d。事件发生前所有涉及物品的历史记录在导致犯罪的时期发生了什么事？谁与这些物品接触，多久和有什么强度？是否清洁了物体，如果是的话，什么时候？e。有关事件后和包装之前对象发生了什么的详细信息（考试，采样等）例如，犯罪发生后，是否对物体或痕迹采取任何行动？包装之前是否已采样，移动或触摸对象？
大脑排水的数字痕迹：俄罗斯入侵乌克兰期间的开发商
摘要俄罗斯对乌克兰的入侵造成了大规模的破坏，重大的生命损失以及数百万人的流离失所。除了那些在乌克兰的直接冲突的人外，俄罗斯的许多人也被认为已搬到第三国。从长远来看，从俄罗斯出发的熟练人力资本的出埃及到了俄罗斯的流失，可能对战争和俄罗斯经济有显着影响。却量化了大脑排水，尤其是在危机情况下，通常很难。这阻碍了我们了解其驱动因素并预期其后果的能力。为了解决这一差距，我借鉴并扩展了2021年2月（在入侵前一年）收集的高度活跃软件开发人员位置的大规模数据集。重新审视了2021年位于俄罗斯的开发商，我确认了俄罗斯的开发商持续出现在2022年6月和11月的快照中。到11月11.1％的俄罗斯开发商列出了一个新国家，而该地区可比国家的开发商中有2.8％，但不直接参与冲突。13.2％的俄罗斯开发商掩盖了其位置（比较集中的2.4％）。离开俄罗斯的开发商在协作网络中比留下的人更加活跃和中心。这表明许多最重要的开发商已经离开了俄罗斯。在某些接收国家中，到达的数量显着：我估计，亚美尼亚的本地软件开发商数量增加了42％，塞浦路斯的60％，乔治亚州的94％增加。