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一种用于大脑年龄建模的不确定性感知、可共享、透明的神经网络架构
根据神经影像数据预测的年龄与实际年龄之间的偏差已被确定为跨疾病大脑变化的敏感风险标记，并逐渐成为生物年龄研究的基石。然而，该领域的基础机器学习模型不考虑不确定性，因此会将结果与训练数据密度和变异性混淆。此外，现有模型通常基于同质训练集，通常未经独立验证，并且由于数据保护问题而无法共享。在这里，我们引入了一个不确定性感知、可共享且透明的蒙特卡洛辍学复合分位数回归 (MCCQR) 神经网络，该网络基于来自德国国家队列的 N = 10,691 个数据集进行训练。MCCQR 模型可在高维神经影像数据中提供稳健、无分布的不确定性量化，与现有模型相比，可实现更低的错误率。在两个例子中，我们证明它可以防止虚假关联并提高检测异常大脑衰老的能力。我们公开了预训练模型和代码。
透明样品的荧光量子产率的相对和绝对确定
透明样品的荧光量子产率C.Würth＃，M。Grabolle＃，J。Pauli，M。Spieles和U. Resch-Genger BamBundesanstaltfür物质FORSCHUNG UND - PRüfung，Richard-Willstaetter-Str。11，D-12489德国柏林＃：两位作者同样贡献了MS通讯作者Ute Resch-Genger博士Ute Resch-Genger博士，联邦材料研究与测试研究所（BAM），第1.10级生物探测器，Richard-Willstaetter-STR。11，D-12489柏林，德国，电话：0049-（0）30-8104 1134，传真：0049-30-30-8104 1157，电子邮件：ute.resch@bam.de摘要 - 发光技术是生活和材料史上最广泛使用的检测方法。这些方法的核心是多种荧光报道，即简单染料，荧光标签，探针，传感器以及来自不同荧光团类别的开关，范围从小有机染料和金属离子复合物，量子点和量子点和上的纳米晶体，到不同尺寸的荧光量或实验室的液体 - 型号或实验室。荧光团比较的关键参数是荧光量子产率（φF）：直接度量吸收光转化为发射光的效率。在此协议中，我们描述了使用光学方法对透明溶液中荧光团相对和绝对确定的相对和绝对确定的程序，并解决了不确定性和荧光团类别特定挑战的典型来源。对于φF的相对确定，使用常规荧光光谱仪分析样品。为了绝对确定φF，使用了校准的独立集成球体设置。为了减少针对相对测量的标准相关不确定性，我们引入了CA波长区域的八个候选量子产量标准标准。350 nm至950 nm由我们评估的商业和定制设计的仪器。使用这些方案和标准，可以在2小时内实现5％至10％的不确定性。简介
透明的导电氧化物作为光子神经网络的材料平台
1集合3 sp。Z O.O.，Wolczynska 133，01-919 Warsaw，波兰2电气和计算机工程系，约翰·霍普金斯大学，马里兰州马里兰州21218，美国对应作者： * * jeckug10@yahoo.com.com.com.com.com.com.sg摘要的远离人工效果，可以用作巨大的远方机器，以供镜头，以便一个新的镜头机器，可以使用一个镜头的机器，一个镜头的机构神经网络。他们可以克服电子处理元件的现有速度和功率限制，并为光子学提供其他好处，例如高频带宽度，次纳秒潜伏期和低能互连凭证，从而导致新的称为Neuromorphic Photonics的新范式。意识到这项任务的主要障碍是缺乏适当的材料平台，该平台对网络的体系结构施加了严重的要求。在这里，我们建议并证明透明的导电氧化物可以成为这项任务的绝佳候选者，因为它们在光学和电输入下都提供了非线性和双重性。
农场探险家：计算透明温室气体排放的工具
农业型系统，负责全球人为温室气体排放的大约三分之一[1]，在很大程度上依赖商用碳计算器工具[2]。此类工具汇总了使用各种排放方法，数据源（例如，用于饲料[3]）和碳标准（例如GLI（例如GHG协议[4]））的结果计算结果。企业提供的数据输入通常需要从异质来源（例如传感器，手动记录，机械日志等）中提取的数据输入。例如，为了估计农场的排放，计算器可以考虑操作重型机械所需的电力，使用肥料，生产的肥料量以及其他物流。在这里，典型的排放计算将估计排放量 -
用于太阳能热转换的透明隔热陶瓷气凝胶材料
非常适合于隔热和隔音材料。此外，玻璃材料的制造成本非常高，而且还需要长时间的热处理，从而消耗大量的能源。另一方面，通过采用低成本的常压干燥工艺，可以显著节省透明二氧化硅气凝胶的制造成本。然而，二氧化硅气凝胶由于其项链状微结构和弱的颗粒间结合，通常机械性较脆，14 并且在气凝胶材料中保持高隔热性和高光学透明度仍然具有挑战性。15 因此，在表现出低热导率的同时获得透明且机械强度高的二氧化硅气凝胶至关重要。在本研究中，我们报告了一种制造透明隔热二氧化硅气凝胶材料的合成策略，实现了 18 mW m 1 K 1 的低热导率和可见透明度（400 nm 和 800 nm 的广谱透明度为 70％）。溶剂交换过程促进了它们的光学透明度，而疏水表面改性则可抵抗环境压力干燥过程中的孔隙塌陷并保持其结构完整性。高可见光透明度、低热导率、8% 低声强的隔音效果以及加入透明聚合物的可扩展制造展示了它们在透明窗口材料中的潜在应用。同时，与透明二氧化硅气凝胶结合的太阳能接收器可以在 1 太阳辐射下 12 分钟内达到 122 摄氏度，比环境大气中高 200%。透明的工程结构
ACM指南促进企业透明且公平的在线平台经济
作为在线平台的透明度要求是什么？期间：如果您打算更改一般条款和条件，则必须至少提前15天通知业务用户。在您终止提供的服务的地方，必须在终止生效前30天提供相应的业务用户，并提供终止原因的说明。限制，暂停或终止服务原因的说明，您必须以一般条款和条件列出您提供给企业用户的服务的暂停，限制或终止的理由。例如，如果您（暂时）删除产品或服务，请关闭企业用户的帐户或与业务用户终止整个合同。如果您决定限制，暂停或终止服务，则必须提供理由陈述。您必须在持久媒介（例如通过电子邮件）上向业务用户提供此原因。不平等的治疗方法：您必须在一般条款和条件下包括对任何类型的不平等处理的描述（例如，与企业用户的产品相比，对您自己的产品的不同处理）您提供或可能给予或可能给予。您还必须陈述申请或能够申请不平等待遇的主要考虑因素。排名的主要参数：您必须在确定排名的一般术语和条件下清楚地指出。对其他销售渠道上使用不同条款和条件的限制：如果您对企业用户在提供与在线平台上相同的商品和服务时可能应用的条款和条件相关的条款和条件限制，则必须在一般条款和条件下说明这一点，并解释为什么要施加这些限制。这意味着您必须列出确定排名的主要参数，包括这些主要参数相对重要的原因，而不是其他参数。处理投诉：您必须在一般条款和条件下包括企业用户如何访问您的内部投诉处理系统及其运作方式。
区块链增强的NSGA-III GKM透明和可信赖的电子商务供应链
本研究的重点是通过集成区块链技术来提高电子商务供应链的透明度和信任。这在区块链中非常重要，因为有必要保护，记录，验证，验证和共享多个各方的数据，以确保透明度和信任。为了实现这一目标，我们介绍了称为基于区块链的NSGA III-GKM的先进组合技术。遗传K-均值聚类（GKM）和非主导的分类遗传算法（NSGA-III）是两种高级算法，结合了以新颖方式使用的高级区块链技术来实现这一目标。区块链系统会产生大量的复杂数据，因此确定有意义的模式和趋势很重要。NSGA III和GKM解决了区块链的这些问题。本研究使用NSGA III来解决多个目标的问题，例如提高信任，透明度和运输成本降低。通过使用NSGA，有效地确定了最佳解决方案，可以平衡这些具有挑战性的目标。同时，GKM通过微调分类为类似群集的数据点来改善分组过程。这有助于确定基于区块链的供应链数据中的特定趋势。通过结合这些方法，我们能够改善电子商务供应链中的趋势和行动机制。这些合并的方法协助公司确定有效的供应链策略，这有助于最大程度地降低风险，并能够调整不断变化的区块链系统。来自电子商务供应链的现实世界数据用于测试该方法的功效。根据调查结果，成功地展示了各种目标之间的平衡，并提供了改善区块链驱动的供应链网络的建议。总体而言，通过将区块链与NSGA III和GKM相结合，它不仅可以确保安全性和信任，而且还利用高级分析来提高透明度和运营效率。因此，它将帮助组织实现弹性有效的供应链管理。
寻找具有类似人类认知和推理能力的可信、透明的智能系统
目前，我们看到人们对人工智能 (AI) 产生了浓厚的兴趣，尤其是对深度学习 (DL)/深度神经网络 (DNN) 的兴趣。原因之一似乎是此类系统所实现的无与伦比的性能。这导致人们对此类技术寄予厚望，这些技术通常被视为万能的解决方案。但大多数此类系统无法解释做出特定决定的原因（黑匣子），有时在其他系统无法解释的情况下会惨遭失败。因此，在医疗保健和国防等关键应用中，从业者不喜欢信任此类系统。尽管 AI 系统通常是从大脑中汲取灵感而设计的，但真正意义上利用大脑线索的尝试并不多。我们认为，要实现具有类似人类推理能力的智能系统，我们需要利用脑科学的知识。在这里，我们讨论了一些可能有助于设计智能系统的脑科学发现。我们解释了透明度、可解释性、从几个例子中学习以及 AI 系统的可信度的相关性。我们还讨论了一些可能有助于在学习系统中实现这些属性的方法。
使用机器学习和可解释的
摘要 - 糖尿病（DM）是一个全球健康问题，必须尽早诊断出来，并得到很好的管理。本研究提出了使用机器学习（ML）模型进行糖尿病预测的框架，并配有可解释的人工智能（XAI）工具，以投资ML模型的预测的预测准确性和解释性。数据预处理基于糖尿病二进制健康指标数据集中使用的合成少数群体过采样技术（SMOTE）和特征缩放数据集，以处理临床特征的类别失衡和可变性。整体模型提供了高精度，测试精度为92.50％，ROC-AUC为0.975。BMI，年龄，一般健康，收入和体育锻炼是从模型解释中获得的最有影响力的预测因素。这项研究的结果表明，与XAI结合的ML是开发用于医疗保健系统中使用的准确和计算透明工具的一种有希望的方法。
胶原蛋白和肌动蛋白网络介导了秀丽隐杆线虫肠细胞中针对奥赛病毒的抗病毒免疫
由于现有农业供应链缺乏透明度，安全性，可靠性和可追溯性，因此满足35％的人类食品需求的小麦作物正面临几个问题。已经为农业供应链开发了许多系统来克服此类问题，但是，垄断集中控制是实现这种系统使用的最大障碍。，由于缺乏可追溯的供应链信息，它最终获得了消费者对品牌产品的信任，并拒绝了其他产品。本研究为供应链可追溯性提供了一个基于区块链的框架，为小麦作物提供了可信赖，透明，安全和可靠的服务。已经引入了一个名为小麦硬币（WC）的加密代币，以跟踪小麦供应链利益相关者之间的交易。此外，提出了WC，加密钱包和经济模型的初始硬币产品（ICO）。此外，已经设计了一种基于智能合同的交易系统，以实现小麦作物交易的透明度以及WC转换为菲亚特，反之亦然。我们已经开发了行星际文件系统（IPFS），以提高数据可用性，安全性和透明度，该数据可存储农民，企业和商人的私人数据。最后，实验的结果表明，与先前的农作物供应链解决方案相比，所提出的框架在添加块，每分钟交易，Trans-Action的平均气体电荷以及交易验证时间方面显示出更好的性能。用比特币和以太坊的性能分析显示了所提出的系统的出色性能。