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药物使用对肠道微生物群的长期影响
图 1 。EstMB 队列中的药物使用情况。a - EstMB 队列概览和可通过电子健康记录 (EHR) 获得的表型数据。我们旨在分析取样时药物使用的直接影响 (Q1)、过去药物使用引起的残留效应 (Q2) 以及过去用药量不同引起的附加效应 (Q3)。在提供了额外粪便样本 (T2) 的 EstMB 子队列 (n=328) 中，我们分析了因开始治疗而导致的微生物组变化 (Q4)。b - 不同 ATC 水平下 EstMB 中使用的不同药物总数。c - 参与者在 T1 时在不同 ATC 水平上使用的药物数量分布。d - T1 时 ATC4 水平上的药物使用者数量；显示 T1 时至少有 50 名使用者的药物。药物按活跃药物使用者数量排序。抗生素以粗体突出显示。 ATC——解剖治疗化学分类；Q——研究问题。
发电转化为甲烷：法国和欧洲所有用途脱碳的挑战和机遇。
35-65°C 反应器，通过微生物进行气体转化 + 碳转化率 >95% + 古菌对杂质的适应力 + 无催化剂变化 − 回收致命热量的潜力较低（低温~50°C）
可持续的金融欺诈检测包括在金融领域欺诈行为识别中使用可行且得体的方法。
可持续的金融欺诈检测包括在金融领域欺诈行为识别中使用可行且得体的表现。信用卡容易受到网络威胁，从而导致信用卡欺诈。欺诈者通过非法获取信用卡信息进行不诚实的行为，这种行为会给用户和公司带来经济损失。目前，深度学习 (DL) 和机器学习 (ML) 系统被部署在金融欺诈检测中，因为它们具有制造出发现欺诈交易的强大设备的功能。本文提出了一种基于云计算的财务管理财务数据分析，使用深度强化学习模型 (FDAFM-CCDRLM)。FDAFM-CCDRLM 模型的主要目的是改进经济管理中财务数据的分析。首先，在数据规范化阶段采用最小-最大规范化将输入数据转换为合适的格式。此外，提出的 FDAFM-CCDRLM 模型为特征选择过程的子集设计了一种黑翅风筝算法 (BKA)。对于分类过程，我们执行了双深度 Q 网络 (DDQN) 算法。最后，我们采用基于人工蜂群 (ABC) 算法的超参数范围方法来改进 DDQN 模型的分类结果。FDAFM-CCDRLM 系统的实验评估可以在基准数据库上进行测试。广泛的成果凸显了 FDAFM-CCDRLM 方法对金融数据分析分类过程的重要解决方案
对电动汽车使用模式和充电基础设施需求的大规模实证研究
随着全球电动汽车（EV）采用的加速，对经验使用和充电模式的颗粒状分析仍然很少。本研究对160万辆电动汽车进行了独特的大规模经验检查，其中包括广泛的车辆类型 - 私人，出租车，租赁，官方，公共汽车和特殊目的车辆 - 遍布超过8.54亿个驾驶和充电活动的七个主要城市。我们的发现在电动汽车使用，电池能量和充电行为方面阐明了显着的城市差异。白天的高功率充电在所有车辆类型的电网上均高负载，尤其是从包括服务的车辆，包括出租车，租车和公交车。最大载荷也是城市中心中最高的。我们对大规模EV使用的研究为开发基础设施，管理能源电网和提供灵活性服务提供了关键见解，这对于未来运输生态系统的发展至关重要。
儿童社交媒体使用中的在线风险和父母的调解：Rawalpindi City的定量研究
这项研究调查了儿童及其周围动态的在线媒体使用的不同方面。它旨在确定儿童在线媒体消费的模式，并理解他们关于在线接触不适当内容的看法。这项研究得到了父母的调解理论和定量设计的支持，以检查儿童的在线经验。从346名受访者那里收集的数据显示，受访者表示在在线媒体中的高级参与度，主要用于冲浪和即时消息传递，每天使用时间从1到3 h不等，有些不等五个小时。受访者在四个以上的社交网站上有个人帐户，Facebook是主要平台。关于在线不雅内容的脆弱性，受访者强调了在线活动期间意外暴露的例子，即冲浪和即时消息传递，大部分是在家里和学校发生的。暴露频率通常被归类为四次或更多次，从而导致可能对儿童幸福感产生风险和危害。这项研究进一步强调了儿童对在线媒体使用中父母调解的看法。因此，这项研究强调了计划使父母具有知识和能力来处理和管理孩子的在线媒体活动的重要性。此外，在利用在线媒体的教育益处和保护儿童免受可能风险之间保持平衡至关重要，这突出了父母在这个关键领域中的重要作用。最后，这项研究提出了一些含义，并相应地讨论了局限性。
通过基于 SGD 的文本分类模型预测医疗药物使用意向 Duygu Bağcı Daş a, *
由于药物的化学成分、副作用、遗传等因素，药物的效果及其使用目的因人而异。即使这些效果可以通过药理学方法发现，也无法完全理解。因此，分析个人的评论和经验以发掘这些效果并找出药物除了用于治疗的目标疾病之外还用于哪些其他目的变得至关重要。文本分类方法提供了各种解决方案来有效地分析这些评论。通常，这些影响是从对药物使用体验的情感分析的角度来研究的，是积极的还是消极的。然而，有些药物可以用于多种特定的治疗。例如，抗精神病药物可以用于治疗抑郁和焦虑或多动症。因此，应全面涵盖与研究评论相关的药物使用者和药物名称的影响。基于这一动机，本研究提出了一个轻量级模型，用于使用基于文本的患者评论来预测药物使用意图。为此，在特征提取步骤中使用 TF-IDF 和二元语法方法进行文本分类，然后使用随机梯度下降 (SGD) 分类器进行预测，并与其他流行的机器学习算法进行比较。分类结果表明，SGD 和 TF-IDF-Bigram 方法可以有效预测医疗用药意图，准确率为 98.42%。根据结果，得出结论，本研究的结果可能对药剂学或医学有益，包括药物设计、减少副作用、健康管理、治疗依从性和流程设计以及个性化医疗。
用特定角色作为替代品的chatgpt使用...
人工智能的快速演变带来了用于数据收集的创新工具，其中最先进的语言模型在其中脱颖而出。这项研究探讨了使用Chatgpt，配备模拟详细角色的可行性，代替了问卷中的人类受访者。利用Chatgpt的能力可能会克服与参与者招聘，成本和时间限制等调查方法相关的传统挑战。通过对模仿特定角色进行编程，研究人员可以获得反映不同受访者概况的高质量数据，而无需管理人类参与者的后勤复杂性。本文对人类参与者和Chatgpt产生的反应进行了比较分析，从而提供了对在社会研究中使用AI驱动方法的可靠性和效率的见解。结果表明，Chatgpt可以有效地模仿类似人类的响应，从而支持其用作数据收集过程中的创新工具。
货运铁路使用情况和性能 - ORR 数据门户
实际货运量数据涵盖所有干线基础设施。数据由以下货运运营商提供：DB Cargo UK、Freightliner Intermodal、Freightliner Heavy Haul、Direct Rail Services (DRS)、GB Railfreight、Colas Freight（从 2020 年 4 月至 6 月季度开始）和 Devon and Cornwall Railways（从 2024 年 4 月至 6 月季度开始）。为提高数据集的覆盖率，我们计算了 Colas Freight（2011 年至 2020 年财年结束）和 Devon and Cornwall Railways（2012 年至 2024 年财年结束）的估计值。有关用于估计这些值的方法的更多详细信息，可在本报告的准确性和可靠性部分找到。由于数据来自七个不同的运营商，因此供应的商品分组之间几乎没有一致性。因此，货运量数据不能以与货运量相同的分解级别发布。发布的货运量商品包括煤炭和其他商品（包括生物质、建筑、海运联运、非海运联运、生活垃圾、工业矿物、国际、金属以及石油）。