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Optimutu：具有优化阈值的分类学意识到OTU聚类和用于元编码数据的生物信息学工作流程
要将以环境得出的元编码数据转换为社区矩阵进行生态分析，必须首先将序列聚集到操作分类单元（OTU）中。此任务对于包括大量带有不完整参考库的数据，包括大量的分类单元。OptimoTU提供了一种具有分类学意识的OTU聚类方法。它使用一组分类学识别的参考序列来选择最佳的遗传距离阈值，以将每个祖先分类群分组为最与后代分类单元最匹配的集群。然后，查询序列根据初步分类学标识和其祖先分类群的优化阈值聚类。该过程遵循分类学层次结构，从而将所有查询序列的所有查询序列完全分类为命名的分类学组以及占位符“ Pseudotaxa”，这些序列适合无法分类为相应等级的命名分类单元的序列。Optimutu聚类算法是作为R软件包实现的，在C ++中实现了速度的计算密集步骤，并合并了成对序列对齐的开源库库。距离也可以在外部计算，并且可以从UNIX管道中读取，从而允许大型数据集聚类，在该数据集中，整个距离矩阵将不方便地存储在内存中。Optimutu生物信息学管道包括一个完整的工作流程，用于配对端的Illumina测序数据，其中包含了质量过滤，DeNoising，Wratifact删除，分类学分类以及与Optimotu的OTU集群。开发了用于高性能计算簇的OptimoTU管道，并将其缩放到每个样品和数万个样本的数据集中。
基于元宇宙技术的博物馆展览设计
技术或交互平台，并可演化为具有无限可能性的自动化、智能化的运行系统。有学者将虚拟宇宙视为基于互联网的第三代通信环境，不仅可实现虚拟交互，还可实现虚拟与现实的交互，从而影响人们的日常生活、工作和学习。在探讨虚拟宇宙技术的本质时，专家指出，它并不局限于单一的技术，而是代表着虚拟宇宙技术结构和应用体系的核心概念。这包括人工智能、5G、大数据、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术，根据其实际应用和基本属性，大致可分为三类：一是拓展现实环境的技术，利用虚拟平台或增强现实实现技术应用效果；二是数字孪生技术，将物理世界的实时变化映射到虚拟环境，实现虚实交互；三是区块链技术，常用于经济结构体系的构建和优化。与传统技术相比，虚拟宇宙具有独特的优势和复杂的特性，需要从多个角度进行全面分析和研究。
关于元启发式算法设计，实验和应用到现实世界优化问题
在过去的几年中，通过元启发式算法提出了现实世界优化问题及其有效的解决方案，这是无数研究的催化剂。尽管在设计和使用元启发式方面有数十年的历史进步，但就可怜性，算法设计的正直和新技术成就的性能验证性而言，仍然存在很大的困难。一个明显的例子是源于用于优化的元启发式学作品的稀缺可复制性，这通常是由于歧义和缺乏细节而不可避免的，这是在提出要复制的方法中。此外，在许多情况下，其报告的结果具有可疑的统计意义。这项工作旨在为观众提供一项良好实践的提议，这些建议在进行有关用于优化的元启发式方法的研究时应接受，以提供科学的严格，价值和透明度。为此，我们介绍了一种逐步的方法论，涵盖了解决这个科学领域时应遵循的每个研究阶段。具体来说，将讨论有关问题，解决方案编码，搜索操作员的实施，评估指标，实验设计以及对现实世界绩效的考虑的问题，解决方案编码，实施解决方案，实施解决方案，将讨论经常被忽视但至关重要的方面和有用的建议。最后，我们将概述重要的考虑因素，挑战和研究方向，以实现新开发的优化元启发式学在其在现实世界应用环境上的部署和运营中的成功。
基于元基因组学的聚合物
摘要：现代媒体经常将CAD/CAM技术描绘成牙齿假体的制造中广泛使用。本研究对CAD/CAM（计算机辅助设计/计算机辅助制造）聚合物的机械性能和生物兼容性进行了比较分析，以及通常在假体牙科中使用的常规聚合物。随着牙科实验室和实践中CAD/CAM技术的采用越来越多，了解物质特性的差异对于假体治疗计划中的明智决策至关重要。通过对文献和经验数据的叙事回顾，本研究评估了与传统聚合物相比，CAD/CAM/CAM聚合物的机械强度，耐用性，美观和生物相容性。此外，它研究了这些发现对临床结果和假肢修复的长期成功的影响。结果为CAD/CAM聚合物的优势和局限性提供了宝贵的见解，向临床医生和研究人员通报了他们对各种牙科假体应用的适用性。这项研究强调了CAD/CAM聚合物在机械性能，生物相容性和假体牙科的美学方面的相当优势。CAD/CAM技术提供了提高的机械强度和耐用性，有可能增强牙齿假体的长期性能，而这些聚合物的生物相容性使它们适合于广泛的患者人群，从而降低了不良反应的风险。这些发现对牙科技术人员和牙医的实际含义非常重要，因为了解这些物质差异可以量身定制的治疗计划可以满足个人的患者需求和偏好。将CAD/CAM技术集成到牙科实践中可以导致更可预测的结果，并提高患者对假体修复体的满意度。
基于元图的杂种光腔，用于手性传感
量子元流膜，即量子发射器的二维亚波长阵列，可以用作设计混合腔设计的镜子，其中光学响应由空腔限制的场的相互作用给出，并由阵列支撑的表面模式。我们表明，具有正交偶极取向的量子跨额层堆叠层可以用作具有螺旋性的腔。这些结构表现出超大的共振，可以通过数量级来增强进气场的强度，同时保留了谐振器内部循环的场的握力，而不是常规腔。可以利用围绕共振的空腔传动的快速相移，以敏感地检测穿过腔的手性散射器。我们讨论了这些谐振器作为手性分子歧视的传感器的可能应用。我们的方法通过测量粒子诱导的相移来描述一种新的手性传感方式。
鉴定G3BP驱动应激颗粒形成的小分子抑制剂 基于元基因组学的 聚合物
请注意，JCB现在要求作者提交用于生成包含所有修订手稿的凝胶和蛋白质印迹的数字的源数据。此源数据由在主和补充图中显示的每个凝胶/印迹的完全未经编写和未加工的图像组成。由于您的论文包含裁剪的凝胶和/或印迹图像，因此请确保为每个图形提供一个源数据文件，其中包含凝胶和/或印迹以及修订后的手稿文件。源数据数字的文件名应该是字母数字，而没有任何空格或特殊字符（即，sourcedataf＃，f＃the相关的主数字或与补充图相关的人相关的主数字或源代理＃）。应在相关图中标记凝胶/印迹的车道，应标记作物的位置（带有盒子），并应尽可能将分子量/尺寸标准标记。源数据文件将在评估修订后的手稿时提供给审阅者，如果您的论文最终发表在JCB中，则这些文件将直接链接到已发表文章中的特定数字。
基于元的工业服务，环境情报
摘要。本文提供了一项系统的文献综述，对研究的研究机器和数据网络，增强现实眼镜和虚拟现实耳机以及工业自动化系统进行了研究。在整个2022年8月，我们对科学，Scopus和Proquest数据库进行了定量文献综述，其中包括搜索词，包括“ 3D数字双胞胎工厂” +“基于Metaverse的工业服务”，“环境智能和模拟模型工具”，以及“脑部吸引人的认知和移情计算系统”。当我们检查了2022年在2022年发表的研究时，只有156篇文章满足了学位标准。通过消除有争议的发现，复制未能实现的结果，过于不精确的材料或具有类似的标题，我们决定了21种通常经验的来源。数据可视化工具：尺寸（文献映射）和vosviewer（布局算法）。报告质量评估工具：Prisma。方法论质量评估工具包括：Amstar，Distiller SR，MMAT和Robis。JEL代码：D53; E22; E32; E44; G01; G41
基于元启发式优化的图像和算术任务特征选择：一项 fNIRS 研究
摘要：近几十年来，脑机接口 (BCI) 已成为研究的前沿领域。特征选择对于降低数据集的维度、提高计算效率和增强 BCI 的性能至关重要。使用与活动相关的特征可以在所需任务中获得较高的分类率。本研究提出了一种基于包装器的元启发式特征选择框架，用于使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 的 BCI 应用。在这里，从所有可用通道计算时间统计特征（即平均值、斜率、最大值、偏度和峰度）以形成训练向量。使用基于 k 最近邻的成本函数测试了七种元启发式优化算法的分类性能：粒子群优化、布谷鸟搜索优化、萤火虫算法、蝙蝠算法、花授粉优化、鲸鱼优化和灰狼优化 (GWO)。基于来自 29 名健康受试者的运动想象 (MI) 和心算 (MA) 任务的在线数据集，对所提出的方法进行了验证。结果表明，与从全套特征中获得的特征相比，利用从元启发式优化算法中选择的特征可以显著提高分类准确率。所有上述元启发式算法都提高了分类准确率并减小了特征向量大小。GWO 对 MA、MI 和四类（左手和右手 MI、MA 和基线）任务的平均分类率最高（p < 0.01），分别为 94.83 ± 5.5%、92.57 ± 6.9% 和 85.66 ± 7.3%。所提出的框架可能有助于在训练阶段为基于 fNIRS 的稳健 BCI 应用选择合适的特征。
用于元宇宙游戏化的脑机接口
Metaverse 提供了一个虚拟环境，可以进行实验、实践和学习，而无需承担在现实世界中进行这些操作的昂贵后果。随着功能更强大、用途更广泛的头戴式显示器 (HMD) 和 VR 外围设备的开发，虚拟现实 (VR) 行业将使我们能够进入这个虚拟世界。这就是为什么技术型公司将注意力转向沉浸式 VR 作为战略机遇的原因。因此，本研究认识到 Metaverse 的快速增长和兴趣，通过分析 BCI 和相关领域的 VR 研究，提出了一项示范性研究。因此，研究了 Metaverse、虚拟现实、游戏化和脑机接口等技术在人类生活中的利弊，并提到了 BCI 在 Metaverse 中的位置。
基于元启发式的路由与能量结合……
无线体域网络 (WBAN) 通过提供非接触式测量和远程数据分析，在很大程度上改善了医疗保健行业。然而，遇到的挑战主要是能量耗尽的情况，这在很大程度上导致网络寿命缩短。这项工作提出了一个有效的模型，以提供节能路由和增强的能量收集机制，以提高网络寿命。蚁群优化 (ACO) 方法已扩展为包括一个考虑多种因素的适应度函数，这是路由模型的基础。这些过程确保有效路由，从而节省能源，进而延长网络寿命。所提出的模型的性能已与该领域现有的最先进模型进行了比较。与基于元启发式的模型、基于协作能量效率和优先级的可靠路由协议与网络编码 (CEPRAN) 的比较表明了所提出工作中使用的能量收集机制的效率。与使用能量收集机制的模型相比，结果显示网络寿命更长，表明所提出的路由机制的效率。