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使用粒子群优化人工神经网络检测黑色素瘤
黑色素瘤是一种最可怕的皮肤癌，死亡率很高，最初是通过临床筛查、皮肤镜分析、活检和组织病理学检查进行目视诊断的。如果诊断和早期治疗延误，就会变得很危险。图像处理技术的最新发展有助于有效地检测黑色素瘤，因为由于病变的细粒度变化，检测黑色素瘤是一项艰巨的工作。本文研究了一种使用粒子群优化人工神经网络分析病变不规则性的新分类程序。在本研究论文中，提取病变的颜色特征并使用 PSO-ANN 分类器进行分类。通过标记假阳性率和真阳性率获得的接收者操作特性在分析计算机辅助诊断系统的诊断潜力方面起着至关重要的作用。应用于 ISIC 数据库的分类技术表明曲线下面积为 0.96853，特异性为 90.0%，灵敏度为 94.07%，准确率为 93.04%。
酪氨酸激酶抑制剂伊马替尼，达沙替尼和尼洛替尼的剂量优化策略用于慢性髓样白血病：从临床试验到
随着酪氨酸激酶抑制剂（TKI）的出现，慢性髓样白血病（CML）的治疗前景明显改变。这种创新可以延长患有CML的患者的长期生存。但是，长期暴露于TKI的伴随着各种不良事件（AE）。后者会影响CML患者的生活质量和依从性，并可能导致严重的疾病进展（甚至死亡）。最近，越来越多的CML患者开始采用剂量优化策略。剂量优化可以在整个治疗的各个阶段考虑，其中包括减少剂量和停用TKIS治疗。通常，在维持分子反应的前提下，TKI剂量的减少被认为是减少AE和改善生活质量的重要措施。此外，对于大约一半的最佳反应和更长的TKI治疗持续时间，TKIS治疗的停用是可行且安全的。本综述主要关注伊马替尼，达沙替尼和尼洛替尼在CML临床试验和现实生活环境中的最新研究。我们将新诊断的患者或最佳反应或改善AE的剂量降低为无治疗缓解的前奏（TFR）或无法停用TKIS治疗的患者的维持治疗。此外，我们还专注于停产TKIS疗法和实现TFR的第二次尝试。
在线学习课程学习的在线超参数优化
参考[1] Hou，Saihui等。“通过重新平衡来逐步学习统一的分类器。”CVPR2019。[3] Liu，Yaoyao，Bernt Schiele和Qianru Sun。“用于课堂学习学习的自适应聚合网络。”CVPR 2021。[4]刘，Yaoyao，Bernt Schiele和Qianru Sun。“ RMM：用于课堂学习学习的增强记忆管理。”神经2021。[5] Rebuffi，Sylvestre-Alvise等。“ icarl：增量分类器和表示学习。”CVPR2017。[6] Li，Zhizhong和Derek Hoiem。“学习而不会忘记。”TPAMI2017。
色散固相的抽象优化...
使用环丙沙星作为抗生素可以在环境中产生残基，尤其是水生环境，这对生态系统产生负面影响。DIV>分散固相提取技术被选择作为环境中环丙沙星残基监测的制备技术。氧化石墨烯用作分散固相提取技术中的吸附剂。氧化石墨烯是由木薯皮质浪费合成的，木薯皮是使用改良的鹰嘴豆泥法具有较高的碳和纤维素含量的。使用傅立叶转换光谱，X射线衍射和电子显微镜仪器进行氧化石墨烯的表征。使用响应表面方法进行优化，以根据吸附剂，pH，环丙沙星浓度的剂量获得最佳环丙沙星吸收条件，并使用Bhenken盒设计进行接触时间。具有pH状况4.8的吸收条件；联系时间35分钟；环丙沙星908 PPB浓度，使用27.37 mg的石墨烯，能够产生99.92％的吸附功率。这表明，木薯皮质废物的氧化石墨烯可以用作环丙沙星抗生素的吸附剂，可用于监测水生环境和废水（尤其是医院废水）中的抗生素残基。
4 ramasamy.s@hit.edu.in , 5 md.devendran@gmail.com 摘要：农业在许多国家的经济稳定中发挥着至关重要的作用，并且优化
4 ramasamy.s@hit.edu.in , 5 md.devendran@gmail.com 摘要：农业在许多国家的经济稳定中发挥着至关重要的作用，优化作物选择对于提高农业生产力和可持续性至关重要。“使用机器学习方法的作物推荐系统”旨在利用机器学习技术根据各种环境和土壤条件提供精确的作物推荐。通过结合土壤成分、pH 值、温度、湿度、降雨量和地理位置等因素，该系统为特定区域推荐最合适的作物。该系统利用机器学习模型，特别是随机森林和决策树，来分析历史农业数据，预测最佳作物，并改善农民的决策过程。通过在大型数据集上训练模型，它可以确保与现实世界的农业实践相一致的准确预测。该系统的应用可以提高作物产量、可持续的农业实践，并降低与不良作物选择相关的风险。通过使用标准分类指标进行严格评估，该模型的性能证明了其通过帮助农民做出明智的决策来彻底改变农业实践的潜力。该系统有可能成为农业顾问、农民和政策制定者的宝贵工具，确保长期可持续性和生产力的提高。
优化农杆菌介导的大豆毛状根体外和体外转化，以便使用可视化方法筛选转化子
体外和体外农杆菌介导的毛状根转化 (HRT) 测定是植物生物技术和功能基因组学工具包的关键组成部分。在本报告中，使用 RUBY 报告基因优化了大豆的体外和体外 HRT。评估了不同的参数，包括农杆菌菌株、细菌细胞培养物的光密度 (OD 600 )、共培养基、大豆基因型、外植体年龄以及乙酰丁香酮的添加和浓度。总体而言，就毛状根和转化根（表达 RUBY ）的诱导百分比而言，体外测定比体外测定更有效。尽管如此，体外技术被认为更快且方法更简单。在 cv 的 7 天大子叶上观察到了 RUBY 的最高转化。 Bert 用 R1000 接种 30 分钟，R1000 悬浮在 ¼ B5 培养基中，OD 为 600 (0.3)，乙酰丁香酮含量为 150 µM。该测定的参数还通过两步体外毛状根转化获得了最高百分比的 RUBY。最后，使用基于机器学习的建模，进一步确定了两种测定的最佳方案。本研究建立了适用于大豆功能研究的高效可靠的毛状根转化方案。
优化和实现表面电极离子陷阱连接
摘要我们描述了表面电极离子陷阱连接的设计，这是大尺度离子陷阱阵列的关键元素。使用双目标优化方法设计电极，该方法保持了总伪电量曲率，同时最小化沿离子传输路径的轴向伪电势梯度。为了促进在多个陷阱区域中的平行操作的激光束输送，我们在此X结陷阱的每个臂上实现了集成的光学器件。提出了商业铸造制造的陷阱芯片的布局。这项工作建议在可扩展实现中改善离子陷阱连接性能的路线。与集成的光学解决方案一起，这有助于互连的二维阵列中的模块化陷阱离子量子计算。
高山太阳能光伏装置的优化市场价值
太阳能光伏 (PV) 是全球增长最快的可再生资源。然而，其全部潜力可能会因与市场需求和相关生产概况的不匹配而受到阻碍。在本研究中，我们使用两个瑞士电力系统的软链接优化模型，探索了阿尔卑斯山地区创新光伏布局的案例研究。使用 Swissmod（一种电力调度和负荷流模型）和 OREES（一种采用进化策略优化光伏布局的电力系统模型），我们根据多年的天气数据、各种二氧化碳价格并考虑未来欧洲电力基础设施的发展，模拟了优化光伏布局的市场价格。与低海拔光伏布局策略相比，山地布局具有更高的市场价值和更少的所需面积。更高的市场价值是由更好地与需求保持一致所驱动的，特别是在需求最高的冬季。我们发现，优化的高山布局提供的面板容量收入（欧元/千瓦/年）平均比城市光伏装置的收入高 20%。此外，瑞士山区可容纳超过 1 GW 的发电容量，收益甚至更高（33%）。阿尔卑斯山的光伏装置具有更高的市场价值和更高的价值因素，可能成为非常有利可图的投资，从系统角度来看也很有价值。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。