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优化用于检测绵羊的聚合酶链反应
SPV的抽象准确和快速诊断对于控制利比亚疾病的快速传播至关重要。本研究旨在优化和开发利比亚阿尔扎维耶市绵羊农场绵羊病毒鉴定的PCR分析。总共收集了120个口头拭子样品，如下：临床怀疑的绵羊痘（n = 67），临床怀疑具有传染性的外生体（n = 18）和健康的绵羊（n = 35）。对收集的样品进行DNA提取，然后进行针对p32基因的聚合酶链反应，该反应用特定的引物。所有67个临床怀疑的绵羊痘样品的SPV呈阳性，并产生预期的扩增子大小为390 bp。所有临床上怀疑的传染性胚膜（CE）样品和健康样品均为阴性。当前基于p32基因的PCR分析的结果表现出良好的敏感性和特异性，可用于分子诊断绵羊痘病毒疾病。关键字。绵羊痘病毒，p32 Gene，PCR，Alzawiyah City，Libya。引言绵羊病是绵羊中最严重，最感染的病毒疾病[1]。在临床上，Sheepox病毒（SPV）可以通过发烧，厌食症，抑郁症，肺部病变发展，无羊毛区域的痘病变的出现以及表面淋巴结肿胀来识别。[2]。SPV是严重的绵羊皮肤病。SPV属于Poxviridae家族的Capripoxvirus（CAPV）属。该属的成员，还包括引起皮肤肿块和山羊痘的病毒，感染绵羊，山羊和牛，并引起经济上重要的疾病（LSDV）[3,4]。绵羊痘病毒是动物的最重要的蛇毒，在OIE的A组疾病中列出[5]。由于对绵羊的羊毛和皮革损害，牛奶产量降低，堕胎率降低，体重增加和高死亡率降低，可能会造成严重的生产损失[6-8]。即使在许多国家中消除了这种疾病，但仍有从北非，中东，西亚，印度和中国在内的世界各地据报道[8,9]。在利比亚，该疾病通常具有enzootic外观。它威胁着农业部门的发展，造成了与羔羊死亡率有关的经济损失，成人的繁殖和生产下降[10]。SPV的诊断通常基于高度特征的临床体征，病毒的分离，中和 - 中和血清学测定[11,12]和聚合酶链反应（PCR）分析[13,11]。用于识别SPV的常规病毒学和血清学测定是耗时，费力的，大多数的特异性低[14]。但是，包括PCR分析在内的分子方法是潜在的工具，可以用作传统实验室技术检测SPV的替代或互补测试。被证明是可靠，敏感，快速和特定的方法，这些方法通常用于世界上许多病毒的检测和表征，包括卡皮托病毒[15,16,12]。[17]。这项研究的目的是创建一种快速，敏感的方法，用于在短时间内检测现场样本中的SPV，从而实用和高效。此外，对于识别SPV的识别，需要进行快速，特异性和敏感测试，因为在现场样品中及时检测SPV对于成功的SPV控制至关重要，并且降低了可能由流行病引起的潜在严重经济损害。方法样本该研究是在利比亚黎波里的利比亚生物技术研究中心（BTRC）的基因工程系进行的。当前的研究总共收集了120件口腔拭子，从可疑的绵羊痘病例中获得了67件，从可疑的绵羊传染性ecthyma（CE）中获得了18例，以及各种羊群中的健康绵羊（阴性对照）的35例。在2013年5月至2014年4月之间，标本是从利比亚阿尔扎维亚市的绵羊群中收集的。使用由英国的公司Isohelix提供的颊拭子管进行了口服拭子样品。随后将这些样品运输到基因工程
无人机路由和电池磨损的联合优化可持续供应链开发
摘要以及当代城市物流中的“最后一英里”交付的兴起，鉴于其出色的三下线表现，无人机表现出了商业潜力。但是，作为锂离子电池供电的设备，无人机的社交和环境优点可以通过电池回收和处置来推翻。为了维持经济绩效，但最大程度地减少环境负面影响，在运输场中广泛应用了平流共享，目的是在行业内部创造协同作用并增加总体使用。但是，如果对共享平台的透明度有疑问，则该平台的共享能力将被视为。以其透明和安全的优点而闻名，区块链技术为改善现有共享解决方案提供了新的机会。尤其是，区块链提供的分散结构和数据加密算法允许每个参与者在不破坏安全问题的情况下平等访问共享资源。因此，本研究探讨了启用区块链的电池共享解决方案的实施，以优化无人机操作，并考虑到电池磨损和处置效果。与具有频率共享问题的经典车辆路线不同，这项研究更具挑战性，具有多种目标（即短路路径和最少的充电时间），并考虑了不同级别的共享能力。在这项研究中，我们提出了一个混合成员编程模型，以制定预期的问题并通过量身定制的分支机构和价格算法解决该问题。通过广泛的实验，我们提出的解决方案的计算性能是第一个阐明的，然后是
通过LLM驱动的迭代细胞优化 -
我们提出了一种新颖的方式，将灵活的，与上下文相关的约束集成为组合优化，通过将大型语言模型（LLMS）与传统算法一起使用。尽管LLM擅长解释细微的，当地指定的要求，但他们在执行全球组合可行性方面挣扎。为了弥合此间隙，我们提出了一个迭代的微调框架，其中算法反馈逐渐完善了LLM的输出分布。将其解释为模拟退火，我们引入了一个基于“粗糙可学习性”假设的形式模型，为收敛提供了样本复杂性界限。对调度，图形连接和聚类任务的经验评估表明，与基线采样方法相比，我们的框架平衡了本地表达的约束的灵活性和严格的全局优化。我们的结果突出了混合AI驱动组合推理的有希望的方向。项目代码：https：//github.com/pranjal-awasthi/test time-ft
研究以优化锂金属阳极
开发可再生能源技术是解决耗尽化石燃料带来的全球变暖和空气污染问题的有效方法。由于高理论能力（3860 mAh/g）和锂金属阳极的低电化学潜力，锂金属电池（LMB）引起了极大的研究注意，并通过电动汽车的可扩展应用和剧烈的部署。不幸的是，Li金属阳极的进一步商业化受到Li树突在锂镀层/剥离过程中的随机生长的阻碍，从而导致活跃的LI和分离器上的穿刺持续消耗。最近，MA的小组提出了一种新的方法，以系统地研究官能团与LI型树突生成之间的关系。 所提出的新方法可能是一种有效的工具，可以在电解质添加剂和Li木树状形成中获得新的见解，这对于高表现Li Metal Electrode材料的合理结构设计非常有价值。 ©2021，过程工程研究所，中国科学院。 Elsevier B.V.的出版服务代表Keai Communications Co.，Ltd. 这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。最近，MA的小组提出了一种新的方法，以系统地研究官能团与LI型树突生成之间的关系。所提出的新方法可能是一种有效的工具，可以在电解质添加剂和Li木树状形成中获得新的见解，这对于高表现Li Metal Electrode材料的合理结构设计非常有价值。©2021，过程工程研究所，中国科学院。Elsevier B.V.的出版服务代表Keai Communications Co.，Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
优化多量芯片拓扑
标题为“多量芯片拓扑的优化”的海报着重于设计用于多量量子处理器的可扩展和高效的ARCHITECTURES。该研究突出了超导量子位，以其可控性和作为量子计算中量子信息的基本单位而闻名。这项研究强调了参数的重要性，例如纠缠，量子误差校正和可扩展性在多Qubit芯片设计中。该团队提出了一个2D体系结构，其中包含三个量子位，并以等边三角形和一个3D体系结构排列，其中有四个量子位在四面体结构中。这些配置可以用作大型量子系统的模块化单元。未来的方向包括优化谐振器长度，能量参与率以及扩展较大多数阵列和系统的体系结构。在高能物理学中，量子系统用于量子模拟复杂的粒子相互作用。因此，易于扩展的多量芯片肯定是高能粒子碰撞的复杂计算和模拟的前进的道路，因此在不久的将来为其在新的和更令人兴奋的发现中为其在高能物理中的使用铺平了道路。
基于AI的路线优化，减少碳足迹以及环保供应的未来
摘要全球供应链的快速扩张导致碳排放和环境问题增加，因此需要采用可持续物流解决方案。本研究探讨了人工智能（AI）在优化运输路线，最大程度地减少燃油消耗和减少供应链的碳足迹方面的作用。AI驱动的路线优化整合了实时交通数据，天气状况和车辆效率，以增强最后一英里的交付和货运管理。机器学习算法进一步有助于预测性维护，机队电气化策略和需求预测，从而确保运营可持续性。这项研究还研究了绿色物流实践，包括使用电力和氢能车辆，多模式运输网络以及循环经济模型，以最大程度地减少环境影响。支持区块链的碳跟踪和AI驱动的可持续性指标可提高碳足迹报告的透明度。此外，该研究强调了监管框架和行业倡议，促进了低排放运输和智能物流中心。的发现表明，AI驱动的物流解决方案可以在实现可持续性目标的同时显着提高效率。但是，必须解决诸如高实施成本，数据隐私问题和基础设施限制之类的挑战。未来的研究应着重于将AI与物联网和区块链整合在一起，以增强可持续供应链中的可追溯性和决策。AI驱动系统提供变革功能该研究得出结论，AI驱动的绿色物流可以彻底改变运输，从而为碳中性和成本效益的全球供应链提供可行的道路。关键字：绿色物流，AI路线优化，可持续运输，减少碳足迹，供应链可持续性和环保物流。引言近几十年来，全球供应链的前所未有的增长彻底改变了贸易，商业和工业。但是，这种快速扩张的环境成本很高，碳排放量增加，资源过多和生态退化的提高。货运运输仅负责全球温室气体（GHG）排放的很大比例[1]，并且随着电子商务，城市化和国际贸易的持续增长，这些数字预计将攀升。这种日益增长的环境影响刺激了对可持续物流解决方案的需求，全世界的企业和政府都在寻求创新的方法，以减少碳足迹，同时保持运营效率。推动这一转变的最有希望的进步是将人工智能（AI）整合到物流和供应链管理中。
研究人员展示了人类如何学会优化工作记忆
用新的模型指向学习而不是能力的新模型，这是工作记忆的真正驱动力。 ，她通过在模型上进行试验而没有能力，但可以存储大量空间来确定这一点。 她发现，虽然具有块状机制的模型能够将信息策略性地存储到其完整的存储容量中，但没有块状机制的模型似乎并没有意识到它可以访问如此大量的存储空间，并且在存储和检索物品方面都更糟。用新的模型指向学习而不是能力的新模型，这是工作记忆的真正驱动力。，她通过在模型上进行试验而没有能力，但可以存储大量空间来确定这一点。她发现，虽然具有块状机制的模型能够将信息策略性地存储到其完整的存储容量中，但没有块状机制的模型似乎并没有意识到它可以访问如此大量的存储空间，并且在存储和检索物品方面都更糟。
SAEID AMOUZAD MAHDIRAJI优化和模拟建模，用于改进院前中风护理的分析和计划
1。Jevinger，Åse。 迈向智能商品：特征，建筑和应用程序，2014年，博士学位论文。 2。 Dahlskog，史蒂夫。 数字游戏中的模式和程序内容生成：使用游戏设计模式的数字游戏自动生成，2016年博士学位论文。 3。 Fabijan，Aleksander。 开发正确的功能：客户和产品数据在软件产品开发中的作用和影响，2016年，许可论文。 4。 paraschakis，dimitris。 算法和伦理方面的推荐系统在电子商务中，2018年，许可论文。 5。 hajinasab，banafsheh。 在城市运输计划中基于多代理的模拟的动态方法，2018年博士学位论文。 6。 Fabijan，Aleksander。 大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。 7。 Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Jevinger，Åse。迈向智能商品：特征，建筑和应用程序，2014年，博士学位论文。2。Dahlskog，史蒂夫。数字游戏中的模式和程序内容生成：使用游戏设计模式的数字游戏自动生成，2016年博士学位论文。3。Fabijan，Aleksander。 开发正确的功能：客户和产品数据在软件产品开发中的作用和影响，2016年，许可论文。 4。 paraschakis，dimitris。 算法和伦理方面的推荐系统在电子商务中，2018年，许可论文。 5。 hajinasab，banafsheh。 在城市运输计划中基于多代理的模拟的动态方法，2018年博士学位论文。 6。 Fabijan，Aleksander。 大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。 7。 Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Fabijan，Aleksander。开发正确的功能：客户和产品数据在软件产品开发中的作用和影响，2016年，许可论文。4。paraschakis，dimitris。算法和伦理方面的推荐系统在电子商务中，2018年，许可论文。5。hajinasab，banafsheh。在城市运输计划中基于多代理的模拟的动态方法，2018年博士学位论文。6。Fabijan，Aleksander。 大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。 7。 Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Fabijan，Aleksander。大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。7。Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Bugeja，约瑟夫。智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。8。alkhabbas，fahed。朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。9。paraschakis，dimitris。自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。10。Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Tegen，Agnes。互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。11。Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Alvarez，Alberto。探索混合定位过程中相互作用的动态特性
一个综合数字平台，用于优化作物生产和气候智能农业
FARMTECH的主要组成部分是疾病管理，它可以尽早发现作物疾病并建议有效的治疗方法，从而最大程度地减少昂贵的干预措施。当地市场见解模块提供了及时的市场趋势更新，从而帮助农民做出明智的销售决策。此外，综合的电子营销公司Farmmart促进了农民与买家之间的直接交易，从而确保了公平的定价和提高的盈利能力。为了解决劳动力短缺，FarmTech提供了劳动力提供服务，在高峰季节将农民与熟练的农民联系起来，以维持运营效率。总体而言，FarmTech是一种全面的农业解决方案，减轻风险，同时提高现代农业的市场获取，生产力和可持续性。
AOLO：针对低碳导向的无线语言模型服务的分析和优化
摘要 - 大语言模型（LLMS）中的前进已导致其广泛采用和在各个领域的大规模部署。但是，由于其大量的能耗和碳足迹，它们的环境影响，尤其是在推断期间，已经成为人们越来越关注的问题。现有研究仅着眼于推理计算，忽视了网络辅助LLM服务系统中碳足迹的分析和优化。为了解决这一差距，我们提出了AOLO，这是一个用于低碳导向的无线LLM服务的分析和优化框架。AOLO引入了全面的碳足迹模型，该模型量化了整个LLM服务链中的温室气体排放，包括计算推理和无线通信。此外，我们制定了一个优化问题，旨在最大程度地减少整体碳足迹，该碳足迹是通过在体验质量和系统性能限制下的关节优化推理输出和传递功率来解决的。为了实现这种联合优化，我们通过采用SNN作为参与者网络来利用尖峰神经网络（SNN）的能源效率，并提出了一种低碳导向的优化算法，即基于SNN的基于SNN的深度加固学习（SDRL）。全面的模拟表明，与基准软批评者相比，SDRL算法显着降低了整体碳足迹，降低了18.77％，突出了其实现更可持续的LLM推理服务的潜力。