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超级本地供应链的兴起：对未来的一瞥
超本地供应链的兴起代表了商品和服务的采购，生产和交付方式的变革转变。定义为在有限的地理区域内优先考虑本地采购的供应链，超本地模型在响应不断变化的新鲜，可持续和本地制造产品的消费者偏好方面获得了大量的吸引力。本文研究了超本地供应链的关键驱动因素，包括对本地产品的需求不断增长，促进有效物流的技术进步以及促进和激励本地企业的支持性监管环境。采用超地方法的好处是多方面的，涵盖了环境可持续性，社区内的经济增长，增强的消费者满意度以及对全球供应链破坏的弹性提高。值得注意的是，超本地供应链有助于减少碳足迹和强化当地经济体。然而，挑战仍然存在，包括基础设施限制，企业的成本注意事项，监管障碍以及来自既定的全球供应链的竞争，这些链条可以提供较低的价格和更高的选择。超本地供应链的未来前景是乐观的，其潜在的增长情景是消费者倡导，技术创新和社区参与计划的融合所驱动的。随着超本地供应连锁连续的发展和适应，它们为传统供应连锁店提供了可持续和以社区为中心的替代品，促进了更强大的地方经济体，并为更具弹性和负责任的全球经济做出了贡献。关键字：超本地供应链，可持续性，本地采购，消费者偏好，技术创新，社区参与。
适应工作场所中Z世代的兴起释放生成AI：企业的变革力量
继续依赖技术，因为AI在我们所做的每件事中都发挥了扩展的作用，并将提高可以通过技术完成的任务水平，这将导致需要减少非熟练的劳动力。AI变得更聪明，正在做更多的事情……您如何利用它（请参阅第7页的文章）。此外，每天发现近4,000次网络攻击，每天发现560,000件新的恶意软件，一家公司每14秒就会遭受勒索软件攻击的受害者。公司及其员工需要保持警惕，并保持教育和知情。公司必须定期执行脆弱性评估并投资于员工培训以降低其曝光率。购买网络安全策略（如果可以得到的话）不够保护，您需要定期投资IT基础架构。
科学机器学习的兴起：将机械建模与系统生物学的机器学习结合的观点
从经典上讲，系统生物学主要集中于使用动态机械模型来阐明自然现象的基础。应用的流行模型形式主义包括普通和部分微分方程（分别为ODES和PDE），布尔网络，培养皿网，蜂窝自动机，基于个体的模型以及这些组合。机械模型的属性（包括方程式或规则的类型，初始条件或参数值）取决于所涉及的研究人员的领域，感兴趣问题以及专业知识，并且经常受到实验数据的可用性和质量的确定或约束。虽然经典，低维模型可以拟合一系列浓度，时间和空间依赖于空间的数据集（Michaelis and Menten，1913; 1913; Lotka，1920; Volterra，1926; Hodgkin and Huxkin and Huxkin and Huxkin and Huxley，1952），对于较大的，高度的高维生物学系统，可以扩散到
科学机器学习的兴起：将机械建模与系统生物学的机器学习结合的观点
从经典上讲，系统生物学主要集中于使用动态机械模型来阐明自然现象的基础。应用的流行模型形式主义包括普通和部分微分方程（分别为ODES和PDE），布尔网络，培养皿网，蜂窝自动机，基于个体的模型以及这些组合。机械模型的属性（包括方程式或规则的类型，初始条件或参数值）取决于所涉及的研究人员的领域，感兴趣问题以及专业知识，并且经常受到实验数据的可用性和质量的确定或约束。虽然经典，低维模型可以拟合一系列浓度，时间和空间依赖于空间的数据集（Michaelis and Menten，1913; 1913; Lotka，1920; Volterra，1926; Hodgkin and Huxkin and Huxkin and Huxkin and Huxley，1952），对于较大的，高度的高维生物学系统，可以扩散到
细胞和基因治疗正在兴起
● 研发管线发展势头强劲：目前有 2,960 项 CGT 临床试验处于不同阶段，其中基因疗法占研发管线的 32%，细胞疗法占其余 4%。尽管成功率较低，但活跃的 CGT 试验数量之多表明研究活动和行业支持持续进行。监管环境也变得更加支持，FDA 正在探索加速罕见疾病基因疗法开发的方法，并简化 CGT 药物的审批流程。已成立 Bespoke Gene Therapy Consortium 来制定基因疗法开发的标准和协议，FDA 支持使用加速审批途径来处理基因编辑产品，并将该计划扩展到所有 CGT。这些发展表明未来可能会出现针对各种疾病的多种治疗选择
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
生物活性调味料的静电纺丝纳米纤维的兴起
介绍基于其起源和特征，皮肤伤口可以分为两种主要类型。首先，急性伤口来自各种情况，包括手术程序，创伤事件，辐射暴露，擦伤和浅表烧伤。另一方面，由于糖尿病性溃疡，由于固定性的长时间以及与静脉功能不全有关的静脉溃疡而导致的糖尿病性溃疡，压力性溃疡，导致慢性伤口。1这些类型之间的适当差异对于提供量身定制的护理和有效的管理策略至关重要，以最大程度地提高伤口愈合结果。为了促进细胞生长并促进有效的愈合，必须执行清创术以去除伤口中的任何碎屑或受损的组织。随后细心的清洁和擦拭
ai身体图像和元人类：在AI生成的化身的兴起，用于混合现实和元视体。
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数据驱动的天气预报的兴起-AMS期刊
摘要：基于机器学习（ML）的数据驱动建模显示出巨大的天气预测潜力。在某些应用中取得了令人印象深刻的结果。ML方法的摄取可能是改变游戏规则的游戏规则，即传统的数值天气预测（NWP）被称为“安静革命”天气预报的“安静革命”。使用标准NWP系统运行预测的计算成本极大地阻碍了通过增加模型分辨率和合奏大小来进行的改进。使用高质量的重新分析数据集（如ERA5进行培训）开发的新一代新一代ML模型允许进行预测，这些预测需要较低的计算成本，并且在准确性方面具有高度竞争力。在这里，我们首次将ML生成的预测与基于标准NWP的预测在类似于操作的上下文中进行比较，该预测是从相同的初始条件初始化的。着眼于确定性预测，我们应用了共同的预测验证工具来评估与最近开发的ML模型之一（Panguweather）一起产生的数据驱动预测的程度，可匹配从领先的全球NWP系统（ECMWF）中的一个领先的全球NWP系统（eCMWF）的预测质量和属性。与操作IFS分析和概要观察结果一起验证时，结果非常有前途，对于全球指标和极端事件而言，具有可比的精度。过于平滑的预测，随着预测提前时间的增加偏差，预测热带气旋强度的性能差，被确定为基于ML的预测的当前缺点。新的NWP范式正在依靠ML模型以及最新分析和重新分析数据集进行预测初始化和模型培训的推论。