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研究文章 大数据背景下人工智能信息技术在思想政治在线课堂系统中的应用
思想政治在线教学是思想政治理论教学与人工智能信息技术相融合的新生事物。为了有效提高思想政治在线教学质量，本文旨在对大数据背景下人工智能技术在思想政治在线课堂系统中的应用进行深入研究。本文首先从系统硬件架构、软件架构两个方面阐述了思想政治在线系统的总体架构，然后详细讨论了在线系统的功能设计和数据库的结构。本文提出一种基于尺度仿射变换和课程数据信息空间重构的数据挖掘算法，构建了思想政治在线课堂系统的数据结构模型，利用尺度仿射变换对课程数据进行融合，对融合后的课程数据进行空间重构，在重构的空间中提取思想政治在线课堂系统中课程数据的高阶特征，完成思想政治课程的数据挖掘。实验表明，采用该方法构建的思想政治在线课堂系统在用户满意度、教师操作熟练度等方面均优于传统方法构建的思想政治在线课堂系统，能够有效提高思想政治在线教学质量。
适用于高级应用的智能聚合物：机械视角综述
如今，响应性材料以及主动结构系统被广泛用于开发前所未有的智能设备、传感器或执行器；它们的功能来自对环境刺激作出可检测反应的能力。根据所研究的响应性材料，触发刺激可以具有不同的性质，包括物理（温度、光、电场或磁场、机械应力等）、化学（pH、配体等）或生物（酶等）类型。这种响应性可以通过适当设计组成元素的中观或宏观排列来获得，就像在超材料中一样，也可以通过使用响应性材料本身来获得，其响应性来自其微观结构背后的化学性质。事实上，当分子水平的响应性得到适当组织时，纳米级响应可以在宏观尺度上被集体检测到，从而产生响应性材料。在本文中，我们通过概述智能聚合物的主要特征、特性和响应机制，以及从分子和连续尺度的角度提供机械建模视角，回顾了响应性聚合物的广阔世界。我们旨在全面概述最广泛使用的智能聚合物的主要特征和建模方面。活性材料的定量机械描述在其开发和使用中起着关键作用，使先进设备的设计成为可能，并根据所需的功能设计材料的微观结构。
包裹 - 诱导脱离 - 能源估计lithium-ion ...
电池的剩余放电能（RDE）是估计车辆剩余范围的重要值。基于预测的计算RDE的方法已被证明适合提高能量估计精度。本文旨在通过将新颖的负载预测技术与模式识别纳入RDE计算，以进一步提高估计准确性。对于模式识别，将驱动段数据分类为不同的用法模式，然后根据每个模式的功能设计了基于规则的逻辑来识别这些模式。为了进行功率预测，使用聚类和马尔可夫建模方法将数据从数据分组和定义功率水平为状态，并找到每种状态到国家过渡的概率。为每个模式定义了此数据，以便逻辑可以告知应使用哪些数据来预测未来的功率概况。根据预测的功率曲线，RDE是根据预测负载和预测电压的乘积计算得出的，该电压是从一阶电池模型中获得的。使用电池循环器数据在模拟和实时测试了所提出的算法，并与其他基于预测的方法进行了比较。所提出的方法证明对建模误差具有理想的准确性和鲁棒性。这项研究的主要结论是使用模式识别可以提高RDE估计的准确性。
用于神经接口的高级金属和聚合物涂层：结构，性质和组织反应
摘要：神经电极对于神经信号记录，神经刺激，神经兴奋剂和神经变性至关重要，这对于脑科学的发展至关重要，以及建立下一代大脑 - 电子 - 电子界面，中央神经系统治疗和人工智力。然而，现有的神经电极遭受了诸如外国身体反应，低灵敏度和功能有限的缺点。为了克服弊端，已经努力从软材料中创建新的结构并配置神经电极，但是通过表面涂层提高现有神经电极的功能也更为实用和经济。在本文中，最近报道了神经电极的表面涂层进行了仔细的分类和分析。涂料根据其化学成分，即金属，金属氧化物，碳，导电聚合物和水凝胶分类为不同的类别。全面提出了涂料的特征微观结构，电化学特性和制造方法，并讨论了它们的结构 - 特质相关性。特别关注涂料的生物兼容性，包括其外国体反应，细胞之际和植入过程中的长期稳定性。本评论文章可以为下一代神经电极的下一代多功能涂层提供有关功能设计，材料选择和结构配置的有用且复杂的见解。
在多种细胞和疾病状态中基因表达的解码序列决定因素
序列功能模型可预测基因组DNA序列的基因表达，已证明对许多生物学任务有价值，包括了解顺式调节语法和解释非编码遗传变异。然而，当前的最新模型已在很大程度上接受了来自健康组织或细胞系的散装表达谱的培训，并且还没有学会在大型单细胞转录组数据集中捕获的精确细胞类型和状态的特性。因此，他们缺乏在各种组织和疾病环境中的特定细胞类型或状态下执行这些任务的能力。为了解决这一差距，我们提出了Decima，该模型可以从其周围的DNA序列中预测基因的细胞类型和条件 - 特异性表达。decima在超过2200万个细胞的单细胞或单核RNA测序数据上进行了训练，并成功地基于其序列成功预测了看不见基因的细胞类型特异性表达。在这里，我们证明了Decima揭示驱动细胞类型特异性基因表达的顺式调节机制及其在疾病中的变化，以预测细胞类型分辨率下的非编码变异效应，并使用精确调谐的，情境特异性功能设计调节性DNA元件。
使用电感，流量和磁技术控制和监测智能植物浇水系统
使用电感，流量和磁性（IFM）技术控制和监测，呈现了具有先进的智能植物浇水系统的全面设计，实施和彻底的性能评估，该系统配备了IFM Technologies，该系统配备了高级控制和监测功能。该系统的主要目标是在确保最佳植物生长的同时优化用水。这是通过集成多种传感器来实现的，这些传感器可以监视关键的环境参数，例如土壤温度，金属锅的存在，环境温度和光强度。为了有效调节植物的水流，该系统采用了复杂的控制算法。此外，它采用远程监视和控制功能设计，使用户可以通过人机接口显示界面方便地访问和管理浇水系统。该系统的性能已在不同的植物生长情景中进行了实验验证，以证明其在现实世界中的有效性。与传统灌溉方法相比，结果显示了水效率，整体植物健康和资源利用的显着提高。这项研究通过为旨在可持续的植物种植和有效水管理的智能系统的开发和实施提供宝贵的见解，从而有助于智能农业技术的发展。这项研究的发现突出了整合高级控制算法和远程监控技术的潜力，以创造更可持续和资源的农业实践。
液体模板气凝胶
现代材料科学见证了先进制造方法的时代，从纳米到宏观尺度设计功能。虽然人们已经开发出了多功能制造和增材制造方法，但为特定应用设计材料的能力仍然有限。本文介绍了一种新颖的策略，该策略能够以目标为导向制造具有按需特性的超轻气凝胶。该过程依靠通过界面络合进行的可控液体模板来生成可调的、刺激响应的 3D 结构（多相）丝状液体模板。该方法涉及纳米级化学和纳米粒子 (NPs) 在液-液界面的微米级组装，以生产具有多尺度孔隙率、超低密度（3.05-3.41 mg cm −3）和高压缩率（90%）以及弹性回复和即时形状恢复特性的分层宏观气凝胶。超轻气凝胶面临的挑战已经得到克服，包括机械完整性差以及无法形成具有按需功能的预定义 3D 结构，以用于多种应用。该方法的可控性使得可调谐电磁干扰屏蔽具有高比屏蔽效率（39 893 dB cm 2 g − 1）和有史以来最高的吸油能力之一（氯仿气凝胶初始重量的 487 倍）。这些特性源于液体模板的可工程性，将轻质材料的界限推向系统功能设计和应用。
纸 - ORCA - 在线研究 @ Cardiff
摘要 - 情绪可以从一个人的步态（即他们的步行风格）中感知。关于步态情绪识别的现有方法主要利用姿势信息作为输入，但忽略了身体运动，其中包含互补信息，以识别步态中引起的情绪。在本文中，我们提出了一个双边姿势和运动图卷积网络（BPM-GCN），该网络由两个平行流组成，即姿势流和运动流，以识别两种观点的情绪。姿势流旨在明确分析人的情绪状态。具体来说，我们根据手工设计的功能设计了一种新颖的回归约束，以将先前的情感知识提炼到网络中并增强表示形式学习。运动流旨在描述情感的强度，这是识别情绪的隐含提示。为了实现这一目标，我们采用了一个高阶速度加速对来构建图形，其中使用了信息性运动功能。此外，我们设计了PM相互作用的特征融合机制，以适应两条流的特征。因此，这两个流从两个互补视图中协作为性能做出了贡献。在最大的基准数据集情绪基准上进行的广泛实验表明，BPM-GCN对最先进的方法表现出色（至少有4个。59％的绩效提高）。源代码在https://github.com/exped1230/bpm-gcn上发布。
使用大语言模型为高速公路驾驶的生成和不断发展的奖励功能
摘要 - 强化学习（RL）通过最大程度地提高奖励功能以实现最佳政策来推进自主驾驶技术，在推进自主驾驶技术方面起着至关重要的作用。但是，在许多实践中，制定这些奖励功能一直是一个复杂的手动过程。为了降低这种复杂性，我们引入了一个新颖的框架，该框架将大型语言模型（LLMS）与RL集成在一起，以改善自主驾驶中的奖励功能设计。该框架利用在其他领域证明的LLM的编码功能来为高速公路场景生成和进化奖励功能。框架首先要指示LLM基于驾驶环境和任务描述创建初始奖励功能代码。然后，通过涉及RL培训和LLMS的反射的迭代周期来完善此代码，从而使其审查和改善产出的能力受益。我们还开发了一个特定的提示模板，以提高LLMS对复杂驾驶模拟的理解，从而确保生成有效且无错误的代码。我们在三种交通配置的高速公路驾驶模拟器中进行的实验表明，我们的方法超过了手工制作的奖励功能，达到了平均成功率22％。这不仅表明了更安全的驾驶，而且还表明了开发生产率的显着提高。
大学生体能测试人工智能系统
目前的健康管理产品大多应用于医疗机构，普遍对学生人群关注不够。基于此，本文设计了一款面向学生、功能齐全的自主健康管理系统。本文根据慢性病人群的主要社会特征以及慢性病个人健康管理的实际需求，提出了一种基于多维数据模型的个人健康管理系统。深度分析和挖掘各类健康数据对于健康管理的价值，并依据国家相关健康数据标准构建多维模型数据仓库，打造智能健康预警与疾病风险评估的标准数据平台。本文研究设计了一种基于计划-执行-检查-行动（PDCA）循环管理模式的闭环个人健康管理方法，从健康数据采集与记录、健康评估、健康规划、跟踪与执行四个方面进行了详细的功能设计。本文对健康数据采集、处理及存储技术进行了研究，采用了HDFS数据存储技术、html、css、Java Script、java等软件开发技术，结合j Query、UEditor、Date Range Picker等插件以及短信邮件生成接口、无线蓝牙传输接口等。设计并开发了本系统网页及移动应用平台。采用关系型数据库作为系统数据库，设计了雪花型多维数据模型。最后对本系统的功能和性能进行了测试，完成了基础版本的开发和试运行。