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开放车队中的分散协调，以进行可扩展和动态的任务分配
大型和开放协作和商用车舰队协调的主要挑战之一是动态的任务分配。自我界定的独立合理的车辆驱动程序同时具有本地和全球目标，这需要使用某种公平有效的任务分配方法进行协调。在本文中，我们回顾了有关可扩展和动态任务分配的文献，重点是确定性和动态二维线性分配概率。我们专注于开放车队的多代理系统表示，其中动态出现的车辆由软件代理表示，这些软件应分配给一组动态出现的任务。我们对最新的研究结果进行了比较和批判性分析，该研究结果侧重于集中，分布和分散的解决方案方法。此外，我们提出了以下作业问题的动态版本的数学模型，在组合优化中众所周知：分配问题，瓶颈分配问题，公平匹配的问题，动态最小偏差分配概率，P K-分配问题，分配问题，半分配问题，半分配问题以及辅助分配的分配性分配的分配性代理人参差合格;在考虑开放车队的主要方面的同时：任务和车辆的随机到达（代理商）可能会在协助以前的任务或通过个人利益参与舰队的情况下可用。
树下：自然资本对不确定宏观经济模型中影子价格动态的影响
我们研究了在受不确定性影响的经济中，纳入自然资本动态对最优配置的影响。我们对气候对自然资本的损害以及自然资本与其他生产投入之间的替代弹性给出了新的估计。利用这些估计，我们研究了影子价格如何随模型规范和参数校准而变化。我们的研究结果表明，与标准 DICE 型模型相比，纳入自然资本的模型中碳的社会成本高出 12%。此外，碳的社会成本对最终产出生产函数中的替代弹性高度敏感。考虑到生产力的随机性，碳的社会成本进一步增加了 0.13% 至 39%，具体取决于习惯养成的纳入。
探索现代工作场所中人工智能、组织行为和沟通动态的交汇
虽然组织努力提高效率和生产力，但在快速发展的现代职场中，人工智能、组织行为和沟通动态之间的相互作用趋于复杂。此外，了解这种交集的含义对于促进平衡有效的工作场所是必要的。因此，在组织结构中采用人工智能技术会带来劳动力适应、心理影响和沟通模式等挑战。本研究探讨了人工智能如何影响现代职场中的组织行为和沟通动态。采用了混合方法。调查问卷分发给不同行业的员工，衡量他们对组织行为和沟通动态的体验。此外，还对主要利益相关者（n = 13）进行了深入访谈，以获得有关善良和可信度的更多见解。研究结果揭示了人工智能如何影响组织行为和沟通动态的途径。对调查数据和访谈的初步分析提供了对员工看法的见解，确定了潜在的挑战和机遇。
大脑网络动态的可逆性和扰动复杂性：一种全脑建模方法
Carol、Inˆes、inˆes、Lu´ıs、Peixinho、S´a、Sofia 和 Tiago 在 T´ecnico 度过了 5 年的友谊。感谢
疫苗不完善、疫苗权衡和人口流动对传染病动态的影响
摘要：疫苗接种是管理传染病的重要工具。然而，许多疫苗并不完善，在减少疾病传播和/或有利于感染者康复方面仅具有部分保护作用，并且可能表现出这两种特性之间的权衡。此外，疫苗接种的成功还取决于人口流动率以及进入和退出人口的速度。我们在这里通过数学模型研究这些因素之间的相互作用，以预测最佳疫苗接种策略。我们首先计算基本再生数并研究平衡的全局稳定性。然后，我们使用敏感性分析评估决定总感染人数随时间变化的最有影响力的参数。我们推导出疫苗接种覆盖率和实现疾病根除的效率的条件，假设人口流动强度不同（弱和强）、疫苗特性（传播和/或康复）以及后者之间的权衡。我们发现，最低疫苗接种覆盖率会随着人口流动率的降低而增加，随着疫苗效率（传播或恢复）的提高而降低，并且根据疫苗权衡而增加/减少高达 15%。我们得出结论，应根据这些因素之间的相互作用来评估疫苗接种活动的覆盖率目标。
关于研究主题的细胞内贩运和健康与疾病的膜动态的社论S
细胞内运输是一个严格调节的膜动力学过程，可促进细胞隔室之间的cargos交换，使蛋白质，脂质和其他大分子能够到达其亚细胞的目的地，以便他们执行其功能。膜动力学对于细胞器的生物发生和稳态至关重要，并且证据表明，其在人类病理生理学中的重要性是，有340多种单基因疾病是由细胞内贩运机器的改变引起的。近年来，我们对细胞器的生物发生，它们的相互作用以及对细胞外环境或压力的功能适应的理解已导致膜动力学和细胞内运输位于稳态细胞和组织过程的中心。因此，通过开发新的技术方法和实验模型，阐明膜动力学和细胞内运输的细胞和分子机制以及在人体病理学中如何影响它们至关重要。在此研究主题中，Cao等。提供了一个新的例子，说明细胞内贩运的改变是人类疾病发病机理的关键决定因素。在他们的原始研究文章中，作者表明，引起色素性视网膜炎（RP）的某些显性突变（RHO）中的某些显性突变通过隔离内质网（ER） - ）介导的野生型Rho Rho受体来发挥其致病作用。这些致病性突变体会损害野生型受体的膜运输和正常定位，同时有利于其与ER相关的降解（ERAD）。具有显性阴性功能的这种突变可能部分解释了由蛋白质折叠和ER保留为特征的Rho介导的RP过程。对膜运输的研究可以阐明潜在的诊断和预后标志物，以促进鉴定新的潜在治疗靶标和策略。在他们的病例对照研究中，Qadri等。使用了一种比较蛋白质组学方法来鉴定在非糖尿病或糖尿病性中风受试者的血清细胞外囊泡（EV）中差异表达的蛋白质。例如，来自糖尿病中风患者的EV富含与补体系统功能相关的组件，
既见森林又见树木：使用 transformer 构建个体和集体动态的表示
复杂的时变系统通常通过从单个组件的动态中抽象出来，从一开始就构建种群水平动态模型来研究。然而，在构建种群水平描述时，很容易忽略每个个体以及每个个体对大局的贡献。在本文中，我们提出了一种新颖的 Transformer 架构，用于从时变数据中学习，该架构构建了个体和集体种群动态的描述。我们不是一开始就将所有数据组合到模型中，而是开发了一种可分离的架构，该架构首先对单个时间序列进行操作，然后再将它们传递下去；这会产生置换不变性，可用于在不同大小和顺序的系统之间进行传输。在证明我们的模型可以成功恢复多体系统中的复杂相互作用和动态之后，我们将我们的方法应用于神经系统中的神经元群体。在神经活动数据集上，我们表明我们的多尺度 Transformer 不仅具有强大的解码性能，而且还提供了令人印象深刻的传输性能。我们的结果表明，有可能从一种动物大脑中的神经元中学习，并将模型转移到另一种动物大脑中的神经元上，并且可以解释不同集合和动物之间的神经元对应关系。这一发现开辟了一条从大量神经元集合中进行解码和表示的新途径。
可持续纤维素衍生的有机光子凝胶，具有可调和动态的结构色
摘要：结构颜色是一种引人入胜的光学现象，它是由复杂的光 - 物质相互作用引起的。来自天然聚合物的生物结构颜色在仿生设计和可持续结构中是无价的。在这里，我们报告了一种可再生，丰富且可生物降解的有机凝胶，该有机凝胶会产生具有生动结构颜色的稳定胆固醇液晶结构。我们使用68 wt％羟丙基纤维素（HPC）基质构建色凝胶，结合了不同的聚乙烯乙二醇（PEG）宾客分子。PEG包含具有定制极性的奇特端基团，可以通过PEG和HPC链之间的静电排斥在HPC螺旋主链上精确定位。这可以保留HPC的手性列相，而不会受到干扰。我们证明了钉子的极性会调谐HPC凝胶的反射色。此外，具有可变极性的凝胶对温度，压力和拉伸高度敏感，从而导致快速，连续和可逆的颜色变化。这些特殊的动态特征建立了手性列凝胶，作为跨显示，可穿戴设备，柔性电子，健康监测和多功能传感器的下一代应用的出色候选者。关键字：手性列结构，羟丙基纤维素，螺距，聚乙烯乙二醇，结构颜色
混合快速和慢速动态的智能光伏系统多时间尺度能源管理框架
我们为智能光伏 (PV) 系统提出了一种多时间尺度能源管理框架，可以计算出电池运行、电力购买和电器使用的优化时间表。智能光伏系统是一个本地能源社区，包括配备光伏板和电池的几栋建筑和家庭。然而，由于光伏发电的不可预测性和快速变化，维持能源平衡并降低系统中的电力成本具有挑战性。我们提出的框架采用模型预测控制方法，采用基于物理的光伏预测模型和精确参数化的电池模型。我们还引入了一个由两个时间尺度组成的多时间尺度结构：一个较长的粗粒度时间尺度，用于每日范围，分辨率为 15 分钟；一个较短的细粒度时间尺度，用于 15 分钟范围，分辨率为 1 秒。与当前的单时间尺度方法相比，这种替代结构能够以合理的计算时间管理快速和慢速系统动态的必要组合，同时保持高精度。模拟结果表明，与基线方法相比，提出的框架可将电力成本降低 48.1%。还展示了多时间尺度的必要性以及对光伏预测和电池方面精确系统建模的影响。
使用机器学习和过滤伊拉克糖尿病数据动态的多级糖尿病的预测建模
糖尿病是一种与血糖水平升高有关的持续代谢疾病，被称为血糖。随着时间的流逝，这种情况会对心脏，血管，眼睛，肾脏和神经产生不利影响。这是一种慢性疾病，当人体无法产生足够的胰岛素或无法有效使用其胰岛素的胰岛素时会产生。当糖尿病无法得到适当治疗时，通常会导致高血糖，这种疾病的特征是血糖水平升高或葡萄糖耐受性受损。这可能会对各种身体系统（包括神经和血管）造成重大伤害。在本文中，我们建议使用医学城医院数据动态实验室极度不平衡的实验室进行多类糖尿病检测和分类方法。我们还制定了一个新的数据集，该数据集是根据医疗城医院数据动态实验室中等不平衡的。要正确识别多类糖尿病，我们采用了三个机器学习分类器，即支持向量机器，逻辑恢复和k-nearest邻居。我们还专注于降低维度（功能选择 - 窗口，包装器和嵌入式方法），以修剪不必要的特征并扩大分类性能。要优化分类器的分类性能，我们通过超参数优化使用10倍网格搜索交叉验证来调整模型。通过根据基于包装器的顺序特征选择使用前9个功能，K-Nearest邻居为其他性能指标提供了0.935和1.0的精度。对于原始的极度不平衡数据集（具有70:30的分区和支持向量机分类器），我们达到了0.964的最高准确性，精度为0.968，召回0.964，F1得分为0.962，Cohen Kappa为0.835，为0.835和0.99的COHEN KAPPA和0.99的UC和0.99的uc auc of Top 4 Fift top 4 Feater fip Top 4功能。对于我们创建的具有80:20分区的中等不平衡的数据集，SVM分类器可实现0.938的最大精度，而对于其他性能指标，则可实现1.0。对于多类糖尿病的检测和分类，我们的实验表现优于医学城医院数据动力学实验室的研究。