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引用了原始发表的论文（记录的版本）：Nahal，Y.，Menke，J.，Martinelli，J。等（2024）。人类在循环的积极学习fo
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
MOS2中的Moiré工程光 - 摩擦相互作用... 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Jafarzadeh，S.，Nooshkam，M.，Qazanfarzadeh，Z。等（2024）。解锁潜在的O 加油否认：气候变化反动运动和瑞典极右媒体 有效的微孔子频率梳 可用性比较拟人化数字人的健康参与者和基于文本的聊天机器人，以此作为对心理健康问题的响应者：随机对照试验 朝着光网络中的可解释的强化学习：RMSA用例 和电热膜蒸馏 基于滑动触摸的探索，用于用多指双手建模未知对象形状 原子能洞察纳米片分裂水的竞争边缘 引用原始发表的论文（记录的版本）：Konzock，O。，Nielsen，J。（2024）。试图评估微生物Biote的生产成本 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Bainsla，L.，Zhao，B.，Behera，N。等（2024）。 中的大面外旋转轨道扭矩 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Monsel，J。，Ciers，A.，Kini Manjeshwar，S。等（2024）。耗散和色散cav 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kumar，R。，Srivastav，S.，Roy，U。等（2024）。镁的电噪声光谱 用快速电子梁探测光学叠液 基于机器学习的极化签名分析，用于检测和分类窃听事件和有害事件
van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统，在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而，在室温下，Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中，我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子（IX）的定位。通过执行反射对比光谱，我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时，我们观察到IX寿命会更长，并且发光增强，表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外，通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合，我们发现，使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值，与利用DelaCalized IXS的设备相比，较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学，而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。
原始发表论文（记录版本）的引用：Sadik, M.、López-Urdaneta, J.、Ulén, J. 等人 (2021)。人工智能可以提醒使用 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤患者局部骨骼/骨髓摄取。科学报告，11(1)。http://dx.doi.org/10.1038/s41598-021-89656-9
开发一种基于人工智能 (AI) 的方法，用于检测接受 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤 (HL) 患者的局灶性骨骼/骨髓摄取 (BMU)。将单独测试组的 AI 结果与独立医生的解释进行比较。使用卷积神经网络对骨骼和骨髓进行分割。AI 的训练基于 153 名未接受治疗的患者。骨摄取明显高于平均 BMU 的被标记为异常，并根据总异常摄取平方计算指数以识别局灶性摄取。指数高于预定义阈值的患者被解释为具有局灶性摄取。作为测试组，回顾性纳入了 48 名在 2017-2018 年期间接受过分期 FDG-PET/CT 且活检证实患有 HL 的未接受治疗患者。十位医生根据局灶性骨骼/BMU 对 48 例病例进行分类。在 48 例 (81%) 的局部骨骼/骨髓受累病例中，大多数医生同意 AI 的观点。医生之间的观察者间一致性为中等，Kappa 值为 0.51（范围为 0.25–0.80）。可以开发一种基于 AI 的方法来突出显示使用 FDG-PET/CT 分期的 HL 患者中的可疑局部骨骼/BMU。核医学医生之间关于局部 BMU 的观察者间一致性为中等。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Tekden，A.，Erdem，A.，Erdem，E。等（2024）。对象和关系中心代表
推动是一项必不可少的非划算操作技能，用于任务，从预抓操作到场景重新排列，关于场景中的对象关系的推理，因此在机器人技术中广泛研究了推动动作。有效使用推动动作通常需要了解受操纵对象的动态并适应预测与现实之间的差异。出于这个原因，在文献中对推动作用进行了效果预测和参数估计。但是，当前方法受到限制，因为它们要么建模具有固定数量对象的系统，要么使用基于图像的表示，其输出不是很容易解释并迅速累积错误。在本文中，我们提出了一个基于图神经网络的框架，以根据触点或关节对对象关系进行建模，以效应预测和参数估计推动操作。我们的框架在真实和模拟环境中都得到了验证，这些环境包含不同形状的多部分对象，这些对象通过不同类型的关节和具有不同质量的对象连接，并且在物理预测上的表现优于基于图像的表示。我们的方法使机器人能够预测并适应其观察场景时推动动作的效果。它也可用于使用从未看过的工具进行工具操作。此外，我们在基于机器人的硬盘拆卸的背景下证明了杠杆起作的6D效应预测。
原始发表论文的引用（记录版本）：Narula, A., Bongiorno, M., Beza, M. et al (2022). 电网形成 c 的协调控制
本文旨在提出一种配备储能装置的电网形成转换器与水力发电机之间的协调控制策略，以促进未来电力系统中转换器的频率支持。这样，就可以利用转换器系统的快速动态特性，同时最大限度地减少与转换器系统相关的储能要求。电网形成转换器频率控制器的拟议调整标准有助于转换器系统与水力发电机之间的自然协调。将所提出的控制策略的有效性与文献中现有的传统下垂方法进行了比较。最后，使用 PSCAD 中的详细时域仿真模型验证了分析结果。
原始发表论文的引用（记录版本）：Li, X., Shong, K., Kim, W. et al (2022)。透明细胞 r 候选药物预测
a Bash Biotech Inc，600 est Broadway，Suite 700，圣地亚哥，CA 92101，美国 b 生命科学实验室，KTH-Royal Institute of Technology，斯德哥尔摩 SE-17165，瑞典 c 病理学和肿瘤生物学系，人类生物学高级研究中心（WPI-ASHBi），京都大学，京都 606-8501，日本 d 泌尿外科，东京大学医学院，东京 113-8654，日本 e 血液学和再生医学中心，卡罗琳斯卡医学院，斯德哥尔摩 SE-17177，瑞典 f 医学生物学系，Atat € urk 大学医学院，埃尔祖鲁姆 25240，土耳其 g 宿主-微生物组相互作用中心，牙科、口腔和颅面科学学院，伦敦国王学院，伦敦 SE1 9RT，英国h 哥德堡大学萨尔格伦斯卡大学医院分子与临床医学系，哥德堡 SE- 41345，瑞典 i 查尔姆斯理工大学生物与生物工程系，哥德堡 SE-41296，瑞典 j 生物创新研究所，哥本哈根 N DK-2200，丹麦 k 郑州大学药学院先进药物制备技术教育部重点实验室，郑州 450001，中国
![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
原始发表论文的引用（记录版本）：Lu, H., Xiao, L., Liao, W. et al (2024). Cell factory design with advanced metastatic mo
合成生物学和人工智能 (AI) 的进步为现代生物技术提供了新的机遇。高性能细胞工厂是工业生物技术的支柱，最终决定了生物基产品在与石油基产品的激烈竞争中是成功还是失败。迄今为止，合成生物学面临的最大挑战之一是以一致和高效的方式创建高性能细胞工厂。作为所谓的白盒模型，已经开发了许多代谢网络模型并将其用于计算菌株设计。此外，近年来，人工智能驱动的菌株工程取得了巨大进展。这两种方法都有优点和缺点。因此，人工智能与代谢模型的深度整合对于构建具有更高滴度、产量和生产率的优质细胞工厂至关重要。本综述总结了最新的先进代谢模型和人工智能在计算菌株设计中的详细应用。此外，还讨论了人工智能和代谢模型深度整合的方法。预计由人工智能驱动的先进机械代谢模型将为未来几年高效构建强大的工业底盘菌株铺平道路。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Ramos，A.，Gomes Correia，A.，Nasrolllahi，K。等（2024）。
为了增强轨道几何维护计划并降低基础设施成本，准确预测由镇流器和子级别的循环负载引起的累积永久性轨道变形（沉降）对于铁路基础设施管理者至关重要。本文提出了一种新的方法，可以基于一项用于评估短期和长期轨道性能的混合方法研究的广泛参数研究，以降低计算成本来预测长期结算。将各种机器学习技术进行比较并采用用于开发预测模型，这些模型使用归档的压载轨道演示者的测量结果进行了验证。使用多个指标评估每个模型的性能和准确性，并进行了敏感性分析以识别有影响力的解释变量。值得注意的是，开发的随机森林模型与现场测量的定居数据表现出了良好的一致性。这种方法弥合了差距是数值模拟和经验数据，从而对永久轨道变形有了改进的整体理解。该方法具有在铁路轨道维护和更新管理的计算决策支持系统中实施的潜力。