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生物分子模拟于动力和机制...
David J. Huggins*剑桥大学，TCM集团，Cavendish实验室，19 J J J Thomson Avenue，Cambridge CB3 CB3 0HE，英国联合王国联合国联合国联合国中心，剑桥大学，剑桥大学，剑桥大学，剑桥大学，英国CB2 CB2 CB2 1EW，英国djh210@cam.ac.uk C. bio divem c. of Oxford, South Parks Road, Oxford, OX1 3QU, United Kingdom philip.biggin@bioch.ox.ac.uk This author declares no conflict of interest Marc A. Dämgen Department of Biochemistry, University of Oxford, South Parks Road, Oxford, OX1 3QU, United Kingdom marc.daemgen@bioch.ox.ac.uk This author declares no conflict of interest Jonathan W. Essex School of南安普敦大学化学，南安普敦SO117 1BJ，英国救生科学研究所，南安普敦大学，南安普敦，SO17 1BJ，英国，英国J.W.essex@soton.acton.ac.ac.uk。 9JT，英国s.a.harris@leeds.ac.uk，该作者没有宣布的利益冲突Richard H. Henchman曼彻斯特生物技术学院，曼彻斯特曼彻斯特大学，曼彻斯特大学131号，曼彻斯特大学，M1 7dn，英国曼彻斯特化学学院M1 7dn，曼彻斯特，曼彻斯特，诺斯特郡，诺斯特，诺斯特郡，诺斯特。兴趣Syma Khalid化学学院，南安普敦大学，南安普敦SO17 1BJ，英国生命科学研究所，南安普敦大学，南安普敦SO17 SO17 1BJ，英国
加速化石燃料时代的终结：人类和行星健康的必要和机会
在其出色的铅文章中，“由气候变化引起的免疫介导的疾病 - 相关的环境危害：缓解和适应”，Agache等。（1）生动地描绘了人类免疫系统如何因气候变化而失调。他们的及时审查是在COP28结束后不久的吉祥时刻发表的，即联合国第28个联合国（联合国会议），以协商全球对气候变化的反应 - 根据联合国气候变化的行政部长西蒙·斯蒂尔（Simon Stiell）的说法，这标志着“化石燃料时代的终结”。在COP28上，全球领导人致力于2030年，并在2030年和“从化石燃料过渡”中进行三重可再生能源生产。这并不是太早了，鉴于2018年领先的气候科学家 - 通过气候间的面板
人工智能（AI）和机器学习（ML）培训教学大纲
该教学大纲旨在为参与者提供对人工智能（AI）和机器学习（ML）概念的全面理解，涵盖了理论基础和实际应用。参与者将获得流行的AI/ML库和框架的动手经验，从而使他们能够为各种现实世界中的问题构建和部署AI和ML解决方案。
整合传感器数据和机器学习以推动河碳E
英国利兹大学利兹大学的地理学和水学院； B英国利兹大学土木工程学院B； C以色列贝特达根农业部土壤侵蚀研究站土壤保护部； D Kinneret Limnological实验室，以色列海洋学和林木研究，以色列米格达尔； E Zuckerberg水研究所，雅各布·布莱斯坦（Jacob Blaustein）的沙漠研究研究所，以色列内盖夫本·古里安大学； F Yorkshire Water Services Ltd，英国布拉德福德； G德国玛格德堡的Helmholtz环境研究中心水生生态系统分析与管理部； H英国伯明翰伯明翰大学地理，地球与环境科学学院； I IHCANTABRIA - 西班牙桑坦德市的de la la cantabria Instituto dehidráulicaInstituto; J布里斯托尔大学布里斯托尔大学工程，数学和技术学院J； K Escuela de Ingenieria y Ciencias，Tecnologico de Monterrey，墨西哥Nuevo
对数学专家和新手的高密度脑电图数据的非线性和机器学习分析
神经科学的当前趋势是使用自然主义刺激，例如电影，课堂生物学或视频游戏，旨在在生态上有效的条件下了解大脑功能。自然主义刺激招募复杂和重叠的认知，情感和感觉脑过程。大脑振荡形成了此类过程的基本机制，此外，这些过程可以通过专业知识来修改。尽管大脑作为生物系统是高度非线性的，但通常通过线性方法分析人类皮质功能。这项研究应用了一种相对健壮的非线性方法，即Higuchi分形维度（HFD），将数学专家和新手的皮质功能分类为在脑电图实验室中解决长期且复杂的数学示范。脑成像数据是在自然主义刺激期间长期跨度收集的，可以应用数据驱动的分析。因此，我们还通过机器学习算法探讨了数学专业知识的神经标志。需要新颖的方法来分析自然主义数据，因为基于还原主义和简化研究设计的现实世界中脑功能的理论的表述既具有挑战性又可疑。数据驱动的智能方法可能有助于开发和测试有关复杂大脑功能的新理论。我们的结果阐明了HFD在复杂数学期间对数学专家和新手分析的不同神经签名，并将机器学习作为一种有前途的数据驱动方法，以了解专业知识和数学认知的大脑过程。
Healthcare 2025：塑造未来的趋势和机会
3。IOMT：前进的连接护理..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 87 6IOMT：前进的连接护理..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 87 6
人工智能和机器学习的应用...
摘要：在人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅速发展之后，面部识别技术已成为生物识别领域内的重要研究重点。本文研究了AI和ML算法的最新进步，以提高面部识别的准确性和速度。首先，对面部识别技术的发展进行了全面审查。它可以追溯从传统方法到深度学习技术的应用，同时还总结了现有技术的优点和局限性。随后，本文中使用的关键技术在细致的情况下详细阐述了这些卷积神经网络（CNN），深度学习功能提取，转移学习，以及面部识别中的注意机制。在处理复杂的场景，不同的照明条件和遮挡情况时，这些显着增强了模型的处理能力。此外，本文对隐私保护和道德问题进行了探索，它提出了旨在在不损害身份绩效的情况下增强数据保护和隐私安全的策略。最后，这项研究的主要发现被封装，并概述了未来的研究方向。这项研究不仅为开发面部识别技术提供了理论的基础和实践指导，而且为促进AI技术在社会生活中的广泛应用铺平了道路。这些包括进一步优化算法以减少计算资源的消耗，开发更有效的数据增强技术以增强模型概括，并探索更广泛的应用程序场景，例如智能安全，个性化服务和可访问性辅助系统。
