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World File Search System回顾历史
金属材料拉伸试验：回顾
长期以来，材料在拉伸下的强度一直被视为工业设备设计、生产质量控制和寿命预测所需的最重要特性之一。拉伸试验标准是最早发布的标准之一，此类标准的制定至今仍在继续。欧盟资助的 TENSTAND 项目（2000-2004）解决了 a) 计算机控制拉伸试验的问题，b) 拉伸软件的验证，c) 测试速度问题和 d) 模量的测量问题，旨在为标准的进一步制定提供可靠的技术基础。本综述总结了与拉伸试验相关的一系列已发表文献，从回顾历史出版物开始，一直到最新发表的有关该主题的文献。
技术在增强心理健康方面的作用...
摘要 本系统综述从技术角度探索了心理健康倡导的演变格局，研究了其作用、影响和未来方向。回顾历史视角，从草根运动到数字革命，本综述分析了社交媒体、移动应用程序、虚拟现实和人工智能在倡导工作中的整合。已确定的影响有效性的因素包括可访问性、用户参与度、隐私、文化敏感性、与传统方法的整合以及合作伙伴关系。隐私保护、包容性、质量保证、减少耻辱和用户自主权是道德考虑因素。未来的方向强调个性化的人工智能干预、游戏化、VR/AR 应用程序、远程医疗集成和以社区为中心的平台。平衡创新与
社论：升级的冶金级硅
这个特别版的边境旨在审查太阳能电池中升级的冶金级硅（UMG-SI，UMG）的使用。让我们从有关术语的一些评论开始，然后回顾历史。硅是氧气后地球上最丰富的元素，在大自然中从未发现过本地的母亲（Si 0），而是与氧气（或某些情况下，在某些情况下，溶液）（sio 2）（Sio 2）和硅酸盐（例如Na 2 Sio 4，Casio 4，Casio 4，Casio 4，Mgsio 4，Mgs 4，al 2（sio）和Al 2（sio）和Al 2（sio 4+）（si 4+）（si 4+）（溶液），以及Si 2 F 6）硅和富含硅富合金，例如铁硅和硅烷基，是由二氧化硅（石英和石英岩）的碳热还原产生的。硅的纯度为98％ - 99％，可以通过该总体反应在带淹没电极的电弧线场景中获得：
保护效应和濒危物种法
如果未来的生态学家回顾历史，发现世界历史上最致命的动物不是狼或狮子等顶级捕食者，而是天真无邪、从容不迫、食草的莫哈韦沙漠龟，情况会怎样？2011 年，世界上最大的太阳能热电厂 1 的建设和运营戛然而止了三个多月，因为专家们激烈争论如何在莫哈韦沙漠中建设，同时又不让超过 38 种可爱的爬行动物迁徙，并根据《濒危物种法》（“ESA”）授予的许可证迁徙。2 为了遵守保护濒危龟的法律，最后的伊万帕太阳能项目被推迟，然后缩减了 12%。3 像伊万帕这样的可再生能源项目对于替代将导致生态破坏性气候变化的化石燃料能源至关重要。4 基于合理的假设，可以扩展科学模型来估计
建筑中的机器学习
回顾历史，机器学习与人工智能有着很大的关系，人工智能是利用计算机模拟人脑的功能。在人工智能发展的早期，计算机科学家将特定领域的知识编程来代替人类完成任务。这种早期的做法只能让计算机执行预先设计好的流程，与实际的人脑相比，计算机并没有自我学习的能力。1959年，计算机科学家Arthur Samuel提出了机器学习的概念，让计算机拥有了无需明确编程就能学习的能力。Arthur Samuel首次使用机器学习训练IBM计算机下棋，这一举动为机器学习研究领域带来了不少关注。然而，由于硬件和计算机技术的限制，机器学习并没有得到预期的发展，大量资金在此期间被撤回。1997年，由机器学习训练的国际象棋程序“深蓝”击败了国际象棋大师Garry Kasparov，这一里程碑事件让机器学习技术重新受到关注
人工智能驱动的 DEM：让每一次数字体验都更加智能
› 有效解决问题：人工智能驱动的 DEM 在幕后工作，链接所有系统的数据并识别单独查看时不明显的模式。凭借这种更深层次的洞察力，团队可以清楚地识别问题的根本原因并提供快速解决问题的途径。 › 自动根本原因分析：使用高级算法筛选综合数据集，团队可以消除繁琐的手动研究并加快解决问题的时间。自动分析不仅可以快速解决问题，还有助于防止问题再次发生。 › 及时、可自定义的警报：设置警报的特定标准，以便团队可以随时了解特定的关注领域和令人担忧的异常情况。保持领先于游戏的方法来管理您的数字体验并在问题影响您的客户之前解决问题。 › 历史数据分析：预测和实时掌握问题至关重要。回顾历史表现可以为您提供有关您的数字环境如何随时间变化的宝贵见解。团队可以确定长期趋势，预测潜在问题区域，并就未来改进做出明智的决策。
使用机器学习技术的未来黄金价格预测
一个主要的研究领域，金价预测的机器学习，使用历史数据和算法来预测未来的黄金价格。为了分析历史数据并得出可能影响黄金价格的许多变量之间的模式，趋势和联系，包括经济指标，地缘政治发展以及供应和需求，可以利用机器学习算法。使用机器学习方法创建的模型可以为黄金价格的潜在模式提供感知，并协助交易者，投资者和其他利益相关者做出明智的选择。在此摘要中强调了机器学习在预测黄金价格方面的重要性，该摘要简要介绍了该地区。数据科学和机器学习方法预测了黄金的价格。我们使用此数据回顾历史金价数据，并创建和评估预测模型。我们检查了信息，以找到可以将来可以用于预测黄金价格的重要模式和相关性。我们评估了不同机器学习模型在预测黄金价格方面的可靠性和准确性。我们概述了模型评估的发现，并介绍了预测黄金价格的含义。最后，我们评估了研究的缺点，并提出了进一步研究的建议。
描述早期生活压力的体验元素以指导复原力：可控性和可预测性的缓冲作用及其时间安排的重要性
关键的理论框架提出，研究特定发展时期暴露于特定维度的压力的影响可能会对风险和复原力的过程产生重要的见解。利用 N = 549 名年轻人的样本，他们通过完成在线调查提供了他们一生中暴露于多个维度创伤压力的详细回顾历史以及他们当前创伤相关症状的评分，我们在此测试个人对其一生压力是可控的还是可预测的感知是否缓冲了成年期评估的创伤相关症状的影响。此外，我们测试了在幼儿期、中童期、青春期和青年期压力的背景下评估时这种调节效应是否不同。与假设一致，结果强调压力源可控性和压力源可预测性都可以缓冲创伤压力暴露对创伤相关症状的影响，并表明这种缓冲作用的效力在不同的发展时期有所不同。利用一生中压力暴露的维度评定来探究压力后结果的异质性——并且至关重要的是，考虑暴露维度与压力发生时的发展时期之间的相互作用——可能会增加对创伤压力后风险和恢复力的理解。
腺病毒载体的免疫剂量反应
摘要：最佳疫苗剂量对于确保最大程度的保护和安全至关重要。对以前研究的剂量反应数据的分析可能会为未来的研究提供信息，以确定最佳剂量。最近有人建议在疫苗剂量确定中实施更多的定量建模方法，以加速疫苗开发。腺病毒载体疫苗正处于针对各种预防和治疗指征的开发后期，但剂量反应尚未系统地确定。为了进一步指导腺病毒载体疫苗的剂量识别，应系统地回顾历史剂量反应数据。进行了系统的文献综述，以整理和描述腺病毒载体疫苗的可用剂量反应研究。在 Medline 搜索策略确定的 2787 篇论文中，发现 35 篇符合预定标准。大多数研究是在小鼠或人类身上进行的，研究了腺病毒血清型 5。有 12 种不同免疫反应的剂量反应数据。大多数论文评估了三种剂量水平，只有两篇论文评估了五种以上的剂量水平。最常见的剂量范围是小鼠研究中的 10 7 –10 10 个病毒颗粒和人类研究中的 10 8 –10 11 个病毒颗粒。腺病毒疫苗剂量反应数据可用，主要是腺病毒血清型 5 骨架以及小鼠和人类。这些数据可用于定量腺病毒载体疫苗剂量优化分析。