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在大量病毒物种和家族中对病毒编码的圆形RNA的无偏和全面识别
A.S.C.，B.M.，D.C。撰写了手稿； B.G.D.，B.M.，C.V.L.，D.C。设计了研究项目； A.S.C.，C.Y.S.，D.C。设计了VCIRCTRAPPIST； A.S.C.，M.B.，M.G.，M.G.，S.M.，C.P.，L.V。 进行了研究并处理了样品； B.G.D.，N.A.G.，B.M.，C.V.L.，D.C。提供了试剂和样品； B.G.D.，B.M.，C.V.L。 获得了资金； A.S.C.，B.M.，D.C。分析了数据； M.B.，M.G.，M.G.，S.M.，C.P.，L.V.，C.Y.S.，B.G.D.，N.A.G.，C.V.L。 审查了手稿； D.C.是该项目的领导者。A.S.C.，B.M.，D.C。撰写了手稿； B.G.D.，B.M.，C.V.L.，D.C。设计了研究项目； A.S.C.，C.Y.S.，D.C。设计了VCIRCTRAPPIST； A.S.C.，M.B.，M.G.，M.G.，S.M.，C.P.，L.V。进行了研究并处理了样品； B.G.D.，N.A.G.，B.M.，C.V.L.，D.C。提供了试剂和样品； B.G.D.，B.M.，C.V.L。获得了资金； A.S.C.，B.M.，D.C。分析了数据； M.B.，M.G.，M.G.，S.M.，C.P.，L.V.，C.Y.S.，B.G.D.，N.A.G.，C.V.L。审查了手稿； D.C.是该项目的领导者。
由大量元素制成的钠离子电池的前瞻性生命周期评估
论文中提出的研究评估了基于属性的加密实践，从而为基于云的无人机管理系统提供了拟议的端到端加密策略。尽管非常刻薄地用于有效地收集和共享视频监视数据，但这些系统还收集了具有敏感数据的遥测信息。本文介绍了一项研究，该研究涉及当前知识，方法论以及与端到端加密的加密敏捷性相关的挑战（E2EE），以实现遥测数据机密性。为了提高加密敏捷性能，引入了一个新的度量标准，用于加密库分析，该指标通过考虑基于属性的加密（ABE）来改善方法，并使用OpenSSL中的常规密钥包裹机制来改善该方法。进行了一系列的实验，以在拟议的系统中类似加密敏捷性，展示了拟议方法在测量密码敏捷性能方面的实际适用性。
大量健康计划储蓄的桥梁
“我想分享有关卓越服务和出色的客户服务替代保险资源公司的快速注释，过去19年来提供了移动机场管理局。空中人员知识渊博，可靠，高度胜任和值得信赖。与我与之合作过的其他TPA机构不同，我立即感到空气的工作人员真正了解了他们适合移动机场管理局业务需求的更广泛范围。我强烈建议AIR的服务给其他组织。” MHA，MHA行动机场管理局副总裁Mechel Portis
深钢筋学习的基于图形的无细胞大量mimo的访问点选择
广泛认识到，所有AP服务所有用户都可以导致大量的回程开销。为了减轻背部高架负担并增强网络实用性，在[4]中提出了一种称为中心方法的AP选择方法，在[4]中，每个AP仅为用户提供最强渠道的用户，即接收到最强的信号参考功率（RSRP）。但是，以用户为中心的方法忽略了网络拓扑的信息，并且可能在某些拓扑场景中表现不佳。考虑一个网络拓扑，其中众多用户靠近一个AP。根据以用户为中心的方法，这些用户将连接到同一AP，从而导致接收信号强度和严重的内部干扰。为了增强此类网络拓扑中以用户为中心的方法，在[5]中的AP选择过程中考虑了有效的渠道增益，而不是RSRP，以减少Intra-AP干扰。然而，每个用户只连接到一个AP，可以将其扩展到多个AP。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
CMIP6模型中大西洋的大量变暖
摘要：在海洋中，人为热量的储存在地理上是不均匀的，导致主要海洋盆地具有显着区域气候影响的主要海盆中的变暖率差异。我们对基于观察的数据集的分析表明，自1960年以来，大西洋的平均变暖速率比印度 - 帕基海的强大近三倍。该功能通过耦合模型对比项目（CMIP6）的6阶段的历史模拟来强烈捕获，并预计将持续到未来。在CMIP6模拟中，海洋通过表面热量的热吸收在塑造山间天间变暖对比度中起着核心作用。除了在某些现有研究中所压力的大西洋子午线过度循环的放缓之外，温室变暖下的大气条件的改变对于增加地表热量向北大西洋增加也是必不可少的。特别是，自1980年代以来，北大西洋的人为气溶胶浓度减少了，这对CMIP6 Mod-Els的大西洋热吸收的增强有利。另一个以前被忽视的因素是大西洋的地理形状，与印度河口的海洋相比，它在中低位相对较宽，在低纬度地区狭窄。结合了大气循环的极向迁移，这导致了表面热吸收的子午线模式，由于地表风速降低和云覆盖率，在中部海洋中广泛增强的热量吸收，地理形状效应使大西洋学中较高的盆地平均热量吸收。
CMIP6模型中大西洋的大量变暖
摘要：在海洋中，人为热量的储存在地理上是不均匀的，导致主要海洋盆地具有显着区域气候影响的主要海盆中的变暖率差异。我们对基于观察的数据集的分析表明，自1960年以来，大西洋的平均变暖速率比印度 - 帕基海的强大近三倍。该功能通过耦合模型对比项目（CMIP6）的6阶段的历史模拟来强烈捕获，并预计将持续到未来。在CMIP6模拟中，海洋通过表面热量的热吸收在塑造山间天间变暖对比度中起着核心作用。除了在某些现有研究中所压力的大西洋子午线过度循环的放缓之外，温室变暖下的大气条件的改变对于增加地表热量向北大西洋增加也是必不可少的。特别是，自1980年代以来，北大西洋的人为气溶胶浓度减少了，这对CMIP6 Mod-Els的大西洋热吸收的增强有利。另一个以前被忽视的因素是大西洋的地理形状，与印度河口的海洋相比，它在中低位相对较宽，在低纬度地区狭窄。结合了大气循环的极向迁移，这导致了表面热吸收的子午线模式，由于地表风速降低和云覆盖率，在中部海洋中广泛增强的热量吸收，地理形状效应使大西洋学中较高的盆地平均热量吸收。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。
单细胞和大量RNA测序的综合分析揭示了基于NK细胞标记基因的新型签名，以预测预后和免疫促进者和妊娠疫苗接种的障碍
在筛选的2681篇文章中，有28项研究（n = 1573名参与者）有资格纳入。与个人，提供商和系统因素有关的五个总体主题。疫苗摄取的障碍包括对疫苗安全性和功效的担忧，缺乏对疫苗的益处和必要性的了解，对胎儿或母亲的不利影响以及对疾病严重程度的低认识。主持人包括可信赖的医疗保健提供者的建议，轻松接种疫苗接种，就疫苗接种的福利和安全性进行清晰的沟通以及对家人和朋友的积极社会影响。增加疫苗接种吸收的策略包括可信赖的医疗保健专业人员的强烈和主动疫苗建议，在常规产前护理期间提供疫苗，以及有关解决孕妇关注的疫苗的明确沟通。