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World File Search System折衷
利用层次分析法确定最佳月球栖息地配置
关于如何建造可持续月球基地的讨论自阿波罗计划之前就一直在进行，但尚未出现明确的答案。在本研究中，一种称为层次分析法 (AHP) 的决策支持工具用于缩小月球栖息地的最佳特征范围。简要介绍了 AHP 的数学基础及其批评。在确定了这些特征的核心设计特征和判断标准后，AHP 随后应用于月球栖息地。最终，我们确定充气栖息地在月球应用中应该略优于刚性栖息地，并且比其他栖息地概念更受青睐。混合结构可以在充气和刚性栖息地之间提供适当的折衷。AHP 还建议，使用 Vectran 约束层并使用柱状和隔间来部署栖息地比它们的替代方案更可取。此外，它还建议充气栖息地应该是圆柱形的，并加压至海平面压力。对这些结果进行了敏感性分析。通过这项研究，证明了如何使用 AHP 针对具有许多有影响的标准和潜在选项的复杂航空航天问题做出定量的、公正的决策。
基于几何模型的手势方法...
摘要 — 通过技术手段进行手臂和手部跟踪可以收集可用于确定手势含义的数据。为此，机器学习算法主要被研究以寻求最高识别率和最短识别时间之间的平衡。然而，这种平衡主要来自统计模型，而统计模型很难解释。相反，我们提出了 µC 1 和 µC 2 ，这两种基于几何模型的手势识别方法支持识别过程的可视化和几何解释。我们将 µC 1 和 µC 2 与两种经典机器学习算法 k-NN 和 SVM 以及两种最先进的深度学习模型 BiLSTM 和 GRU 进行比较，实验数据集包含意大利手语 (LIS) 中的十个手势类别，每个手势类别由五名缺乏经验的非母语手语者重复 100 次，并使用可穿戴技术（传感手套和惯性测量单元）收集。结果，我们在高识别率（> 90%）和低识别时间（< 0 .1 秒）之间取得了折衷，这足以实现人机交互。此外，我们基于几何代数详细阐述了算法的几何解释，这有助于理解识别过程。
通过人类调整算法处方来实现有效的弹性 - •FL零售管理应用程序
随着重大市场中断的频率上升，零售商被迫通过弹性活动做出反应，这些活动通常以牺牲运营效率为代价。为了减轻这种弹性效率的权衡，零售商越来越依赖数字技术，尤其是人工智能（AI）。具体来说，他们正在采用基于AI的算法处方来指导人类进行运营决策，旨在提高弹性，同时保持高效率。在涉及341家欧洲零售商的341家商店的现场研究中，我们研究了人类合作对这种弹性效率折衷的影响。我们的结果表明，关于供应策略因素（即交付频率和交付方式）的人类对算法处方的调整可以加剧权衡。但是，如果组织经验和产品差异很高，则调整算法处方有助于减少弹性和效率之间的冲突。进行实践，我们对企业如何利用零售商店中基于AI的工具的潜力具有弹性和高效的潜力有重要意义。关键字：算法处方，人类调整，有效的弹性，零售管理。
模块化的微型机器人，具有锁定模块，用于胆管
磁性微型机器人有望在最低侵入性细胞的治疗中受益。但是，它们通常会遭受其磁反应能力和生物医学功能之间必然的折衷。在此，我们报告了一个模块化的微型机器人，该微型机器人由磁性致动（MA）和细胞支架（CS）模块组成。具有强磁性和pH响应性变形的MA模块以及具有细胞加载功能的CS模块是通过三维打印技术制造的。随后，通过设计轴孔结构并自定义其相对尺寸来执行模块的组装，从而在复杂的环境中启用了磁导航，同时又不降低细胞功能。在目标病变处的按需拆卸，以促进CS模块的输送和MA模块的检索。此外，在体内兔胆管中验证了拟议系统的可行性。因此，这项工作提出了一种基于模块化设计的策略，该策略能够毫不妥协地制造手动型微型机器人，并刺激其发育以用于将来的基于细胞的治疗。
通过使用改进的多策略融合人工蜂群算法
摘要：本工作研究了可以解决农村电力问题的技术经济解决方案。为了维持该村庄区域的连续电源，设计了一个与网格连接的微电网系统，该系统由太阳能光伏（SPV）和电池能量存储系统（BESS）组成。最近引入的多策略融合人工蜂群（MFABC）算法与模拟退火方法杂交，并被称为MFABC+算法。这是用于确定包括集成系统的不同组件的最佳尺寸，并最大程度地提高了技术经济目标。进行验证，将MFABC+算法获得的仿真结果与使用Homer软件，粒子群优化算法和原始MFABC算法获得的结果进行了比较。与这些现有优化工具相比，MFABC+算法具有更好的收敛率和提供折衷结果的潜在能力。也通过全面的评估进行了解决，即拟议的系统具有以最低水平的电力成本来满足村庄24×7的电力需求的潜在能力。
农村环境下孤立混合微电网的两阶段线性规划优化框架：“El Espino”社区案例研究。
在发展中国家的农村和离网地区，为确保所有人都能获得清洁且负担得起的电力而做出的努力一直在缓慢推进。在这种情况下，混合微电网可以为偏远地区提供可靠且潜在的清洁电力。然而，这些系统的规划和运营过程面临着一些挑战，通常是由于与可再生资源相关的不确定性以及农村电力消费的随机性。本文解决了这个问题，并通过确定一个开源建模框架并将其应用于真实的本地数据，为弥合现场实践和两阶段随机建模方法之间的差距做出了贡献。作为参考案例研究，我们考虑了 2015 年在玻利维亚建造的一个微电网。总体而言，最佳系统是净现值成本、安装的峰值容量和灵活性（平衡可变发电）之间的折衷。测试了不同的孤立微电网规模方法，得出的结论是，考虑需求和可再生能源发电的不确定性的方法可能会带来更为稳健的配置，而对社区的最终成本影响较小。
冲击途径：解开混合食品供应链
蘑菇含有具有文献的抗氧化剂和抗炎作用的生物活性化合物。在这里，我们提出了对流行病学和临床研究的系统评估，该研究研究了蘑菇作为单独或整体饮食成分在神经认知和情绪上的作用。在搜索四个数据库后，选择了34项人类研究，研究了各种年龄群和健康状况的不同蘑菇的影响。这篇评论中包括的流行病学研究（n = 24）显示出饮食模式的重大好处，其中包括任何物种的蘑菇在健康和折衷的人群中都对认知和情绪上的蘑菇。但是，将干预研究（n = 10）获得的结果混合在一起。研究主要调查了狮子的鬃毛（Hericium erinaceus），显示了中年和老年人的情绪和认知功能的增强。需要进一步的急性和慢性人干预研究，使用适当的样本量，采用适当敏感的神经认知测试，并研究一系列饮食蘑菇，以确认补充蘑菇对人类神经认知和情绪的影响。
个性化的，同类的精神神经影像学设计...
精神神经影像学面临严格性和可重复性的挑战，这些挑战促使重新考虑研究设计的相对优势和局限性。由于资源的高需求和不同的推论目标，当前的设计差异强调了样本量，测量广度和纵向评估。在这个概述和观点中，我们为科学目标和资源限制的这种平衡提供了当前精神神经影像学研究设计的指南。通过启发式数据立方体对比关键设计特征，我们讨论了小样本，精确纵向研究（例如个性化研究和同伙）和大型样本，最小纵向，人口研究的折衷。精确研究通过干预和跟踪纵向过程来支持人体内机制的测试。人群研究支持跨多方面个体差异的概括测试。提出的相互验证模型（RVM）旨在递归地以顺序利用这些互补设计，以积累证据，优化相对强度并朝着改善长期临床效用而建立。
使用机器学习的网络入侵检测
摘要。随着网络攻击的越来越复杂和频率的日益增长，对于可以实时检测和防止违规的有效系统的迫切需要。基于AI/ML的网络入侵检测系统（NID）通过分析流量模式来确定防火墙，路由器和网络基础架构中的安全漏洞来满足这一需求。通过集成机器学习算法 - K-Nearest邻居（KNN），支持向量机（SVM）和随机森林，该系统能够检测已知的网络威胁和以前看不见的攻击矢量。与密切依赖预定义折衷指标（IOC）的传统方法不同，该系统利用异常检测技术，使其能够识别新的和新兴的威胁。随着网络攻击的发展，组织必须采用自适应方法来保护其网络。该系统在对网络流量进行分类方面具有很高的准确性，并提供了可疑活动的早期警告的实时警报。它还包括直观的可视化，帮助网络管理员了解攻击性质和范围。随着日益复杂且频繁的网络攻击的兴起，此NIDS为增强网络安全性和响应功能提供了强大的解决方案。
年度课程
亲爱的朋友，d bienvenidos a图森！我很高兴欢迎您来到亚利桑那州美丽的图森参加全国家庭和消费科学协会（NEAFCS）年度会议。我很高兴NEAFCS选择了我们的沙漠城市来庆祝您90年的领导和专业发展机会，为家庭和消费者科学专业人员提供领导力和专业发展的机会。图森派为我们的历史，艺术，文化和食物而感到自豪！凭借我们美丽的环境，数千年的历史，遗产和文化以及对创新的承诺，图森是一个地方。当您在这里时，我邀请您探索我们美丽的城市，并体验图森必须提供的一切。作为联合国教科文组织的美食城市，图森围绕食物提供了独特的体验，反映了我们丰富的文化遗产和农业传统。我邀请您使用我们免费的Sun Link有轨电车，因为您体验到Tucson市中心，我们的西侧商人和第四大街的3.9英里延伸，您可以在那里充满活力的当地零售商，折衷的精品店，餐厅和酒吧，餐厅和酒吧以及大量现场音乐。