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World File Search System易感活
比较遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO），用于估计易感暴露感染的（SEIR）模型PAR
背景：用于分析疾病扩散的最常用的数学模型是易感暴露感染的回收（SEIR）模型。此外，SEIR模型的动力学取决于几个因素，例如参数值。目标：本研究旨在比较两种优化方法，即遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO），以估算SEIR模型参数值，例如感染，过渡，恢复和死亡率。方法：将GA和PSO算法与SEIR模型的估计参数值进行了比较。适应性值是根据累积阳性covid-19病例的实际数据与从seir covid-19模型解决方案的案例数据之间的误差计算得出的。此外，使用四阶Runge-kutta算法（RK-4）计算了CoVID-19模型的数值解，而实际数据是从印度尼西亚雅加达省正Covid-19 Case的累积数据集获得的。然后使用两个数据集比较每个算法的成功，即数据集1，代表COVID-19的扩展的初始间隔和数据集2，该间隔代表一个间隔，其中COVID-19 Case Case较高增加。结果：估计四个参数，即由于疾病引起的感染率，过渡率，恢复率和死亡率。在数据集1中，当值= 0.5时，GA方法的最小误差（即8.9％）发生，而PSO的数值误差为7.5％。在数据集2中，GA方法的最小误差，即31.21％，当时发生在= 0.5时，而PSO的数值误差为3.46％。结论：基于数据集1和2的参数估计结果，PSO比GA具有更好的拟合结果。这表明PSO对所提供的数据集更健壮，并且可以更好地适应Covid-19-19的流行病的趋势。关键字：遗传算法，粒子群优化，SEIR模型，COVID-19，参数估计。文章历史记录：2024年2月12日，2024年5月17日第一个决定，2024年6月20日接受，在线获得2024年6月28日
3.使用数据和人工智能时的注意事项
【案例一：人类基因组计划】1990年前后，美国 破译人类基因组不仅会对研究人员和医疗实践产生影响，而且会对每个人和整个社会产生影响。 （保护遗传信息=个人信息、防止基于遗传信息的歧视等）因此，不仅研究人员、医生、患者，而且更广泛意义上的社会也有必要讨论在何种程度上才是“可以接受的”。
opr-0024-0006.pdf
摘要 凤仙花霜霉病是凤仙花（一种具有重要经济价值的观赏花坛作物）的一种极具破坏性的病害。该病害是由一种新出现的病原体 Plasmopara obducens 引起的。由于对宿主和病原体的研究相对较少，因此关于凤仙花和 P. obducens 的基因组资源非常少。在本研究中，我们分析了在疾病发展的不同阶段凤仙花对 P. obducens 感染的转录变化。我们的主要目标是确定可能与凤仙花对 P. obducens 易感性有关的候选基因。由于凤仙花的基因组尚未公开，我们构建并优化了一个由 73,022 个转录本组成的从头转录组组装。基于这种优化的从头转录组组装的差异表达分析表明，在感染期间的六个不同时间点有 3,000 到 4,500 个差异表达的转录本 (DET)。这些 DET 的功能注释表明，在整个感染周期中，许多植物应激反应基因被激活和失活。几种受体样激酶 (RLK)、抗性基因、白粉病易感基因、转录因子（包括葡萄霜霉病易感因子）、几种逆转录转座子和许多其他植物应激相关基因在 I. walleriana 中对 P. obducens 的反应中主要以差异表达形式表达。本文报告的分析提供了对凤仙花霜霉病易感机制的分子见解，并为旨在提高 I. walleriana 霜霉病抗性的未来研究奠定了坚实的基础。
使用感应和微波加热
沥青路面是全球道路建设的一种常见类型。，它在舒适性，耐用性和防水性方面提供了出色的性能。沥青路面道路容易受到不同类型的路面疾病的影响，这会影响其使用寿命。此外，过度使用不可再生的材料和大规模的建筑废物会产生负面影响。但是，沥青路面的自我修复技术减少了频繁维护和维修裂缝的需求，从而使它们随着时间的推移更加可持续。因此，本文旨在生产可持续的沥青路面混合物，降低维护成本，减少使用天然材料进行道路维护以及处置工业废物。为了实现上述目标，最多20％的电弧炉炉渣（EAFS）作为替代天然粗骨料，使用三个不同百分比的钢羊毛纤维（SWF）来制备沥青混合物。的机械性能，例如马歇尔稳定性，裂纹阻力，间接拉伸强度和耐水性。此外，还分析了热分布，并使用三点弯曲测试（TPB）来评估自我修复效率。根据结果，EAFS具有良好的波吸收能力，因为它包含许多金属氧化物。在沥青混合物中同时使用EAFS和SWF可带来明显的时间和节能。另外，用EAF代替20％的天然粗骨料，并通过沥青混合物的重量增加0.2％的SWF是一种有希望的方法。EAFS不仅提供了最佳的治愈结果，而且还提高了混合物的机械性能。在沥青混合物中使用EAFS是支持可持续发展的著名解决方案。
未来感：了解人机交互学生对科幻之外的未来感的认知
关于科幻小说与未来设计交集的讨论已成为人机交互 (HCI) 不可或缺的一部分。然而，多感官研究很少成为这一讨论的一部分，尽管食物和味道经常作为科幻小说中的叙事元素出现，例如在电影《绿色食品》中。因此，我们调查了参加科幻小说研讨会的 HCI 硕士生 (n=48)，以调查他们认为 1) 食物和 2) 感官在未来会如何变化。这项小型研究试图探索 HCI 学生对感官未来的期望。我们对回答进行了聚类和编码，发现他们对感官未来的期望比对食物未来的期望更模糊。例如，12 个人不认为感官的未来会发生变化。我们得出了对 HCI 计划和研究的启示。我们认为，教授味觉界面、多感官研究和科幻小说相关研究应该更多地融入到 HCI 计划中。