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机器学习揭示了钯氧化中的隐藏复杂性，阐明了催化剂行为
通过将APE与机器学习的原子间电位（MLIP）整合在一起，研究人员将其应用于钯表面的早期氧化，这是污染控制的关键系统。当应用于钯表面的早期氧化（用于减少排放量的催化转化器中的关键材料）时，APE发现了近3,000种过程，远远超过了传统KMC模拟的能力。这些发现揭示了在催化中类似于分子过程的时间尺度上发生的复杂原子运动和重组过程。
在环境复杂性下的决策
摘要 - 信息和通信技术（ICT）对环境的间接影响（无论是正面还是负面）在学术和工业文献中广泛讨论，尤其是在ICT4S社区中。但是，学术界缺乏关于如何评估它们的共识，尤其是在决策过程的背景下。本文研究了“净影响会计”方法是否适合决策，并建议采用替代方法。我们首先在环境决策的背景下阐明不同的方案。然后，我们评估它们在不同决策方案中的相关性。我们强调了他们对不确定性的反应不足，他们对解决方案而不是问题的关注，以及他们无法激发与环境过渡兼容的一系列决策。从系统思维中汲取见解，我们最终提出了可以组合的方法和工具，以更好地解决环境决策的复杂性。在整个论文中，我们开发了Vinted的案例研究（一个二手服装转售平台），以说明我们的论点。提倡一种更系统的方法的贡献，该方法通过采用混合方法，涵盖定性和定量观点。
社区复杂性的侵蚀提高了温度... -IFP
生物多样性损失和气候变化是对生态系统功能和稳定性最令人震惊的威胁之一。但是，这些因素通常是分别研究的，忽略了物种灭绝与生态系统气候变化之间的潜在相互作用。在这里，我们评估了不同温度方案如何影响微生物多样性与生态系统功能之间的关系，从碳（C）循环功能的温度敏感性方面。我们假设更复杂的群落在两个温度状态下都促进了C循环功能的稳定性。我们没有观察到所有C周期过程对不同复杂性社区内温度升高的无处不在。虽然生长稳定，并且在复杂性水平上的温度升高时，呼吸率在较低的复杂性下比高温下的高复杂度更高。碳的使用效率既整合了生长和呼吸，往往随温度较低的温度而降低。共同的结果表明，在气候变化的情况下，社区复杂性对于维持C循环热反应的重要性。
捕获人类战略决策的复杂性
了解人们在战略环境中的行为如何 - 根据自己对他人行为的期望做出决定 - 在行为科学中是一个长期存在的问题。我们在两人矩阵游戏中初次玩游戏的背景下进行了战略决策的最大研究，分析了超过2,400多个程序生成的游戏的90,000多个人类决策，这些游戏比以前的数据集更宽。我们表明，对这些数据训练的深层神经网络比领导战略行为理论更好地预测了人们的选择，这表明存在这些理论并未解释的系统变化。然后，我们修改网络以产生一种新的，可解释的行为模型，揭示原始网络对人的了解：他们最佳响应的能力和推理他人的能力取决于单个游戏的复杂性。这种上下文依赖性对于解释与战略决策中的理性纳什均衡，响应时间和不确定性的偏差至关重要。更广泛地说，我们的结果表明，如何在预测之外应用机器学习，以进一步帮助产生对复杂人类行为的新解释。
弹性站点模型的电子复杂性用于Fenc催化剂
由于单原子催化剂的高度潜在的小分子激活反应，因此在实验和计算上进行了广泛的研究，但其活性位点的结构和电子细节仍然难以捉摸。通过核特异性光谱法取得了很多进展，例如Mössbauer光谱法以探测Fenc催化剂的氧气还原反应。这些研究通常与主动站点模型的计算研究相辅相成。我们在这里报告使用两个突出的Fenc活性位点模型，即FEN 4 C 10（吡啶氮氮协调）和FEN 4 C 12（吡咯氮协调），使用分子和周期性方法的元素催化剂的计算模型大小。我们进一步推出了这些模型的电子复杂性，不仅包括预期的低自旋，中间自旋和高自旋构型，而且还包括内部氧化还原事件，以及类似石墨烯的环境中的未配对电子，这些环境是富特磁性或抗fiferromagnet上的抗铁磁性或抗fiffiferromagnet的，与无型电子搭配的电子。一个关键的结论是，方平面结构无法解释实验观察到的高自旋物种。相反，需要铁的轴向位移或轴向配体的结合来稳定高自旋构型，这对解释实验数据具有影响，从而对氧还原反应的机制产生影响。
网络复杂性的黑暗和明亮的一面
摘要：最近的研究概念化了与供应链破坏和重新介绍有关网络复杂性的黑暗和明亮视角的潜力。几乎没有关于供应链网络复杂性，供应链中断和供应链弹性之间关系的经验研究。但是，先前的研究尚未研究网络复杂性的不同度量与弹性策略和破坏之间的关系。cur租赁研究使用供应链中断（SCD）和三种供应链弹性（SCR）策略（协作，灵活性和冗余）作为内源变量，研究了供应链网络复杂性维度的黑暗和明亮的一面。本研究中使用的供应链网络复杂性的尺寸是 - 供应复杂性（SNC），客户复杂性（CNC）和物流com com plexitity（LNC），而所考虑的三种SCR策略包括；协作，灵活性和冗余。该研究使用PLS-SEM和Accra Metropolis的690家制造商公司的样本。结果表明，供应复杂性与破坏和弹性策略都有正相关关系，而客户复杂的ITY仅与破坏有关，而物流复杂性与所有弹性策略有关。该研究提供了理论，实用和政治意义。
在早期但不晚的神经反应，视觉皮层由具有足够模型复杂性的随机重量CNN很好地预测
卷积神经网络（CNN）受到灵长类动物视觉系统的组织的启发，进而成为视觉皮层的有效模型，从而可以准确预测神经刺激反应。虽然对与大脑相关的对象识别任务进行培训可能是预测大脑活动的重要前提，但CNN的大脑样结构可能已经允许准确预测神经活动。在这里，我们在预测视觉皮层的神经反应方面评估了任务精制和脑部优化的卷积神经网络（CNN）的性能，并进行了系统的架构操作以及受过训练的和未经训练的特征提取器之间的比较，以揭示关键的结构组件影响模型性能。对于人类和猴子区域V1，采用RELU激活函数的随机重量CNN与平均或最大池的结合，显着超过了其他激活函数。随机体重CNN在预测V1响应时与训练有素的对应物相匹配。可以预测V1响应的程度与神经网络的复杂性密切相关，这反映了神经激活功能和汇总操作的非线性。但是，对于与物体识别（例如IT）相关的较高视觉区域，编码性能与复杂性之间的这种相关性显着弱。测试视觉区域之间的这种差异是否反映了功能差异，我们在纹理歧视和对象识别任务上训练了神经网络模型。与我们的假设一致，模型的复杂性与纹理歧视的性能更加密切，而不是对象识别。我们的发现表明，具有足够模型复杂性的随机重量CNN允许将V1活动视为训练有素的CNN，而较高的视觉区域则需要通过梯度下降通过训练获得的精确重量配置。
思维和机器的三种复杂性
摘要：在这篇观点文章中，我们表明，基于信息理论措施的形态空间可以是将生物学剂与人工智能（AI）系统进行比较的有用构造。该空间的轴标记了三种复杂性：（i）自主神经，（ii）计算和（iii）社会复杂性。在这个空间上，我们绘制了细菌，蜜蜂，秀丽隐杆线虫，灵长类动物和人类等生物学剂；以及AI技术，例如深神经网络，多代理机器人，社交机器人，Siri和Watson。基于复杂性的概念化为识别定义特征和有意识和智能系统的类别提供了有用的框架。从评估意识和清醒的意识的认知和临床指标开始，我们询问AI和合成工程的生命形式如何衡量同源指标。我们认为，意识和清醒源于计算和自主性复杂性。此外，从认知机器人技术中挖掘见解，我们研究了意识在进化游戏中的功能作用。这表明描述意识的第三种复杂性，即社会复杂性。基于这些指标，我们的形态空间提出了除生物学以外的其他意识的可能性。即合成，基于组和模拟。这个空间提供了一个常见的概念框架，用于比较特质和突出设计原理。
摘要：随着机器学习（ML）和人工智能（AI）应用中数据的复杂性和大小的增加，有效的数据Struc
摘要：随着机器学习（ML）和人工智能（AI）应用中数据的复杂性和大小的增加，有效的数据结构对于增强性能，可伸缩性和内存管理至关重要。传统数据结构通常无法满足现代ML和AI算法的特定要求，尤其是在速度，灵活性和存储效率方面。本文探讨了针对ML和AI任务量身定制的数据结构的最新创新，包括动态数据结构，压缩存储技术和专门的基于图形的结构。我们对高级数据结构（例如KD-Trees，Hash Maps，Bloom过滤器，稀疏矩阵和优先级排队）进行了详细的评论，以及它们如何促进常见AI应用程序的性能改善，例如深度学习，增强学习和大规模数据分析。此外，我们提出了一种新的混合数据结构，结合了多个现有结构的优势，以应对与实时处理，内存约束和高维数据相关的挑战。关键字：数据结构，机器学习，人工智能，性能优化，混合数据结构，基于图形的结构，实时处理，内存管理。如何引用：R。Kalai Selvi； G. Malathy。（2025）。机器学习和AI算法的数据结构创新。国际创新科学与研究技术杂志，10（1），2640-2643。 https://doi.org/10.5281/Zenodo.14890846。