XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System案例研究
一种综合系统生物学策略，旨在支持不良结果途径的发展（AOPS）：辐射诱导的小头畸形的案例研究
不良结果途径（AOP）是评估与暴露于各种压力源（包括化学物质和环境污染物）相关的潜在风险的有用工具。他们提供了一个框架，以了解可能导致不良结果的不同生物事件之间的因果关系（AO）。但是，开发AOP是一项艰巨的任务，尤其是在确定构成它的分子启动事件（MIES）和关键事件（KES）方面。在这里，我们提出了一种系统生物学策略，该策略可以通过筛选公开可用的数据库，使用文本挖掘工具AOP-Helpfinder以及途径/网络分析来帮助开发AOP的开发。这种方法很容易使用，只需要研究压力源的名称和不利的结果。从中，它迅速确定了潜在的KE和文献，从而提供了有关KE之间联系的机械信息。该提出的方法应用于最近开发的AOP 441在辐射诱导的小头畸形上，从而确认已经存在的KE并确定了新的相关KES的识别，从而验证了该策略。总而言之，我们的系统生物学方法代表了简化不良结果途径的发展和丰富（AOP）的宝贵工具（AOPS），从而支持毒理学中的替代方法。
将数据同化和机器学习结合起来，从稀疏和嘈杂的观察中效仿动力学模型：使用Lorenz 96模型的案例研究furanoate -iris -universitàdi bologna
图3。XRD结果缓慢冷却（虚线）和老化（实线）样品。黑色箭头指示与中间机相关的最大位置，如Guidotti等人所报道的24，如本工作的讨论部分所示。模式在垂直方向上取代。
转移学习用于使用RNN-LSTM混合模型的汇款流入预测国内生产总值增长：冈比亚的案例研究
对经济的规模和表现的见解至关重要，而实际GDP的增长率经常用作经济健康的关键指标，强调了国内生产总值（GDP）的重要性。此外，近年来，汇款引起了全球的巨大兴趣，尤其是在冈比亚。这项研究介绍了创新模型，即复发性神经网络和长期记忆（RNN-LSTM）的混合体，以基于冈比亚的汇款流入来预测GDP的增长。该模型集成了来自世界银行发展指标和冈比亚中央银行（1966-2022）的数据。Pearson的相关性用于检测和选择与GDP和汇款最牢固的变量。此外，还采用了一种参数传输学习技术来提高模型的预测精度。通过随机搜索过程对模型的超参数进行了细调，并使用RMSE，MAE，MAPE和R 2度量来评估其有效性。研究结果首先表明，它具有良好的概括能力，并且在基于汇款流入的GDP增长方面具有稳定的适用性。第二，与独立模型相比，所建议的模型超过预测准确性的最高R 2分数为91.285％。第三，预测的结果进一步表明汇款与短期经济增长之间存在牢固和积极的关系。本文通过采用人工智能（AI）技术来解决基于汇款流入的GDP的关键研究差距。
窗户和吊扇乘员行为模型与建筑能量模型的耦合方法，热带案例研究
摘要在这项工作中，我们提出了一种方法，将在上一篇论文中与Python开发的行为模型与动态热模拟软件Energation Plus（研究和设计中使用的高级代码）一起开发的行为模型。提出的耦合方法应用于聚会岛的潮湿热带气候中的办公楼的热模型，并通过测量的温度和相对湿度数据进行校准和验证。然后，将此产生的耦合模型与典型的设计办公室能量模型进行了比较，该模型基于典型的确定性场景。比较着重于所使用的吊扇的功率水平，开放使用水平和计算时间。通过与新行为模型耦合获得的结果比在常规确定性方案中更好，在设计阶段提供了对用户行动的更忠实地复制。
“podgórze”铀矿中的案例研究
VR技术在难以到达的地方（例如地下环境）的可视化中起着越来越重要的作用，这对于文化遗产的文献和保护很重要。此类对象的数字化允许以沉浸式体验的形式创建忠实的数字双胞胎及其传播。在这项研究中，以Podgórze铀矿的一部分为例，开发并说明了创建3D虚拟模型的全面工作流程。该过程包括数据采集，点云处理，3D建模，优化以及集成以及集成到VR应用程序的游戏引擎中。结果表明，所获得的模型可实现高精度，±14 mm之内的云到范围（C2M）误差和相对于输入数据的标准偏差高达58 mm。尽管缺乏原始纹理，但已使用现实的近似值来增强真实性。交互式元素进一步增强了用户体验。结果支持保存历史遗址及其在教育和旅游应用中的普及。提议的工作流程非常适应，使其适用于其他历史和工业站点。
案例研究 - 超过零
包括业余爱好，嗡嗡声，凯斯特雷，麻雀鹰和谷仓猫头鹰。草地从甜美的淡草和美丽的草丛中，Oxeye Daisy，Common Knapweed，Common Common Spotted-Orchid和Common Bird's-took-tot-trefoil，以及像Dyer's Greenweed（如Dyer's Greenweed）所看到的花朵。已经确定了34种不同种类的蝴蝶，包括云黄色和涂漆的女士，以及许多稀有的昆虫和飞蛾。
案例研究 - 超过零
超越零项目的整体观点，考虑了所有企业的碳排放，并从农场边界内的所有自然资本（包括土壤）中删除了碳的排放。在碳市场中唯一地，零项目的设定是通过坚持将碳信用量作为偏移发行之前首先净零净设定的 - 对于通过处理农场的范围3排放来使整个供应链脱碳至关重要。
现实生活中的几个射击对象检测：关于自动 - 收获的案例研究
摘要 - 在Covid-19期间的确定对世界各地的农业造成了严重影响。作为有效的解决方案之一，基于对象检测的机械收获/自动收获和机器人收割机成为迫切需要。在自动收获系统中，良好的几个射击对象检测模型是瓶颈之一，因为该系统需要处理新的蔬菜/水果类别，并且收集了所有新颖类别的大规模注释数据集的收集。社区开发了许多射击对象检测模型。然而，是否可以直接用于现实生活中的农业应用程序仍然值得怀疑，因为常用的培训数据集与现实生活中农业场景中收集的图像之间存在上下文差距。为此，在这项研究中，我们提出了一个新颖的黄瓜数据集，并提出了两种数据增强策略，有助于弥合上下文差距。实验结果表明，1）最先进的几个射击对象检测模型在新型的“ Cucumber”类别上的性能很差； 2）提出的增强策略的表现优于常用的增强策略。
使用Microscale的分散模型评估城市热点的长期空气污染：Fairmode联合比对练习，用于安特卫普的案例研究
a CIEMAT, Research Center for Energy, Environment and Technology, Avenida Complutense 40, 28040 Madrid, Spain b VITO NV, Flemish Institute for Research and Technology, Boeretang 200, 2400 Mol, Belgium c CESAM & Department of Environment and Planning, University of Aveiro, 3810-193 Aveiro, Portugal d Cambridge Environmental Research Consultants (CERC), UK e ENEA, Italian National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Economic Development, 40129 Bologna, Italy f ARIANET S.r.l., via Crespi 57, 20159 Milano, Italy g Computer Science School, Technical University of Madrid (UPM), Campus de Montegancedo, s/n, 28660 Madrid, Spain h NILU - The Climate and Environmental Research Institute, Norway i University of Western Macedonia （UOWM），部门机械工程，Sialvera＆Bakola str。，50132 Kozani，Greece J Sze，Sz´echenyi Istv´大学，Gy˝或匈牙利K Air＆d，Strasbourg，strasbourg，Francance liCube LiCube Laboratory，UMR 7357，CNRS/CNRS/cnrs cnrs cnrs cnrs/conbrande france frass f--67 000意大利ISPRA联合研究中心（JRC）委员会
碳市场采用技术采用的案例研究MRV系统
数字技术集成到监视报告验证（MRV）系统中，为碳市场创建了关键的发展，从而提高排放交易系统质量和运营效率。这项研究研究未经CCCC标准A6.4-MEP004-A03草案，讨论了技术缺陷和潜在的改进机会。研究评估了标准中所有泄漏检测和监视规定，以发现将新技术纳入碳市场MRV系统的基本可能性。该标准草案列出了强大的方法论标准，但它不包括有关监视技术进步的特定程序，这些程序涵盖了卫星跟踪以及物联网传感器和区块链验证平台以及人工智能功能。该研究通过有关使用数字技术改善碳市场MRV系统性能的特定指南为当前研究创造了新的价值，这可能会彻底改变其准确性和运营效率。研究结果将确定第6.4条机制的未来方法以及跨碳市场的运营。