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物流中的advdip -2024UJ-HSRC COVID-19民主调查研究...
在2021年10月22日至11月17日之间进行的UJ/HSRC COVID-19民主调查的第5轮发现，在调查时，有36％的18岁及以上的成年人已完全疫苗接种或部分接种疫苗。另外38％的人表示他们有利于服用疫苗，而25％的人犹豫不决。疫苗犹豫的水平已从调查的第4轮记录（2021年6月25日至7月20日进行）下降到第5轮的25％。这表明犹豫不决的成年人口的比例在很大程度上是稳定的。尽管总体而言，疫苗犹豫的水平稳定，但疫苗犹豫却存在一些重要的积极转变。18-24岁年龄段的疫苗犹豫水平下降了16个百分点，在25-34岁的年龄段中下降了9个百分点。但是，它在老年人组中保持稳定。白人成年人的疫苗犹豫不决，在调查的前一轮中，他们是疫苗最犹豫的群体，尽管该组内的犹豫水平仍高于黑人非洲或印度和亚洲成年人的犹豫水平，但仍下降了18个百分点。代际差异，对疫苗的知识和政治信任的知识在告知疫苗犹豫中起着重要作用。电视和无线电仍然是有关接种疫苗和未接种疫苗的Covid-19疫苗信息的最主要来源。但是，未接种疫苗的人更有可能从在线新闻来源，社交媒体和朋友，家人和同事中更频繁地吸引知识。这代表了一把双刃剑，鉴于通过这些来源循环的信息不准确的可能性较高。该报告证明了疫苗接种覆盖率的重要不平等，这无法通过相应的疫苗犹豫水平来解释。的确，疫苗接种的变化似乎反映了更广泛的社会经济不平等。
动物语言学：人类语言如何从动物交流中发展而来
对动物的研究揭示了更简单大脑的运作方式，这有可能教会我们了解自己的大脑。长期以来，语言一直被描述为人类独有的才能。这种将编码思想从一个个体传递到另一个个体的能力可能是人类进步的基础。人类分享思想导致了更大范围的全物种觉醒。分享思想带来了启蒙，使我们比其他生物更具优势，并催生了现代。但我们为什么如此擅长分享思想？这种“语言器官”从何而来？考古学研究能否阐明对语言诞生的理解，还是它已经随着时间的流逝而消失了？教授其他类人猿语言的尝试引发了更多的争议，而不是启发；那么，我们怎样才能开始探索
学术交流中的人工智能伦理
人工智能 (AI) 在当今社会、新闻和流行文化中无处不在。学术出版行业也不例外。尽管人工智能仍是一项新兴技术，但许多出版商已经在有效地使用人工智能，并以多种方式为其发展做出贡献。为了实现其承诺并真正改善研究、科学、技术、医学和更广泛的社会，人工智能必须以学术交流的基本信任和诚信价值观为基础。多篇论文已经讨论并讨论了人工智能的法律和道德问题。1 基于这些一般原则，STM（国际科学、技术和医学出版商协会）认为深入研究人工智能是值得的，并于 2019 年成立了一个工作组，以探讨 STM 社区对所提出问题的具体观点。2 本白皮书汇集了工作组目前关于 STM 出版商如何为人工智能的道德和可信开发、部署和应用做出贡献的想法。本文并非详尽无遗；相反，它希望为如何推进这项技术的持续讨论做出贡献。
在俄克拉荷马州的湖泊，河流和溪流中游泳
这些微生物中的一小部分与人类疾病有关。一种可能负责人类疾病的生物是细菌。某些类型的细菌会引起腹泻和恶心；其他人会引起鼻子和喉咙感染。这些生物通常以少量而发生，不会造成伤害；然而，温暖，不动的水会鼓励这些细菌生长和繁殖。
GeoAI 与 ArcGIS 结合，将 AI 集成到 NMCA 的端到端工作流中
• 使用 NLS 建筑物足迹 • 使用 LAS 数据 • 训练 maskRCNN 模型 • 使用 AI 为建筑物添加属性 • 根据属性应用程序规则来创建 3D • 可以进行手动处理
主流中的宏观网格：计划和进度的国际调查
本报告介绍了区域间传输和宏观网格，以阐明在美国开发这种传输系统的价值。通过区域间传播，我们是指在两个或更多不同的地理区域之间进行传播，它们是单独计划和分别计划和操作的，或在两个或多个不同的地理区域之间通过显着距离分开。由宏观网格，我们是指区域间传输线网络，通常在地理范围内广泛。人们还使用了超级格里德术作为宏观网格的替代方案，在本报告中，这两者都可以互换使用。对区域间传输和宏观电网的兴趣在世界范围内都在全球范围内越来越多，因为它具有强烈的认识，其所提供的利益具有很高的经济价值，并且大大超过了提供的收益。区域间传输和宏观网格具有全球兴趣的事实导致了本报告的目的，这是为了告知美国能源政策和工程社区以下四个问题的答案：
在交流中使用极限学习机...
大脑计算机界面（BCI）正在为患有严重残疾的人提供替代的沟通渠道，而大部分嗡嗡声来自该方面，但最近几位硅谷有远见的人声称BCIS声称BCIS将改变我们未来与技术的交流方式（Zuckerberg，Zuckerberg，Jepsen，Jepsen，Musk，Johnson，Johnson，...）。bcis使用多种算法依靠需要通过示例基于示例的学习过程来调整的参数，以精神控制应用程序或实现其他形式的通信的目的解码大脑信号。因此，此学习过程至关重要，并且经常在单个BCI用户上执行以确保卓越的性能水平。学习过程可以在计算上很耗时，并且通常涉及先验知识，并且可以对用户征税。极限学习机（ELMS）已在各种AI应用中使用，但在BCIS中尚未使用，在BCIS中，它们因其良好的概括性能和比（深度学习）网络快数千次学习的能力而受到赞誉。elms实际上是单层或多层网络，其隐藏的神经元权重是随机分配的，并且在单个步骤中学习的输出权重。以最简单的形式沸腾，归结为单个隐藏层的sigmoid神经网络和线性输出神经元，其权重是通过应用伪内膜获得的。
逆向物流中的信息管理
逆向物流是公司整体物流的一部分，涉及客户退回给制造商的货物的处理，涵盖决定这些退货命运的所有活动 [28]。除了产品的正向流动之外，大多数公司还有产品的逆向流动，这些产品要么被客户退回，要么被公司自己主动回收，通常是为了重复使用或转售 [23]。逆向物流过程包括一系列收集过时、未使用或处置产品所需的活动，以便通过回收或在二级市场转售产生收入，同时也保证环保处置 [44]。根据 Nicolau，JJN [27] 的说法，“逆向物流提供两大效益：环境效益和经济效益。在环境方面，具有逆向物流的供应链可以收集和使用来自最终用户市场的退货。这一行动减少了存放到垃圾填埋场或焚化炉的材料量，从而保护了我们的生态系统。在经济效益方面，退货的成本被认为低于原材料。因此，随着退货数量的增加，供应链的总采购成本可以降低。” 传统观点认为，逆向物流会增加成本、减缓生产率增长并阻碍竞争力 [15]。与正向物流相比，逆向物流及其相关活动会导致供应链中产生额外成本，而不管额外的潜在相关收入如何。正向链涉及传统条件：从供应商处采购、生产产品和分销给最终客户。另一方面，逆向物流是以退货形式与传统正向供应链相反的任何事物 [6]。再制造和转售中最大的规划问题是从客户那里收集的物品数量不确定 [39]。为了减少这些不确定性，有必要尽可能多地获取有关产品状态、位置和状况的准确和及时的信息。此外，有效的绩效管理是企业逆向物流计划的一个重要方面。组织在面对市场时要处理许多不确定性，其特点是由于产品组合的扩大和产品生命周期的缩短而产生的高回报率，这对公司的战略产生了决定性的影响 [44]。作者将分析逆向物流中的挑战以及可以促进逆向物流信息管理的技术。本文的目的是分析如何改进逆向物流中的信息管理，同时考虑到正在应用于逆向物流的新技术。研究问题源于逆向物流操作成本增加和预测精度不足。本文回顾了涉及此主题的研究论文。研究结果有助于更好地理解逆向物流中的信息管理。
评估时间分辨的 fNIRS 在脑机接口心理交流中的应用
脑机接口 (BCI) 作为改善残疾患者生活质量的工具正日益流行。最近，基于时间分辨功能性近红外光谱 (TR-fNIRS) 的 BCI 越来越受欢迎，因为它们具有增强的深度灵敏度，从而降低了来自大脑外层的信号污染。这项研究首次介绍了基于 TR-fNIRS 的 BCI 对健康参与者进行“心理交流”的情况。我们招募了二十一 (21) 名参与者，并反复向他们提出一系列问题，其中要求他们想象打网球以表示“是”，保持放松以表示“否”。光子平均飞行时间的变化用于计算氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度的变化，因为它在深度灵敏度和信噪比之间提供了良好的折衷。从平均氧合血红蛋白信号中提取特征，将其分类为“是”或“否”响应。使用线性判别分析 (LDA) 和支持向量机 (SVM) 分类器通过留一交叉验证法对答案进行分类。使用 LDA 和 SVM，所有参与者的总体准确率分别为 75% 和 76%。结果还表明，问题之间的准确率没有显著差异。此外，在 21 名参与者中，有 7 名在运动想象 (MI) 和休息期间记录了生理参数 [心率 (HR) 和平均动脉压 (MAP)]，以调查这些参数在不同条件下的变化。未发现这些参数在不同条件下有显著差异。这些发现表明 TR-fNIRS 可能适合作为脑损伤患者的 BCI。
无模型原始对偶网络优化方法及其在实时最优电力流中的应用：预印本
摘要 — 本文研究了网络系统的实时优化问题，并开发了在线算法，无需明确了解系统模型即可引导系统朝着最佳轨迹运行。该问题被建模为具有时变性能目标和工程约束的动态优化问题。算法的设计利用了在线零阶原始对偶投影梯度法。具体而言，涉及目标函数梯度的原始步骤（因此需要网络系统模型）被其零阶近似所取代，并使用确定性扰动信号进行两个函数评估。评估是使用系统输出的测量值进行的，从而产生反馈互连，其中优化算法充当反馈控制器。本文对这种互连的稳定性和跟踪特性提供了一些见解。最后，本文将该方法应用于电力系统中的实时最优潮流问题，并展示了其在 IEEE 37 节点配电测试馈线上进行参考功率跟踪和电压调节的有效性。