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World File Search System研究热点
基于虚拟网络架构的天空地一体化多域网络资源编排：一种DRL方法
摘要 传统地面无线通信网络由于部署、覆盖和容量问题无法为智能交通系统（ITS）等人工智能（AI）应用提供高质量服务，天空地一体化网络（SAGIN）成为业界的研究热点。与传统无线通信网络相比，SAGIN更加灵活可靠，覆盖范围更广，无缝连接质量更高。但由于其固有的异构、时变和自组织特性，SAGIN的部署和使用仍然面临巨大挑战，其中异构资源的编排是关键问题。基于虚拟网络架构和深度强化学习（DRL），将SAGIN的异构资源编排建模为多域虚拟网络嵌入（VNE）问题，提出一种SAGIN跨域VNE算法。对SAGIN的不同网络段进行建模，并根据SAGIN的实际情况和用户需求设置网络属性。在深度强化学习中，代理由一个五层策略网络充当。我们根据从SAGIN中提取的网络属性构建特征矩阵，并将其作为代理的训练环境。通过训练可以得出每个底层节点被嵌入的概率。在测试阶段，我们根据此概率依次完成虚拟节点和链接的嵌入过程。最后，我们从训练和测试两个方面验证了算法的有效性。
使用 bibliometrix R-tool 进行文献计量分析
以及 2 型糖尿病的高血糖（5）。美国糖尿病协会 (ADA)、世界卫生组织 (WHO) 和国际专家委员会 (IEC) 等专业协会已颁布了糖尿病前期的定义。这些定义基于多种与高血糖相关的参数，例如 FBG、2hBG 和 HbA1C (6,7)。尽管如此，对糖尿病前期仍然没有一致的定义，不同的定义对应流行病学研究中的不同个体群体 (8)。例如，对中国成年人进行的大规模调查同时使用了三种血糖测试（HbA1C、FBG 或 2hBG），结果显示糖尿病前期的患病率从一项研究中的 36% 到另一项研究中的 50.1% 不等 (9)。先前文献还表明，对于 40 岁以上或糖尿病风险较高的人，FBG 和/或 HbA1C 更有效 (10)。对于糖尿病前期患者，药物和生活方式的改变可降低心血管风险并经济高效地预防糖尿病 (11)，而恢复正常血糖可产生持久的缓解 (10)。因此，英国国家健康与临床优化研究所 (NICE) 建议糖尿病前期患者应首先接受以强化团体教育计划形式的生活方式干预 (12)。然而，这些干预措施的有效性依赖于对糖尿病前期的一致和准确定义。胰岛素抵抗、B 细胞功能障碍、脂肪分解增强、炎症、肠促胰岛素反应不佳以及肝糖过量生成都是糖尿病前期的病理生理异常 (13)。肥胖相关的代谢异常会损害内皮血管扩张剂和纤溶活性，增加大血管和微血管问题的风险。此外，糖尿病前期与癌症和痴呆症的风险增加有关（14、15）。文献计量分析已发展成为研究某一研究领域随时间变化的详细研究趋势的最有效工具。它通过统计分析，客观地呈现来自不同国家、机构、期刊和作者的某一科学领域的研究贡献，并预测未来的方向或热点（16）。值得注意的是，热点标记着特定领域中尚未解决的、全球学术界高度关注的新兴问题，而未来研究方向则预测了必须紧急开展且将在未来产生重大影响的研究。此外，文献计量分析在多种疾病的政策和临床指南制定中发挥了重要作用。但迄今为止，尚未对糖尿病前期进行文献计量分析，对研究热点的预测更是少之又少。在本研究中，我们从 Web of Science (WOS) 数据库中检索了与糖尿病前期相关的文章，并使用文献计量分析工具来研究文献特征和研究热点。Web of Science (WOS) 是最全面和权威的引文数据库，同行评审是期刊评估过程中纳入的一项要求。因此，我们在本研究中选择了 WOS。本研究的目标是提供全面且具有视觉吸引力的糖尿病前期研究概述，并为未来的研究奠定坚实的基础。
受大脑启发的具有脉冲神经元的多层感知器
近年来，多层感知器 (MLP) 成为计算机视觉任务领域的研究热点。由于没有归纳偏差，MLP 在特征提取方面表现良好并取得了惊人的效果。然而，由于其结构简单，其性能高度依赖于局部特征通信机制。为了进一步提高 MLP 的性能，我们引入了脑启发神经网络的信息通信机制。脉冲神经网络 (SNN) 是最著名的脑启发神经网络，在处理稀疏数据方面取得了巨大成功。SNN 中的泄漏积分和触发 (LIF) 神经元用于在不同时间步骤之间进行通信。在本文中，我们将 LIF 神经元的机制合并到 MLP 模型中，以在不增加 FLOP 的情况下实现更好的准确率。我们提出了一种全精度 LIF 操作来在块之间进行通信，包括不同方向的水平 LIF 和垂直 LIF。我们还建议使用组 LIF 来提取更好的局部特征。借助 LIF 模块，我们的 SNN-MLP 模型在 ImageNet 数据集上分别仅使用 4.4G、8.5G 和 15.2G FLOP 就实现了 81.9%、83.3% 和 83.5% 的 top-1 准确率，据我们所知，这是最先进的结果。源代码将在 https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/snn mlp 上提供。
开发用于预测心血管疾病的机器学习模型的陷阱：挑战和解决方案
近年来，人工智能（AI）的爆炸性发展已被广泛应用于医疗保健领域。作为一种典型的AI技术，机器学习模型已经通过利用大量医疗数据进行培训和优化，在预测心血管疾病方面具有很大的潜力，预计这对降低心血管疾病的发病率和死亡率起着至关重要的作用。尽管该领域已成为研究热点，但研究人员仍需要密切关注许多陷阱。这些陷阱可能会影响研究模型的预测性能，可信度，可靠性和可重复性，最终降低了研究的价值并影响临床应用的前景。因此，在实施研究之前，识别和避免这些陷阱是一项至关重要的任务。但是，目前缺乏有关此主题的全面摘要。This viewpoint aims to analyze the existing problems in terms of data quality, data set characteristics, model design, and statistical methods, as well as clinical implications, and provide possible solutions to these problems, such as gathering objective data, improving training, repeating measurements, increasing sample size, preventing overfitting using statistical methods, using specific AI algorithms to address targeted issues, standardizing outcomes and evaluation criteria, and enhancing fairness and可复制性，目的是向研究人员，算法开发人员，政策制定者和临床从业人员提供参考和帮助。
关于风湿性心脏病的健康教育
背景：使用文献计量方法来分析体外膜氧合（ECMO）的研究状况和发展趋势，我们旨在为临床医生，科学家和利益相关者提供对ECMO研究的最新和最全面的概述。材料和方法：使用Excel和Vosviewer，对ECMO的文献进行了系统的分析，有关出版趋势，期刊来源，基金会，国家，机构，机构，核心作者，研究热点和市场分布。结果：ECMO的研究过程中有五个重要的时间节点，包括第一个ECMO操作的成功，ELSO的建立以及Infuenza A/H1N1和Covid-19的爆发。ECMO的研发中心是美国，德国，日本和意大利，对ECMO的关注逐渐增加。文献中最常用的产品来自Maquet，Medtronic和Livanova。医学企业非常重视ECMO研究的资金。近年来，文献主要集中在以下方面：ARDS的治疗，预防与系统相关的并发症，新生儿和儿科患者的应用，心脏源性休克的机械循环支持以及ECPR和ECPR和ECPR和ECPR和ECMO。结论：近年来，病毒肺炎的频繁流行和ECMO的技术进步导致临床应用增加。ECMO研究的热点显示在ARDS的治疗，对心源性休克的机械循环支持以及在Covid-19大流行期间的应用。
卫星-UAV网络身份验证方案
摘要第六代移动网络（6G）的目标之一是实现更大的网络覆盖范围。卫星网络可实现全球覆盖范围和空中节点，例如无人机（UAV），可以作为偏远环境中地面网络的补充。因此，6G网络逐渐发展为空气空气地面集成网络。无人机网络和卫星网络的组合是太空空气集成网络领域中的研究热点。但是，无人机网络和卫星网络的组合目前在确定性方面面临许多挑战。卫星网络中大型传播延迟和不稳定的通信链接的特征使它们容易受到各种攻击的影响，包括窃听，驯服和模仿。同时，对无人机网络的现有研究主要集中于无人机的网络认证机制，这些机制不适合在太空空气集成方案中适用于资源约束节点。因此，基于椭圆曲线公共密钥密码学和Chebyshev多项式，我们在空间空气集成方案中为卫星节点和无人机节点提供了安全的网络验证方案。安全性分析表明，我们的计划具有诸如相互认证，密钥协议，身份匿名，无链接，完美前进的安全性以及针对各种协议攻击的电阻等安全属性等安全属性。绩效分析还表明，就信号，带宽和计算开销而言，我们计划的某些优点比现有方案的某些优势。
对电池状态估计电动总线估计的数据驱动方法的研究进度
摘要：电池状态对于安全可靠的新能量车辆非常重要。电池状态的估计已成为电动巴士和运输安全管理开发的研究热点。本文总结了电池状态估计任务，比较和分析三种类型的数据源的基本工作流程，并分析了电池状态估算的三种类型的数据源的优势和缺点，总结了用于估算电池电池状态的三种主要模型的特性和研究进度，例如机器学习模型，深度学习模型，以及杂交模型，以及杂种模型以及开发趋势方法。可以得出结论，有许多数据源用于电池状态估计，并且在自然驾驶条件下的机载传感器数据具有客观性和真实性的特征，使其成为准确电池状态估算的主要数据源；人工神经网络促进了深度学习方法的快速发展，并且深度学习模型越来越多地应用于电池状态估计中，证明了准确性和鲁棒性的优势；混合模型通过全面利用不同类型的模型的特性来更准确，可靠地估算电池状态，这是电池状态估计方法的重要开发趋势。更高的精度，实时性能和鲁棒性是电池状态估算方法的开发目标。
使用引用空间的量子计算中材料科学的分析映射
量子计算是一项快速发展的技术，可利用常规信息理论，计算机科学和量子力学原理来解决复杂的计算问题。信息和通信技术的最新突破已经对量子计算研究产生了深刻而有趣的见解。为了在量子计算方面取得更多进展，研究人员目前正在专注于在这个新兴的研究领域中利用材料科学，以实现胜过处理能力。此后，通过使用Citespace分析已发表的学术文献计量数据来进行材料科学在量子计算中的作用。它通过分析年度出版增长率，平均引文结构分析，国际研究合作分析，大多数引用的出版物分析和关键字共发生网络分析来评估该领域的研究现状。推断出两分门，量子纠缠和自旋波动是研究热点。超导量子位和自旋轨道耦合是材料科学辅助量子计算研究中当前最活跃的研究领域。中国，美国和日本正在这一领域进行调解。 此外，它为研究人员提供了未来的研究指令和重要线索，以进一步扩散研究领域的知识。中国，美国和日本正在这一领域进行调解。此外，它为研究人员提供了未来的研究指令和重要线索，以进一步扩散研究领域的知识。
气候变化和自杀流行病学：全球自杀率性别变化的系统评价和荟萃分析
psoralea corylifolia L.（PCL）是Fabaceae家族中牛群属的一年一度草药，其成熟的水果可以用作药用用作珍贵的药草来调解肌肉和骨骼。随着研究的加深，其应用于包括食品，农业和化妆品在内的各个行业，在越南，印度和日本等国家开发了产品。在PCL中鉴定了总共321个代谢产物，包括香豆素，avonoids，Moroterpenes，Moroterpenes，Benzofurans和Dimers。PCL及相关产品表现出治疗作用，例如抗疏松症的作用，类似雌激素的作用，抗炎性特性，神经保护性，抗肿瘤活性和白癜风治疗。这些药理作用的表达机制与免疫系统的调节，氧化应激的抑制和凋亡诱导密切相关。本文总结了PCL的民族植物学，植物化学，加工技术，药理学和肝毒性的最新研究。此外，书记计量分析还用于系统地分析PCL的研究热点和趋势，PCL先前对PCL的评论从未解决过。将来有必要专注于PCL的主动代谢物，分析其目标和信号通路网络，以解决临床应用中潜在的毒性和副作用，并进一步扩大PCL在医学中的潜在应用。
Charlson综合征指数预测胰腺癌患者的存活率接受免疫疗法
近年来，由于其在精确的药物输送和受控释放方面具有独特的优势，响应式纳米材料在生物医学应用中具有巨大的潜力。对于癌症，慢性炎症和遗传疾病等复杂疾病，传统治疗方法通常受到不足的靶向和显着副作用的限制。通过感知内部或外部刺激的响应式纳米技术，显着提高了治疗的精度和效率。这项研究系统地总结了通过全球专利和文献数据的响应纳米材料的技术轨迹和新兴研究方向，采用了主要路径分析，衍生途径分析和关键字同时出现分析。结果揭示了这一领域的演变，从对早期单刺激反应性的纳米递送系统的优化到治疗学整合的兴起，然后在多刺激性响应性的协同疗法中进步，并最终在生物含量材料设计中创新。每个发育阶段越来越集中于适应复杂的生物学环境，实现卓越的靶向性能并增强治疗性效率。关键字共发生分析突出了关键的研究热点，包括仿生设计，多模式协同疗法和新兴响应机制。将来，响应式纳米材料有望在个性化医学，多功能载体设计和复杂的疾病管理中发挥关键作用，从而为精密医学提供新颖的见解和技术支持。