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人工智能在农林业中的应用：
农林业被定义为一种集约化和互动式的土地利用系统，该系统优化了资源利用模式，并从生物成分的相互作用中实现互利，例如在同一块土地上按时间和空间安排有意使用树木和/或灌木与农作物和/或牲畜相结合。农林业是一种自给自足的绿色技术，旨在彻底改变印度农业的未来。印度农业是该国经济的支柱，60% 的人口直接或间接地依靠农业获得生计和收入。农林业是一门快速发展的科学，旨在解决气候变化和全球变暖以及碳封存问题。为了实现农业现代化，人工智能 (AI) 已开始应用于从播种到收获的各种农业技术。现在，需要在农林业中使用基于人工智能的技术来克服劳动力、成本、时间和准确性的问题
AI和药物输送的协同作用
人工智能（AI）技术在过去的十年中，由于其在生物学或遗传数据分析，药物发现加速度以及稀有或选定分子的鉴定中的潜在应用，在过去十年中引起了人们的关注。AI已成为医疗保健行业的破坏力，提供了改善医学输送系统的创新方法。AI驱动的药物输送系统优化药物管理，使用机器学习算法和数据驱动的见解，从而提供更好的治疗结果。检查了人工智能在药物输送中的关键作用，这也强调了AI如何改善药物配方，精确剂量和个性化医学。通过降低副作用，提高治疗效果并为创建创新药物打开大门，AI与药物输送的结合有可能通过个性化药物，有针对性的药物提供，药物配方，优化和提高效率等在各种应用中彻底改变医疗保健行业
葡萄中的 CRISPR/Cas 基因组编辑
摘要 成簇的规律间隔短回文重复序列/CRISPR 相关蛋白 9 (CRISPR/Cas9) 系统的开发彻底改变了基因组编辑和植物育种。CRISPR/Cas9 技术在包括葡萄在内的果树作物中的应用可以精确改良重要的农艺性状。在这篇综述中，我们首先描述了基于最广泛使用的 CRISPR/Cas9 系统和最近开发的 CRISPR 技术的基因组编辑。然后，我们重点介绍了 CRISPR/Cas9 在葡萄抗病性提高、CRISPR/Cas9 系统优化、多重基因组编辑和脱靶效应分析中的应用。我们还讨论了基因组编辑面临的挑战，应克服这些挑战才能实现 CRISPR 技术在葡萄中的潜力。最后，我们强调了未来可能的实验考虑，以实现更精确和更有效的葡萄基因组编辑。
助理职位空缺 – 单位（合同代理人 3a） – FGIII）
欧洲高性能计算联合计划 (EuroHPC JU) 是根据 2021 年 7 月 13 日关于建立欧洲高性能计算联合计划并废除第 2018/148 号条例 (EU) 2021/1173 号理事会条例成立的。联合计划的使命是在欧盟内开发、部署、扩展和维护一个世界领先的联合、安全和超连接的超级计算、量子计算、服务和数据基础设施生态系统；支持以供应链为基础的需求导向和用户驱动的创新和竞争性超级计算系统的开发和采用，该供应链将确保组件、技术和知识限制中断风险，并开发针对这些系统优化的广泛应用程序；并将超级计算基础设施的使用范围扩大到大量公共和私人用户，并支持欧洲科学和工业的双重转型和关键技能的发展。联合计划的总体目标是：
征集意向书 - EuroHPC JU - 欧盟
根据该条例第 3 条，欧洲高性能计算联合体的使命是在联盟内开发、部署、扩展和维护一个联合的、安全的超连接超级计算、量子计算、服务和数据基础设施生态系统；支持以需求为导向、用户驱动的创新性和竞争力的超级计算系统的开发和应用，该供应链将确保组件、技术和知识限制中断风险，并开发针对这些系统优化的各种应用程序；并且，将超级计算基础设施的使用范围扩大到大量公共和私人用户，并支持双重转型和欧洲科学和工业关键技能的发展。根据对欧洲高性能计算联合体条例的最新修订，第 3 条引入了欧洲高性能计算联合体要追求的新目标，即“开发和运营人工智能工厂，以支持在联盟内进一步发展高度竞争和创新的人工智能生态系统”。
考虑网格代码约束的风电场运行的能源存储系统的最佳尺寸
摘要：传输系统操作员对大型风电场施加了几个网格代码约束，以确保电源系统稳定性。这些限制可能会由于无法销售所有电力而减少风电源厂的净值。违反这些约束的行为也导致对风电场运营商的处罚。因此，在本研究中制定了一种操作策略，该策略用于使用储能系统优化风电场的运行。这有助于填充传输系统操作员施加的所有网格代码约束。特别是在本研究中考虑了有限的功率约束和储备功率约束。此外，开发了一种优化算法，以最佳的储能系统尺寸，从而降低了风电场的总运营和投资成本。还详细分析了影响储能系统大小的所有参数。此分析允许风电场运营商考虑到网格代码约束和风电场的本地信息的最佳储能系统的最佳尺寸。
考虑网络重构的城市电网储能系统多阶段双层规划模型
可再生能源 (RES) 的大规模接入和负荷的快速发展导致城市电网 (UPG) 频繁出现输电拥塞。输电系统运营商通常执行高压配电网 (HVDN) 重构以缓解输电拥塞。然而，由于负荷和可再生能源变化很快，HVDN 重构可能会频繁进行。这可能会造成严重的安全问题。储能系统 (ESS) 为缓解输电拥塞提供了一种有效的方法。如果储能系统安装和操作得当，只需进行少量的 HVDN 重构即可缓解 UPG 的输电拥塞。因此，本研究提出了一个用于储能系统优化配置的多阶段双层规划模型。上层模型旨在最大化 HVDN 的年综合收益，下层模型则侧重于最小化运营成本。在实际测试系统上进行的仿真结果验证了所提出的方法在缓解传输拥塞的同时具有降低投资和运营成本的巨大潜力。
neurdb：关于Ai-...
数据库越来越多地拥抱AI，以提供智能的数据库分析和自主系统优化，旨在减轻各个行业的最终用户负担。少，大多数现有方法无法解释数据库的动态功能，这使得它们对以不断发展的数据和工作负载为特征的现实世界应用程序无效。本文介绍了NeurdB，这是一个由AI驱动的自主数据库，可深化AI和数据库的融合，并适应数据和工作负载漂移。NeurdB建立了一个新的数据库AI生态系统，该系统将AI工作流无缝整合到数据库中。此集成能够有效有效的数据库AI分析和快速自适应学习的数据库组件。经验评估表明，神经d在管理AI Analytics任务中的现有解决方案大大优于现有的解决方案，而拟议中的学习组件比最新的方法更有效地处理数据和工作量漂移。
优化多储能系统配置...
针对能源互联网的重要组成部分综合能源微网，本文构建了独立模式下综合能源微网多储能系统优化配置模型，提出了包含储能系统和储热系统额定功率及容量的配置方法。储能系统模型包括供暖期和非供暖期蓄电池寿命估算。模型以经济性为指标，考虑热电机组热电耦合相关约束，包括热电平衡、机组爬升、储能系统及自给概率等，并采用基于机组出力和储能系统功率分配策略的菌落趋化性（BCC）算法模型进行求解。讨论了搭载储能系统的热电联产机组的运行特性。结果表明,提出的多储能系统配置方法无论在供暖期还是非供暖期均具有显著的经济效益和环境效益,并促进了风电的消纳。
特刊 | 能源
随着我们走向分散的能源系统，使用人工智能驱动的算法平衡供需至关重要。本期特刊探讨了人工智能如何提高能源效率、优化可再生能源、增强需求响应和支持更明智的决策。人工智能处理大量数据和做出实时决策的能力为更可持续的能源系统开辟了令人兴奋的可能性。我们邀请您提交有关能源管理和智能系统优化方面的最新人工智能进展的研究，为可持续和有弹性的能源未来做出贡献。本期特刊重点介绍了人工智能在提高能源效率、电网管理以及可再生能源和存储系统整合方面的作用。它符合 MDPI 的能源使命，即推进可再生能源、可持续技术和能源系统转型的研究。该系列将展示解决能源挑战的人工智能方法，重点关注智能电网，包括住宅、商业、城市电网、可再生能源、电动汽车充电、微电网、工业和农业电网。