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微工程心脏组织与异型细胞组成的片上显示自组织和改善的心脏功能
高级体外模型概括了人心脏的结构组织和功能，这对于准确的疾病建模，更可预测的药物筛查和安全药理学非常需要。传统的3D工程心脏组织（EHT）在流量下缺乏异型细胞的复杂性和培养，而通常缺乏3D构造和准确的收缩读数，微型流体的心脏内片（HOC）模型缺乏。在这项研究中，通过培养人类多能干细胞（HPSC）衍生的心肌细胞（CMS），内皮（ECS）和平滑肌细胞（SMC），与人类心脏小胸针（MICBRONIAID-FORMIATS-INTER-MICTRORORY FOR-ORRORORIATH）一起培养，开发了一种创新和用户友好的HOC模型来克服这些局限性。 （μEHTS）具有CM-EC界面，让人联想到生理毛细管衬里。在流量下培养的μEHT显示出增强的收缩性能和传导速度。 此外，EC层的存在改变了μEHT收缩中的药物反应。 该观察结果表明EC具有潜在的类似屏障的功能，这可能会影响药物对CMS的可用性。 这些具有增加生理复杂性的心脏模型，将为筛选治疗靶标的铺平道路并预测药物效应。μEHT显示出增强的收缩性能和传导速度。此外，EC层的存在改变了μEHT收缩中的药物反应。该观察结果表明EC具有潜在的类似屏障的功能，这可能会影响药物对CMS的可用性。这些具有增加生理复杂性的心脏模型，将为筛选治疗靶标的铺平道路并预测药物效应。
基于优化模糊的 Ant-Hocnet 路由协议...
无人机或无人驾驶飞机通常被称为无人驾驶飞行器 (UAV)，由这些无人机组成的自组织网络通常被称为飞行自组织网络 (FANET)。无人机和飞行自组织网络最初与军事监视和情报收集有关；此外，它们现在被广泛用于民用领域，包括搜索和救援、交通监控、消防、摄像和智能农业。然而，由于其独特的架构，它们带来了相当大的设计和部署挑战，主要与路由协议有关，因为传统的路由协议不能直接用于飞行自组织网络。例如，由于高移动性和稀疏拓扑，频繁的链路中断和路由维护会导致高开销和延迟。在本文中，我们采用基于优化模糊逻辑的生物启发式蚁群优化 (ACO) 算法“Ant-Hocnet”来改进飞行自组织网络的路由。模糊逻辑用于分析无线链路状态信息（例如可用带宽、节点移动性和链路质量），并在没有数学模型的情况下计算最佳无线链路。为了评估和比较我们的设计，我们在 MATLAB 模拟器中实现了它。结果表明，我们的方法在吞吐量和端到端延迟方面有所改进，从而提高了 FANET 的可靠性和效率。
研究论文 基于优化模糊逻辑的 FANET 无人机群 Ant-Hocnet 路由协议
无人机或无人驾驶飞机通常被称为无人驾驶飞行器 (UAV)，由这些无人机组成的自组织网络通常被称为飞行自组织网络 (FANET)。无人机和飞行自组织网络最初与军事监视和情报收集有关；此外，它们现在被广泛用于民用领域，包括搜索和救援、交通监控、消防、摄像和智能农业。然而，由于其独特的架构，它们带来了相当大的设计和部署挑战，主要与路由协议有关，因为传统的路由协议不能直接用于飞行自组织网络。例如，由于高移动性和稀疏拓扑，频繁的链路中断和路由维护会导致高开销和延迟。在本文中，我们采用基于优化模糊逻辑的生物启发式蚁群优化 (ACO) 算法“Ant-Hocnet”来改进飞行自组织网络的路由。模糊逻辑用于分析无线链路状态信息（例如可用带宽、节点移动性和链路质量），并在没有数学模型的情况下计算最佳无线链路。为了评估和比较我们的设计，我们在 MATLAB 模拟器中实现了它。结果表明，我们的方法提高了吞吐量和端到端延迟，从而提高了 FANET 的可靠性和效率。
群体智能 (SI) 是一种基于分散、自组织系统的集体学习和决策形式。利用 SI 医疗保健
群体智能 (SI) 是一种基于分散、自组织系统的集体学习和决策形式。利用 SI 医疗保健可以解决互联医疗保健组织内部攻击的传播问题，并确保基于安全性和弹性的医疗保健生态系统的完整性。在医疗保健领域，群体智能正被用于改善诊断和治疗，从而改善患者的治疗效果和提高医疗保健系统的效率。SI 算法可以集成到医疗保健环境中，用于诊断和治疗癌症、心脏病、肿瘤和心脏病等疾病，它已应用于疾病诊断和治疗领域。它已被用于早期预测癌症并解决复杂问题。此外，它可以快速了解癌细胞如何对抗癌药物产生耐药性，这有助于改善药物开发并调整药物使用。通常，SI 算法用于 PSO、ICA、FA 和 IWO 中，用于诊断癌症以解决问题的优化。这反过来会提高 SI 在数据分析中的整体有效性。然而，将群体智能应用于癌症相关问题存在一些挑战。其中一些挑战包括癌症的复杂性、癌症分析、验证和临床转化、抵抗力和适应性等。必须通过改进算法和模型来克服这些挑战，使它们更高效、可扩展，更适合处理大规模和高维癌症数据集。或者，SI 在癌症检测中的主要应用是图像分析和模式识别，这有助于识别与癌组织相关的模式和特征，有助于早期检测和准确诊断。在癌症研究的 SI 领域，预计未来将取得多项进展。在癌症研究与多组学数据的整合、用于靶向药物输送的群体机器人等领域，SI 的一些潜在未来进展正在开发中。在这期题为“用于早期癌症检测的医疗数据分析中的群体智能”的特刊中，旨在探索使用群体智能技术的各个方面，包括适应性、维度、检测和预防、决策、未来发展和医疗数据的其他领域。感兴趣的主题包括但不限于以下内容：
研究文章 基于优化模糊逻辑的 FANET 无人机群 Ant-Hocnet 路由协议
无人机或无人驾驶飞机通常被称为无人驾驶飞行器 (UAV)，由这些无人机组成的自组织网络通常被称为飞行自组织网络 (FANET)。无人机和飞行自组织网络最初与军事监视和情报收集有关；此外，它们现在被广泛用于民用领域，包括搜索和救援、交通监控、消防、摄像和智能农业。然而，由于其独特的架构，它们带来了相当大的设计和部署挑战，主要与路由协议有关，因为传统的路由协议不能直接用于飞行自组织网络。例如，由于高移动性和稀疏拓扑，频繁的链路中断和路由维护会导致高开销和延迟。在本文中，我们采用基于优化模糊逻辑的生物启发式蚁群优化 (ACO) 算法（称为“Ant-Hocnet”）来改进 FANET 中的路由。模糊逻辑用于分析有关无线链路状态的信息，例如可用带宽、节点移动性和链路质量，并在没有数学模型的情况下计算最佳无线链路。为了评估和比较我们的设计，我们在 MATLAB 模拟器中实现了它。结果表明，我们的方法可以提高吞吐量和端到端延迟，从而提高 FANET 的可靠性和效率。
变革时期企业经济安全建模...
本研究的目的是通过建模方法在投资支持发生变化时形成预测企业经济安全的工具。本研究的意义在于需要通过在投资计划实施过程中实施企业经济安全项目管理来解决企业现代化管理系统的问题。模型的变体提供了企业的经济安全。该模型涉及实施自适应管理过程，基于企业长期增长的安全限度的定义。它确定了自组织过程和管理影响的比率取决于自组织系数的值。根据自组织指标计算的自适应潜力值是企业在分配目标上保持远景增长的动态指标。该指标可以作为评估企业管理系统在实施企业长期增长关键目标的投资计划时与企业经济安全项目管理相关的有效性的标准。
城市作战中的技术通信 - DTIC
7.1 频率分配和认知无线电 7-1 7.1.1 频率分配 7-1 7.1.2 认知无线电 7-1 7.2 城市作战中的蜂窝概念 7-3 7.2.1 初步结果 7-4 7.2.2 后续结果 7-4 7.3 移动自组织网络 7-5 7.3.1 移动自组织网络的现状 7-6 7.3.2 未来军事用途 MANET 的重要问题 7-7 7.3.3 移动自组织网络对城市作战的支持准备情况 7-7 7.4 软件定义无线电 7-7 7.4.1 SDR 技术的主要特性 7-8 7.4.1.1 可重构性 7-8 7.4.1.2 连接性 7-8 7.4.1.3 可移植性 7-8 7.4.1.4 互操作性 7-8 7.4.2 SDR 技术的未来 7-9 7.5 智能天线 7-10 7.6 多输入多输出 (MIMO) 系统 7-10 7.7 60 GHz 以上频率的可靠通信系统 7-11
城市作战中的技术通信
7.1 频率分配和认知无线电 7-1 7.1.1 频率分配 7-1 7.1.2 认知无线电 7-1 7.2 城市作战中的蜂窝概念 7-3 7.2.1 初步结果 7-4 7.2.2 后续结果 7-4 7.3 移动自组织网络 7-5 7.3.1 移动自组织网络的现状 7-6 7.3.2 未来军事用途 MANET 的重要问题 7-7 7.3.3 移动自组织网络对城市作战的支持准备情况 7-7 7.4 软件定义无线电 7-7 7.4.1 SDR 技术的主要特性 7-8 7.4.1.1 可重构性 7-8 7.4.1.2 连接性 7-8 7.4.1.3 可移植性 7-8 7.4.1.4 互操作性 7-8 7.4.2 SDR 技术的未来 7-9 7.5 智能天线 7-10 7.6 多输入多输出 (MIMO) 系统 7-10 7.7 频率高于 60 GHz 的可靠通信系统 7-11
与长期森林有关的土壤退化过程......
森林退化削弱了整个景观适应环境变化的能力。森林退化对景观的影响是由自组织衰退引起的。目前，自组织衰退主要是由于氮沉降和森林砍伐，这加剧了气候变化的影响。尽管如此，森林退化过程要么可逆，要么不可逆。不可逆的森林退化始于土壤破坏。在本文中，我们介绍了森林土壤退化过程与全球环境变化调节适应性脆弱性的关系。通过土壤有机质封存动力学表明了森林的调节能力。我们将退化过程分为土壤物理或化学性质的定量和定性损害。定量土壤退化包括地球本体在被占领、侵蚀或荒漠化之后不可逆转的损失，而定性退化则包括土壤崩解、淋溶、酸化、盐碱化和中毒之后的主要可逆后果。由于森林砍伐，森林土壤的脆弱性正在通过量变来扩大，取代了连续植被覆盖下迄今为止以质变为主的变化。对自然资源使用需求的增加以及随之而来的废物污染通过生物多样性丧失、生物形式间功能联系的简化以及生态系统物质损失破坏了土壤自组织。我们得出结论，生态系统自组织随后发生的不可逆转的变化导致生物群落潜在自然植被的变化和土地可用性下降。
人类大脑自组织的七个特性
摘要：自组织原理在新兴的计算哲学领域具有根本意义。自组织系统已在科学和哲学的各个领域得到描述，包括物理学、神经科学、生物学和医学、生态学和社会学。虽然系统架构及其一般用途可能取决于特定领域的概念和定义，但大脑系统中明确确定了自组织的（至少）七个关键特性：1）模块化连接，2）无监督学习，3）自适应能力，4）功能弹性，5）功能可塑性，6）从局部到全局的功能组织，以及 7）动态系统增长。本文根据神经生物学、认知神经科学和自适应共振理论 (ART) 以及物理学的见解对这些特性进行了定义，以表明自组织在最小化结构系统复杂性的同时实现了稳定性和功能可塑性。本文讨论了一个基于实证研究的具体示例，以说明模块化、自适应学习和动态网络增长如何为人类握力控制提供稳定而可塑的体感表征。提出了对机器人“强”人工智能设计的启示。