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World File Search System范例
使低排放战略发挥作用：良好实践范例
项目第二阶段于 2019 年启动，重点关注六个原始合作伙伴国家中的三个国家（埃及、约旦和黎巴嫩），以实施和推广第一阶段制定的建议。第二阶段的重点是制定建筑物能源分类方案，该方案以透明的方式确定新建筑物能源性能的基准，并创建标签系统以指示性能良好或较差。这使得评估低能耗建筑变得更加容易，并有助于金融机构选择可持续建筑进行融资。该项目开发了一个建筑类型数据库，其中包含能源性能参考值，为每个国家提供基准值，并开发了一个示范项目数据库，展示了整个中东和北非地区的节能建筑示例。数据库中共收录了约旦最近建造和翻新的八个建筑项目。此外，还开发、测试了建筑能源性能 (BEP) 工具，并在网站上发布。该工具可帮助项目开发商衡量新建筑的能源需求、潜在能源节约和节能措施的成本效益。它基于最新的国际 ISO 52016 标准，可提供可靠的结果，可用于申请银行的资金支持。在第二阶段，将支持 13 个试点项目，以促进采用节能和可再生能源措施。
基于中间结构DNA纳米技术的设计范例
1丁华大学生活科学生命科学学院，合成与系统生物学中心，中国北京100084 Tsinghua大学合成与系统生物学中心。2纽约大学化学系，纽约，纽约10003，美国＃这些作者同样贡献。 †已故。 *通讯作者。 电子邮件：bw@tsinghua.edu.cn（B.W. ）; yoel.ohayon@nyu.edu（Y.P.O.）。 在结构DNA纳米技术的早期开发中，引入了抽象中界作为一种基本跨界构型的类型。 然而，与基于常规连接的对应物相比，从多个中型结构络合物中对自组装的调查被忽略了。 在这项工作中，我们设计了标准化的组件链，以构建复杂的中置晶格。 在1-，2和3维晶格的自组装中展示了三个带有三个和四个臂的典型介质结构，这些构造是由既有脚手架 - 脚手架 - 式瓷砖方法构建的，也是脚手架折纸方法。 引言在该领域已经确定了各种交叉和交叉基序，特别是在理论研究占主导地位的结构DNA纳米技术的早期发展期间。 到1990年代中期，基于3臂和4臂常规连接的体系结构在DNA纳米技术的发展中占主导地位2-13。 值得注意的是，在已经普遍存在的基于紧凑的螺旋，二维（2D）和三维（3D）折纸的设计中，所有交叉方案均来自4- ARM常规连接14-16。 1b）。 s1）。2纽约大学化学系，纽约，纽约10003，美国＃这些作者同样贡献。†已故。*通讯作者。电子邮件：bw@tsinghua.edu.cn（B.W.）; yoel.ohayon@nyu.edu（Y.P.O.）。在结构DNA纳米技术的早期开发中，引入了抽象中界作为一种基本跨界构型的类型。然而，与基于常规连接的对应物相比，从多个中型结构络合物中对自组装的调查被忽略了。在这项工作中，我们设计了标准化的组件链，以构建复杂的中置晶格。在1-，2和3维晶格的自组装中展示了三个带有三个和四个臂的典型介质结构，这些构造是由既有脚手架 - 脚手架 - 式瓷砖方法构建的，也是脚手架折纸方法。引言在该领域已经确定了各种交叉和交叉基序，特别是在理论研究占主导地位的结构DNA纳米技术的早期发展期间。到1990年代中期，基于3臂和4臂常规连接的体系结构在DNA纳米技术的发展中占主导地位2-13。值得注意的是，在已经普遍存在的基于紧凑的螺旋，二维（2D）和三维（3D）折纸的设计中，所有交叉方案均来自4- ARM常规连接14-16。1b）。s1）。最近，出现了几个用于设计和构建线框DNA纳米结构17-20的建筑框架，并且毫无例外地，它们都是基于使用不同数量的双螺旋臂的常规连接。根据早期报告21中使用的命名法，分支的DNA连接包含从中央连接点辐射的双链体（图。1a，左右）;相反，一个反该功能由指向圆周方向的双链体组成（图。1a，右）;介质结混合了径向双链体和圆周的双工，侧面是一个中心点（图。我们使用X y / z x y作为命名法来描述某个连接构型（例如，常规连接，反式函数和中间结），其中x代表所涉及的链总数，y径向双层双臂臂的数量，z索引数量的配置变体数量。3臂和4臂DNA连接分别称为3 3和4 4，因为所有三个或四个双链体均为径向21。同样，4臂的触及式被称为4 0，因为没有径向臂（即，所有四个臂都是圆周的）21。由于链极性施加的限制，无法构建具有三个臂的触及术（图。只能通过3臂连接设计3 1个中孔配置，由一个径向臂和两个圆周的臂组成（图。1b，左）21。可用于两个径向臂和两个圆周臂的4臂设计可用的两种不同的配置（图。我们成功的自我组装，导致了各种中间结构1b，中间和右） - 1 4 2中间结构，包括交替的径向臂和圆周臂，以及2 4 2中间结构，包括成对的径向臂和圆周的臂21。以前已经研究了21，22的基本多链中含中含量的复合物的形成，但是自引入23引入以来，多个中二结构络合物的自组装成周期性的晶格仍未实现。在这里，我们通过设计标准化的组件链来完成这项未完成的任务，以进行自组装研究中级晶格。我们首先使用三种典型的介质结构（3 1，1 4 4 2和2 4 2）基于3臂和4臂中界设计和构建一维（1D）周期性晶格。然后，我们在离散晶格的自组装中应用了中间结构。我们采用了1 4 2中间结，使用无脚手架的平铺方法以及脚手架的DNA折纸方法来构建定义尺寸的矩形。除了单双链臂外，我们还设计了两个捆绑的双工，作为一个复合臂，用于2D和3D中型晶格。
机器学习策略识别：高保真度决策策略发现的范例
摘要 我们提出了一种新方法，称为机器学习策略识别 (MLSI)，以发现隐藏的决策策略。在这种方法中，我们首先根据一组被指示使用特定策略的参与者的选择和过程数据训练机器学习模型，然后使用训练后的模型识别一组新参与者所采用的策略。与大多数需要多次试验才能识别参与者策略的建模方法不同，MLSI 可以逐个试验区分策略。我们在三个实验中检查了 MLSI 的表现。在实验一中，我们在配对比较决策任务中向参与者传授三种不同的策略。最好的机器学习模型识别出参与者使用的策略，准确率超过 90%。在实验二中，我们将 MLSI 与多重测量最大似然 (MM-ML) 方法进行了比较，后者也能够在策略识别中整合多种类型的数据，结果发现 MLSI 的识别准确率高于 MM-ML。在实验三中，我们向在有利于非补偿策略（取其优）的任务环境中自由做出决策的参与者提供反馈。 MLSI 的逐次试验结果表明，在实验过程中，大多数参与者一开始会探索多种策略，但最终学会使用“选择最佳”策略。总体而言，我们的研究结果表明，MLSI 可以逐次识别隐藏策略，并且准确率很高，可与需要多次试验才能识别策略的其他方法相媲美。
先进硅节点倒装芯片保护的新范例
本文提供的信息（包括我们产品的使用和应用建议）均基于我们的知识和经验。由于所用材料不同，工作条件也各不相同，我们无法控制，因此我们强烈建议进行大量试验，以测试我们的产品是否适用于所需的工艺和应用。我们对上述信息或任何口头建议不承担任何责任，除非我们因重大过失或虚假意图而承担责任。该信息受版权保护。特别是，任何复制、改编、翻译、存储和处理（包括以电子方式存储或处理）均受版权保护。任何全部或部分利用均须事先获得汉高股份公司和两合公司的书面同意。
电信网络中物联网的安全范例：概念挑战和
2 Zustech Ltd, United Kingdom 3 Tranter IT Infrastructure Services Limited, Nigeria ___________________________________________________________________________ *Corresponding Author: Michael Oladipo Akinsanya Corresponding Author Email: oladipoakinsanya@gmail.com Article Received: 08-01-24 Accepted: 25-03-24 Published: 26-04-24 Licensing Details : Author保留本文的权利。本文根据创意共享属性 - 商业4.0许可（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/）发行，允许工作，无需进一步的工作，可以将工作归因于本期刊的开放式访问页面，从而可以进行非商业用途，再现和分发。___________________________________________________________________________
基于异步运动的 BCI 中快速生成训练数据的新范例
简介：基于运动的脑机接口 (BCI) 利用执行或尝试运动期间产生的大脑活动来控制应用程序。通过依赖自然运动过程，这些 BCI 与其他 BCI 系统相比提供了更直观的控制。然而，利用脑电图 (EEG) 信号的非侵入式基于运动的 BCI 通常需要大量训练数据才能在检测运动意图方面达到适当的准确度。此外，运动障碍患者需要基于提示的范例来指示与运动相关的任务的开始。这样的范例往往会在试验之间引入较长的延迟，从而延长训练时间。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的实验范例，可以在 18 分钟内收集 300 次提示运动试验。
药物警戒 (PV) 中的 AI 工具：FDA 的 InfoViP 范例和经验教训
参考文献：• CDER 对话：信息可视化平台 (InfoViP)：CDER 的新人工智能安全监控工具 | FDA。• 用于上市后监控决策支持的信息可视化平台 | SpringerLink。• 提高 FDA 药物警戒的效率和严谨性：多源信息可视化和无监督学习以支持因果推理 | FDA • https://link.springer.com/article/10.1007/s43441-019-00023-3
催化IVF结果预测：探索高级机器学习范例以提高成功率预后
这项研究解决了通过将高级机器学习范式与妇科专业知识相结合来增强体外受精（IVF）成功率预测的研究问题。该方法涉及对2017年至2018年和2010 - 2016年全面数据集的分析。使用了机器学习模型，包括逻辑回归，高斯NB，SVM，MLP，KNN和合奏模型，例如随机森林，Adaboost，Logit Boost，Rus Boost和RSM。关键发现揭示了IVF成功预测中患者人口统计学，不育因子和治疗方案的重要性。值得注意的是，集合学习方法表现出很高的精度，而Logit提升的精度为96.35％。这项研究的含义涵盖了临床决策支持，患者咨询和数据预处理技术，突出了个性化的IVF治疗和持续监测的潜力。该研究强调了妇科医生和数据科学家之间合作的重要性，以优化IVF结果。前瞻性研究和外部验证被认为是未来的方向，有望进一步彻底改变生育治疗，并向面临不育挑战的夫妇提供希望。
复发性胶质母细胞瘤 - 分子基础和不断发展的治疗范例
1沃伦·阿尔珀特医学院，布朗大学，普罗维登斯，RI 02912，美国； CHRISTOPHER_CHANG@BROWN.EDU 2美国马萨诸塞州波士顿的Brigham和妇女医院神经外科部vchavarro@mgh.harvard.edu（V.S.C.）; jgerstl@bwh.harvard.edu（J.V.E.G。）; sarahblitz@hms.harvard.edu（S.E.B。）; lspanehl@bwh.harvard.edu（L.S.）; sgupta@bwh.harvard.edu（S.G.）; dmazzetti@bwh.harvard.edu（D.M.）; oarnaout@bwh.harvard.edu（O.A。）; trsmith@bwh.harvard.edu（T.R.S.）; jbernstock@bwh.harvard.edu（J.D.B.）3哈佛大学，哈佛大学，马萨诸塞州，马萨诸塞州02115，美国4神经外科系，罗斯托克大学，18055年，德国罗斯托克； daniel.dubinski@med.uni-rostock.de（D.D. ）; florian.gessler@med.uni-rostock.de（F.A.G。） 5美国德克萨斯大学医学分公司神经外科系，美国德克萨斯州77555，美国； paavalde@utmb.edu 6美国普罗维登斯（Providence）的布朗大学生物学与医学系，美国RI 02912，美国； lily_n_tran@brown.edu 7，Unicamillus University医学与外科系，意大利罗马00131； luisaesposito99@icloud.com 8儿科分校，神经肿瘤科，医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州77030； gkfriedman@mdanderson.org 9 David H. Koch综合癌症研究所，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥市，美国02139，美国 *通信：pperuzzi@bwh.harvard.edu†这些作者对这项工作做出了同样的贡献。3哈佛大学，哈佛大学，马萨诸塞州，马萨诸塞州02115，美国4神经外科系，罗斯托克大学，18055年，德国罗斯托克； daniel.dubinski@med.uni-rostock.de（D.D.）; florian.gessler@med.uni-rostock.de（F.A.G。）5美国德克萨斯大学医学分公司神经外科系，美国德克萨斯州77555，美国； paavalde@utmb.edu 6美国普罗维登斯（Providence）的布朗大学生物学与医学系，美国RI 02912，美国； lily_n_tran@brown.edu 7，Unicamillus University医学与外科系，意大利罗马00131； luisaesposito99@icloud.com 8儿科分校，神经肿瘤科，医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州77030； gkfriedman@mdanderson.org 9 David H. Koch综合癌症研究所，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥市，美国02139，美国 *通信：pperuzzi@bwh.harvard.edu†这些作者对这项工作做出了同样的贡献。5美国德克萨斯大学医学分公司神经外科系，美国德克萨斯州77555，美国； paavalde@utmb.edu 6美国普罗维登斯（Providence）的布朗大学生物学与医学系，美国RI 02912，美国； lily_n_tran@brown.edu 7，Unicamillus University医学与外科系，意大利罗马00131； luisaesposito99@icloud.com 8儿科分校，神经肿瘤科，医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州77030； gkfriedman@mdanderson.org 9 David H. Koch综合癌症研究所，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥市，美国02139，美国 *通信：pperuzzi@bwh.harvard.edu†这些作者对这项工作做出了同样的贡献。
符号计算机器学习的数据集和范例的课程：关于CaddelRío，T。＆England的案例研究
00591-0 DOI 10.1007/s11786-024-00591-0 ISSN 1661-8270 ESSN 1661-8289 Publisher: Springer This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the来源，提供指向Creative Commons许可证的链接，并指示是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。