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World File Search System蜂群
气候和环境变化对蜂蜜的影响...
气候和环境变化是二十一世纪最大的挑战之一。极端天气条件和自然灾害对蜜蜂造成了巨大伤害。很明显，气候和环境变化将是蜂群和养蜂人的一个非常重要的压力因素，增加了蜜蜂群落的损失并下降收入水平。在这项研究中，我们提出了养蜂人将来面临的主要挑战，由于不断变化的气候和一些应采取的措施，以更换供应供应的食品，以使供应供应供应更多的食品，从而提供了供应量的供应量（供应供应供应供应，以提供供应供应，以提供供应供应，以提供供应供应，以提供供应供应，并提供了供应的供应，以提供供应量的供应，并提供了供应量的供应，并提供了供应量的供应，以供供应供应。蜂箱，养蜂场的造林，改变了收获时间）。此外，养蜂人面临严重的限制，并通过将气候条件与现有知识和地方实践相结合，我们可以增强养蜂人的适应能力。
新闻稿 - IMD - 印度气象局
穿多层宽松、轻便、保暖的羊毛衣服。充分遮盖头部、颈部、手部和脚趾，因为大部分热量散失都是通过这些身体部位发生的。 吃富含维生素 C 的水果和蔬菜，喝足够的水，最好是温水，以保持足够的免疫力。 避免或限制户外活动。 保持干燥，如果湿了，立即换衣服，以防止体温散失。穿隔热/防水的鞋子。 用温水慢慢加热身体患处；不要用力揉搓皮肤。 如果患处的皮肤变黑，立即就医。 使用取暖器时保持通风，以免吸入有毒烟雾。 使用电加热和燃气加热设备时采取安全措施。 弱势群体需要格外小心。 尽快就医治疗冻伤/体温过低的人。 保护牲畜免受寒冷天气的影响。在低温情况下，为动物做好充分的人工照明和取暖安排。 由于气温下降，请给蜂群安排冬季收拾。 采取必要措施保护农作物免受寒冷和霜冻的侵害。
定量蛋白质组学揭示了麦芽盐的甘露糖诱导铁的应力反应，并降低了铜绿假单胞菌的群体感应
摘要基于凝胶剂的药物已被重新定义为抗菌治疗候选物，并显示出对抗药性病原体的替代治疗选择的巨大潜力。凝固膜的活性（Ga 3+）是其与铁铁（Fe 3+）的化学相似性，并取代了铁依赖性途径。ga 3+在典型的生理环境中是氧化还原性的，因此使铁代谢对细菌生长至关重要。麦芽盐（GAM）是一种众所周知的凝胶水溶性配方，由中央凝胶阳离子组成，该中央凝胶配位与三个麦芽糖配体配位，[GA（Maltol -1H）3]。这项研究实施了一种无标记的定量蛋白质组学方法，以观察GAM对细菌病原体Pseudomonas铜绿菌的影响。将铁替换为镀具有模拟铁限值的反应，如与铁采集和储存相关的蛋白质的增加所示。还发现了与法定感应和蜂群运动相关的蛋白质的丰度。这些过程是细菌毒力和传播的基本组成部分，因此暗示了GAM在治疗铜绿假单胞菌感染中的潜在作用。
分布式能源对电网的影响
AB 议会法案 ABC 人工蜂群 AC 交流电 ACS 交替凸搜索 ADMS 高级配电管理系统 ADN 主动配电网 AE 有源元件 AEIC 爱迪生照明公司协会 AHJ 管辖机构 AKA 也称为 AMS 资产管理系统 BTM 电表后 CSI 加州太阳能计划 CEC 加州能源委员会 CPUC 加州公用事业系统 CSIP 加州智能逆变器配置文件 CVR 节能降压 DC 直流电 DA 配电自动化 DER 分布式能源资源 DERMS 分布式能源资源管理系统 DG 分布式发电 DLSE 配电线性状态估计 DMS 配电管理系统 DNP 分布式网络协议 DOE 能源部 DPV 分布式光伏 DR 需求响应 DRP 配电资源规划 DSIP 分布式系统实施计划 DSO 配电系统运营商 DTT 直接传输行程 EDD 配电设计 EPIC 电力计划投资费用 EPRI 电力研究所 ESIF 能源系统集成设施
居住在波多黎各的热带蜂窝质
摘要：蜂胶是由来自不同植物来源的蜜蜂产生的树脂材料，并在蜂巢中用作建筑材料，并保护菌落免受寄生虫和病原体的侵害。尽管具有抗菌特性，但最近的研究表明，蜂胶具有多种微生物菌株，有些具有抗菌潜力。在这项研究中，据报道，据报道，据报道了由非洲化蜜蜂产生的蜂群细菌群落的第一个描述。蜂胶，以及通过培养和元素质方法研究的相关微生物群。元法编码分析显示，这两个区域的细菌多样性明显，这两个区域的分类单元组成的统计学显着性差异可能是由于不同的气候条件。元法编码和培养数据都揭示了在其他蜂巢成分中已经检测到的分类单元，并且与蜜蜂的觅食环境兼容。分离的细菌和蜂胶提取物显示出针对革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌测试蛋白菌株的抗菌活性。这些结果支持蜂（蜂窝状菌群）可能有助于蜂胶抗菌特性的假设。
网络安全网格 - 研究存储库
在当今世界中，采取强有力的网络安全措施至关重要。为了应对不断发展的威胁，必须采用诸如网络安全网格之类的先进模型来增强我们的保护。网络安全网格是一种架构可扩展，灵活，可组合，健壮和弹性的，允许智能系统之间的互操作性和协调来提供安全服务。设计网络安全网格面临三个主要挑战：可伸缩性，分布式或联合系统以及技术集成。对于设计，有必要应用支持可扩展性的安全工具，因为存储，处理和分析数百万个数据。需要联合系统来改善分散的网络安全网格中的互操作性。但是，很难整合不同的安全工具和通信协议。加密算法和AI模型（例如联合学习，蜂群智能和区块链技术）对安全服务有用。必须研究现有方法的整合以确定最佳技术。我们对智能系统进行了全面的分析，包括联合学习，区块链技术和群体智能，特别关注它们的状况和可用于增强网络安全性。我们研究了这些技术的最新趋势，探索它们的联系，并权衡每种方法的利弊。为了进行此审查，我们利用了科学和Scopus数据库的网络，并遵循了PRISMA指南。
通过绕邻近检测的空间对象绕质量生成等离子体波的建模
通过卫星激发的电磁波和通过轨道驱动的波（Soimow）的测量值（SOIMOW）的测量来检测到一种称为空间对象识别的技术。具有等离子波的空间对象的接近度测量可能允许在传统上通过光学望远镜和雷达范围传感器实现的正常检测阈值以下的空间碎片。soimow使用原位等离子体接收器来识别轨道结合过程中的空间对象。卫星和其他空间对象穿过200到1000公里的高度之间的近地层，由电子收集和阳光下的照片发射引起电荷。这些超音速，带电的物体激发了各种血浆波。SOIMOW技术表明，可以观察到来自已知物体的电磁等离子体波到数十公里的范围，从而提供有关存在空间对象的信息。Soimow概念已用蜂群卫星上的无线电接收器仪器（RRI）证明。RRI数据的幅度，光谱和极化变化与电磁，压缩alfvén波的一致，这些电磁波是由跨磁场线传播的带电空间对象发射的。此外，可以通过较低的杂化漂移或离子声波不稳定性产生空间对象处的静电波。正在研究原位电场探头和对散射卫星波的远程检测，以确定轨道物体的位置。
可持续的金融欺诈检测包括在金融领域欺诈行为识别中使用可行且得体的方法。
可持续的金融欺诈检测包括在金融领域欺诈行为识别中使用可行且得体的表现。信用卡容易受到网络威胁，从而导致信用卡欺诈。欺诈者通过非法获取信用卡信息进行不诚实的行为，这种行为会给用户和公司带来经济损失。目前，深度学习 (DL) 和机器学习 (ML) 系统被部署在金融欺诈检测中，因为它们具有制造出发现欺诈交易的强大设备的功能。本文提出了一种基于云计算的财务管理财务数据分析，使用深度强化学习模型 (FDAFM-CCDRLM)。FDAFM-CCDRLM 模型的主要目的是改进经济管理中财务数据的分析。首先，在数据规范化阶段采用最小-最大规范化将输入数据转换为合适的格式。此外，提出的 FDAFM-CCDRLM 模型为特征选择过程的子集设计了一种黑翅风筝算法 (BKA)。对于分类过程，我们执行了双深度 Q 网络 (DDQN) 算法。最后，我们采用基于人工蜂群 (ABC) 算法的超参数范围方法来改进 DDQN 模型的分类结果。FDAFM-CCDRLM 系统的实验评估可以在基准数据库上进行测试。广泛的成果凸显了 FDAFM-CCDRLM 方法对金融数据分析分类过程的重要解决方案
无人驾驶汽车控制的系统审查
无人驾驶汽车（UAV）是具有巨大潜力的强大工具，但它们面临着巨大的挑战。主要问题之一是飞行耐力，受当前电池技术的限制。研究人员正在探索替代功率来源，包括混合系统和内燃机，并考虑用于电池交换或充电的对接站。除了耐力之外，无人机必须解决安全，有效的路径计划，有效载荷能力平衡和飞行自主权。考虑蜂群行为，避免碰撞和通信协议时，复杂性会增加。尽管存在这些挑战，但研究继续开利了无人机的潜力，而路径计划优化通过诸如杜鹃优化算法（COA）之类的元武器算法进行了显着提高。，而元海拔算法可以定义为系统级策略，用于寻求优化问题的次优解决方案。它将使用启发式方法与勘探/开发方案一起使用，以有效地使用大型解决方案空间。但是，动态环境仍然带来困难。无与伦比的发展范围已经超出了娱乐活动，在农业，送货服务，监视和救灾等行业中变得至关重要。通过解决与自主权，电池寿命和安全性有关的问题，可以完全优化无人机技术的好处。这项系统评价强调了无人机研究中连续创新以克服这些挑战的重要性。
软计算与人工智能杂志
在本文中，我们介绍了两种受自然过程启发的混合元启发式算法：蜂群优化 (BCO) 和鲸鱼优化算法 (WOA)。BCO 算法由 Karaboga 于 2005 年首次提出，借鉴了蜜蜂的觅食行为。它以简单和有效解决各种优化问题而闻名。我们将概述 BCO 算法，包括其在群体智能背景下的原理和修改。这种技术研究由众多相互作用的元素组成的分散系统，其探索能力尤为突出。Mirjalili 和 Lewis 于 2016 年提出的鲸鱼优化算法模仿了座头鲸的气泡网狩猎行为。该算法采用群体智能来避免局部最优，并通过模拟渔网方法平衡探索和开发。它的设计有助于实现最优解并有效避免局部陷阱。我们将 BCO 和 WOA 混合成一种新算法，称为 ABCWOA。该混合算法在 16 个优化任务中进行了测试，频率分别为 (100、200、500、1000)。结果表明，ABCWOA 有效地达到了最优解，通常通过在大多数任务中实现较低的最小值 (𝑓_𝑚𝑖𝑛) 来优于传统搜索算法。