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World File Search System设计的
无机材料设计的生成模型
我们发现更好的材料的速度对碳捕获，半导体设计和能量存储等领域的技术创新速度产生了重大影响[1-3]。传统上，大多数材料是通过实验和人类直觉发现的，限制了可以测试的候选者数量，并导致长时间迭代周期。多亏了高通量筛选[13]，开放材料数据库[14-17]，基于机器学习的财产预测者[18，19]和机器学习力场（MLFFS）[20，21]，已经可以筛选成千上万的材料来识别有希望的候选者[22，23]。但是，基于筛查的方法仍受到已知材料数量的限制。以前未知的Crys-talline材料的最大探索是在10 6-10 7材料[21，23 - 25]的订单中，这仅是潜在稳定的无机化合物数量的一小部分[26]。此外，这些方法无法有效地转向具有目标特性的材料。鉴于这些局限性，对伴侣的逆设计引起了极大的兴趣[27，28]。逆设计的目的是直接生成满足目标属性约束的材料结构，例如，通过生成模型[4，8，11]，Evolution-Ary算法[29]和增强学习[30]。生成模型很有希望，因为它们可以有效地探索新的结构，并可以灵活地适应不同的下游任务。1）。2）。MatterGen的广泛条件功能然而，根据密度功能理论（DFT）计算[4、5、31]的当前生成模型通常无法产生稳定的材料，受到元素的狭窄子集的限制[7，9]，并且只能优化非常有限的属性集，主要是形成能[4，5，5，5，8，11，11，11，31，32]。在这项研究中，我们提出了Mattergen，这是一种基于扩散的生成模型，该模型在周期表中产生稳定，多样的无机材料，并且可以通过针对逆材料设计的各种下游任务进行微调（图为了实现这一目标，我们引入了一个扩散过程，该过程通过渐变的原子类型，坐标和周期性晶格来生成晶体结构。我们进一步引入适配器模块，以对所需的化学组成，对称性和标量性质约束（如磁密度）进行微调。与以前的材料的先前状态生成模型相比，Mattergen的稳定，独特和新颖（S.U.N.）材料，并生成在DFT局部能量最小的距离其地面结构的10倍以上的结构（图。
通过 D- 设计的细胞内张力松弛...
摘要：微环境力学在损伤后的形态发生和免疫反应中起着至关重要的作用，但由于脊髓损伤 (SCI) 中脆弱的机械强度和氧化性生理环境阻碍了对微环境力学的探索。在这里，我们设计了具有与神经组织匹配的机械性能的对映体肽自组装水凝胶，以通过立体构象识别和随之而来的蛋白质亲和力差异持续操纵细胞膜张力和机械转导。D-对映体水凝胶诱导的细胞内张力松弛激活星形胶质细胞中的神经发生和 ECM 重塑，抑制促炎并促进小胶质细胞中的促再生，这显著促进了大鼠严重 SCI 模型中的神经保护和功能恢复。与非神经细胞相反，细胞内张力松弛诱导的形态发生可能是神经特性，因为下游的机械信号是由由此产生的神经源性形态变化激活的。总体而言，诱导细胞内张力松弛是促进神经再生的潜在有效策略。
AI驱动的教育技术：对课程设计的影响和
摘要：人工智能（AI）彻底改变了各个领域，教育也不例外。本评论文章探讨了AI驱动的教育技术对课程设计和实施的深远影响。通过检查2013年至2024年的进步，它突出了AI促进个性化学习，自动化管理任务并支持自适应课程框架的方式。从十多年的学术研究中汲取见解，本文确定了AI整合的好处，包括增强的参与度，实时分析和课程适应性。但是，诸如数据隐私问题，道德含义和数字鸿沟等挑战仍然是关键障碍。这些发现强调了涉及教育者，技术人员和决策者的协作方法的必要性，以确保公平的访问权限并有意义地实施AI工具在教育中。本文以可行的建议结论，以利用AI设计课程，以使学习者为AI-wiven驱动的未来做好准备，同时解决道德和实际考虑。1。简介人工智能（AI）纳入教育环境中，在过去十年中，课程设计和实施显着转化了。AI技术已经引入了个性化的学习经验，简化的行政任务并启用了自适应课程框架，从而重塑了传统的教育范式。最近的研究强调了AI对课程发展的多方面影响。这种演变反映了向更具动态和反应迅速的教育环境的转变，这些环境满足了个人的需求以及21世纪的迅速变化的需求。例如，AI驱动的工具可以分析大量的教育数据，以识别知识差距，推荐定制资源并实时更新课程内容，从而确保相关性和参与度（Youngstown State University，n.d。）。此外，AI通过支持多样化的学习方式和需求来促进包容性学习环境的创造，从而促进教育中的公平性（特奥会，2023年）。但是，AI的整合还提出了挑战，包括道德考虑，数据隐私问题以及教育工作者开发新能力以有效利用这些技术的必要性（美国教育部，2023年）。随着教育机构越来越多地采用AI驱动的技术，必须全面研究其对课程设计和实施的影响。本评论文章旨在探讨2013年至2024年教育中AI应用程序的进步，评估其对课程的影响，并讨论相关的
在统一环境中对游戏设计的试点研究，作为在脑部计算机接口技术基础上使用神经聚集的一个例子，以提高浓度
1新加坡社会科学大学科学技术学院，新加坡599494，新加坡； hwloh002@suss.edu.sg（H.W.L.）; cpooi@suss.edu.sg（c.p.o.）2工程学院，新加坡新加坡Ngee Ann Polytechnic，新加坡； e0145834@u.nus.edu（J.V.）; shulih@hotmail.com（S.L.O.）3工程和数学系，她官员哈拉姆大学，英国官员S1 1WB； oliver.faust@gmail.com 4美国病理和实验室医学系，美国塞纳奈医学中心，洛杉矶，加利福尼亚州洛杉矶，美国加利福尼亚州90040，美国5号生物医学工程学院，西里斯尼亚技术大学，罗斯福大学40，41-800 Zabrze，41-800 Zabrze，Poland 6高级科学技术组织（IROAST），库曼托大学，库曼莫托860-8555，日本8管理和企业学院，南昆士兰州大学，昆士兰州达令高地，QLD 4350，澳大利亚 *通信：agertych@gmail.com（A.G.）; aru@np.edu.sg（U.R.A.）
（b）：Hiba Mazen Kamel Al Hassan（2025）。优化可持续建筑：用于环保建筑设计的机器学习方法。民用英语
摘要根据本文，混合机器学习框架结合了许多技术，这些技术为可能的设计提供了详细的详细方法。这种方法旨在找到解决现代建筑中核对成本效益，环境影响和用户舒适性问题的解决方案。机器学习（ML）用于制作与特定限制（例如财务限制，位置环境和能源目的）相符的广泛建筑设计。mL用于估计设计的效率并重复改进。通过预测分析和风险评估，它可以期望能量用途，用户舒适和环境影响。模式和链接被确认以提高建筑计划和运营的有效性。深度学习模型可用于材料选择，并通过机器学习来评估材料特征和环境影响。最好的材料合并是根据效率规范和可持续性目的使用的。拟议的基于ML的方法具有多种优势，例如更快的设计技术，更精细的室内环境质量和改善的能源使用情况，这都是经济的解决方案。，我们可能会使用建议的建筑，进入了强大而可持续建筑的新时代。推荐的框架显示了通过机器学习改善建筑设计方法的能力，同时遵守可持续性目标。
高压系统燃油泵设计的进步
摘要：高压燃油泵的设计开发是必须的，以满足汽车和工业最新应用的最新要求。直接的燃料注入系统以及替代燃料需要在燃油泵技术方面提高其效率，可靠性和适当控制排放的新步骤。本文讨论了燃油泵设计中的主要发展，重点是高压系统，这些系统可以通过降低磨损和支持严格排放标准的燃油输送更好。关键字：高压燃油泵，直接喷射，燃油输送系统，排放控制，汽车燃油泵，燃油效率，泵耐用性，替代燃料关键点1.从传统到高压系统的过渡：这种从港口燃料注入到直接燃油喷射需要更高的燃油压力。直接注入系统中使用的更强大的高压泵将燃料直接喷入燃烧室，以更好地雾化和性能。2。直接注入系统中的高压泵：使用直接喷射系统的内燃机燃料供应是通过高压燃油泵在500到2500 bar的压力范围内完成的。燃料输送是最佳控制的，以提高燃烧效率，提高燃油经济性并减少有害排放。3。高压燃油泵的好处：在各种优势中，高压燃油泵提供提高的燃烧效率，更好的油门响应和减少的排放。4。5。它们始终确保为高性能发动机提供非常准确的燃油输送系统，并产生较小的污染物，例如氮氧化物和碳氢化合物。增加压力容量：随着燃油泵技术的进步，泵能够达到3,000杆以上的压力。这可以实现更好的燃料雾化；因此，除了发动机性能的总体改善之外，燃烧效率与排放的伴随减少一起增加。压电燃油泵：压电燃料泵中的电控执行器控制着精确的定时和压力。该技术提供了更快，准确的燃料输送，尤其是在需要高压应用的高性能引擎中。
使用...进行室内产品设计的分布式框架
摘要 —本文提出了一种创新的室内家居产品数字化设计方法，将虚拟现实（VR）技术与智能算法相结合，以提高设计精度和效率。提出了一种结合红鹿优化算法和简单循环单元（SRU）网络的模型来评估和优化设计过程。本研究开发了一个包含关键评估因素的数字设计框架，通过红鹿优化算法优化SRU网络，以在设计应用中实现更高的精度。通过大量实验，使用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等指标验证了模型的性能。结果表明，RDA-SRU模型优于其他方法，最小MAE为0.133，RMSE为0.02，MAPE为0.015。此外，该模型的 R² 值达到 0.968，最短评估时间为 0.028 秒，展示了其在预测和评估家居产品数字设计应用方面的卓越性能。这些发现表明，VR 与智能算法的结合显著提高了用户体验、可定制性和数字设计流程的整体准确性。这种方法为设计师提供了一个强大的解决方案，可以创建更高效、以用户为中心的家居产品设计，满足客户对沉浸式和交互式设计体验日益增长的需求。
与AI代理一起设计的本地版本的设计与Dify和DSL一起选择，以及llm
1979年1月至1990年3月，日本国家空间发展局。在1985年至1987年期间，他是加拿大遥感中心，担任加拿大国家科学与工程研究委员会的博士后研究员。他于1990年4月移居萨加大学，担任信息科学系教授。他是1998年至2000年期间与科学技术部技术委员会有关的航空和空间的议员。。 他是2002年和2003年的萨加大学议员。 他还是2003年至2005年日本遥感协会的执行议员。。 他自2012年以来一直是日本特别成员的科学委员会。 他是Brawijaya大学的兼职教授。 他还是ICSU/COSPAR的奖励委员会成员。 他还是Nishi-Kyushu大学和Kurume Technology Apply AI研究实验室的兼职教授。 他写了119本书，并发表了728篇期刊论文以及569篇会议论文。 他在2016年获得了98项奖项，包括ICSU/COSPAR VIKRAM SARABHAI奖章，2015年的日本教育部科学奖，等等。 他现在是Ijacsa和Ijisa的总编辑。 http：//teagis.ip.is.saga- u.ac.jp/index.html他是1998年至2000年期间与科学技术部技术委员会有关的航空和空间的议员。他是2002年和2003年的萨加大学议员。他还是2003年至2005年日本遥感协会的执行议员。他自2012年以来一直是日本特别成员的科学委员会。他是Brawijaya大学的兼职教授。 他还是ICSU/COSPAR的奖励委员会成员。 他还是Nishi-Kyushu大学和Kurume Technology Apply AI研究实验室的兼职教授。 他写了119本书，并发表了728篇期刊论文以及569篇会议论文。 他在2016年获得了98项奖项，包括ICSU/COSPAR VIKRAM SARABHAI奖章，2015年的日本教育部科学奖，等等。 他现在是Ijacsa和Ijisa的总编辑。 http：//teagis.ip.is.saga- u.ac.jp/index.html他是Brawijaya大学的兼职教授。他还是ICSU/COSPAR的奖励委员会成员。他还是Nishi-Kyushu大学和Kurume Technology Apply AI研究实验室的兼职教授。他写了119本书，并发表了728篇期刊论文以及569篇会议论文。他在2016年获得了98项奖项，包括ICSU/COSPAR VIKRAM SARABHAI奖章，2015年的日本教育部科学奖，等等。他现在是Ijacsa和Ijisa的总编辑。http：//teagis.ip.is.saga- u.ac.jp/index.html
与AI代理一起设计的本地版本的设计与Dify和DSL一起选择，以及llm
1979年1月至1990年3月，日本国家空间发展局。在1985年至1987年期间，他是加拿大遥感中心，担任加拿大国家科学与工程研究委员会的博士后研究员。他于1990年4月移居萨加大学，担任信息科学系教授。他是1998年至2000年期间与科学技术部技术委员会有关的航空和空间的议员。。 他是2002年和2003年的萨加大学议员。 他还是2003年至2005年日本遥感协会的执行议员。。 他自2012年以来一直是日本特别成员的科学委员会。 他是Brawijaya大学的兼职教授。 他还是ICSU/COSPAR的奖励委员会成员。 他还是Nishi-Kyushu大学和Kurume Technology Apply AI研究实验室的兼职教授。 他写了119本书，并发表了728篇期刊论文以及569篇会议论文。 他在2016年获得了98项奖项，包括ICSU/COSPAR VIKRAM SARABHAI奖章，2015年的日本教育部科学奖，等等。 他现在是Ijacsa和Ijisa的总编辑。 http：//teagis.ip.is.saga- u.ac.jp/index.html他是1998年至2000年期间与科学技术部技术委员会有关的航空和空间的议员。他是2002年和2003年的萨加大学议员。他还是2003年至2005年日本遥感协会的执行议员。他自2012年以来一直是日本特别成员的科学委员会。他是Brawijaya大学的兼职教授。 他还是ICSU/COSPAR的奖励委员会成员。 他还是Nishi-Kyushu大学和Kurume Technology Apply AI研究实验室的兼职教授。 他写了119本书，并发表了728篇期刊论文以及569篇会议论文。 他在2016年获得了98项奖项，包括ICSU/COSPAR VIKRAM SARABHAI奖章，2015年的日本教育部科学奖，等等。 他现在是Ijacsa和Ijisa的总编辑。 http：//teagis.ip.is.saga- u.ac.jp/index.html他是Brawijaya大学的兼职教授。他还是ICSU/COSPAR的奖励委员会成员。他还是Nishi-Kyushu大学和Kurume Technology Apply AI研究实验室的兼职教授。他写了119本书，并发表了728篇期刊论文以及569篇会议论文。他在2016年获得了98项奖项，包括ICSU/COSPAR VIKRAM SARABHAI奖章，2015年的日本教育部科学奖，等等。他现在是Ijacsa和Ijisa的总编辑。http：//teagis.ip.is.saga- u.ac.jp/index.html