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World File Search System进步
Bioresearch的进步
摘要本研究使用各种体内模型评估了Cordia subcordata（CS）提取物的镇痛，抗炎和抗关节炎特性，包括von Frey测试，尾浸出测试，Carrageenan诱导的PAW水肿，乙酸乙酸诱导的血管渗透性，尾巴渗透性，尾巴免疫能力，尾巴免疫，免疫性，免疫性测试和辅助 - 辅助（Aria）。冯·弗雷（Von Frey）的测试表明，以400 mg/kg的速度CS显着降低了疼痛阈值，而在0分钟的CS下，CS在0分钟时没有影响，但逐渐抑制了超敏反应（P <0.001）。随着时间的流逝，Tail Immersion Immision Immention研究表现出了CS 400（P <0.001）的显着分析活性，虽然比<0.001），但比DIC较小。在角叉菜素诱导的PAW水肿模型中，CS在服用后第3和第5小时显着抑制PAW水肿（P <0.001），可与乙酸双氯芬酸钠相当，在乙酸的血管渗透测试中，CS诱导的染料可显着降低染料泄漏，指示性抗药性。在AIA模型中，CS有效地减少了PAW体积和归一化的血液学参数，包括WBC，RBC，血小板计数和ESR。这些发现强调了脐带亚科的治疗潜力作为天然抗炎和镇痛药，因此需要进一步研究临床应用。关键字：CS提取物；角叉菜胶；消炎（药;机械异常动物症接受了24.10.2024修订的12.11.2024接受了12.12.2024如何引用本文：Vikas P P，Preeti K.镇痛，抗炎和抗关节炎的Cordia subcordata提取物。adv。生物。第16卷[1] 2025年1月。01-09
人工智能的进步
本书包含了特刊“人工智能的进步：模型，优化和机器学习，第二版”的所有文章，MDPI Mathematics Journal。本期特刊的内容涵盖了与人工智能有关的各种主题，涵盖了基础理论和实际应用。它涵盖了深度学习和机器学习技术的进步，包括神经网络和增强学习，以及不断增长的联合学习领域。此问题还探讨了自然语言处理和多模式数据分析的发展，以及受到进化算法和概率模型（例如高斯流程）启发的优化策略。它还强调了功能选择和支持向量机的研究，自动驾驶和轨迹预测的创新以及人工智能在决策和智能系统中的更广泛应用。我们预计，本卷中提出的科学发现将为那些渴望探索人工智能，机器学习及其广泛的现实应用程序的新领域的人提供宝贵的参考和灵感。
地球物理技术的进步
作者：Patrick G. Killeen 博士，地球物理顾问、退休研究科学家，加拿大地质调查局，渥太华 2021 这是十年一度的矿产勘探会议 (DMEC) 担任勘探趋势与发展赞助人的第六年。DMEC 组织了非常成功的 Exploration '17 会议，于 2017 年在多伦多举行，这是自 1967 年开始的系列会议中的第六次。今年 DMEC 的支持来自第 14 页和第 15 页列出的赞助公司。ETD 审查起源于加拿大地质调查局 (GSC)，50 多年来，GSC 科学家编写了一份关于矿产地球物理勘探趋势和新发展的公正年度出版物。这是 Patrick Killeen 撰写评论的第 30 年，最初是作为 GSC 研究科学家。加拿大勘探地球物理学会 (KEGS) 在 2007 年至 2016 年期间是 ETD 的赞助人。DMEC 和 KEGS 致力于推广地球物理学，特别是将其应用于石油以外矿物的勘探；培养地球物理学家的科学兴趣；并促进对这个行业感兴趣的人之间的高专业标准、友谊和合作。
机器学习与人工智能的进步
引言人工智能的概念彻底改变了整个行业，也改变了大多数公司的运营方式。Alarie、Niblett 和 Yoon 的研究表明，人工智能的出现已经改变了公司的运营方式 [1]。然而，对于商业环境中的大多数公司来说，采用人工智能仍然是一个具有挑战性的因素 [2]。这是因为采用人工智能存在各种障碍，限制了公司有效实施人工智能 [3]。与此相反，要么公司没有意识到人工智能带来的好处，要么缺乏采用人工智能概念的资源。Di Vaio 的研究表明，许多公司并没有意识到采用人工智能带来的好处 [4]。另一方面，机器学习
机器学习与人工智能的进步
摘要 区块链本质上是一个分布式数据库，记录参与方之间的所有交易或数字事件。记录中的每笔交易都由系统参与者协商一致批准和验证，这需要解决一个困难的数学难题，即工作量证明。为了使已批准的记录不可变，解决数学难题并不容易，因此会消耗大量的计算资源。然而，在区块链中安装许多计算节点，仅通过解决一个毫无意义的难题来竞争批准记录，这是非常浪费能源的。在这里，我们将工作量证明作为一个强化学习问题，将区块链的增长建模为一个马尔可夫决策过程，在这个过程中，学习代理对环境状态做出最佳决策，而新的区块则被添加和验证。具体而言，我们将区块验证和共识机制设计为一个深度强化学习迭代过程。因此，我们的方法利用马尔可夫决策过程的状态转换确定性和动作选择的随机性，以及深度神经网络的计算复杂性，使区块不易重新计算并保持交易的顺序，同时利用区块链节点并行训练具有不同数据样本（状态-动作对）的相同深度神经网络，使模型能够同时在计算节点上经历多个情节。我们的方法用于设计下一代公共区块链网络，这不仅可以为工业应用节省计算资源，还可以鼓励针对常见问题的数据共享和 AI 模型设计。
机器学习与人工智能的进步
摘要 自从 ChatGPT 成为主要的 AIGC 模型并在广泛的应用（包括软件开发和维护）中提供高质量响应以来，它引起了许多人的极大兴趣。ChatGPT 前景广阔，但滥用可能会引发严重问题，尤其是在教育和公共安全领域。目前有几种 AIGC 检测器可用，并且都已在真实文本上进行了测试。但是，还需要进行更多研究才能了解它们对多域 ChatGPT 材料的有效性。本研究旨在通过创建一个多域数据集来测试大学和其他研究机构使用的用于检测人工生成信息的最先进的 API 和工具，从而满足这一需求。本研究创建了一个由文章、摘要、故事、新闻和产品评论组成的大型数据集。第二步是使用新创建的数据集对六种工具进行测试。包括“GPTkit”、“GPTZero”、“Originality”、“Sapling”、“Writer”和“Zylalab”在内的六种不同的人工智能文本识别系统准确率在55.29%至97.0%之间。虽然所有工具在评估中都表现良好，但Originality在各方面都表现得尤为出色。
