XiaoMi-AI文件搜索系统
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时间序列预测在增强
Atharva Vijay Raghorte 1，Paras Dilip Ghugal 2，Aditya Vasandani 3，Shiwali Charjan 4，Gandhar Khalale 5摘要时间序列预测在推进生物人工智能（Gen AI）模型的预测能力方面起着至关重要的作用。通过利用对时间模式和依赖关系的理解，AI系统可以增强其在自然语言处理（NLP）和图像产生等不同领域的能力。这项全面的审查旨在探讨时间序列预测对提高AI产出的质量和一致性的深刻影响。了解时间序列预测如何有助于NLP和图像产生等领域的AI代模型的性能，对于释放其全部潜力至关重要。然而，时间序列与Gen AI的整合提出了挑战，例如计算复杂性和影响模型输出的偏见。应对这些挑战对于确保准确和可靠的结果至关重要。未来的研究方向应着重于优化计算需求，减轻偏见并增强AI Gen Systems利用时间序列的伦理含义，以进一步提高其能力并确保在各个领域的可信赖应用。时间序列预测对Gen Gen Model绩效的影响如何理解时间模式如何改善AI代决策？理解时间模式大大丰富了生成人工智能（Gen AI）的决策能力，尤其是在跨越各个领域的预测场景中，例如股票市场趋势，零售需求和用电使用优化[1]。通过将Gen AI应用于时间序列数据的分析，这些系统不仅可以以更高的准确性预测未来的事件，而且还可以适应时间趋势的变化，从而使它们更具弹性和灵活性[1]。通过使用先进的神经网络体系结构（例如基于变压器的模型）进一步增强了这种适应性，该模型通过利用多头自我注意力的机制来掌握时间依赖性的细微差异[2]。此外，在广泛的时间数据集上预先培训的基础模型的集成使Gen Gen可以在不同域中传输学习的模式，从而提高其概括能力并启用准确的预测，即使对于训练阶段中未遇到的数据集也是如此[1]。因此，在AI中的时间模式的理解和应用不仅提高了预测的准确性，而且还有助于开发更容易解释和可靠的模型，为在广泛的领域中更智能的决策过程铺平了道路[2]。
基于AI的路线优化，减少碳足迹以及环保供应的未来
摘要全球供应链的快速扩张导致碳排放和环境问题增加，因此需要采用可持续物流解决方案。本研究探讨了人工智能（AI）在优化运输路线，最大程度地减少燃油消耗和减少供应链的碳足迹方面的作用。AI驱动的路线优化整合了实时交通数据，天气状况和车辆效率，以增强最后一英里的交付和货运管理。机器学习算法进一步有助于预测性维护，机队电气化策略和需求预测，从而确保运营可持续性。这项研究还研究了绿色物流实践，包括使用电力和氢能车辆，多模式运输网络以及循环经济模型，以最大程度地减少环境影响。支持区块链的碳跟踪和AI驱动的可持续性指标可提高碳足迹报告的透明度。此外，该研究强调了监管框架和行业倡议，促进了低排放运输和智能物流中心。的发现表明，AI驱动的物流解决方案可以在实现可持续性目标的同时显着提高效率。但是，必须解决诸如高实施成本，数据隐私问题和基础设施限制之类的挑战。未来的研究应着重于将AI与物联网和区块链整合在一起，以增强可持续供应链中的可追溯性和决策。AI驱动系统提供变革功能该研究得出结论，AI驱动的绿色物流可以彻底改变运输，从而为碳中性和成本效益的全球供应链提供可行的道路。关键字：绿色物流，AI路线优化，可持续运输，减少碳足迹，供应链可持续性和环保物流。引言近几十年来，全球供应链的前所未有的增长彻底改变了贸易，商业和工业。但是，这种快速扩张的环境成本很高，碳排放量增加，资源过多和生态退化的提高。货运运输仅负责全球温室气体（GHG）排放的很大比例[1]，并且随着电子商务，城市化和国际贸易的持续增长，这些数字预计将攀升。这种日益增长的环境影响刺激了对可持续物流解决方案的需求，全世界的企业和政府都在寻求创新的方法，以减少碳足迹，同时保持运营效率。推动这一转变的最有希望的进步是将人工智能（AI）整合到物流和供应链管理中。
可持续发展中的人工智能素养
不断升级的全球危机对文明构成了显着威胁。人类引起的气候变化，自然资源的所有耗尽以及生物多样性下降呼吁采取行动。有效的解决方案。人工智能（AI）的多功能利用和AI素养的快速发展既引起了希望又引起了恐惧。这项研究是由我们问自己的问题激发的：在高等教育（HE）中应开发哪些教学解决方案，以纳入21世纪的需求，同时接受AI素养？AI素养的定义仍在发展，并且没有普遍接受的定义（Laupichler等，2022）。一个定义表明，它可能是“一组能力，使个人能够批判性地评估AI技术；与AI进行沟通和协作；并在在线，家庭和工作场所使用AI作为工具”（Long and Magerko，2020）。因此，AI素养是指使人们能够处理人工智能，增强的解决方案或产品的能力，从而使他们能够使用基本的AI驱动软件并评估其对人类，社会和星球的影响。很难认识到人工智能在日常生活中的运作。人工智能的发展已经很快，它带来了后果，尚未理解。遵循AI，可能会导致二分思想和一维解决方案。意识和对AI的了解有助于指导其用于道德权衡的用途。例如，使用数字服务时的隐私问题在使用AI时可能会出现危险（Alamäki等，2023）。另一方面，对AI的意识和知识可能有助于指导其用于道德权衡的用途。教育的任务是纠正偏见并增加使用AI的包容性。AI的使用，意识和发展仍然是一小组的活动，尽管使用量很大。AI的应用在全球范围内也非常不均匀。本研究从HE背景下从AI素养的角度来关注挑战。先前关于AI素养的研究很少，在可持续发展的背景下，几乎没有关于AI素养的特征或任何研究。因此，在本研究中，我们在制度的背景下着重于AI素养的状态，目的不仅要获得情境形象，而且还旨在创建教学模型，以帮助促进教学和学习中的人工智能素养。该研究的目的是绘制HE学生对人工智能的当前能力和看法，及其回答与社会可持续性过渡有关的问题的潜力。该研究还旨在获取有关合适的教学解决方案的信息，以增加与这些主题相关的知识和理解。
神经性疼痛管理：三级护理环境中的处方策略Chethan Kumar JK，1， * Jason Fernandes Jokem，1 Chandralekha N 2和
神经性疼痛管理：第三级护理设置中的处方策略Chethan Kumar JK，1， * Jason Fernandes Jokem，1 Chandralekha N 2和Padmaja UdayKumar 3 1药房实践系，Karavali Pharm College，Karavali Pharmacy，Karnataka，Karnataka，India-India-fordicational offormation of tromegiate of togressati印度卡纳塔克邦芒格洛尔市的曼加罗尔大学 - 575002 3印度卡纳塔克邦曼格雷市穆勒医学院药理学系主管由于其多面性质和患者对治疗的反应，临床管理中的复杂挑战。了解三级护理环境中的处方模式可以为当前的临床实践提供见解，并突出改进领域。目的：神经性疼痛及其管理中处方模式的前瞻性研究。方法：一项前瞻性研究通过了卡纳塔克邦芒格洛尔的三级护理父亲穆勒医学院医院的收集专利数据进行。从2023年5月至2023年10月收集数据，包括患者人群，诊断神经性疼痛和处方信息。使用SPSS软件进行了与患者人口统计相关的处方趋势的统计分析。结果：该研究分析了363个病历，与女性患者相比，男性患者患病率更高（56％）。糖尿病神经病是最常观察到的疾病，占病例的49.04％。治疗和处方模式是基于疼痛，当前状况和患者年龄组的严重程度。受神经性疼痛影响最大的年龄组为39-50岁。单一疗法对40.77％的患者进行（148/363），抗惊厥药是最常见的药物类别（76.2％）。结论：这些发现表明在管理神经性疼痛中对联合疗法和多药的依赖性明显。尽管这些策略与临床指南保持一致，但它们还强调了需要仔细管理以最大程度地减少与多种药物方案相关的风险。未来的研究应着重于优化治疗方案和整合非药物干预措施以改善患者的预后。关键字：神经性疼痛，糖尿病神经性疼痛，住院患者，门诊患者，慢性炎症性脱发脱发多神性，黄色贝克量表，三环抗抑郁药，羟色胺 - 羟色胺 - 诺雷诺蛋白 - 甲肾上腺素 - 磷酸磷脂抑制剂 *
突出的细菌分离株用于酿酒厂的脱色水清洗
基于糖蜜的酿酒厂会产生大量的花费，这是一种主要的环境污染物，由于其高的有机负荷和深棕色。这种颜色主要是由黑色素蛋白引起的，黑色素蛋白是通过Maillard反应形成的，Maillard反应是糖和氨基酸之间的非酶促过程。在这项研究中，从40个分离株中选择了八种有希望的细菌菌株，并指定为S1，S2，S3，S4，S5，S5，S6，S7和S8。这些分离株被筛选，以使用定性和定量分析，使酿酒厂消失的洗涤液脱色。中，分离株S5在不同的洗涤浓度（10％，20％和40％）中表现出最高的脱色潜力。值得注意的是，在10％的浓度下，分离株S5完全（100％）脱色，使其成为本研究中最有效的菌株。基于初步表征，分离株S5试初步鉴定为倾斜物种。其特殊的脱色能力表明，它在酿酒厂的生物修复中具有巨大的商业应用潜力。有关优化环境条件并扩大过程的进一步研究，可以为生态友好且具有成本效益的解决方案铺平道路，以减轻酿酒厂废水的环境影响。简介糖蜜酿酒厂是工业污染的主要因素，产生了大量的高强度废水，其生化氧需求（BOD）和化学氧需求（COD）显着升高。这些分离株通过定性和定量分析筛查了消耗清洗的能力。酿酒厂花费的洗涤物中的主要污染物之一是黑色素素，这是一种复杂的化合物，它是通过maillard反应形成的，是糖和氨基酸之间的非酶相互作用。黑色素素特别关注的是，通过减少水体的光渗透，改变微生物生态系统并抑制植物的生长，从而有助于环境降解。[1]在这项研究中，从总共40个分离株中选择了八种有希望的细菌菌株，并指定为S1，S2，S3，S4，S4，S5，S6，S7和S8。中，分离株S5在不同的洗涤浓度（10％，20％和40％）时表现出最高的脱色潜力。值得注意的是，在10％的浓度下，分离株S5在指定时期内达到100％脱色，使其成为最有效的应变。初步鉴定分离株S5作为planococcus物种，强调了其在生物修复中的商业应用的潜力。鉴于其效率，进一步的研究应着重于优化环境参数，并扩大工业应用的脱色过程。成功实施这种微生物方法可以提供
对CO2的五个时间序列模型的比较分析...
董事，尼日利亚港口大学bourdillon.omijeh@uniport.edu.ng摘要的摘要准确的温室气体预测（GHG）排放对于解决气候变化和指导有效的缓解策略至关重要。我们开发并测试了高级技术，以改善时间序列的温室气体排放预测，以解决现有模型的局限性。我们的研究探索了各种算法，包括Arima，Sarima，ETS，先知和TBAT，以确定最有效的方法，用于捕获尼日利亚河流Harcourt港特有的温室气体数据中复杂的季节性和非线性模式。我们使用ADF和KPSS测试测试了时间序列的平稳性。使用网格搜索和Akaike信息标准（AIC）优化了其处理趋势和季节性组件的能力和季节性组件的能力。然后，我们将其与Arima，Sarima，Prophet和TBATS模型进行了比较。ETS模型的表现优于其他模型，在观察到的数据的95％置信区间内预测了CO₂值，平均绝对误差（MAE）为14.82，而根平方误差（MSE）为18.91。这项研究标志着温室气体排放预测的重大进步，强调了调整模型在环境科学中的实践价值及其与政策决策的相关性。未来的工作应着重于完善这些模型以实时使用，以确保计算效率和预测精度之间的平衡，以为决策者和环境科学家提供可行的见解。关键字：时间序列，发射，温室气体，预测，指数平滑。简介预期温室气体（GHG）排放对于制定有效减轻气候变化的策略至关重要。2023年，国际能源局（IEA）报告说，全球能源相关的二合作的排放量增长了1.1％，达到创纪录的37.4 gigatonnes（GT）（GT）（IEA，2023年）。这强调了气候缓解当局深入了解当前和未来排放趋势的重要性，以开发和实施有效的对策。本文回顾了用于温室气体排放预测的预测模型和算法，检查了其优势和缺点，如先前的研究中所强调的那样。重点是了解对这些低效率的研究如何指导预测准确性的改善。温室气体（温室气体）是捕获并重新发射红外辐射的大气气体，导致温室效应。尽管这种作用对于维持生命的温度至关重要，但人类活动（例如燃烧化石燃料和森林砍伐）却显着增加了温室气体排放，导致全球变暖和气候变化（英国地质调查，2023年）。二氧化碳（CO₂），主要的温室气体，主要是通过燃烧化石燃料（例如煤炭，石油和天然气）以及工业
基于机器学习的预测，在使用IMU，心率和智能手表数据的户外娱乐过程中，基于机器学习的预测
背景：跑步提供了许多健康益处，但不幸的是，与跑步相关伤害的高风险（RRI），尤其是由于过度使用而导致的。疲劳监测方法，例如心肺运动测试（CPET）和乳酸浓度测量，对现实世界跑步条件是有效的，但不切实际。可穿戴传感器与新型机器学习（ML）算法相结合，为在现实的室外设置中进行连续实时的实时疲劳监测提供了有希望的替代方案。方法：十九个休闲跑者参加了这项研究 - 在第一实验部分中的第一和五。他们完成了三个不同的室外跑步课程：耐力，间隔和5公里的跑步。参与者配备了七个惯性测量单元（IMU），上面放置在胫骨，大腿，骨盆，胸骨和手腕上，以及心率监测器和智能手表，以收集运动学和生理数据。在第二个实验部分期间，在每次运行期间在特定点上使用感知的劳累（RPE）量表（0到10）的BORG等级测量疲劳，而在第一个实验部分中未收集此类反馈。一种随机的森林回归算法对第二个实验部分的已加工标记数据进行了训练，以每隔1秒的时间预测RPE。该模型是使用嵌套的一项受试者（LOSO）交叉验证框架开发的，并通过随机搜索进行了超参数调整。此机器学习框架被应用于选定的IMU传感器组合，以优化实用性并减少传感器设置。从第一个实验部分，在未标记的数据集上进一步验证了这些传感器配置的最佳模型。结果：单传感器配置（手腕）在RPE预测中达到了最佳性能，平均均方根误差（MSE）为1.89。两传感器设置（大腿）的MSE为2.26，而三个以上的传感器设置（胫骨，大腿和骨盆）记录了2.44的最高MSE。MSE为2.16的整体配置并没有胜过腕部传感器。在所有传感器配置中，耐力试验中的性能最高，然后进行间隔和5 km试验，5公里的试验显示了准确的预测最低的预测。结论：手腕单传感器配置达到了最佳性能，表现优于更复杂的多传感器设置。这些发现表明，更多的传感器不一定提高预测准确性，尤其是在稳定节奏的耐力运行中。未来的研究应着重于扩大样本量，整合更多的生物识别数据，并针对金标准疲劳评估方法（例如肌电图（EMG）和VO2 Max）验证该系统。
纳米可生物电机调制 - 知识Uchicago
观察：研究生物系统与人工材料之间的形成和相互作用是探测复杂的生物物理行为并解决挑战性生物医学问题的重要性。生物电界面，尤其是基于纳米结构的界面，已改善与细胞和组织的兼容性，并实现了生物调节的新方法。尤其是独立且远程激活的生物电装置显示出进行精确生物物理研究和有效临床疗法的潜力。与单细胞或细胞器相互作用需要足够小的尺寸的设备，以进行高分辨率探测。纳米级半导体（鉴于其各种功能）是亚细胞调制的有前途的设备平台。组织级调制需要附加考虑该设备与组织表面的共形接触或无缝三维（3D）生物整合的机械依从性。在这种方法中，灵活甚至开放式工程设计至关重要。对于慢性器官整合，材料和装置配置都需要最高水平的生物相容性。此外，与器官中许多单个细胞同时相互作用是必要的可扩展和高吞吐量设计。可以通过确保在生物区域的机械行为匹配（包括钝化或耐药性设计）来减轻生理影响，或结合自我修复或适应性的特性，从而改善器官植入设备的物理，化学和机械稳定性。最近的研究表明，纳米结构材料设计的原理可用于改善生物区域。纳米可细胞外界面经常用于细胞和组织的电气或远程光学调节。特别是，现在可以用于设计和筛选纳米结构硅，尤其是化学蒸气沉积（CVD）衍生的纳米线和二维（2D）纳米结构膜，用于体外和体内生物学调节。用于细胞内和细胞间生物学调节，通过纳米线的内在化创建了半导体/细胞复合材料，这种细胞复合材料甚至可以与活组织进行整合。对于神经元和心脏调节也证明了这种方法。在不同的正面，激光衍生的纳米晶半导体显示电化学和光电化学活性，它们用于调节细胞和器官。最近，纳米级构建块的自组装能够制造出效率的单片基碳基电极，用于体外刺激心肌细胞的体外刺激，对视网膜和心脏的体外刺激以及体内刺激Sciatic神经。对纳米可生物电机调制的未来研究应着重于提高当前和新兴技术的效率和稳定性。新材料和设备可以访问新的询问目标，例如亚细胞结构，并具有更适应性和响应性的特性，可实现无缝集成。从能量科学和催化中汲取灵感可以帮助这种进步，并开放生物学调节的新途径。活生物电子学的基本研究可能会产生新的细胞复合材料，以进行多种生物信号控制。可以实现细胞类型的靶向，因此在该领域特别感兴趣。
CP-Research-News-2024-- 7月8.pdf
1。运动学上肢分析在脑瘫患有脑瘫梅利莎·加耶·路易（Melissa Gar Yee Louey），阿德里安·哈维（Adrienne Harvey），埃利斯·帕斯莫（Elyse Passmore），戴维·格雷登（David Grayden），摩根·萨格克斯（Morgan Sangeux）临床生物莫伦临床生物莫伦（Bristol）（Bristol，Avon）的儿童中，比肌肉肌肌肌肌肌肌师法优于肌电图。2024 Jun 17：117：106295。 doi：10.1016/j.clinbiomech.2024.106295。在线印刷前线。背景：经常使用基于观察的临床工具评估脑瘫儿童运动障碍的严重程度。客观测量运动障碍的仪器方法，以提高评估准确性和可靠性。在这里，我们研究了最适合客观地测量脑瘫儿童肌张力障碍严重程度的技术和运动特征。方法：对12名患有脑瘫的参与者进行了前瞻性观察性研究，具有主要运动障碍，痉挛或混合运动障碍/痉挛的运动类型，他们患有上肢上肢参与（平均年龄：12.6岁：12.6岁，范围：6.7-18.2岁范围：6.7-18.2岁）。运动学和肌电图数据。Spearman等级或肌电图特征的相关性是针对肌张力障碍严重程度计算的，该严重程度通过运动障碍障碍量表进行了定量。的发现：与肌电图的特征相比，运动特征的影响更大。运动学测量在上肢任务期间量化了自愿运动的混蛋，而到达组件表现最好（| rs | = 0.78-0.9，p <0.001）。PMID：38954886 2。2024 5月31日; 16（5）：E61404。解释：本研究提供了有关数据类型，运动特征和活动方案的类型，这些方法的方法应着重于客观地测量脑瘫儿童肌张力障碍的严重程度时。全身振动疗法在体重和下肢的体重和非重量位置上的影响对脑瘫儿童的平衡和功能：一项随机对照试验的Syed Ali Hussain，Mohammad-Reza Hadian博士，Zainab Hassan，Zainab Hassan，Azadehhassan，Azadeh Shadmehr，Saeed Mobir，Saeed talebian，Saeeed Talea kiima，Saeeed kiibian skiaa kiya kiya kiya kiya kiya kiya kiya kiya肉质。doi：10.7759/cureus.61404。20124年5月。背景和客观脑瘫（CP）是影响儿童的最普遍的神经系统疾病之一。它的特征是运动控制不良，运动范围（ROM）和平衡差。虽然全身振动疗法（WBVT）已用于治疗这些症状，但其在不同构型中的疗效仍未得到探索。Hence, this study aimed to determine and compare the effects of WBVT applied to either the upper extremities, lower extremities, or both upper and lower extremities in weight-bearing and non-weight-bearing positions on ROM (shoulders, elbows, wrists, hips, knees, and ankle joints), balance, and function in children with spastic hemiplegic CP.方法这项随机临床试验涉及60名偏瘫痉挛性CP儿童5-15岁。随机分组后，所有参与者根据WBVT的上肢，下肢或承重或不重要的位置分为六组相等大小的组。连续四个星期每周进行三次治疗。结果措施是ROM，手持强度，使用我的健身教练（MFT）2.0的平衡定量评分，并定时
对COVID-19的决定因素的系统文献综述了全球疫苗接受率
1 1埃塞俄比亚巴希尔大学医学院学院，巴希尔达大学，埃塞俄比亚2号促进健康和行为科学系，公共卫生学院，医学与健康科学学院，巴希尔·达尔大学，埃塞俄比亚巴希尔大学，埃塞俄比亚，埃塞俄比亚，埃塞俄比亚3号公共卫生学院，公共卫生学院，医学和健康学院。 habtamu.alganeh@yahoo.com摘要背景：世界卫生组织（WHO）批准了数十种疫苗，以针对2019年冠状病毒病（COVID-19）批准。 疫苗接种的决定因素对于大规模疫苗接种的成功和最大程度地减少疾病的传播是重要的。 但是，没有关于全球疫苗接种决定因素的全面证据。 本次审查的目的是提供有关Covid-19-19-19疫苗接受剂的终止者的最新证据。 方法：该系统审查是根据系统评价和荟萃分析（PRISMA）标准的首选报告项目进行的。 所有发布和未发表的搜索均在2021年10月30日在PubMed，Embase，Scopus，Google Scholar和Google进行。。 在同行评审期刊上发表的研究，明确描述了在各种全球环境中摄取Covid-19的疫苗摄取的决定因素，并包括英语发表的研究。 三名审稿人独立评估了搜索结果，提取的数据，评估了所包括的文章质量。 进行了叙述性审查，以总结和报告证据。1埃塞俄比亚巴希尔大学医学院学院，巴希尔达大学，埃塞俄比亚2号促进健康和行为科学系，公共卫生学院，医学与健康科学学院，巴希尔·达尔大学，埃塞俄比亚巴希尔大学，埃塞俄比亚，埃塞俄比亚，埃塞俄比亚3号公共卫生学院，公共卫生学院，医学和健康学院。 habtamu.alganeh@yahoo.com摘要背景：世界卫生组织（WHO）批准了数十种疫苗，以针对2019年冠状病毒病（COVID-19）批准。疫苗接种的决定因素对于大规模疫苗接种的成功和最大程度地减少疾病的传播是重要的。但是，没有关于全球疫苗接种决定因素的全面证据。本次审查的目的是提供有关Covid-19-19-19疫苗接受剂的终止者的最新证据。方法：该系统审查是根据系统评价和荟萃分析（PRISMA）标准的首选报告项目进行的。所有发布和未发表的搜索均在2021年10月30日在PubMed，Embase，Scopus，Google Scholar和Google进行。在同行评审期刊上发表的研究，明确描述了在各种全球环境中摄取Covid-19的疫苗摄取的决定因素，并包括英语发表的研究。三名审稿人独立评估了搜索结果，提取的数据，评估了所包括的文章质量。进行了叙述性审查，以总结和报告证据。结果：来自24个国家的65项研究达到了纳入标准。根据这项系统研究的发现，许多变量影响了世界各地不同社区的COVID-19免疫接种程度。这项系统的审查表明，国家接受疫苗的接受性各不相同。疫苗接收的百分比从埃及的21％到厄瓜多尔的97％不等。影响疫苗接种可接受性的主要因素分为三类。第一个主题是作为行为决定因素的知识，态度和态度。第二个主题是社会人口统计学因素：居住，教育意义和人口年龄。第三个主题是通信相关因素：媒体曝光和信息源。结论：改善疫苗摄取和大规模疫苗接种的策略应着重于改善Covid-19-19疫苗健康教育，这将提高人口对疫苗的知识和认识。必须使用各种大众媒体来完成全面的健康教育，疫苗促进，培训和意识创建套餐，以吸引大部分人口。关键字：COVID-19，决定因素，疫苗引用：Guaide HA，Anagaw TF，Fenta ET，Atnafu DD。全球疫苗接受疫苗接受率的系统文献综述：Ethiop Med J 61（3）265-280