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iMLGAM：基于集成机器学习和遗传算法驱动的多组学分析 ...
iMeta 期刊 ( 影响因子 23.8 ) 由宏科学、千名华人科学家和威立出版，主编刘双江和傅静远教授。目标为生物 医学国际综合顶刊群 ( 对标 Nature/Cell) ，任何领域高影响力的研究、方法和综述均欢迎投稿，重点关注生物 技术、生信和微生物组等前沿交叉学科，已被 SCIE 、 PubMed 等收录，位列全球 SCI 期刊前千分之五，微生 物学研究类期刊全球第一；外审平均 21 天，投稿至发表中位数 57 天。 子刊 iMetaOmics ( 主编赵方庆和于君教授 ) 、 iMetaMed 定位 IF>10 的综合、医学期刊，欢迎投稿！
AI驱动的UI：为数据管道自动化UI创建...
Sonika darshan摘要夫人摘要通过在用户界面（UI）设计中包括AI，建立管道的数据安排或生成洞察力的方式发生了巨大变化。从历史上看，需要大量时间，产品规范经验和实验来开发适当的UI，以实现数据简化应用程序的性质。UI自动化将机器学习，深度学习以及NLP以及自动生成，自动优化和自动refine a UI聪明地融合。通过了解用户交互并估算用户如何交互，AI还有助于减少构建用户界面所消耗的时间。这有助于更好地利用数据工程师分析师的时间和精力。他们不必花时间创建界面或设计一个界面；相反，他们可以分析并从转换的数据中获得更好的见解。此外，在AI的帮助下进行自我创建UI可改善可访问性和用户体验，因为它允许更改布局和其他元素以适合用户的偏好和要求。此外，在UI自动化中使用AI会产生数据可视化和解释的准确性和有效性。最新的高级AI系统能够分类，数据分析，数据挖掘，模式的识别以及易于理解的报告和仪表板的创建，而无需任何人类援助。这确保提供的见解是正确的格式，可用于查看，适合做出决策。1。简介1.1。本文还揭示了诸如AI辅助原型，实时UI自定义和智能用户交互建模等方法，这些方法解释了自动化如何更改用于数据处理应用程序的UI设计。我们通过对在UI设计中使用AI的实际情况及其为有关公司解决的问题进行的研究支持了这一论点。这些结论值得将来研究AI在创建有效UI方面的作用以增强产出的自动化，个性化和矩阵解释。关键字：人工智能，用户界面设计，数据管道，自动化，数据处理，AI驱动的UI，数据可视化。众所周知，对数据处理和可视化的需求不断增长，近年来，信息技术的使用导致信息生产大大增加。组织和部门（例如公司，研究组织和政府）在决策中利用结构化和非结构化数据，提高运营效率并确定趋势。[1-3]，但是在许多情况下，原始数据可能很难理解和分析；因此，需要使用强大的数据处理管道来帮助管理信息。处理这些数据系统的一些最关键的组件是将用户和这些复杂系统链接的UIS不同的UI，为数据导航提供了便捷和引人入胜的接口。如果系统或应用程序的流量，美学和导航很差，则数据流量有多好。很少可以是
数据驱动的二氧化碳排放预测-IJRPR
几项研究使用统计和ML技术研究了CO2排放趋势。传统的时间序列模型，例如季节性自回归综合运动平均值（Sarima），已有效地分析历史排放模式。然而，机器学习模型（例如随机森林和梯度提升）通过合并多个变量（包括能源消耗，GDP和工业生产）来提供增强的预测精度。研究强调，基于AI的碳跟踪工具（例如CarbonTracker和Eco2AI）通过优化计算过程中的能源消耗来减少排放效果至关重要。
AI驱动的农作物疾病预测和管理系统
AI驱动的农作物疾病预测和管理系统是一种强大的工具，它利用人工智能，机器学习和数据分析来解决农业最重要的疾病管理疾病管理之一。通过利用AI，该系统提供了早期检测，准确的预测和对作物疾病的有效管理，所有这些都会有助于提高农作物产量，降低成本和可持续的农业实践。AI驱动的农作物疾病预测和管理系统的未来是有希望的。随着AI，机器学习，遥感和数据分析的持续进步，这些系统将变得更加准确，高效且用户友好。随着农业行业朝着精确农业和智能农业发展，AI驱动的解决方案将在解决与粮食安全，可持续性和气候变化有关的全球挑战方面发挥关键作用。总而言之，AI驱动的作物疾病预测和
nn学习驱动的自动控制＆...
在当代工程和科学研究中，自动控制与机器学习之间的相互作用变得越来越重要。本报告探讨了这种关系的两个关键方面：机器学习技术以增强自动控制系统的应用以及使用自动控制原理以改善机器学习算法。首先，我们讨论如何利用机器学习来优化复杂系统中的控制策略，从而对动态环境产生适应性和智能的反应。的技术（例如增强学习和神经网络）是否有能力从数据中学习，从而产生更有效的控制机制，这些机制可以处理不确定性和非线性。其次，我们研究了如何将自动控制原理应用于完善机器学习过程。可以利用诸如反馈控制之类的概念来稳定学习算法，减少过度拟合并确保各种机器学习应用中的收敛性。这种双重视角强调了整合这两个领域而产生的相互利益和协同作用。通过案例研究和示例，我们证明了将机器学习和自动控制相结合，为机器人技术，自主系统和智能技术的进步铺平道路的变革潜力。最终，本报告旨在提供有关研究的未来方向以及合并这两个领域的实际含义的见解。
责任驱动的投资组合中的气候变化风险管理
最近在APRA的气候风险自我评估调查2024 1中强调了保险公司气候变化风险管理方法之间的某些差异。对受监管的金融机构的调查显示，与其他金融机构（例如银行和退休金资金）相比，在其气候风险评估中，保险公司的总成绩不那么成熟。在承保类型中，普通保险公司被认为是最成熟的，私人保险公司最少。这种差异部分是因为一般保险公司的承销业务，尤其是在家庭和内容保险中，更直接地暴露于气候变化的影响。正如APRA所承认的那样，对于保险公司而言，气候风险可以并且将影响其承销业务及其投资组合。
通过LLM驱动的迭代细胞优化 -
我们提出了一种新颖的方式，将灵活的，与上下文相关的约束集成为组合优化，通过将大型语言模型（LLMS）与传统算法一起使用。尽管LLM擅长解释细微的，当地指定的要求，但他们在执行全球组合可行性方面挣扎。为了弥合此间隙，我们提出了一个迭代的微调框架，其中算法反馈逐渐完善了LLM的输出分布。将其解释为模拟退火，我们引入了一个基于“粗糙可学习性”假设的形式模型，为收敛提供了样本复杂性界限。对调度，图形连接和聚类任务的经验评估表明，与基线采样方法相比，我们的框架平衡了本地表达的约束的灵活性和严格的全局优化。我们的结果突出了混合AI驱动组合推理的有希望的方向。项目代码：https：//github.com/pranjal-awasthi/test time-ft
Öğr博士。 üyesicananyağmurKarakaş -avesïs 第11周塑料加工 res。助理。 MertAkınİnsel -Aves厂 助理。 Okan Bakbak教授 示例8–68一个在40°C下装有太阳加热水的水箱用于使用重力驱动的流动中的淋浴。该系统包括2 离散数学组1讲师：Mehmet E.
讲师。成员CananYağmurKarakaş个人信息电子邮件：yagmur.karakas@yildiz.edu.edu.tr其他电子邮件：cnnygmr3@gmail.com web：https：//avesis.yildiz.yildiz.edu.edu.edu.edu.tr/ Esenler/İstanbul International Researcher ID Scholarid: ijcuusgaaaaaj Orcıd: 0000-0002-9653-5557 Publons / Web of Science Researcherıd: HWQ-6337-2023 Scopusıd: 57202860045 DİKSİS researcher 2024 Master's Degree, Yıldız Technical University, Institute of Science, BioMühendislik，土耳其2015年 - 2015年 - 2015 - 2017年，Yıldız技术大学，化学和金属学院，BioMühendislikcomp。 2022年健康和医学，HPLC高级应用技术培训证书，Saychemco，2022年，质量管理，分析方法验证证书，Saychemco，2022 Thees Do博士学位，食品生物活性剂的混合系统，星际技术大学，Interiti，Interiti，科学，2024年的生产和特征，麦克阿里及其特征，麦克阿罗及其特征 - 技术，Yıldız技术大学，科学研究所，生物工程，2017年研究领域食品工程，食品科学，食品技术，生物材料，生物传感器，微生物化学，工程和技术
土壤微生物群落对氮沉积的区分反应机制是由亚热带种植森林中的树种变化驱动的
结果和讨论：结果表明，物种的差异导致了两种森林之间土壤特性的差异，尤其是在云南氏假霉菌的土壤pH值显着增加。森林和Armandii Franch的土壤pH值显着减少。森林。氮添加均未显着影响任何任一元尼南氏菌的微生物多样性。或P. Armandii Franch。土壤；但是，森林类型的差异对细菌多样性产生了重大影响。氮的添加显着影响了两种森林中特定微生物群落的相对丰度，尤其是改变了云尼南氏菌的真菌群落结构，而在两种森林类型的细菌群落结构中均未观察到任何显着变化。此外，氮的添加增加了云尼那尼氏菌的细菌群落的网络复杂性。森林，同时降低了Armandii Franch的网络复杂性。森林。结构方程建模表明，氮添加通过修饰氮的可用性来调节两种森林类型的土壤细菌和真菌多样性。
叙事抄写员Nexus：AI驱动的多媒体讲故事...
摘要：本研究探讨了叙事抄写Nexus的开发，叙事抄写Nexus是一种AI驱动的系统，通过利用高级机器学习（ML）模型从最小用户输入中产生沉浸式的讲故事的体验。该系统将简短的句子或一些关键字转换为结构化的叙述，该叙述通过波形复发性神经网络（WRNN）进一步增强，用于现实的音频叙事和动态视频综合的生成对抗网络（GAN），从而创建无缝的多媒体表现。已经建立了一个结构化的分析框架来自动化内容创建，研究了ML驱动的讲故事在教育和互动娱乐等领域的有效性。通过整合AI驱动的文本生成，语音综合和视觉生产，该项目展示了计算智能如何增强叙事体验并彻底改变数字内容创建。