学术背景 随着互联网信息的爆炸式增长，推荐系统（Recommender Systems, RSs）在现代数字生活中扮演着不可或缺的角色。无论是Netflix的电影推荐，还是社交媒体的个性化新闻推送，推荐系统都在重塑用户的在线体验。然而，传统的推荐系统面临诸多挑战，如数据稀疏性（data sparsity）、冷启动问题（cold-start）、可扩展性（scalability）和缺乏可解释性（lack of explainability）等。近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域取得了巨大进展，这促使研究者探索如何将这些模型应用于推荐系统，以利用其强大的文本表示能力和丰富...

学术背景 随着全球能源结构向可再生能源转型，分散式能源存储（decentralized energy storage）的重要性日益凸显。与传统的集中式能源存储系统不同，分散式能源存储将能源生产和存储过程本地化，减少了大规模系统故障的风险，并提高了能源供应的连续性和灵活性。然而，分散式能源存储项目的复杂性和资源有限性使得企业难以确定战略优先级，这可能导致投资失败或效率低下。 为了解决这一问题，作者们提出了一种基于人工智能（AI）驱动的决策模型，旨在为分散式能源存储投资提供有效的战略指导。该研究不仅关注如何优化投资决策，还通过引入信息增益（information gain）和大规模专家选择技术，提高了决策的一致性和效率。 论文来源 这篇论文由Gang Kou、Hasan Dinçer、Edanu...

学术背景 在现代供应链管理中，物流服务商的选择是一个复杂且关键的问题。企业需要评估和选择能够高效管理和执行物流任务的第三方企业或组织。然而，现实中的决策过程往往涉及大量的不确定性和模糊性，传统的决策方法难以有效处理这些复杂信息。为了解决这一问题，模糊集理论（Fuzzy Set Theory, FST）及其扩展形式，如直觉模糊集（Intuitionistic Fuzzy Sets, IFS）和犹豫模糊集（Hesitant Fuzzy Sets, HFS），被广泛应用于多属性决策（Multi-Attribute Decision Making, MADM）问题中。 近年来，直觉犹豫模糊集（Intuitionistic Hesitant Fuzzy Sets, IHFS）作为一种新的模糊信息表示工...

学术背景 在现代工程和管理领域，决策问题常常伴随着不确定性和模糊性。传统的模糊集理论在处理这些问题时存在一定的局限性，尤其是在处理复杂的多属性群决策（Multi-Attribute Group Decision-Making, MAGDM）问题时。直觉模糊集（Intuitionistic Fuzzy Set, IFS）作为一种扩展的模糊集理论，能够更好地捕捉决策过程中的不确定性和模糊性。然而，现有的直觉模糊数（Intuitionistic Fuzzy Numbers, IFNs）在处理某些复杂问题时仍然存在不足，尤其是当涉及到梯形直觉模糊数（Trapezoidal-Valued Intuitionistic Fuzzy Numbers, TrVIFNs）时。 为了解决这一问题，本文提出了一种...

露天矿山爆破作业在矿物提取中至关重要，但同时也伴随着显著的环境和结构风险。爆破过程中产生的峰值粒子速度（Peak Particle Velocity, PPV）是评估爆破振动对周围结构和环境影响的关键指标。准确的PPV预测对于优化爆破实践、减少环境破坏和确保结构安全具有重要意义。传统的预测方法在处理非线性关系和高维数据时存在局限性，而机器学习（Machine Learning, ML）技术，特别是混合机器学习方法，展现出在PPV预测中的巨大潜力。本文旨在系统综述混合机器学习技术在露天矿山爆破PPV预测中的应用，探讨其优势、挑战及未来研究方向。 论文来源 本文由Gundaveni Shylaja和Ragam Prashanth共同撰写，两位作者均来自VIT-AP University的计算机科...

学术背景 随着公共安全需求的日益增加，尤其是在大型宗教活动如麦加朝觐（Hajj）期间，密集人群中的异常行为检测成为了一个至关重要的课题。现有的检测方法在面对遮挡、光照变化和统一着装等复杂条件时，往往表现不佳，导致检测精度下降。为了应对这些挑战，研究者们致力于开发更为先进的计算机视觉技术，以提高实时监测的准确性和效率。 本研究的核心在于提出一种改进的YOLOv8模型——Crowd Anomaly Detection Framework (CADF)，通过集成Soft-NMS（非极大值抑制的软版本）技术，显著提升了在复杂环境下的检测精度。该研究不仅针对Hajj朝觐的特殊场景进行了优化，还在多个公开数据集上进行了验证，展示了其广泛的适用性和鲁棒性。 论文来源 本论文由Rabia Nasir、Zak...