学术背景 随着全球能源需求的不断增长，能源存储技术（Energy Storage Technology, EST）在缓解环境影响和减少碳足迹方面扮演着至关重要的角色。EST不仅是可再生能源的重要组成部分，也是全球能源结构脱碳的关键。然而，选择合适的EST涉及多个可持续性方面的考量，这使得决策过程变得复杂且充满不确定性。传统的决策方法在处理这种多准则、不确定性和不一致性的问题时往往显得力不从心。 为了解决这一问题，作者提出了一种基于单值中智集（Single-Valued Neutrosophic Set, SVNS）的混合多准则群体决策（Multi-Criteria Group Decision-Making, MCGDM）方法。SVNS作为模糊集的一种扩展，能够更好地处理现实决策中的不确定、...

学术背景 在现代足球经济中，球员的转会市场价值不仅取决于他们的场上表现，还受到其知名度、社交媒体影响力等多种因素的影响。随着足球产业的全球化发展，俱乐部在转会市场上的决策越来越依赖于数据驱动的分析。然而，传统的球员评估方法主要依赖于进球、助攻等表现指标，忽略了球员的社交媒体活跃度、媒体报道等新兴因素。因此，如何通过机器学习和数据科学的方法，更准确地预测球员的转会价值，成为了一个重要的研究课题。 Wenjing Zhang 和 Dan Cao 的研究正是针对这一问题展开的。他们通过结合传统的表现指标和新兴的社交媒体数据，开发了一种混合机器学习模型，旨在为俱乐部提供更精确的球员市场价值预测，从而帮助俱乐部在转会市场上做出更明智的决策。 论文来源 这篇论文由 Wenjing Zhang 和 Dan...

学术背景 在现实世界中，网络数据（如社交网络、引文网络等）通常包含多种类型的节点和边，并且这些网络结构会随着时间的推移而动态变化。为了更好地分析这些复杂的网络，研究者们提出了网络嵌入（network embedding）技术，旨在将网络中的节点和边表示为固定长度的向量，以便于后续的分析任务，如节点分类、链接预测等。然而，传统的网络嵌入模型在处理动态异质网络（dynamic heterogeneous networks）时面临诸多挑战，尤其是如何有效地捕捉网络结构的动态变化和异质性。 近年来，Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成功，但其在网络嵌入中的应用仍处于起步阶段。Transformer模型通过自注意力机制（self-attention）能够捕捉序列数据中的...

乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤之一，尽管早期干预和适当治疗已经显著提高了患者的生存率，但仍有约30%的病例会复发并发生远处转移，导致5年生存率低于23%。传统的临床预测方法，如生物标志物、临床影像和分子检测，虽然具有一定的价值，但其敏感性低、成本高、可用性有限，且存在患者内部的异质性等问题。因此，开发新的方法来可靠地预测术后乳腺癌患者的复发风险和生存率，以便及时干预和改善整体预后，成为当前研究的迫切需求。 近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为乳腺癌的预后预测提供了新的可能性。深度学习作为一种强大的AI技术，能够从复杂的多模态数据中提取有价值的信息，结合病理图像、分子数据和临床信息，有望显著提高乳腺癌无病生存（Disease-Free Survival, DFS）的预测准确性。然而，现...

在基因组学领域，理解基因组的空间组织对于揭示基因调控机制至关重要。Hi-C技术作为一种全基因组染色体构象捕获技术，能够揭示基因组的三维结构，特别是染色质环（chromatin loops）在基因调控中的关键作用。然而，现有的Hi-C数据分析方法通常只能识别共享的染色质环，而难以检测细胞类型特异性的染色质环。这限制了我们对不同细胞类型中基因调控机制的理解。为了解决这一问题，Rui Liu等人提出了一种新的算法——SSSHiC（Significance in Scale Space for Hi-C Data），旨在通过尺度空间分析来识别细胞类型特异性的染色质环，从而更好地理解基因调控的细胞特异性。 论文来源 这篇论文由Rui Liu、Zhengwu Zhang、Hyejung Won和J. S...

基因组分析的隐私保护框架：基于多密钥同态加密的研究 学术背景 随着基因组测序成本的降低，基因组数据的广泛可用性为个性化医疗（也称为基因组医学）开辟了新的可能性。然而，基因组数据包含大量敏感信息，如疾病易感性、祖先信息和身体特征，这些信息的隐私问题成为了医学研究和数据共享的重大障碍。尽管研究人员已经提出了多种隐私保护技术，但现有的基于密码学的方法在互操作性、可扩展性、隐私保护程度以及多方分析支持方面仍存在不足。这些局限性限制了基因组数据的潜力，阻碍了其在医学研究中的应用。因此，开发一种既能保护隐私又能支持多方基因组数据处理的加密技术成为了迫切需求。 论文来源 这篇论文由Mina Namazi、Mohammadali Farahpoor、Erman Ayday和Fernando Pérez-Go...