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1 Division of Paediatric Cardiac Plegery, Aphm La Timone, Marseille, France, 2 department of pediatrics, Division of Neurology, Timone Hospital, Marseille, France, 3 Department of Neuroradiology, Aphm La Timone, Marseille, France, 4 Cemerem, Aphm la Timone, Marseille, 5 Aix-Marseille Unit For Clinical Research and Economic Evaluation, AP - HM, Marseille, France, 6 Department of Paediatric Neurology, APHM La Timone, Marseille, France, 7 Department of Paediatric Cardiology, Aphm La Timone, Marseille, France, 8 Department of Paediatric Aneshesia and Intensive Care Unit, APHM Marseille, France, 9 Department of Neonatology, Aphm La Conception, Marseille, France, 10 Aix Marseille Univ, CNR,LPL,Aix-en-Provence,法国,11 Inserm U1106系统神经科学研究所,法国Marseille,法国
本文提出了对知识表示与推理(KRR)与机器学习(ML)之间的会议点的初步调查,这两个领域在过去的四十年中已经很分开开发。首先,确定并讨论了一些常见的问题,例如所使用的表示类型,知识和数据的作用,缺乏或信息过多,或者需要解释和因果理解。然后,调查是在七个部分中组织的,涵盖了KRR和ML相遇的大多数领域。我们从有关学习和推理的文献中涉及典型方法的部分开始:归纳逻辑编程,统计关系学习和Neurosymbolic AI,其中基于规则的推理的思想与ML结合在一起。然后,我们专注于在学习中使用各种形式的背景知识,范围从损失功能中的其他正规化项到对齐符号和向量空间表示的问题,或者使用知识图来学习。然后,下一节描述了KRR概念如何对学习任务有益。例如,可以像发表数据挖掘的那样使用约束来影响学习模式。或在低射击学习中利用语义特征,以弥补缺乏数据;或者我们可以利用类比来学习目的。相反,另一部分研究了ML方法如何实现KRR目标。例如,人们可以学习特殊类型的规则,例如默认规则,模糊规则或阈值规则,或特殊类型的信息,例如约束或偏好。本节还涵盖正式概念
出版商免责声明。印刷前电子出版对于科学的快速传播越来越重要。因此,《Haematologica》以电子方式发布已完成定期同行评审并被接受出版的手稿早期版本的 PDF 文件。此 PDF 文件的电子发布已获得作者批准。印刷前电子出版后,手稿将经过技术和英语编辑、排版、校对并提交给作者最终批准;手稿的最终版本将出现在期刊的常规期刊中。适用于期刊的所有法律免责声明也适用于此制作过程。
致谢我们要感谢所有访谈的参与者和专家审查研讨会的高度宝贵意见和思考。此外,我们要感谢Motsomi Maletjane和Sonam Lhaden Khandu(LDC专家小组和UNFCCC的国家适应计划单位)在本指南的开发过程中不断支持。Moreover, we want to acknowledge Elizabeth Walinder, Nokwanda Faith Nomathemba Mgwaba (both UNU-EHS), Graciela Soledad Miret Martínez (Oficina Nacional de Lucha Contra la Desertificación y Sequía, Paraguay), Antwi-Boasiako Amoah (Environmental Protection Agency, Ghana), Susan Mathew, Alex Zvoleff (国际保护)和更广泛的趋势。地球团队为案例研究做出了巨大贡献。最后,我们要感谢会议的参与者和组织者“在2024年,孟加拉国达卡纳佩克斯波(Napexpo)在孟加拉国达卡(Napexpo)期间,在本指南的有用性可以进行探讨。我们要感谢Lou Perpes(UNEP)的强烈参与会议的设计和组织,这是UNCCD,UNU-EHS和UNEP的共同努力。
大约:Moiré材料是由于两个重复结构以略微角度覆盖的干扰模式而具有独特性能的材料。创建Moiré材料:Moiré材料是通过堆叠二维(2-D)材料的两层(例如Dungsten diselenide)创建的,并以小角度(3.65º)扭曲一层。
Espinosa-Carrasco 等人最近发表的一篇论文 1 阐明了肿瘤内免疫三联体(由 CD4 + T 细胞、CD8 + T 细胞和树突状细胞 (DC) 组成的独特集群)在介导有效的抗肿瘤反应中的关键作用。这些三联体确保 CD8 + T 细胞通过相同的 DC 介导从 CD4 + T 细胞获得必要的帮助,从而有效地靶向和摧毁癌细胞。该文章的新颖见解表明,重点应从增加免疫细胞数量转移到优化它们在肿瘤微环境中的相互作用。这项开创性的研究不仅强调了 CD4 + T 细胞和 DC 的关键作用,而且突出了肿瘤微环境中免疫细胞亚群之间错综复杂的相互作用。先前的研究已经揭示了 CD4 + T 细胞在支持 CD8 + T 细胞反应中的重要性 2 。肿瘤微环境中免疫细胞的空间定位和相互作用的重要作用也得到了强调 3,4 。过继性 T 细胞疗法的研究表明,同时转移 CD4 + 和 CD8 + T 细胞比单独转移 CD8 + T 细胞可获得更好的治疗效果 2,5 ,因为 CD4 + T 细胞有助于维持 CD8 + T 细胞的效应功能并防止其衰竭。这些研究共同支持了免疫细胞类型(特别是 CD4 + 和 CD8 + T 细胞)之间协调相互作用的要求,以实现有效的抗肿瘤免疫。
患有严重神经损伤的人通常依赖辅助技术,但目前的方法在准确解码多自由度 (DoF) 运动方面存在局限性。皮层内脑机接口 (iBMI) 使用神经信号来提供更自然的控制方法,但目前难以处理更高自由度的运动——大脑可以轻松处理这些运动。据推测,大脑通过肌肉协同作用简化了高自由度运动,肌肉协同作用将多块肌肉连接起来作为一个单元发挥作用。这些协同作用已经使用降维技术进行了研究,例如主成分分析 (PCA)、非负矩阵分解 (NMF) 和分离 PCA (dPCA),并成功用于降低噪音和提高非侵入式应用中的离线解码器稳定性。然而,它们在改善不同任务中植入记录的解码和通用性方面的有效性尚不清楚。在这里,我们评估了大脑和肌肉协同作用是否可以提高非人类灵长类动物执行双自由度手指任务时的 iBMI 性能。具体来说,我们测试了 PCA、dPCA 和 NMF 是否可以压缩和去噪大脑和肌肉数据并提高解码器在任务中的泛化能力。我们的结果表明,虽然所有方法都能有效地压缩数据,同时解码精度损失最小,但没有一种方法能通过去噪来提高性能。此外,没有任何方法能增强跨任务的泛化能力。这些发现表明,虽然降维可以帮助数据压缩,但单独使用降维可能无法揭示提高解码器性能或泛化能力所需的“真实”控制空间。需要进一步研究以确定协同作用是否是最佳控制框架,或者是否需要替代方法来增强 iBMI 应用中解码器的鲁棒性。
患有严重神经损伤的个体通常依赖于辅助技术,但是当前的方法在准确解码多度自由度(DOF)运动方面存在局限性。皮质内脑机界面(IBMIS)使用神经信号提供更自然的控制方法,但目前在更高的动作方面挣扎 - 大脑毫不费力地处理。从理论上讲,大脑通过肌肉协同作用简化了高功能运动,这些肌肉将多个肌肉连接起来作为单个单位。已经使用降低性降低技术进行了研究,例如主成分分析(PCA),非负矩阵分解(NMF)和Demixed PCA(DPCA),并成功地用于降低噪声并改善非侵入性应用中的噪声并提高离线解码器的稳定性。然而,它们在改善各种任务的植入记录的解码和普遍性方面的有效性尚不清楚。在这里,我们评估了大脑和肌肉协同作用是否可以在非人类灵长类动物的IBMI表现中提高执行两多手指任务的IBMI表现。具体来说,我们测试了PCA,DPCA和NMF是否可以压缩和降低大脑和肌肉数据,并改善跨任务的解码器概括。我们的结果表明,尽管所有方法在解码准确性时都有最小的损失有效地压缩数据,但没有通过降解来改善性能。此外,这些方法均未增强跨任务的概括。这些发现表明,虽然降低维度可以帮助数据压缩,但仅凭它可能无法揭示提高解码器性能或概括性所需的“真实”控制空间。需要进一步的研究来确定协同作用是最佳控制框架还是是否需要替代方法来增强IBMI应用中的解码器鲁棒性。
s n Bose在量子统计上的开创性工作为开发现代量子技术(包括Bose-Einstein凝结,量子超导性和量子信息理论)铺平了道路。一半的宇宙中的基本粒子以他的名字命名-Boson。该会议强调,23个国家已经建立了国家量子任务,印度在国际水平上做出了重大贡献,尤其是在量子算法领域。