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参数化层次制品 -
神经程序是高度准确且结构化的策略，可以通过控制计算机制的行为来执行算法 - MIC任务。尽管有可能增加人工剂的行为的解释性和组成性，但仍很难从代表计算机程序的演示神经网络中学习。与其他模仿学习域不同的设定算法的主要挑战是需要高精度，数据的特定结构的参与以及极为有限的观察力。为了应对这些挑战，我们建议将程序建模为参数化的层次结构程序（PHP）。php是一系列条件操作，使用程序计数器以及观察结果，在采取基本操作，将另一个PHP作为子处理和返回呼叫者之间进行选择。我们开发了一种从一组主管演示中培训PHP的算法，其中只有一些用内部呼叫结构注释，并将其应用于对多级PHP的有效水平培训。我们以两个基准（纳米司法机构和长局添加）的形式显示，PHP可以从较小量的注释和未经通知的示范中更准确地学习神经程序。
通过呼吸道感染对肺泡景观的形成和肺免疫的长期后果 人类小亚基的核仁成熟 饮食能量水平对压力肉鸡的性能，血浆参数和中央AMPK水平的影响 使用组合优化的可再生发电资产 “我的数据组织和您的数据组织一样好”谬误 优化均质M4钢微结构的有向能量沉积过程的激光功率 基于大脑的预测的挑战和前景 在格陵兰收集风能并将其作为电或能量富含能量的分子出口 鳞茎的神话般的故事。 | Rev Sen 欧洲多学科肿瘤委员会支持Cross 微生物外多糖的进步 b''
呼吸道感染，尤其是病毒感染以及其他外部环境因素，已显示出深远影响肺中巨噬细胞种群。尤其是，肺泡巨噬细胞（AMS）是呼吸道感染期间重要的前哨，其消失为招募的单核细胞（MOS）开辟了一个细分市场，以区分居民巨噬细胞。尽管这个话题仍然是激烈辩论的重点，但AMS的表型和功能在炎症性侮辱后重新殖民地殖民地的殖民地（例如感染）似乎部分取决于其起源，但也取决于局部和/或系统的变化，这些变化可能在表观遗传学水平上被划界。呼吸道感染后的表型改变具有长期塑造肺免疫力的潜力，从而导致有益的反应，例如保护过敏性气道侵入或对其他感染的保护，但与免疫病理发展相关时也有害反应。本综述报告了病毒诱导的肺巨噬细胞功能改变的持续性，并讨论了这种烙印在解释个体间和终生免疫变化中的重要性。
引文 Liu J, Fu Q, Su R, Liu R, Wu S, Li K, Wu J 和 Zhang N (2024) 非传统脂质参数与 2 型糖尿病风险的关系
非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 是代谢综合征在肝脏的一种表现，其病理特征是肝脏脂肪异常大量积聚，不包括饮酒和病毒性肝炎等其他病因。在过去的几十年中，NAFLD 已迅速成为最常见的肝脏疾病，影响到世界约三分之一的人口，是肝脏相关疾病高发病率和高死亡率的主要原因，给患者带来了严重的健康问题和经济负担 ( 1 )。2 型糖尿病 (T2DM) 是一种以高血糖、高胰岛素血症和胰岛素抵抗 (IR) 为特征的代谢性疾病，影响着全球数亿人，NAFLD 与 T2DM 之间的关联已得到充分证实 ( 2 , 3 )。一项对501 022名个体进行中位随访期为5年的荟萃分析显示，NAFLD可导致罹患2型糖尿病的风险增加约2.2倍（4）。Kanwalet等的研究显示，合并2型糖尿病的NAFLD患者罹患肝细胞癌或肝硬化的风险是非糖尿病患者的2倍以上（5）。在临床诊断2型糖尿病之前，很大一部分患者存在空腹血糖或糖耐量受损，即所谓的糖尿病前期，而这种状态也被认为与NAFLD密切相关（6），有进展为2型糖尿病的潜力（7）。因此，NAFLD患者早期糖代谢管理在临床上尤为重要，但目前尚无合适指标能有效揭示NAFLD患者的糖代谢，研发一种便捷的预测异常糖代谢生物代谢物的指标已势在必行。脂质代谢异常是 NAFLD 与糖代谢异常之间的纽带，而 NAFLD 与脂质异常密切相关（8），表现为甘油三酯 (TG) 水平升高和高密度脂蛋白胆固醇 (HDL-C) 水平降低。此外，NAFLD 患者的总胆固醇 (TC) 代谢发生显著改变，表现为胆固醇合成增加和吸收减少（9），胆固醇过量积聚会导致胰腺 b 细胞
从视觉识别地形物理参数
摘要 - 识别周围环境的物理特性对于机器人的运动和导航对于处理非几何危害（例如湿滑和可变形地形）至关重要。机器人在接触之前预测这些极端的物理特性将是很大的好处。但是，从视力中估算环境物理参数仍然是一个开放的挑战。动物可以利用他们先前的经验以及对自己所看到的东西和感受的了解来实现这一目标。在这项工作中，我们为基于视觉的环境参数估计提出了一个跨模式的自我监督学习框架，这为未来的物理范围内的运动和导航铺平了道路。我们弥合了在模拟中训练和识别视力的物理地形参数的现有政策之间的差距。我们建议在模拟中训练物理解码器，以预测多模式输入的摩擦和刚度。训练有素的网络允许以自我监督的方式将现实世界图像标记，以在部署过程中进一步训练视觉网络，这可以密集地预测图像数据的摩擦和僵硬。我们使用四倍的Anymal机器人在模拟和现实世界中验证物理解码器，表现优于现有基线方法。我们表明，我们的视觉网络可以预测室内和室外实验中的物理特性，同时允许快速适应新环境。- 项目页面https://bit.ly/3xo5aa8 -
在线学习课程学习的在线超参数优化
参考[1] Hou，Saihui等。“通过重新平衡来逐步学习统一的分类器。”CVPR2019。[3] Liu，Yaoyao，Bernt Schiele和Qianru Sun。“用于课堂学习学习的自适应聚合网络。”CVPR 2021。[4]刘，Yaoyao，Bernt Schiele和Qianru Sun。“ RMM：用于课堂学习学习的增强记忆管理。”神经2021。[5] Rebuffi，Sylvestre-Alvise等。“ icarl：增量分类器和表示学习。”CVPR2017。[6] Li，Zhizhong和Derek Hoiem。“学习而不会忘记。”TPAMI2017。
引用 Larue F、Rouan L、Pot D、Rami J-F、Luquet D 和 Beurier G (2024) 使用神经网络将遗传标记和作物模型参数链接到 e
需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种，特别是在气候变化的情况下，这要求作物满足日益复杂和多样化的需求，这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下，追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要，因此有必要加强多标准或多性状育种（Moeinizade 等人，2020 年）。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值（基因组预测，GP，Meuwissen 等人，2001 年）已证明其在育种计划中的有效性。事实证明，这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本（Hickey 等人，2017 年）。然而，为了应对气候变化和更明确的环境目标种群（Chapman 等人，2000 年），对多环境（ME）育种的需求日益增长，这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境（GxE）之间相互作用的出现（Rincent 等人，2017 年）。先前的研究试图在基因组选择（GS）中解决 GxE。例如，Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而，这些模型仅考虑线性和非因果环境效应，从而降低了预测准确性的可能增益，尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境（Rogers and Holland，2022）。Heslot 等人。另一方面，（2014 年）使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比，在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE，如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ，强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此，考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性，使得建模变得极具挑战性（Larkin 等人，2019 年）。
受NLM参数影响的OTDR空间分辨率
急性肾脏损伤（AKI）是一种危重疾病，死亡率很高，并且经常发展为慢性肾脏疾病，而没有特定原因治疗。了解其机制对于识别生物标志物和开发靶向疗法至关重要。特别是，在许多疾病模型中都研究了基因治疗，包括siRNA，特别是通过免费序列沉默的靶基因，其中一些药物/方法正在临床试验中。但是，将基因改良剂传递到所需细胞已被证明非常具有挑战性。本期“急性肾脏损伤：分子机制和有针对性的治疗方法”，邀请了有关AKI病理生理学，生物标志物和治疗策略的研究和审查文章。我们欢迎对临床前研究和旨在改善肾脏疾病结局并提高精确医学的贡献。
康普茶生产过程中的氧气管理：基质的作用，微生物活性和过程参数
Thierry Tran，FrançoisVerdier，Antoine Martin，HervéAlexandre，Cosette Grandvalet等。食品微生物学，2022，105，pp.104024。10.1016/j.fm.2022.104024。hal-03648386
比较在电荷方案和温度的几个参数下，快速充电对三个锂离子细胞周期寿命的影响
几次学习（FSL）的目的是学习如何从少数培训检查中认可图像类别。一个核心挑战是，可用的培训检查通常不足以确定哪些视觉效果是所考虑类别中最具特征的。为了应对这一挑战，我们将这些视觉特征组织成方面，从直观地将相同的特征分组（例如，与形状，颜色或纹理相关的功能）。这是从以下假设中的动机：（i）每个方面的重要性因类别而异，并且（ii）可以从类别名称的预训练的嵌入中预测Facet的重要性。尤其是我们提出了一种自适应的相似性度量，依靠对给定类别的预测的重要性权重。该措施可以与各种现有的基于度量的甲基甲化组合使用。在迷你胶原和CUB上进行的实验表明，我们的方法改善了基于公制的FSL的最新方法。