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World File Search System双足体
关于建立NTT Precision Medicine
董事会（兼职）Asonuma Shinji董事兼副公司办公室Yukawa Yoichiro董事OHNO KEI董事（兼职）Nishiura Ryoji总监（兼职）Yamamoto Koichiro审计师（兼职）
肾功能与糖尿病患者的足病风险高度相关
结果。包括486例患者，平均年龄为64.2岁+/- 15.7），平均糖尿病持续时间为15。7年+/- 12.1）。基于IWGDF分类，53.5％的人口处于53.5％的阶段0、11.7％，在第1阶段或第2阶段中为34.8％。足病风险≥2的患者的平均EGFR水平明显降低（36.8 +/- 33.9 ml/min/1.73 m 2 vs 71.9 +/- 35.3 ml/min/min/1.73 m 2，p <.0001），并且在EGFR和Podiatric风险之间发现了显着关联。排除血液透析患者后，这种关联仍然很重要。在接收器操作特征分析后，发现判断45•+/- 11 ml/min/1.73 m 2（曲线下的面积为0.76），以定义一组具有较高足病阶段风险的CKD患者。结论。EGFR水平与糖尿病的足病阶段有关。EGFR <45 mL/min/1.73 m 2和透析患者的患者应与糖尿病足专业中心合作治疗。
分散能源能否足够好、足够快地实现？
与此同时，英国差价合约计划第四轮分配中，许多海上风电项目取得成功，包括Ørsted 的2.85GW Hornsea Three项目、Red Rock 和 ESB 的1.8GW Inch Cape 项目一期，以及苏格兰电力的1.37GW East Anglia THREE 项目一期。海上风电的执行价格是所有技术中最低的，为37.35英镑/兆瓦时（42.04美元/兆瓦时），比2015年第一轮分配的价格下降了近70%。该计划共有93个绿色能源项目获得批准，旨在提供近11GW的可再生能源，这些能源将于2023年和2024年上线。15
头足类生物学的新兴领域和技术
汤姆·巴登 *、约翰·布里塞尼奥 †、加布里埃尔·考芬 ‡、索菲·科恩-博德内斯 §、艾米·考特尼 ¶、多米尼克·迪克森 || 、 Gül Dölen # 、 Graziano Fiorito ** 、 Camino Gestal †† 、 Taryn Gustafson ‡‡ 、 Elizabeth Heath-Heckman §§ 、 Qiaz Hua ¶¶ 、 Pamela Imperador e ** 、 Ry osuke Kimbara |||| 、Mir ela Król ##、Zden ˇek Lajbner ***、Nicolás Lichilín †††、Filippo Macchi ‡‡‡、Matthew J. McCoy §§§、Michele K. Nishiguchi ¶¶¶、Spencer V. Nyholm、|| 、###、Pédr o Antonio Pér ez-Ferr er ¶¶¶、Giovanna Ponte**、Judit R. Pungor ‡、Thea F. Rogers †††、Joshua JC Rosenthal ****、Lisa Rouressol †††† Rubas †† vo Sanchez ‡‡‡‡、Catarina Pereira Santos |||||| 、Darrin T. Schultz †††、Eve Seuntjens §§§§、J er emea O. Songco-Casey ‡、Ian Erik Stewart ¶¶¶¶、Ruth Styfhals §§§§、Surangkana Tuanapaya ||||||||| 、Nidhi Vijayan †、Anton Weissenbacher ####、Lucia Zifcakova ***、Grace Schulz *****、Willem Weertman || ，Oleg Simakov ††† ，1 和 Caroline B. Albertin **** ，2
四足机器人运动的连续加固学习
摘要：不断学习的能力对于机器人获得高水平的智力和自主权至关重要。在本文中，我们考虑针对四足机器人的连续加强学习（RL），其中包括能够不断学习子序列任务（可塑性）并保持先前任务的性能（稳定性）的能力。提出的方法获得的策略使机器人能够依次学习多个任务，同时克服了灾难性的遗忘和可塑性的丧失。同时，它可以实现上述目标，并尽可能少地修改原始RL学习过程。所提出的方法使用Piggyback算法为每个任务选择受保护的参数，并重新定位未使用的参数以提高可塑性。同时，我们鼓励探索政策网络，鼓励策略网络的软网络的熵。我们的实验表明，传统的持续学习算法在机器人运动问题上不能很好地表现，并且我们的算法对RL培训的进度更加稳定，并且对RL培训的进度更少。几个机器人运动实验验证了我们方法的有效性。