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诱导多能干细胞瘤变的研究进展
TI方向分化潜力（ESC），并避免了ESC的伦理问题。自IPSC发明以来，它已迅速应用于疾病建模，药物开发，再生医学和基因调节中，尤其是在再生医学研究领域。但是，IPSC移植后肿瘤已成为使用IPSC进行再生医学的主要障碍，因此IPSC中的肿瘤已成为当前IPSC研究中的热门问题。本文简要审查了IPSC和肿瘤细胞之间的关系，移植后IPSC的恶性转化以及如何减少其以及IPSC的体内监测技术。
信用额的信用：
估计表明，世界中GDP的一半以上取决于自然。要将自然损失逆转2030年的全球目标，公司需要每年支出约600-800亿美元。实现这一目标的一条途径是通过发展高融合性自然市场的发展和创新的机制，例如自愿生物多样性信用。私营部门在该市场的发展中起着关键作用。2023年12月，Blue Marine Foundation，Plan Vivo Foundation和GoodCarbon领导了一项市场调查，旨在建立私营部门对新兴生物多样性信贷市场的兴趣和理解。调查揭示了公司购买生物多样性学分的动机，信贷中的重要属性以及动机背后的驱动力，以支付更多信用。受访者表示，最重要的是，基于证据的信用为基于证据的1，向当地社区带来了福利，并受到第三方审计的福利是最重要的。还揭示了支持土著人民和当地社区（IPLC）以及濒临灭绝的栖息地和物种的信用，将受到更高的重视。
变分...
HAMON FZCO，研发摘要这项工作提出了一个广义梯度估计器，该梯度估计器优化了涉及已知或黑框函数的期望，用于离散和连续的随机变量。我们合成并扩展了用于构建梯度估计器的标准方法，提供了一个框架，该框架会产生最小的计算开销。我们提出的方法证明了各种自动编码器的有效性，并引入了对加强学习，适应离散和连续的动作设置的直接扩展。实验结果揭示了提高的训练性能和样本效率，突出了我们在各个领域中估计器的实用性。未来的应用程序包括具有复杂注意力机制的培训模型，具有非差异可能性的连续远值模型，以及将我们的方法与现有方差减少技术和优化方法相结合。关键字：梯度估计，变异自动编码器（VAE），增强学习，重新聚集技巧，控制变体，策略梯度方法1。简介基于坡度的增强支持AI中的推进和支持学习。反向传播[16,19,12]的数字确定了可区分目标的斜率，而重新聚集技巧[24,4,4,13]赋予了概率模型的实际改进。尽管如此，许多目标需要斜率进行反向传播，例如，支持学习的黑盒能力[18]或离散抽样的不连续性[7,2]。[22]通过持续的放松提出了一个有思想的，低裂开的评估者。2。正在进行的技术通过角度评估者（包括艺人专家方法[21]和持续放松[7,2]来解决这一问题。我们通过学习基于大脑网络的控制变量来扩大这一点，即使没有一致的放松，也可以产生较低的，公平的评估材料，例如在支持学习或黑盒改进中。背景2.1。倾斜度估计器简化边界θ扩大支持学习中显示的假设（预期奖励Eτ〜π [r]）和休眠变量模型（增强p（x |θ）= e p（z |θ）[p（x | z）]）。我们增强L（θ）= E P（B |θ）[F（B）]。（1）
与海变斗争
虽然对海洋二氧化碳去除（MCDR）的研究扩大了速度，但对单个MCDR选项的风险和好处的重要未知数仍然存在。本文分析了对MCDR的专家理解的假设和期望，重点是对这一新兴气候行动领域负责任治理的核心问题。利用了与参与MCDR研究项目的专家进行学术和企业家精神的访谈，我们重点介绍了四个主题紧张关系，这些主题紧张局势使他们的思维定向，但在科学和技术评估中通常是未陈述或隐含的：（1）“自然性”作为MCDR方法评估的标准的相关性； （2）通过循证建设的替代范式来加速研发活动的需要； （3）MCDR作为一种废物管理形式的框架，反过来又将产生新的（目前知之甚少）的环境污染物形式； （4）对包容性治理的承诺，在确定MCDR干预措施中的特定利益相关者或选民方面的困难。尽管对这四个问题的专家共识不太可能，但我们建议确保考虑这些主题的方法丰富有关新型MCDR能力的负责发展的辩论。
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