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IIT-物理信息的机器学习作为强大的工具... 机器学习 - 增强的单光子检测器 DM 630/Fondazione链接-6G移动网络... 跨任务可转移有效的学习，... AI驱动的网络安全评估汽车 Bando Unico A.A. 2025/2026 Erasmus+/合作伙伴... DM630 unina/Captop SRL Borse Scudo 在AI ... 中设计包容性和参与过程 det-影响：定量光声成像和... Eni Young人才奖 - 气候变化对水的影响... Borse Scudo 储能系统：多尺度建模和升级 材料科学技术-40季节 Borse Scudo eni-对辐射效应的实验研究... Borse Scudo -DM 630/Yanmar R＆D Europe Srl
该项目旨在将ML工具专门用于静电相互作用，以便在几种应用中加速计算，从经典分子动力学（MD）到隐式溶剂（IS）模型。尤其重要。可以通过显式溶剂MD或通过IS模型来计算它们，例如Poisson-Boltzmann方程（PBE），椭圆形偏微分方程。pbe很好地描述了复杂几何形状中的静电。在存在离子的情况下，溶剂的行为可以用不同程度的准确性描述，这不可避免地反映了计算成本以及处理大型系统的可行性。如今，由于最现代的实验技术（例如Cryo-Em），这些方法的结构数据量和大小巨大，因此正在经历重大的复兴，这对明确的溶剂造型构成了巨大的挑战。尤其是由于其固有的远距离效应，静电是巨大的计算挑战。在该项目中，我们旨在建立和巩固新的理论和模拟方法，在这些方法中，PIML技术可以提高静电计算，还利用了非平衡统计机制领域的最新数学发展，以及响应理论。
定量评估可转化的图像登记 -
结果：考虑到几何幻影，所获得的统计结果在下面列出。关于MIRADA和速度获得的DSC，平均值和SD值分别为0.955±0.348和0.965±0.418，p值为0.013，表明有显着差异。考虑到MDA，MIRADA和速度之间的p值为0.001的显着差异，前者的p值为0.668±0.684，而后者的p值为0.668±0.684。对于HD，Mirada与速度的2.202±1.215相比，平均值为3.464±2.091。对于TRE，考虑了幻影内的三个基准，Mirada的平均值为1.037 mm，而速度的平均值为1.338 mm。在分析解剖幻影时，MIRADA和速度的DSC值分别为0.946±0.031和0.944±0.313，表明没有显着性。同样，考虑到MDA（MIRADA：0.435±0.235，速度：0.449±0.242），也没有发现显着性。关于HD，Mirada获得了4.216毫米，而速度为4.233 mm，显示出非凡的依从性。发现三个基金会的TRE的平均值小于1 mm，存在显着差异。
BiosEnic Sign签订新的订阅协议，最高为210万欧元的可转换债券
，比利时，2024年6月21日，6月21日，CEST - BISOSIC（Euronext Brussels and Paris和Paris：BIOS：BIOS：BIOS），这家临床舞台公司，专门针对严重的自身免疫性疾病和炎症性疾病和细胞修复，今天宣布已签署了一项新的订阅协议，以签署2亿欧元的订阅协议。实体全球技术机会15（“ GTO 15”）。GTO 15已承诺在CBS中订阅多达210万欧元（遵守CB设施中规定的某些条件的前提）。CBS将最多发行并订阅七个分组。在未来几天，将为GTO 15订购（并指示）的第一批30 cbs，总本金为300,000欧元。第二款将于2024年7月10日进行。The issue and subscription of the remaining five tranches, each with a principal amount of EUR 300,000, can be requested at BioSenic's sole discretion over a eighteen-month period beginning on the signing date of the subscription agreement, subject to customary conditions to be met (including (i) the possibility to immediately list any new shares resulting from the conversion of the CBs, (ii) as from the second tranche, that the average daily value of the company's在落后的二十个交易日内的股票（修剪了10％的异常值 - 超过20,000欧元，（iii）从第四款付款开始，以便行使进一步的货币，Biosenic应该以最低800,000欧元的最低金额获得额外的资金。gto 15有权要求发行一批。更确切地说，BiosEnic应有权要求投资者 - 没有投资者的进一步同意，但在每种情况下，在某些条件下对某些条件进行了符合符合的先例 - 在2024年7月10日进行第二款批次，此后至少在以前的群体结束日期结束后的凉爽二十个时期后进行一次酷刑期。CBS（每人10,000欧元）将以无抵押，下属的注册债券的形式。哥伦比亚广播公司将不承担任何优惠券，并且发行后五年的到期日期为五年，如果在成熟日期内自动转换CBS否则将导致GTO 15持有公司投票股的24.9％以上，则可能会延长一年。CBS可转换为BiosEnic的普通股。转化价格将等于在交易日的定价期间连续十个交易日期间观察到的生物元中普通股每日最低vwap（体积加权平均价格）的95％，在交易日的到期，在CB持有人的conversion依交易日期的日期之前，与CB持有人数的交易量相比，CB持有人数比25％的参与者都多。 10天定价期。融资的收益将实质上有助于进一步促进Biosenic的主要资产，其ATO产品的临床发展，以治疗慢性移植与宿主疾病（CGVHD）（CGVHD），并涵盖相关的一般业务和研究费用以及关键的公司活动。该第三阶段试验旨在确认使用我们的口服药物（oato/arscicor）治疗CGVHD的早期2期结果。BIOSENIC首席执行官兼董事会主席FrançoisRieger宣称：“与ABO的新订阅协议将使BiosEnic在接下来的几个月中向FDA提出IND，并与我们的其他监管机构同时提交IND，并与我们的其他监管机构同行 我们的目标是在2025年第1季度注册第一批患者，同时筹集必要的资金来支付我们在试验第一步的预期费用，这是一项关键的临时分析，这对于在申请快速市场访问时完成试验至关重要。”关于BiosEnic BiosEnic是一家领先的生物技术公司，专门从事Medsenic的三氧化物（ATO）平台发行的临床资产 自身免疫平台的关键目标适应症包括移植物 - 宿主 - 疾病（GVHD），全身性红斑狼疮（SLE）和现在的系统性硬化症（SSC）。 在2022年10月合并后，BiosEnic结合了药物和骨治疗剂的战略位置和优势。 合并特异性使Medsenic/BiosEnic能够使用ATO/Oral ATO（OATO）的免疫调节特性开发出各种抗炎和抗自动免疫的全新武器库。 BiosEnic总部位于比利时蒙特 - 甘伊伯特的Louvain-la-neuve科学园。 更多信息可在http://www.biosenic.com上获得。BIOSENIC首席执行官兼董事会主席FrançoisRieger宣称：“与ABO的新订阅协议将使BiosEnic在接下来的几个月中向FDA提出IND，并与我们的其他监管机构同时提交IND，并与我们的其他监管机构同行我们的目标是在2025年第1季度注册第一批患者，同时筹集必要的资金来支付我们在试验第一步的预期费用，这是一项关键的临时分析，这对于在申请快速市场访问时完成试验至关重要。”关于BiosEnic BiosEnic是一家领先的生物技术公司，专门从事Medsenic的三氧化物（ATO）平台发行的临床资产自身免疫平台的关键目标适应症包括移植物 - 宿主 - 疾病（GVHD），全身性红斑狼疮（SLE）和现在的系统性硬化症（SSC）。在2022年10月合并后，BiosEnic结合了药物和骨治疗剂的战略位置和优势。合并特异性使Medsenic/BiosEnic能够使用ATO/Oral ATO（OATO）的免疫调节特性开发出各种抗炎和抗自动免疫的全新武器库。BiosEnic总部位于比利时蒙特 - 甘伊伯特的Louvain-la-neuve科学园。更多信息可在http://www.biosenic.com上获得。
提取：通过提取可转移机器人技能的有效政策学习
增强学习（RL）代理，配备有使用的时间扩展的技能可以更轻松地学习新任务。基于技能的RL的事先工作要么需要进行外部监督来定义有用的技能，要么通过启示录从离线数据中创建非语义上的技能，这对于下游RL代理来说很难用于学习新任务。取而代之的是，我们的方法，提取，介绍了验证的视觉模型，从离线数据中提取一套离散有意义的技能，每个技能都通过连续参数进行参数，而无需人为监督。此技能参数化使机器人只需要学习何时选择特定技能以及如何为特定任务修改其参数，从而更快地学习新任务。我们通过在模拟和现实世界中进行的稀疏奖励，基于图像的机器人操纵环境进行的实验来证明，这些措施比以前的基于技能的RL更快地学习了新任务，其样品效率最高为10倍。
跨任务可转移有效的学习，...
- 大型语言模型（例如GPT [1]，Llama 2 [2]，Llava [3]），以利用基于变压器的生成模型的能力来解释以自然语言提出的最终用户的问题，生成符合内部文本需求的文本和代码，并基于基于繁殖链（Cot（Cot）（Cot（Cot）（Cot（Cot））提示， - 多模式体系结构（例如剪辑[4]），以有效处理不同模态的输入数据（例如，图像，表格，语音）； - 搜索引擎（例如Elasticsearch [5]），有效地存储，索引和检索有关漏洞和渗透测试的数据； - 通过利用LLM功能来有效地解决有关专有数据的任务的检索（例如Llama索引[6]）。
可转座元件在正常和白血病造血中的茎状Giacomo Grillo 1，＆，Bettina Nadorp 1，＆，Aditi Qamra 1，Amanda Mitchell 1
1。玛格丽特癌症中心，大学健康网络，多伦多，加拿大安大略省，M5G 1L7 2。 多伦多大学多伦多大学医学生物物理学系，加拿大安大略省，M5G 1L7 3。 医学肿瘤学和血液学系，医学系，大学卫生网络，多伦多，加拿大安大略省多伦多，M5G 2M9 4。 多伦多大学多伦多大学医学系，加拿大安大略省，M5G 1A1 5。 BARTS癌症研究所，伦敦皇后大学的Barts癌症研究所，英国伦敦伦敦伦敦广场，EC1M 6BQ 6。 伦敦玛丽玛丽大学表观遗传学中心，英国伦敦，E1 4NS 7。 多伦多大学多伦多分子遗传学系，加拿大安大略省，M5S 1A8 8。 安大略省癌症研究所，多伦多，安大略省，加拿大，M5G 0A3＆。 同等贡献玛格丽特癌症中心，大学健康网络，多伦多，加拿大安大略省，M5G 1L7 2。多伦多大学多伦多大学医学生物物理学系，加拿大安大略省，M5G 1L7 3。医学肿瘤学和血液学系，医学系，大学卫生网络，多伦多，加拿大安大略省多伦多，M5G 2M9 4。多伦多大学多伦多大学医学系，加拿大安大略省，M5G 1A1 5。 BARTS癌症研究所，伦敦皇后大学的Barts癌症研究所，英国伦敦伦敦伦敦广场，EC1M 6BQ 6。 伦敦玛丽玛丽大学表观遗传学中心，英国伦敦，E1 4NS 7。 多伦多大学多伦多分子遗传学系，加拿大安大略省，M5S 1A8 8。 安大略省癌症研究所，多伦多，安大略省，加拿大，M5G 0A3＆。 同等贡献多伦多大学多伦多大学医学系，加拿大安大略省，M5G 1A1 5。BARTS癌症研究所，伦敦皇后大学的Barts癌症研究所，英国伦敦伦敦伦敦广场，EC1M 6BQ 6。 伦敦玛丽玛丽大学表观遗传学中心，英国伦敦，E1 4NS 7。 多伦多大学多伦多分子遗传学系，加拿大安大略省，M5S 1A8 8。 安大略省癌症研究所，多伦多，安大略省，加拿大，M5G 0A3＆。 同等贡献BARTS癌症研究所，伦敦皇后大学的Barts癌症研究所，英国伦敦伦敦伦敦广场，EC1M 6BQ 6。伦敦玛丽玛丽大学表观遗传学中心，英国伦敦，E1 4NS 7。多伦多大学多伦多分子遗传学系，加拿大安大略省，M5S 1A8 8。安大略省癌症研究所，多伦多，安大略省，加拿大，M5G 0A3＆。 同等贡献安大略省癌症研究所，多伦多，安大略省，加拿大，M5G 0A3＆。同等贡献
Brunswick AD，LLC）许可转移...
在：Brunswick AD，LLC的问题中）许可转让村庄绿色设施的许可转让村庄的地点，坎伯兰郡的布鲁斯威克县的地点）空气排放L-20116-26-AW-T）固体废物A-1086-E-E-T）S-022403-WX-D-T）批准了Maine的“开发律师”，3888。§§481–489-e;保护和改进空气法，38 M.R.S.§§344和581–610-D；缅因州有害废物，分隔和固体废物管理法，38 M.R.S.§§1301至1319-y;根据这些法律颁布的规则以及部门关于处理申请和其他行政事务的规则，C.M.R。06-096ch。2（2018），缅因州环境保护部（部门）考虑了Brunswick AD，LLC的应用，其支持性数据，代理商审查评论以及其他相关材料并找到以下事实：1。申请摘要
可制造：以内存为中心和基于负担的任务执行框架可转让移动操纵技能
摘要 - 在以人为本的环境中执行多功能移动操作任务，可以有效地将学习的任务和经验从一个机器人转移到另一个机器人或跨不同环境的能力是关键。在本文中，我们提出了一个多功能的单项和多手册移动操作框架，可促进能力和知识在不同的任务，环境和机器人之间的传递。我们的框架将基于负担的任务描述为以记忆为中心的ARMAR人形机器人机器人家族的认知结构，该架构支持分享经验和演示以进行转移学习。通过代表可承受的移动操作动作，即。例如，机器人与其环境的交互可能性，我们为在各种环境中对已知和未知对象的自动单和多手动操纵提供了一个统一的框架。我们演示了该框架在实际实验中对于多个机器人，任务和环境的适用性。这包括抓住已知和未知的对象，放置对象，双人对象抓握，启用记忆的技能转移在抽屉开放方案中，跨两个不同的人形机器人开放场景，以及从人类演示中学到的倾泻任务。接受后，代码将通过我们的项目第1页发布。
EEGFormer：走向可转移和可解释的大型......
自监督学习已成为自然语言处理和计算机视觉领域的一种高效方法。鉴于从癫痫检测到波形分析等广泛的现实世界医疗应用中存在大量可用的未标记数据，因此它也适用于脑信号，例如脑电图 (EEG) 数据。现有的利用自监督学习进行 EEG 建模的研究主要集中于对单个下游任务对应的每个单独数据集进行预训练，这无法利用丰富数据的力量，并且可能会得出缺乏泛化的次优解决方案。此外，这些方法依赖于端到端模型学习，人类不易理解。在本文中，我们提出了一种新颖的 EEG 基础模型，即 EEGF ORMER，该模型在大型复合 EEG 数据上进行了预训练。预训练模型不仅可以学习 EEG 信号的通用表示并在各种下游任务上具有适应性，还可以提供数据中有用模式的可解释结果。为了验证我们模型的有效性，我们在各种下游任务上对其进行了广泛的评估，并评估了不同迁移设置下的性能。此外，我们展示了学习模型如何表现出可迁移的异常检测性能，并通过自监督学习为获取的模式提供了有价值的可解释性。
考虑内部电阻和容量再生现象的可转移的长期锂离子电池老化轨迹预测模型
准确预测锂离子电池（LIB）的剩余使用寿命（RUL）对于改善电池管理系统设计和确保设备安全至关重要。然而，由于多步预测中的多步中的错误积累，实现衰老轨迹的准确长期预测是具有挑战性的。这项研究表明，考虑与衰老过程有关的未来内部阻力（R）以及在衰老期间发生的能力再生现象（CRP）可以帮助减少误差的积累。具体来说，我们提出了一种混合方法，该方法结合了未来的R和CRP，以预测LIB的衰老轨迹和统治。实验结果证明：（1）对于相同的充电/放电策略和电池类型，提出的方法可以准确预测衰老轨迹，并仅使用前20个周期的数据（约占完整数据的5％）； （2）对于不同的充电/放电策略和电池类型，通过转移学习，提出的方法可以使用前40个周期的数据来预测老化轨迹和RUL。这些结果表明，在长期预测中提出的模型既准确又是鲁棒，可以估算各种数据集的老化轨迹和RUL。