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dmr：视觉增强学习中的框架和事件融合的分解多模式表示
我们使用两种互补视觉方式探索视觉增强学习（RL）：基于框架的RGB凸轮和基于事件的动态视觉传感器（DVS）。iSTING多模式视觉RL方法在有效提取与任务相关的信息时经常遇到挑战。为了解决这个问题，我们提出了用于视觉RL的分解多模式表示（DMR）框架。它将输入分为三个不同的组成部分：与任务相关的效果（共同功能），RGB特异性噪声和DVS特异性噪声。共同创作表示与RL任务相关的两种模式中的完整信息；这两个噪声组件都受到数据重构损失以避免信息泄漏的约束，与共同创作形成对比，以最大程度地差异。广泛的经验表明，通过明确分开不同信息的类型，我们的方法可实现与最先进的方法相比，实质性改善的政策绩效。
Ola Electric增强了市场领导力，推出电动摩托车并宣布整合其
关键的重点和社区影响OLA S1社区在2024年产生了重大影响，共同节省了130亿卢比的燃油成本。拥有超过80万活跃的用户，Ola S1踏板车已成为负担得起和高质量的EV踏板车的首选选择，社区涵盖了令人印象深刻的55亿公里。从城市的角度来看，班加罗尔成为印度的电动汽车资本；记录创纪录的2260万行程。布巴内斯瓦尔（Bhubaneswar）以30.6公里的平均每日距离为最高，展示了长途通勤中电动汽车的效用。基于Ola Maps的见解，在购买行为方面，孟买的餐厅搜索范围很高，而德里巩固了其作为印度购物枢纽的声誉，并拥有最多的零售搜索。拥有数十亿遍布地铁，2层和3级城镇的骑行，EVS已成为印度通勤者的首选选择。2024标志着Ola Electric的关键年份，它将其分销网络扩展到全国4000家商店。这个四倍的增长代表了世界上电动汽车足迹的最重要扩张之一，加强了该国的获取，增长和采用。拥有与服务设施共同置于服务设施的3200多家新商店，Ola Electric致力于推动采用大规模电动汽车的领导。The company recently announced the launch of its Gig and S1 Z scooter range, comprising Ola Gig, Ola Gig+, Ola S1 Z, and Ola S1 Z+, available at an introductory price of ₹ 39,999 (ex-showroom), ₹ 49,999 (ex-showroom), ₹ 59,999 (ex-showroom), and ₹ 64,999 (ex-showroom), 分别。新的踏板车系列提供耐用，可靠，负担得起和灵活的解决方案，包括可移动的电池，满足农村，半城市和城市客户的个人和商业用例。对演出和S1 Z系列的预订仅为499卢比，分别将于2025年4月和2025年5月开始。Ola Electric还提供了宽敞的S1投资组合，其中有六个产品遍布各种客户需求。While the premium offerings S1 Pro and S1 Air are priced at ₹ 1,34,999 and ₹ 1,07,499, respectively, the mass market offerings include the S1 X portfolio (2 kWh, 3 kWh, and 4 kWh) priced at ₹ 74,999, ₹ 87,999, and ₹ 101,999 respectively.在2024年8月的年度“ Sankalp”活动中，该公司宣布推出其Roadster Motorcycle系列，包括Roadster X（2.5 kWh，3.5 kWh，4.5 kWh），Roadster（3.5 kWh，4.5 kWh，4.5 kWh，6 kWh，6 kWh）和Roadster Pro（8 kWh，8 kWh，16 kWh）。摩托车提供许多细分市场的技术和性能功能，其价格分别从74,999印度卢比开始，1,04,999印度卢比和1,99,999印度卢比。
引文 Wu X, Feng N, Wang C, Jiang H 和 Guo Z (2024) 小分子抑制剂作为癌症免疫治疗的佐剂：增强疗效和疗效
免疫细胞功能，增加肿瘤对免疫治疗的敏感性（6，7）。小分子抑制剂利用其免疫调节特性，可以优化治疗结果，改善患者反应，为推进癌症治疗提供新的机会（8）。在癌症免疫治疗中，使用小分子抑制剂作为佐剂的概念涉及利用这些药物的免疫调节作用来增强免疫治疗的有效性。例如，小分子抑制剂可以调节肿瘤微环境，增强免疫细胞功能，增加肿瘤对免疫治疗的敏感性，并获得更好的治疗结果（9-11）。在癌症治疗中使用小分子抑制剂作为佐剂是一个快速发展和扩大的领域。通过研究小分子抑制剂如何与免疫疗法相互作用，优化治疗方案，预测患者对治疗的反应，可以为未来的癌症治疗提供更多的机会和改进。在这篇综合评论中，我们深入探讨了小分子抑制剂作为癌症免疫治疗辅助剂的不断发展的作用，探索了它们的作用机制、临床应用以及改善治疗结果的潜力。
如何引用本文：Vasudeva A、Sheikh NA、Sahu S。通过远程医疗和人工智能增强的国际功能、残疾和健康分类用于评估功能性残疾。J Family Med Prim Care 2021；10：3535-9。
建议的工作流程 建议的工作流程是，该人应该在网站上申请证书，该网站将首先确定是否存在基准残疾。智能助手和视频分析将有助于做出这一决定。将设置一个网络摄像头，其中包含预先指定的问题和预先指定的带有说明的协议。提供用于评估残疾的视频指南和说明手册将有助于以足够的信心得出结论，即患者是否有基准残疾。上诉机构将处理任何上诉。如果它确实符合基准残疾的条件，AI 将填写 WHO 的 ICF 核心集以创建功能档案；使用远程医疗来衡量能力和绩效，这可能取决于环境和社会规范
人工智能作为增强数据完整性和数据安全性的工具
除了推动 IP（知识产权领域）的技术进步之外，由于图灵测试，我们还见证了 21 世纪人工智能应用的范式转变。人工智能领域的快速发展得益于算法的改进、网络计算能力的提高以及捕获和存储空前大量数据的能力的提高。我们潜意识中不知不觉地将人工智能融入了我们的现实世界体验和应用中，这使得人工智能成为我们日常生活的一部分。人工智能的主要特征是，一旦它开始发挥作用，就不再被称为人工智能，而是成为一种常见的计算形式。例子包括电话另一端的自动语音或根据您的偏好和先前搜索推荐餐厅或电影。这些例子集中在我们日常生活的既定方面，经常忽略语音识别、自然语言处理和自然语言理解等人工智能技术。
利用 CRISPR/Cas9 系统寻找新型重组修复增强子
研究成果概要（中文）：CRISPR-Cas9 是一种多功能技术，可应用于医疗。在 DNA 双链断裂后的修复途径中，与模板 DNA 同源重组 (HDR) 的修复有助于精确编辑，但同时，涉及碱基缺失或插入的 NHEJ 也以高频率发生。我使用 Traffic Light Reporter 系统进行了基于细胞的 HDR 增强因子筛选，该系统可以同时检测具有 HDR 和 NHEJ 的细胞，并确定了与 NHEJ 衍生细胞相比，HDR 衍生细胞中表达较高的几个基因。对这些基因的进一步基因本体分析表明，它们与 DNA 修复和细胞周期有关。
人工神经网络/增强学习
ex Cathedra讲座和微型注射器。ex catherdra：主要思想带有黑板上呈现的幻灯片和计算。每周都会为一次课堂运动中断前大教堂的讲座。讲座的第二部分需要此练习的结果。其他练习是作为家庭作业进行的，或者可以在第二个锻炼时间进行混乱。讲座也被几个简短的测验打断。miniProject：小型设备是在两个组成的团队中完成的，并从两个或三个小型设备的列表中选择。
通过增强学习
学习表征捕获对世界的非常基本的理解是机器学习的关键挑战。隐藏在数据中的解释因素的层次结构是如此一般的表示，并且可以通过分层VAE实现。然而，培训层次的VAE总是遭受“后塌陷”的苦难，其中数据信息很难传播到更高级别的潜在变量，因此导致层次结构不良。为了解决这个问题，我们首先是从信息理论的角度来减轻后层崩溃的现有方法的缺点，然后突出了正规化的必要性，即在维持不同级别之间的依赖性的同时，将数据信息明确传播到高级潜在变量。这自然会导致提出高级潜在表示作为顺序决策过程的推断，这可能受益于应用强化学习（RL）。将RL的目标与正规化的目标保持一致，我们首先引入了一条跳过的途径，以获取奖励，以评估潜在的潜在表示的信息内容，然后基于它的Q-VALUE函数可能具有正规化的一致优化方向。最后，策略梯度是典型的RL方法之一，用于训练层次VAE，而无需引入梯度估计器。1。简介实验结果坚定地支持我们的分析，并证明我们提出的方法有效地减轻了后塌陷问题，学习了信息的层次结构，获得了可解释的潜在表示，并且在下游任务中明显优于其他基于层次的VAE方法。
detdiffusion：增强数据生成和感知的生成和感知模型
当前的感知模型在很大程度上取决于资源密集型数据集，从而促使需要创新。通过从各种注释中构造图像输入来利用综合数据的最新进展，证明对下游任务有益。虽然先前的方法已单独解决了生成和感知模型，但首次降低了两者的谐调，从而解决了为感知模型生成有效数据的挑战。通过感知模型增强图像发生，我们引入了感知感知损失（P.A.损失）通过细分，提高质量和可控性。为了提高特定感知模型的性能，我们的方法通过提取和利用感知意识来定制数据（P.A.attr）在一代中。对象检测任务的实验结果突出显示了detDiffusion的统治性能，建立了布局引导的新最新作品。此外，降低的图像合成可以有效地增强训练数据，从而显着增强下游检测性能。
通过合成生物学和基因组工程增强噬菌体疗法
目前，噬菌体的抗菌和治疗效果有限，主要是由于噬菌体抗性的快速出现以及大多数噬菌体分离株无法结合和感染多种临床菌株。在这里，我们讨论了如何通过基因工程的最新进展来改进噬菌体疗法。首先，我们概述了如何设计受体结合蛋白及其相关结构域以重定向噬菌体的特异性并避免抗性。接下来，我们总结了如何将噬菌体重新编程为原核基因治疗载体，以递送抗菌“有效载荷”蛋白（例如序列特异性核酸酶）以靶向复杂微生物群中的特定细胞。最后，我们描述了大数据和新型人工智能驱动的方法，这些方法可能会指导未来改进合成噬菌体的设计。