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World File Search System张龙剑
基于混合集群演化元博弈的海上对空反导杀伤链优选策略研究
引用格式： 李博文 , 李晶晶 , 张龙剑 , 等 . 基于混合集群演化元博弈的海上对空反导杀伤链优选策略研究 [J]. 中国舰船研 究 . DOI: 10.19693/j.issn.1673-3185.04217. LI B W, LI J J, ZHANG L J, et al. Research on optimal selection strategy of surface-to-air anti-missile kill chain based on mixed swarm evolutionary meta-game[J]. Chinese Journal of Ship Research(in Chinese). DOI: 10.19693/j.issn.1673- 3185.04217.
Runlong Zhou (周润龙)
3。脱离Bellman的完整性：通过基于模型的返回条件的监督学习[链接] Zhaoyi Zhou，Chuning Zhu，Runlong Zhou，Qiwen Cui，Abhishek Gupta，Simon S. Du ICLR 2024 2024年海报我们研究了Al Al Al Al的长度和弱点。4。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。 提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。 5。 潜在马尔可夫决策过程的依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。 我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。 6。 了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。 我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。 7。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。5。依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。6。了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。7。Stochastic Shortest Path: Minimax, Parameter-Free and Towards Horizon-Free Regret [Link] Jean Tarbouriech*, Runlong Zhou* , Simon S. Du, Matteo Pirotta, Michal Valko, Alessandro Lazaric NeurIPS 2021 Spotlight, 3 % acceptance rate We propose an algorithm (EB-SSP) for SSP problems, which is the first to achieve minimax optimal regret while无参数。
Shi-Xin Zhang（张士欣） - refraction-ray
• 量子算法与应用：项目负责人/研究科学家领导一小群优秀人才专注于近期量子算法和量子模拟方案的研究、分析和设计。还与金融/生物/能源/材料/IT 领域的顶级商业伙伴合作，探索具有潜在量子优势的行业解决方案。• 量子软件研发：项目负责人/软件创建者/平台架构师/核心作者和维护者创建并开发了一个高性能开源且功能齐全的量子软件框架：TensorCircuit。该软件由先进的张量网络引擎驱动，并直接建立在机器学习框架之上：TensorFlow、PyTorch 和 Jax，旨在统一量子编程。
龙创新
第 82 空降师在远征部署中明确展示了基于 DragonCloud 的 MC 的价值。基于云的 MC 系统允许指挥官访问所需的数据和资源，从而比对手更快地做出决策。结合 Starlink 等 LEO 技术提供的令人兴奋的战术网络进步，部署到严酷地点的第一梯队部队可以迅速实现决策主导地位。第 82 空降师在几分钟内即可连接到云端的指挥所计算环境 (CPCE)，而无需花费数小时来传输和将现场物理服务器上线。云端的 CPCE 等传统应用程序揭示了“可能的艺术”；尽管如此，以数据为中心的战争仍然需要云原生应用程序。这代表了一种改变游戏规则的能力，通过打破对后勤密集型遗留系统的依赖，可以加速部队部署并节省飞机空间
龙创新
DragonCloud MC 在远征部署中的价值。基于云的 MC 系统允许指挥官访问做出决策所需的数据和资源，速度远超对手。结合 Starlink 等 LEO 技术提供的令人兴奋的战术网络进步，部署到严酷地点的第一批部队可以迅速实现决策主导地位。第 82 联队在几分钟内即可连接到云端的指挥所计算环境 (CPCE)，而不是需要数小时来传输和将现场物理服务器上线。云端的 CPCE 等传统应用程序揭示了“可能的艺术”；尽管如此，数据中心战争仍然需要云原生应用程序。这代表了一种改变游戏规则的能力，通过打破对后勤密集型遗留系统的依赖，可以加速部队部署并节省飞机空间。这种创新而直观的功能使
张-37-1031-1040-2022.pdf
摘要。胰腺导管腺癌 (PDAC) 的恶性程度高，复发率高，有效疗法有限。靶向治疗是多种实体肿瘤的有前途的治疗方法。在胃和胰腺腺癌中发现了一个新的靶点，即 claudin 18 亚型 2 (CLDN18.2)，但仍需要对 CLDN18.2 进行更多的临床评估。几种针对 CLDN18.2 的药物已在临床试验中。因此，本研究旨在通过免疫组织化学探索 CLDN18.2 在 PDAC 中的表达和临床价值。构建了一个由 302 个 PDAC 标本组成的微阵列队列和一个由随机 84 个 PDAC 标本组成的全幻灯片队列。总共有 56.52% (171/302) 的 PDAC 患者对 CLDN18.2 表现出不同的阳性，尤其是在高度分化的 PDAC 中。约 82% (62/75) 的高分化 PDAC 和 62.61% (72/115) 的中分化 PDAC 表达 CLDN18.2，而仅 10.16% (6/59) 的低分化 PDAC 表达 CLDN18.2。此外，CLDN18.2 阳性与多种临床病理特征相关，包括性别 (P=0.001)、吸烟 (P=0.006)、腹痛 (P=0.021)、黄疸 (P=0.010)、病理分化 (P=0.001)、胆总管侵犯 (P=0.010) 和 M 分期 (P=0.003)。CLDN18.2 阳性表达也预示着生存率提高 (P=0.032)，但与无进展生存率无关 (P=0.460)。但CLDN18.2并不是一个独立的预后预测因子。总之，CLDN18.2可能是PDAC的潜在治疗靶点，该研究为CLDN18.2靶向治疗PDAC患者提供了有力的病理学证据。
依他张酰
口服时，甲硝唑的耐受性良好。最常见的不良反应是指胃肠道，尤其是恶心，有时伴有头痛，厌食症以及偶尔呕吐，腹泻，上腹疼痛或痛苦或痛苦以及腹部痉挛；便秘，味道障碍和口腔粘膜炎也有报道。金属，鲜明，不愉快的味道并不罕见。胰腺炎病后戒断后的胰腺炎病例已被报道。 克罗恩病患者的胃肠道和某些肠外癌的发生率增加。 如果患者接受甲硝唑饮用含酒精的饮料，他们可能会遭受腹部痛，恶心，呕吐，冲洗或头痛。 也已经报道了酒精饮料味道的修改。胰腺炎病后戒断后的胰腺炎病例已被报道。克罗恩病患者的胃肠道和某些肠外癌的发生率增加。 如果患者接受甲硝唑饮用含酒精的饮料，他们可能会遭受腹部痛，恶心，呕吐，冲洗或头痛。 也已经报道了酒精饮料味道的修改。克罗恩病患者的胃肠道和某些肠外癌的发生率增加。如果患者接受甲硝唑饮用含酒精的饮料，他们可能会遭受腹部痛，恶心，呕吐，冲洗或头痛。也已经报道了酒精饮料味道的修改。
