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Huwo：建立物理互动世界...
强化学习已被证明对人形机器人的运动有效，但是在复杂环境中实现稳定的运动仍然具有挑战性。humanoid机器人必须在导航并不断适应与环境的相互作用时保持平衡。对这些机器人环境动力学的深入了解对于实现稳定的运动至关重要。由于有特权信息，即机器人无法直接访问，以扩展可用的空间，因此先前基于强化的学习方法是从部分观察结果中重建环境信息，或者从部分观察中重建机器人染色信息，但它们从完全捕获的机器人环境相互作用的动力学中却缺乏。在这项工作中，我们提出了一个基于HU Manoid Robots（HUWO）的物理互动模型的端到端增强学习控制框架。我们的主要创新是引入物理互动世界模型，以了解机器人与环境之间的动态影响。另外，为了解决这些相互作用的时间和动态性质，我们采用了变压器-XL的隐藏层进行隐式建模。所提出的框架可以在复杂的环境（例如斜坡，楼梯和不连续的表面）中展示强大而灵活的运动能力。，我们使用Zerith 1机器人（在模拟和现实世界部署中）验证了该方法的鲁棒性，并将我们的Huwo与基线与基线进行了定量比较，并具有更好的穿越性和命令跟踪。
数据驱动的老年糖尿病患者健康状况分类：糖尿病与衰老研究
为患有糖尿病的老年患者制定数据驱动的实用健康状况分类方案将有助于个性化和优先化护理。尽管健康状况分类方案具有临床重要性，但护理指南中的健康状况分类方案主要基于专家的临床意见。6,7 近十年来，多个糖尿病和老年医学协会建议糖尿病治疗应基于个人的健康状况，而健康状况则由包括合并症、功能状态、认知功能和虚弱症在内的综合老年医学评估确定。例如，美国糖尿病协会 (ADA) 建议对“健康”老年人设定强化血糖控制目标（例如 A1C <7.0%），对“复杂”老年人设定宽松目标（例如 A1C <8.0%），但这些等级仍然定义不清。 8 这些分层建议基于英国前瞻性糖尿病研究 (UKPDS) 中观察到的强化血糖控制 (A1C <7.0% vs. <7.9%) 的 9 - 10 年获益时间。9 2000 年代后期发表的试验结果支持了根据健康状况调整血糖控制强度的呼吁 10 - 12 这些结果表明，非常强化的血糖控制 (例如，A1C <6.5%) 仅产生适度的临床益处，并且在一项试验中，死亡率增加。10 在过去十年中，一系列心血管结果试验进一步改变了糖尿病管理方法，这些试验揭示了与安慰剂相比，SGLT-2 抑制剂和 GLP-1 受体激动剂等新型降糖药物的益处。13,14
在体外膜中氧合的严重covid-19肺炎患者的导管导向的溶栓
冠状病毒疾病2019（COVID-19）是一种高度的原腹性疾病，导致静脉和动脉循环中的血栓形成，包括肺和肾血管中的微血管血栓形成，尽管有强化的抗抗调节。covid-19通过在宿主细胞（包括内皮细胞）的表面结合血管紧张素转换酶2来启动细胞感染。1附着会促进无序的细胞因子旁分泌信号传导，包括促进性分子，促凋亡介质和凝结激活，导致血栓形成。凝血异常是严重感染的众所周知的特征，但是在所有报告中，这些变化（尤其是血栓形成）在Covid-19中比在其他肺炎中更为常见，尽管标准性血栓预防或治疗剂量的抗抗激素。2，COVID-19患者血栓形成的发生率差异很大，具体取决于抗凝治疗方案以及是否在重症监护中治疗患者，由于中央线以及固定性和机械通气等其他危险因素。对150名Covid-19患者的一项多中心研究表明，尽管有预防性或治疗性抗糖性，但血栓形成的患病率为43％。2 COVID-19中血栓形成的病理生理学很可能是多因素的，并且血栓形成的高率似乎是由内皮炎症和升高的cogula-
TCF3 :: HLF急性淋巴细胞白血病 关于骨髓增生的评论系列介绍
由Stephen Hunger及其同事在1994年进行的研究2，并进一步定义了两个主要的TCF3 :: HLF Fusion断点，这些断点现在已知与Hi-gly特征性临床表现有关B-all的致命形式（图1）。1型重排会导致TCF3的外显子13和HLF外显子4之间的易位，并与严重的散布性血管内凝血表型有关。2型重新排列会导致TCF3的外显子12和HLF外显子4之间的易位，并诱导严重的高钙血症。这些现象的确切机制仍然没有完全阐明。这种临床表现在其他B-All亚型中是极为不寻常的，并提供了有关通过细胞分子测定法检测的潜在令人担忧的Leuke-Leuke-Leuke-MIA相关遗传改变的重要早期线索。不管特定的T（17; 19）断点和独特的临床表型，TCF3 :: HLF B-的患者对Che-Mathape的初步反应较差，并且/或经历早期复发（通常是两年的诊断），这些诊断是无法进行的，这些诊断是无法进行的，这些诊断是无法进行的，可以与强化的化学疗法和同种疗法（均可替代）。重新任务。TCF3 :: HLF B-ALL中的化学抗性部分归因于P-糖蛋白表达和ABC多药耐药转运蛋白的上调，以及RAS，BCL-2和其他促卵巢途径的上调。基于基因表达的最新临床前研究
中脑多巴胺神经元中的 Epac2 通过增强多巴胺释放促进可卡因强化
摘要 反复接触滥用药物会导致中脑边缘多巴胺系统中 cAMP 信号的上调，这种分子适应被认为与药物依赖的发展密切相关。由 cAMP 直接激活的交换蛋白 (Epac2) 是一种在大脑中大量表达的主要 cAMP 效应物。然而，Epac2 是否有助于可卡因强化仍不清楚。在这里，我们报告说，中脑边缘多巴胺系统中的 Epac2 通过增强多巴胺释放来促进可卡因强化。在固定比率和渐进比率强化方案下以及在广泛的可卡因剂量范围内，从中脑多巴胺神经元中条件性敲除 Epac2 (Epac2-cKO) 和选择性 Epac2 抑制剂 ESI-05 降低了小鼠的可卡因自我给药。此外，Epac2-cKO 导致诱发的多巴胺释放减少，而 Epac2 激动剂在体外强烈增强了伏隔核中的多巴胺释放。这种机制是 Epac2 破坏行为效应的核心，因为通过脱氯氯氮平 (DCZ) 诱导的 Gs-DREADD 激活对腹侧被盖区 (VTA) 多巴胺神经元进行化学遗传刺激会增加多巴胺释放并逆转 Epac2-cKO 小鼠的可卡因自我给药障碍。相反，用 Gi-DREADD 对 VTA 多巴胺神经元进行化学遗传抑制会减少野生型小鼠的多巴胺释放和可卡因自我给药。因此，Epac2 介导的多巴胺释放增强可能代表一种有助于可卡因强化的新型强大机制。
年轻的2型糖尿病和视网膜病变
2型糖尿病（T2D）的景观发生了变化，随着40岁以下诊断的人数越来越多。年轻发病的主要关注点是并发症的早期发展，伴随着相关的发病率和过早死亡。鉴于对工人人口的潜在影响以及社会，社会和经济上的影响，重要的是要了解推动这些互补的发病机理的因素，以减轻或防止其发生。很少有研究调查了年轻T2D对微血管疾病（例如视网膜病）的影响。作为40岁以下成年人失明和视力障碍的主要原因之一，1这是糖尿病患者的恐惧并发症，并值得进一步研究。在本期刊中，Tibballs等2报告说，年轻的成人T2D在18至39岁之间被诊断出来，占T2D总人口的10％，具有更高的视网膜病变负担，并且与患有T2D的诊断为Live Live Live Live Live Live Live Live herce compline comperiation compline compline compline complentation。年轻的男性受试者特别容易受到这种并发症的影响。尽管接受了更强化的糖尿病治疗（包括胰岛素），但年轻发作的队列在血糖控制中表现出更快的恶化。与具有T2D的女性相比，诊断时年轻的男性在诊断时具有更高的HBA1C，并且在整个研究观察期间，血糖控制的这种差异持续存在。Tibballs等人的发现证实了年轻发作T2D的不良生物学表型，与老年人组相比，胰腺β细胞失败的速度更快。在糖尿病年龄和β细胞功能下降率之间存在逆关系 -
使用遗传算法，粒子群优化的综合方法的设计，用于优化电子束光刻，
摘要：随着先进制造对精确微型和纳米级图案的不断增长的要求，迫切需要对EBL过程的优化。当前的优化方法涉及GA与GWO或PSO与GWO等组合，而GWO与不良的探索 - 探索折衷折衷相困难，因此融合到次优溶液或溶液的不足。通过创新的自适应狼驱动的蜂群进化方法克服了上述挑战，使GA，PSO和GWO的优势协同以进行EBL的优化过程。从GA中产生多样化的解决方案人群是AWDSE的开始，以确保搜索空间中的广泛探索。此外，使用GWO的基于角色的分类将解决方案分层分类为不同的角色：Alpha，Beta，Gamma，Delta。的解决方案（Alpha，beta）通过基于PSO的更新来完善，这些更新通过更新解决方案来利用搜索空间，而解决方案排名较低（Gamma，delta）则受到GA驱动的交叉和突变操作，以维持多样性和探索。GA的进化操作与PSO粒子更新之间的自适应切换肯定是由GWO的领导动力驱动的，GWO的领导动力可以使多样化强化的更密集平衡，从而可以提高收敛精度和速度。实验结果证明，AWDSE能够提高约18％的临界维度，而延迟时间的收缩率达到12％，效果超过了GA-GWO和PSO-GWO的传统方法。这一进步强调了AWDSE可以显着提高EBL效率和准确性的可能性，而远离纳米制造过程的景色却越来越快。
ChatScene：自动驾驶汽车的知识关键方案生成
摘要我们提出了一种大型语言模型（LLM）的ChatScene-利用LLM的能力来为自动驾驶汽车的安全至关重要方案。给定的非结构化语言指令，代理首先使用LLMS生成文本描述的流量方案。这些SCE-NARIO描述随后被分解为几个子描述，以获取指定的细节，例如行为和车辆的位置。代理然后将文本描述的子筛选性转换为特定于域的语言，然后在模拟器中生成用于预测和控制的实际代码，从而促进了Carla Simulation Envimonment中的不同和复杂场景的创建。我们代理的关键部分是一个全面的知识检索组件，它通过训练包含情景描述和代码对的知识数据库来有效地将特定的文本描述转化为相应的特定领域代码段。广泛的实验结果强调了Chatscene在提高自动驾驶汽车安全性方面的功效。对于Intance，ChatScene产生的方案显示，与最先进的基线相比，在针对不同的基于强化的基于学习的自我车辆进行测试时，碰撞率增加了15％。此外，我们表明，通过使用我们生成的安全 - 关键方案来微调不同的基于RL的自主驾驶模型，它们可以降低碰撞率9％，超过Cur-Current Sota方法。代码可在https://github.com/javyduck/chatscene上找到。ChatScene有效地弥合了交通情况的文本描述与实际CARLA模拟之间的差距，从而提供了一种统一的方式，以方便地生成安全至关重要的方案，以进行安全测试和改进AVS。
LibrettOS：一个动态适应的多服务器库操作系统
我们提出了 LibrettOS，这是一种融合两种范式的操作系统设计，可同时解决隔离、性能、兼容性、故障可恢复性和运行时升级等问题。LibrettOS 充当以隔离方式运行服务器的微内核操作系统。为了获得更好的性能，LibrettOS 还可以充当库操作系统，选定的应用程序被授予对存储和网络等虚拟硬件资源的独占访问权限。此外，应用程序可以在运行时在两种操作系统模式之间切换而不会中断。LibrettOS 具有独特的优势，即两种范式无缝共存于同一操作系统中，使用户能够同时利用各自的优势（即更高的隔离性、高性能）。系统代码（例如设备驱动程序、网络堆栈和文件系统）在两种模式下保持相同，从而实现动态模式切换并降低开发和维护成本。为了说明这些设计原则，我们使用 rump 内核实现了 LibrettOS 的原型，使我们能够重用现有的、强化的 NetBSD 设备驱动程序和与 POSIX/BSD 兼容的大型应用程序生态系统。我们使用硬件 (VM) 虚拟化来将不同的 rump 内核实例彼此强隔离。由于原始的 rumprun 单核内核针对的是单处理器系统的更简单模型，因此我们对其进行了重新设计以支持多核系统。与 DPDK 等内核旁路库不同，应用程序无需修改即可从直接硬件访问中受益。LibrettOS 还支持通过我们开发的网络服务器进行间接访问。TCP/IP 堆栈的实例始终直接在应用程序的地址空间内运行。与原始的 rumprun 或单片操作系统不同，即使
农业强化减少了推定植物的选择...
小麦的复杂进化史已经塑造了其相关的根微生物群落。但是，考虑农业强化的影响是有限的。这项研究调查了内源性（基因组多倍体化）和外源性（化肥的引入）因素如何形成有益根瘤菌的选择。，我们结合了与培养的依赖性和依赖性方法，分析根瘤菌群落组成及其在根 - 土壤界面上的相关功能，来自一系列祖先和现代小麦基因型，随着和不添加化学肥料而生长。在受控的盆栽实验中，受精和土壤室（根际，根茎）是塑造根瘤菌群落组成的主要因素，而小麦基因组从二倍体到异源倍倍倍化植物的扩展导致了下一个最大的变化。根茎衍生的可培养的细菌收集植物生长促进（PGP）的特征表明，施肥会降低大多倍小麦中假定的植物生长促进性根瘤菌的丰度，但在野生小麦祖细胞中没有。这些分离株的分类学分类表明，这些差异在很大程度上是由代表多倍体小麦中细菌杆菌的有益根细菌选择的选择驱动的。此外，与二倍体野生小麦相比，六倍小麦有益细菌种群的复杂性大大降低。因此，我们建议以肥料依赖性的方式驯化与PGP功能的根相关细菌属可能会受到损害，这是指导未来的植物育种计划的潜在至关重要的发现，以在不断变化的环境中改善作物生产系统。