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工程化干细胞在组织再生领域的应用
归纳效率和分化精度不足。为了进一步增强干细胞的治疗性，并赋予它们新功能特征，越来越多的研究专门用于修饰工程干细胞及其在组织再生领域中的应用，并证明了最初的影响。本综述简要回顾了干细胞的工程策略，并着重于阐述工程干细胞在诸如伤口修复，软骨愈合，骨修复和免疫调节等方面的应用进展。
建立对人工智能系统的信任：我们现在处于什么位置？
附件一（可通过委托法案更新）a）机器学习方法，包括监督学习、无监督学习和强化学习，使用包括深度学习在内的多种方法；b）基于逻辑和知识的方法，包括知识表示、归纳（逻辑）编程、知识库、推理和演绎引擎、（符号）推理和专家系统；c）统计方法、贝叶斯估计、搜索和优化方法
在基于视觉的环境中有效学习对于强化学习（RL）代理至关重要，而从经验上则观察到Lear
在基于视觉的环境中有效学习对于加固学习（RL）代理至关重要，而从经验上则观察到，从高维观察（例如原始像素）中学习是样本中的样本感知的。对于共同实践，图像输入的RL算法通常使用由CNN组成的编码器来从高维观测值中提取有用的特征。最近的研究表明，CNN对图像样式具有很强的归纳偏见，而不是内容（即代理形状），而内容是RL算法应重点关注的信息。受到这一点的启发，我们建议通过提出对RL的控制网络来减少CNN的固有样式偏差。它可以帮助RL算法有效地关注真正值得注意的信息，例如代理商的特征。我们的方法结合了两个传输网络和功能编码器，并通过对比度学习方法进行了指导RL算法以更有效地学习采样。广泛的实验表明，扩展框架大大提高了现有的无模型方法的性能（即sac），使其能够达到深态控制套件基准的最新性能。关键字：强化学习，对比学习，归纳偏见，样式转移
释放人工智能数据价值的 7 个步骤
为了帮助您应对这一错综复杂的形势，我们制定了全面的数据管理之旅概述，将其归纳为七个基本步骤。这些步骤是戴尔专家数据科学家与各种组织开展的广泛研讨会和咨询的成果，它们提出了创建可扩展且有效的 AI 模型的共同挑战和成功策略。在接下来的几个月中，我们将更深入地研究每个步骤，以便您能够克服组织的特定障碍并顺利完成您的 AI 之旅。
无线太阳能充电站和电池管理...
指南，电气工程系1学生，电气工程系2,3,4,5,6,7,8 P. R. Pote Patil Patil工程与管理学院，印度马哈拉施特拉邦阿姆拉瓦蒂，印度摘要：电力汽车将有助于减少温室气体的排放量并提高燃油价格。电动汽车中无线传输的主要目的是在较小距离内传输电源。无线电源传输系统由发射器和接收器部分组成，该部分距离距离很小。无线传输技术使用灵活的电磁场。此电场是在自由环境中创建的，该环境携带固定数量的资金，该固定量在其周围产生磁场，并且该场中包含其能量，并且EMF在线圈之间生成并传输到接收器。BMS是电池管理系统。在电动汽车车辆中，我们使用了两个电池，例如主和奴隶。 第一个偏好是对BMS的主电池的。 如果主电池充电自动下降，则继电器将从电池切换。 关键字：归纳，动机，内燃机，耦合，插入，热管理在电动汽车车辆中，我们使用了两个电池，例如主和奴隶。第一个偏好是对BMS的主电池的。如果主电池充电自动下降，则继电器将从电池切换。关键字：归纳，动机，内燃机，耦合，插入，热管理
SiO2纳米颗粒对聚乙烯醇/ ... div>的影响免疫原性细胞死亡的癌症疫苗
肿瘤免疫疗法是解决常规肿瘤疗法的局限性（例如化学疗法和放疗）的有前途的方法，这些方法通常具有副作用，并且无法防止复发和转移。但是，免疫激活在肿瘤免疫疗法中的有效性和可持续性仍然具有挑战性。肿瘤免疫原性细胞死亡，其特征是免疫原性物质，损伤相关的分子模式（抑制作用）和与肿瘤相关的抗原（DTC）提供了潜在的溶液。通过包含更多免疫原性抗原和刺激因子来增强DTC的免疫原性，可以开发出免疫原性细胞死亡（ICD）癌症疫苗作为免疫疗法的强大工具。将ICD纳米诱导剂整合到常规疗法中，例如化学疗法，光动力疗法，光热疗法，声动力疗法和放射疗法提出了一种新的策略，以增强治疗效果并有可能改善患者结局。临床前研究已经确定了许多潜在的ICD诱导剂。但是，将这些发现有效地转化为临床相关的应用仍然是一个至关重要的挑战。本综述旨在通过为基于ICD的癌症疫苗的体外制备提供宝贵的见解来为这项努力做出贡献。我们探索了既定的ICD归纳工具，然后探索了个性化ICD归纳策略和疫苗设计。通过共享这些知识，我们希望刺激基于ICD的癌症疫苗领域的进一步发展和进步。
多维数据分析的影响
高性能计算 (HPC) 技术的进步已经能够通过归纳和建设性方法为心血管 (CV) 科学提供信息。临床试验允许比较干预的效果，而无需了解机制。这是归纳方法的典型示例。在 HPC 领域，训练由神经网络构建的人工智能 (AI) 模型以使用大规模多维数据集预测未来的 CV 事件是可以依赖并帮助理解机制基础以进行优化的对应方法。然而，与临床试验相比，AI 可以在个人层面计算事件风险，并有可能为个性化医疗的应用提供信息和改进。尽管 AI 具有明显的优势，但 AI 分析的结果可能会识别出多维数据与临床结果之间原本无法识别/意料之外（即非直观）的关系，这可能会进一步揭示潜在的机制途径并确定潜在的治疗目标，从而有助于从因果关系中解析观察关联。建设性方法对于克服现有知识的局限性和固有偏见以实现对心血管疾病复杂病理生物学的更深入理解仍然至关重要。HPC 技术有可能在心血管基础和临床科学中支撑这种建设性方法。一般来说，即使是复杂的生物现象也可以归结为简单的生物/化学/物理定律的组合。在演绎方法中，重点/意图是通过简单原理的组合来解释复杂的心血管疾病。