XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System循环
使用变分循环神经网络进行主动推理，为习惯智能体进行目标导向规划
摘要：至关重要的是要问，代理如何仅使用通过习惯性感觉运动经验获得的部分世界模型来生成行动计划，从而实现目标。尽管许多现有的机器人研究都使用了前向模型框架，但存在高自由度的泛化问题。当前的研究表明，采用生成模型的预测编码 (PC) 和主动推理 (AIF) 框架可以通过学习低维潜在状态空间中的先验分布来开发更好的泛化，该先验分布表示从习惯性感觉运动轨迹中提取的概率结构。在我们提出的模型中，学习是通过推断最佳潜在变量以及突触权重来最大化证据下限来进行的，而目标导向规划是通过推断潜在变量来最大化估计下限来完成的。我们提出的模型在模拟中使用简单和复杂的机器人任务进行了评估，通过为正则化系数设置中间值，证明了在有限的训练数据下学习中具有足够的泛化能力。此外，比较模拟结果表明，由于先验学习将运动计划的搜索限制在习惯轨迹范围内，因此所提出的模型在目标导向规划中优于传统的前向模型。
引用Wei T，Zhu Z，Liu L，Liu B，Wu M，Zhang W，Cui Q，Liu F和Zhang R（2023）循环水平的细胞因子和心血管疾病的风险
心血管疾病（CVD）是影响心脏和/或血管的疾病簇，是全球死亡和残疾的最大原因。在2019年，据估计，1,790万死亡归因于CVD，这是全球死亡的第一个主要原因（1）。CVD具有复杂的病因，并且在明显的症状事件发生前经常发展数十年。早期干预对于降低CVD的发病率和死亡率至关重要，这将对公共卫生负担产生深远的影响。因此，对不同危险因素的因果效应（尤其是在微观和分子水平上）的因果关系的改进，可以重新预防策略，并为CVD的治疗干预提供新的靶标。细胞因子在调节炎症反应，改变血管收缩和阻碍内皮依赖的血管舒张方面起关键部分，因此，它们可能提供预防CVD的潜在靶标（2）。广泛的流行病学证据已经证明了细胞因子与CVD之间的密切关联。例如，一项包含29个队列研究的荟萃分析表明，几种细胞因子，例如白介素6（IL-6），IL-18和肿瘤坏死因子α（TNF-a），每种都与发展冠状动脉疾病（CAD）的风险（CAD）相关，在近似log-log-log-fistry-lorig-dipplist fivestion危险中，传统的风险是独立于传统的（3）。另一项涉及17,180名个体的研究发现，单核细胞趋化蛋白1（MCP-1）的循环水平与中风长期风险的正相关（4）。然而，经典的观察设计容易逆转因果关系，并混淆了促进因果的推论，并且对细胞因子干预进行临床试验具有挑战性。Mendelian随机化（MR）是一项可靠的技术，可以解决上述观察性研究伴随的局限性，并通过将遗传变异作为工具变量（IVS）提供了最高水平的证据层次结构（5）。此方法，当满足某些假设时，可以确定
20221122 PR_循环经济：液化空气集团和道达尔能源在 Grandpuits 零原油平台创新生产可再生低碳氢气
液化空气集团高级副总裁兼执行委员会成员 Pascal Vinet 负责监督欧洲工业活动，他表示：“该创新项目的特点是结合了多种解决方案，以生产可再生和低碳氢气，并为道达尔能源公司 Grandpuits 工厂的脱碳做出贡献。它还提供了回收二氧化碳的机会，作为循环经济方法的一部分，同时确保其用于农业食品应用。该项目展示了液化空气集团与客户合作提供定制解决方案的专业知识，以帮助他们减少碳足迹并积极参与应对全球变暖。它再次证明了氢气在能源转型中将发挥的关键作用。”
使用数据约束的循环神经网络模型推断全脑交互
行为源自多个在解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动 1,2 。现代实验工具 3–5 使我们能够前所未有地接触大量神经群，甚至是横跨全脑许多相互作用区域的神经群 2 。然而，要理解如此大规模的数据集，不仅需要稳健、可扩展的计算模型来提取区域间通信的有意义特征，还需要原则性理论来解释这些特征。在这里，我们介绍了基于电流的分解 (CURBD)，这是一种使用数据约束的循环神经网络模型 6 推断全脑相互作用的方法，该模型一旦经过训练，就会自主产生与实验获得的神经数据一致的动态。CURBD 利用从这些模型推断出的功能相互作用来同时揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明，CURBD 可以在具有已知连接和动态的模拟真实网络中准确地隔离区域间电流。然后，我们将 CURBD 应用于从广泛的神经数据集（斑马鱼幼虫 7 、小鼠 8 、猕猴 9 和人类 10 ）获得的多区域神经记录，以证明 CURBD 在解开全脑相互作用和行为背后的区域间通信原理方面的广泛适用性。
自然风格的蛋白质循环回收
到2050年，世界的预计人口将为100亿。[1]与如此庞大的人口规模相关的最艰巨的可持续性挑战之一将是处理所有塑料产品[2]，即Poly-ersers的生产和回收。[3]毫不奇怪，在全球范围内进行聚合物回收的研究努力。机械回收倾向于导致原始材料，但质量较低。[4]一个更好的可能性是化学回收，[5,6]，即[7]化学[7] [7]或生物学[8]将聚合物催化为其组成单体，以便将它们重新聚合到同一质量的质量Mate-Mate-Mate-Rial，或A NEW（CO CO）。[9,10]另一种方法是将聚合物重新利用为不同的增值化学物质（升级）。[11-15]两种方法都是闭环，即与统一经济原则兼容。[16]
用于评估Türkiye过渡到循环经济潜力的技术援助
环境，城市化和气候变化副部长Fatma Varank女士和外交事务副部长，欧盟事务大使Mehmet Kemal Bozay先生参加了循环经济会议，讨论了循环经济的重要主题，尤其是零浪费。
循环脉冲神经网络的非线性动力学与机器学习
人们对由相对少量相互作用的神经元组成的各种集合和大型神经形态系统进行了研究 [1±6]。在《Physics Uspekhi》中，许多综述介绍了使用非线性物理方法研究大脑和神经集合中的动态过程的相关主题 [7±18]。最近，对工作大脑的认知和功能特性进行建模已经成为神经动力学的前沿 [19±21]。尤其是，人们对这一主题越来越感兴趣，这与创建能够重现自然智能关键特性的人工智能系统有关 [22, 23]。为了解决这类问题，有必要建立新的动态模型，这些模型首先可以重现复杂的层次组织，其次可以重现神经元结构的可塑性，因为它们的组成以及结构之间和结构内的连接会根据信息输入的存在与否而变化。迄今为止，已经开发出两种动态建模方法 [24, 25]。其中一种方法是所谓的自上而下的方法，模型采用大脑活动模式——模拟大脑高级过程的积分变量 [20]。另一种方法自下而上，对于可以重现大脑高级功能的神经结构模型，首先，基于对神经元和结构之间连接的真实描述，建立单个神经元的模型 [25, 26]。显然，这两种方法的生物学相关模型都应该基于实验数据。在神经生理学家对大脑进行的实验研究中，神经元的活动是在受试者休息时或受试者执行某项任务时记录的。基于实验数据的模型可以通过两种方式开发。第一种是数据驱动建模，即重建一个动态系统，该系统产生的时间序列在数量上接近实验记录的时间序列。第二种方式是基于所考虑的行为问题建模，即
被接受出版于2021年10月22日深脑刺激：是时候通过关闭循环来改变齿轮了吗？
1 ，意大利三角大学34127 2阿尔多·拉维利（Aldo Ravelli手术，多伦多西部医院，多伦多大学，多伦多大学，加拿大安大略省多伦多大学5克里姆比尔研究所，大学卫生网络，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大安大略省6个运动障碍单元，神经病学部，丘格诺布尔阿尔卑斯山，格林布尔，格林斯，法国7格伦布尔7格伦布尔研究所，神经科学研究所， HM Cinac（Centro Centro Integral de Neurociias abarca Camecal），医院Universitorio HM Puerta del Sur，HM医院，西班牙马德里9号医院9医院，西班牙塞斯卡姆，西班牙托莱多，西班牙10号，西班牙10号神经病学系，西班牙神经病学系应向任何信件介绍。，意大利三角大学34127 2阿尔多·拉维利（Aldo Ravelli手术，多伦多西部医院，多伦多大学，多伦多大学，加拿大安大略省多伦多大学5克里姆比尔研究所，大学卫生网络，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大安大略省6个运动障碍单元，神经病学部，丘格诺布尔阿尔卑斯山，格林布尔，格林斯，法国7格伦布尔7格伦布尔研究所，神经科学研究所， HM Cinac（Centro Centro Integral de Neurociias abarca Camecal），医院Universitorio HM Puerta del Sur，HM医院，西班牙马德里9号医院9医院，西班牙塞斯卡姆，西班牙托莱多，西班牙10号，西班牙10号神经病学系，西班牙神经病学系应向任何信件介绍。，意大利三角大学34127 2阿尔多·拉维利（Aldo Ravelli手术，多伦多西部医院，多伦多大学，多伦多大学，加拿大安大略省多伦多大学5克里姆比尔研究所，大学卫生网络，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大安大略省6个运动障碍单元，神经病学部，丘格诺布尔阿尔卑斯山，格林布尔，格林斯，法国7格伦布尔7格伦布尔研究所，神经科学研究所， HM Cinac（Centro Centro Integral de Neurociias abarca Camecal），医院Universitorio HM Puerta del Sur，HM医院，西班牙马德里9号医院9医院，西班牙塞斯卡姆，西班牙托莱多，西班牙10号，西班牙10号神经病学系，西班牙神经病学系应向任何信件介绍。，意大利三角大学34127 2阿尔多·拉维利（Aldo Ravelli手术，多伦多西部医院，多伦多大学，多伦多大学，加拿大安大略省多伦多大学5克里姆比尔研究所，大学卫生网络，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大安大略省6个运动障碍单元，神经病学部，丘格诺布尔阿尔卑斯山，格林布尔，格林斯，法国7格伦布尔7格伦布尔研究所，神经科学研究所， HM Cinac（Centro Centro Integral de Neurociias abarca Camecal），医院Universitorio HM Puerta del Sur，HM医院，西班牙马德里9号医院9医院，西班牙塞斯卡姆，西班牙托莱多，西班牙10号，西班牙10号神经病学系，西班牙神经病学系应向任何信件介绍。，意大利三角大学34127 2阿尔多·拉维利（Aldo Ravelli手术，多伦多西部医院，多伦多大学，多伦多大学，加拿大安大略省多伦多大学5克里姆比尔研究所，大学卫生网络，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大安大略省6个运动障碍单元，神经病学部，丘格诺布尔阿尔卑斯山，格林布尔，格林斯，法国7格伦布尔7格伦布尔研究所，神经科学研究所， HM Cinac（Centro Centro Integral de Neurociias abarca Camecal），医院Universitorio HM Puerta del Sur，HM医院，西班牙马德里9号医院9医院，西班牙塞斯卡姆，西班牙托莱多，西班牙10号，西班牙10号神经病学系，西班牙神经病学系应向任何信件介绍。，意大利三角大学34127 2阿尔多·拉维利（Aldo Ravelli手术，多伦多西部医院，多伦多大学，多伦多大学，加拿大安大略省多伦多大学5克里姆比尔研究所，大学卫生网络，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大安大略省6个运动障碍单元，神经病学部，丘格诺布尔阿尔卑斯山，格林布尔，格林斯，法国7格伦布尔7格伦布尔研究所，神经科学研究所， HM Cinac（Centro Centro Integral de Neurociias abarca Camecal），医院Universitorio HM Puerta del Sur，HM医院，西班牙马德里9号医院9医院，西班牙塞斯卡姆，西班牙托莱多，西班牙10号，西班牙10号神经病学系，西班牙神经病学系应向任何信件介绍。，意大利三角大学34127 2阿尔多·拉维利（Aldo Ravelli手术，多伦多西部医院，多伦多大学，多伦多大学，加拿大安大略省多伦多大学5克里姆比尔研究所，大学卫生网络，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大安大略省6个运动障碍单元，神经病学部，丘格诺布尔阿尔卑斯山，格林布尔，格林斯，法国7格伦布尔7格伦布尔研究所，神经科学研究所， HM Cinac（Centro Centro Integral de Neurociias abarca Camecal），医院Universitorio HM Puerta del Sur，HM医院，西班牙马德里9号医院9医院，西班牙塞斯卡姆，西班牙托莱多，西班牙10号，西班牙10号神经病学系，西班牙神经病学系应向任何信件介绍。，意大利三角大学34127 2阿尔多·拉维利（Aldo Ravelli手术，多伦多西部医院，多伦多大学，多伦多大学，加拿大安大略省多伦多大学5克里姆比尔研究所，大学卫生网络，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大安大略省6个运动障碍单元，神经病学部，丘格诺布尔阿尔卑斯山，格林布尔，格林斯，法国7格伦布尔7格伦布尔研究所，神经科学研究所， HM Cinac（Centro Centro Integral de Neurociias abarca Camecal），医院Universitorio HM Puerta del Sur，HM医院，西班牙马德里9号医院9医院，西班牙塞斯卡姆，西班牙托莱多，西班牙10号，西班牙10号神经病学系，西班牙神经病学系应向任何信件介绍。
循环经济与可持续发展
在膨胀粘土行业，高达 90% 的产品可以重复使用。它还节省资源，因为 1m³ 天然粘土将产生大约 4m³ 的膨胀粘土。高达 100% 的膨胀粘土添加剂和 10-15% 的原始粘土可以被来自其他行业部门的替代材料所取代。膨胀粘土制造商使用废物作为添加剂或燃料，从而减少了对原始原料的需求。例如，一家比利时制造商使用来自钢铁行业的氧化铁作为添加剂。这种氧化铁是膨胀过程中所必需的，因为膨胀粘土不具备可实现膨胀的化学性质，同时也有助于降低整个过程中的能耗。此类添加剂来自炼油厂、植物油生产商、生物柴油、钢铁生产或处理、工业和市政废水清洁、矿棉和其他类型的废物。