1教育部图像处理和智能控制的主要实验室,人工智能与自动化学院,华盛顿大学华盛大学武汉430074,中国; 2华盛科技大学土木工程与力学学院,中国武汉430074; 3工程与信息技术学院的人工智能中心,悉尼,悉尼,悉尼,2007年,澳大利亚; 4加利福尼亚大学圣地亚哥分校(UCSD),美国加利福尼亚州92093,加州圣地亚哥分校(UCSD),Swartz计算神经科学中心; 5美国加利福尼亚州加州大学哥伦比亚省UCSD的高级神经工程中心,美国加利福尼亚州加利福尼亚州92093,美国加州大学。 6 Zhaw Datalab,Zéurich应用科学大学,温特瑟8401,瑞士。*相应的作者。电子邮件:drwu@hust.edu.cn; dly@hust.edu.cn电子邮件:drwu@hust.edu.cn; dly@hust.edu.cn
©作者2024。由牛津大学出版社代表国家科学院出版。这是根据Creative Commons Attribution-Noncmercial Licens(https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)发行的一份开放访问文章,该媒介在任何媒介中都可以在任何媒介中进行任何媒介,但前提是原始工作被正确引用。有关商业重复使用,请联系reprints@oup.com,以获取转载和翻译权以获取转载。所有其他权限都可以通过我们的restrionlink服务通过我们网站上文章页面上的“权限链接”获得,请联系journals.permissions.permissions@oup.com。1
单位生态秘书的秘密官员,记录了痛苦和重度。hellil 1,shole,batialmbsi lise 2.3,cyardin,cyard,cyria,céinni4,Chenini 4,Cheirus Nicolas 5,ChristianRib,Christianrib,中国莱尔 - 莱尔·莱尔10,11,11,11,11 ,, Moritin 11,Morizy 12,Morizy 12,Morison 12,131,131,131,14。 Mimidea,Biverora Doitor,Bordinal,Cese Visco Barmel @Ouunv-per.fr 3 Laborare Borece Borece borece 2057 Sgisi Siran 3579 Biren Suidren Suidren Suid suid suid Inare/A -a -qupe和εl'L'EROME84914 AVE GROMS 9,法语;安妮特(Annette)。 Aumarili.ce @他们的loriry.for Cgrisicisiscon Creatis Canc。 Goulia.for @ University Deseleation和Delegy Circicanism,以及2 UPM,法国人; cristivation.cra-launre ouvor-poulivor-puverce-pauce @ efrause。 caroline clear.buliente.buliletege.be hydrovesentleter,u nniv。Montpellier,CNRS,IRD,Montpellier,France Marina.hery@umontpellier.fr 10 Institut Agro Dijon,Inrae,Inrae,Burgundy大学,Burgundy Franche-Comté大学,Agroecologie,Agroecologie,21065 Dijon,21065 Dijon,France,France; fabrice.martin@inrae.fr 11 Ige,UMR 5001,格伦布尔阿尔佩斯大学,CNRS,G-Inp,inrae,inrae,inrae,inrae,inrae,inrae,inrae,inrae,inrae,inrae,inrae; jean.martins@univ-grenoble-alpes.fr 12 inrae,ur eabx,f33612 Cestas Cedex,法国; soizic.morin@inrae.fr 13大学。Perpignan通过Domitia,Cefrem,F-66860,Perpignan,法国; 14 CNR,CEFREM,UMR5110,F-66860,法国Perpignan; carmen.palacios@univ-perp.fr 15 inrae,ur riverly,villeurbanne,法国; stephane.pesce@inrae.fr 16里昂大学,克劳德·伯纳德·里昂1大学,CNRS,UMR 5557,Microbian Ecology,法国Villeurbanne; agnes.richaume@univ-lyon1.fr 17 GMGM,UMR 7156 Strasbourg University -CNRS,法国Strasbourg,法国; vuilleumier@unistra.frɛ生态毒素 - 微生物生态毒理学国际网络; https://ecotoxicomic.org,法国通讯作者:Hellal Jennifer 1
由于Sabatier和Senderens在1902年发现了它,因此催化CO X氢化为甲烷(甲烷)已成为理想的模型反应,用于对气体固体界面上催化的基本了解(1)。该反应在各种工业过程中起着至关重要的作用,例如CH 4产生,CO X去除燃料电池中的氢纯化和氨合成过程(2)。由于排气再循环基础设施的进步(见图1a)(3,4),从CO 2或CO 2得出的可持续性CH 4合成的进一步发展为全球能源系统提供了有意义的补充。随着可持续能量驱动的水电解的快速发展(5,6)和CO 2对CO 2的经济可行的降低(7-9),图1A中所示的绿色H 2基于绿色H 2基于CO(7-9)具有关闭碳周期的潜力,因此影响了路线图对碳质量的影响。
引入了抗逆转录病毒疗法(ART)针对HIV的发展和快速发展,但在过去的3年中,尚无功能治愈方法。这是由于存在完整且可诱导的病毒,该病毒被整合在感染细胞中,并且没有免疫系统看到,因此尽管有ART(1-3),因此允许病毒持久性(1-3)。识别可以将潜在病毒重新激活(或冲击)潜在病毒重复复制的小分子的努力,从而使细胞可以被免疫效应细胞看到和消除,这仍然是当今研究的前端。我们先前已经描述了小分子3-羟基-1,2,3-苯并三嗪-4(3H)-ONE(HODHBT)能够增强细胞因子介导的STAT信号传导(4)。我们最初通过筛选可以在潜伏期的主要细胞模型中重新激活潜在HIV的化合物(5)。我们先前的研究表明,HODHBT能够增加细胞因子诱导的磷酸化STAT5(PSTAT5),从而导致PSTAT5与HIV长期重复(LTR)的结合增强。这导致了原发性CD4 T细胞的病毒式术语激活和潜伏期逆转(4)。然后,我们描述了结构类似物1,2,3-苯并三嗪-4(3H)-One(HBT)缺乏生物学活性,表明3-羟基在这些化合物的生物学活性中的重要性。此外,我们证明了Hodhbt缺乏小鼠的急性毒性,并且不会促进全球免疫激活(6)。但是,HODHBT的直接靶标仍然未知。在这里,为了识别HODHBT目标候选者,我们使用了热蛋白质组学分析(TPP)(9-11)。在后续研究中,我们表明HODHBT增强了IL-15对(a)在NK细胞中促进IFN-γ和颗粒酶B产生的能力,导致对HIV感染的细胞和癌细胞系的细胞毒性活性增加,并增强(b)通过增强HIV的CD8 TERMIN CD8 TERNIM的CD8 TERMIN TERMI的CD8 TERME-CD8 TERME-CD8 TERME,并增强CD8的表达。靶细胞(8)。2个最高命中是非受体酪氨酸磷酸酶(NTPS)蛋白酪氨酸磷酸酶非受体1型(PTPN1)和2型(PTPN2),以其在STAT信号
冲突双方。帕克(卢西安·B.)收藏。包括帕克士兵儿子关于墨西哥和墨西哥战争的信件。帕特罗约(何塞·玛丽亚·吉尔·德)收藏,162 件,1826-1868 年。主要包含与墨西哥战争(1845-1848 年)、改革战争(1857-1859 年)、欧洲干涉(1860-1862 年)以及贝尼托·胡亚雷斯和米格尔·米拉蒙有关的军事事务。斯克里布纳(本杰明·富兰克林)收藏。包括他在墨西哥战争 (1846) 期间活动的四卷日记。斯威尼(托马斯·威廉)收藏。有一些与墨西哥战争 (1845-1848 年) 有关的信件和军事文件。泰勒(扎卡里)收藏,41 件,1846-1848 年。主要涉及墨西哥战争,通过扎卡里·泰勒写给美国陆军外科医生罗伯特·克鲁克·伍德博士的信件可以看出,伍德博士娶了泰勒的女儿。威尔逊(本杰明·戴维斯)收藏馆包括一些关于墨西哥战争和墨西哥陆路旅行的材料。伍德(CES)收藏馆包含有关威廉·马克斯韦尔·伍德及其在墨西哥战争期间参与收购加利福尼亚的部分信息。单独条目 HM 31385 乔治·W·奇尔顿 致希西家·威廉·W·赖斯。1846 年 6 月 10 日。[墨西哥战争] 泰普斯科特家族收藏馆 约翰·贝克·吉尔默。致约翰·贝克 泰普斯科特。1846 年 6 月 11 日。[墨西哥战争] HM 26651 瓦伦丁·戈麦斯·法里亚斯美墨战争日记,1846 年 10 月 10 日至 1847 年 6 月 7 日。EG Box 46 Pillow,Gideon Johnson。致 Lucius J. Polk。1846 年 11 月 8 日。[墨西哥战争] HM 31356 Bowdon,Franklin Welsh。致 Hezekiah William W. Rice。1846 年 12 月 16 日。[墨西哥战争] HM 31383 Chilton,George W. 致 Frances Jane (Chilton) Rice。1846 年。[墨西哥战争] HOU 22-24 Houghton,Carlos P. 致 Sherman Otis Houghton。三封信。1846-1847 年。[墨西哥战争]
数字双技术正在迅速发展,提供虚拟表示,该虚拟表示形式并将复杂的物理系统连接起来,以进行仿真,监视,维护和优化等各种目的。与限于模拟特定物理过程的传统方法相反,数字双胞胎中的模拟包括精确描绘大型系统的多态性环境。这些数字双胞胎通过实时数据和反馈循环连接到其物理对应物。虽然实施数字双胞胎的好处很多,但所需的资源,精力和投资对于每种用例可能会有所不同。制造商通常必须评估投资回报率(ROI),然后才能制定这些计划。然而,数字双胞胎复杂的多维性质在准确评估其ROI时构成了挑战。本研究评估了开发数字双胞胎对制造系统的经济影响,并提出了评估ROI的实用框架。这种系统的方法可以帮助利益相关者增强数字双胞胎项目的财务可行性。
本文介绍了课程交织在一起的在线行为克隆(IOBC),作为一种培训代理进行军事行动的方法,不仅应对复杂和动态的战斗场景所带来的挑战,还解决了军事教义和策略如何转移到这些代理商中。它突出了传统强化学习(RL)方法的局限性,并提出了与课程学习结合结合的在线行为克隆,作为增强RL代理培训的解决方案。通过利用基于规则的代理进行培训期间的指导,IOBC可以加速学习并改善RL代理的表现,尤其是在培训和复杂场景的早期阶段。该研究使用Lealegsim(一种以增强性学习为中心的模拟环境)进行了实验,证明了我们方法在增强剂性能和可伸缩性方面的有效性。结果表明,IOBC在没有指导的情况下明显胜过RL代理,为在具有挑战性的环境中提供了稳定的学习基础。这些发现突显了IOBC在现实世界中的军事应用中的潜力。