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轴突张力有助于一致的折叠放置
尽管存在轴突行为的证据，但实验结果对轴突张力假说的全面接受提出了挑战。例如，在成年小鼠 18 和发育中的雪貂 19 的大脑中进行的残余应力切割实验表明，皮层下存在持续的张力，这可能对折叠过程产生重大影响。然而，三个主要结论挑战了基于张力的折叠假说：（1）皮层下轴突张力远离折叠区域，（2）脑回周围的周向轴突张力太弱，无法直接拉动组织，（3）观察到的脑回中残余应力的方向与模型的预测不符。19 他们的实验和模拟表明差异生长主要驱动折叠，同时允许轴突张力仍然是影响皮质折叠的制约因素。在其他研究中，轴突连接被发现与跨物种的皮质折叠成比例，20,21 导致研究人员扩展原始的轴突张力理论，提出轴突张力导致白质折叠，进而影响灰质折叠。最近，Van Essen 重新表述了原始的基于张力的形态发生理论，在细胞和组织尺度上纳入了更多促进折叠的力量。22 反驳对其理论的批评，19 他指出，体外实验可能无法捕捉体内张力，这可能会受到切片或组织水肿的影响。他还呼吁建立一个模拟框架，能够模拟皮质组织中的关键神经生物学特征，例如以不同角度甚至交叉取向的轴突。23 目前，在理解轴突张力在脑回形成过程中如何发挥作用方面仍然存在差距。例如，体内存在什么程度的轴突张力？这种张力水平是否能够触发皮质折叠？轴突网络在折叠过程中如何连接？鉴于有关大脑结构和功能之间关系的悬而未决的问题，白质尤其令人感兴趣。24 据观察，各种神经系统疾病中都存在异常的白质连接，这通常与大脑内的非典型折叠模式相吻合。当然，这些关系可能是因果关系，也可能仅仅是相关的。无论如何，更深入地了解白质连接在皮质折叠中的作用，对我们理解大脑的结构和功能具有深远的影响。
现场合并自动化纤维放置...
1羊毛，R。P.和O'Conner，K。M.，“聚合物中的裂纹愈合理论”，《应用物理学杂志》，第1卷。52（10），1981。2 Agarwal，V。，“分子迁移率在热塑性复合材料的巩固和键合中的作用”，博士学位论文，特拉华大学，1991年。3 Pitchumani，R.，Don，R。C.，Gillespie，J。W.和Ranganathan，S。，“具有原位合并的热塑性拖放过程的设计和优化”，《复合材料杂志》，第1卷。31（3），1997。4 Gillespie，J。W.和Bastien，L。J.，“无体热塑料融合键合接头的强度和韧性的非等热愈合模型”，《聚合物工程与科学》，第1卷。31（24），1991。
放置基于发展的发展：不精确的科学和可能的更新边界
这种反思借鉴了数十年来美国在美国和城市规模上的基于地点政策的经验。经过多年的审判可以通过几种具体的方式为未来的基于地点的政策提供信息。对于一个人来说，他们应该对基础条件和参与者敏感，这些条件和参与者既可以使大型空间计划的成功，尤其是国家（或地区）和地方政府的作用。他们还将比以往任何时候都需要保持课程：维持投资水平；适应链条冲击并使其具有弹性；适应和利用市场发展，例如技术变革；应对包括多样性在内的劳动力挑战；并认识到甚至威胁最精心设计的干预措施的商业限制。最重要的是，基于地点的计划将需要面对次国参与者吸收和使用国家资助能力有限的挑战，这与威胁我们福祉的挑战成正比，即气候变化和社会凝聚力的侵蚀。
“使用机器学习的放置预测和分析”
许多学生没有意识到行业需求，导致满足业务需求的毕业生数量很少。学生的职位提出了重大挑战。教育机构应最大限度地提高实习机会，招募部门和教师应为学生做好满足特定公司要求的准备。工作安置预测系统可以评估学生对特定工作的适用性。在拟议的系统中，IT公司投资了大量资金来招募学生。为了降低这些成本，可以使用深度学习工具来实现有效的过滤。深度学习涉及通过各种分析方法识别数据中的模式。教育机构可以利用此数据挖掘能力来了解公司的招聘历史记录和学生数据，从而允许归因细胞预测当前的学生安置。本文研究了位置预测系统的不同模型及其对学生的应用。
春季：通过基于深的增强学习的状态放置来改善碎片区块链的吞吐量
sharding提供了一个机会来克服区块链的固有量表挑战，这是下一代Web的基础架构。在碎片链中，该州被分为较小的群体，称为“碎片”。由于状态被放置在不同的碎片上，因此不可避免地会跨碎片交易，这不利于碎片区块链的性能。现有的解决方案通过基于图形分配的方法基于启发式算法或重新分配状态的状态，这些方法的效率较低或昂贵。在本文中，我们介绍了春天，这是第一个基于状态放置的基于深层的学习（DRL）碎片框架。春季将国家安置作为马尔可夫决策过程，该过程考虑了交叉交易比率和工作量平衡，并雇用DRL来学习有效的国家安置政策。基于实际以太坊交易数据的实验结果证明了与其他状态放置解决方案相比，春季的超级性。特别是，它使跨分散交易比率降低了26.63％，并将吞吐量提高到36.03％，而所有这些都没有不适当地牺牲碎片之间的工作量余额。更新培训模型和做出决策的时间分别仅为0.1和0.002，这表明开销是可以接受的。
通过自适应奖励通过加强学习来学习电路放置技术
摘要 - 安装是印刷电路板（PCB）物理设计的第一步，并且需要大量的时间和域专业知识。放置质量会影响子分析任务的性能，并且最佳位置的产生至少是NP兼容。虽然随机优化和分析技术取得了一定的成功，但它们通常缺乏对人类工程师的直觉理解。在这项研究中，我们提出了一种新颖的端到端机器学习（ML）方法来学习基本的放置技术并利用经验来有效地优化PCB布局。为了实现这一目标，我们将PCB放置问题作为马尔可夫决策过程（MDP），并使用加固学习（RL）学习通用位置技术。代理驱动的数据收集过程产生了足以在自适应奖励信号的指导下学习通用政策的高度多样性和一致的数据点。与看不见的电路的最新模拟退火方法相比，经过TD3和SAC训练的由此产生的策略平均降低了路由后线长度的17％和21％。定性分析表明，这些政策学习了基本的放置技术，并证明了对潜在问题动态的理解。共同证明了新兴的协作或竞争行为以及更快的放置融合，有时超过数量级。索引术语 - 电路布局，放置，加固学习
文章 - 工程，技术和技术影响需求响应对太阳能PV系统在分销中的最佳放置的分析n
摘要：近年来，将分布式生成（DG）技术集成到分销网络（DN）以提高系统效率，降低碳排放并提高电源系统的可靠性。但是，DG系统在DN中的最佳位置是一项艰巨的任务，因为它取决于多个变量，包括负载需求，可再生能源和储能系统（ESS）。在这种情况下，需求响应（DR）程序可以在提高DG系统效率方面发挥至关重要的作用，因为它们使消费者可以在高峰时段降低其能源使用，并将其需求转移到非高峰时段。DR和太阳能光伏（SPV）系统是两种突出的技术，可以在功率DN中发挥重要作用。在本文中，采用双层粒子群优化（PSO）方法来确定DR协调中DG的最佳分配。在建议的方法中，优化的第一级确定了DG的最佳大小和位置，第二级优化决定了DR协调中的最佳功率调度。提出的方法是在IEEE 33总线系统上实现的，结果表明功率质量参数已显着改善。
