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猕猴顶上小叶 5 区 (PE) 细分的相应解剖结构揭示了与人类相似的连接模式
基于影像特征将动物脑作为跨物种研究的工具，可为揭示人类大脑的综合分析提供更多潜力。先前的研究表明，人类布罗德曼5区（BA5）和恒河猴的PE为同源区域，均参与手臂运动中触觉过程中的深度和方向信息处理。但最近的研究表明，BA5与PE并不同源，根据细胞构架，BA5被细分为三个不同的亚区域，PE可细分为PEl、PEla和PEm，BA5与PE之间各亚区域之间的物种同源关系尚不明确。同时，基于白质纤维束解剖连接对PE的细分需要更多的验证。本研究依据白质纤维束解剖连接对恒河猴的PE进行了细分。基于概率纤维追踪技术定义前侧和背侧两个PE亚区，最后针对BA5和PE亚区绘制具有预定义同源靶区的连通性指纹，揭示结构和功能特征，并给出识别出的同源对应关系。
COVID-19对平台经济的影响。初步前景COVID-19对平台经济的影响。初步前景
具有不同程度的扩散和严重性，Covid-19的大流行在整个欧洲（及其他地区）中传播，对我们在Plus项目中追求的研究领域有直接影响。通常，当研究人员注册了服务数字化的一般而显着的增长时，平台代表了领先的业务模型。然而，这种推动不能推广到各种服务，但我们可能会报告分裂。一方面，由于大多数欧洲国家的大流行相关限制，诸如Airbnb，Uber或Helpling之类的平台突然崩溃了，另一方面，像Deliveroo这样的平台突然出现了意外的意外相关性，以至于骑手在主流媒体和政治叙述中都成为“必不可少的工人”。此外，另外，将城市空间作为平台开发和政策法规的基本维度。城市生活受到锁定措施的影响，空荡荡的街道和很少有保证社会繁殖服务的工人。因此，劳动数字化和城市方法代表了似乎对构架Covid-19的影响非常有用的功能。旨在勾勒出七个城市的整体情况的图片，加上财团决定撰写本报告，讨论在地方一级采取的措施，以面对紧急情况并探索接下来几个月的潜在前景。
将气候风险评估转化为更有效的适应决策：基于场所的气候风险的社会和政治方面的重要性
气候风险继续以物理，社会经济和/或生态风险来表面上，如2012年和2017年英国气候变化风险评估（CCRA）证据报告所证明的那样。本文认为，以这种方式构架气候风险在科学政策过程中仍然存在问题，尤其是在确保适当的气候风险评估信息转化为更有效的适应决策时。我们争辩说，气候风险评估是如何进一步考虑基于地方气候风险的社会和政治方面的，以确保更有效的适应政策结果。使用CCRA3技术报告方法的话语分析，于2021年6月发布，我们讨论了三个关键主题，涉及在技术报告方法章节中如何在气候风险中构建的三个关键主题。这些是（i）通过“紧迫性得分”评估气候风险的减少方法学框架的过度依赖； （ii）关于“机会”的想法； （iii）通过气候风险镜头的转化适应性话语的框架。总而言之，我们建议，仅在生物物理和社会经济风险方面超越评估风险，更加重视“基于地点”的风险的社会和政治背景对于气候变化的风险评估至关重要。
基于敏捷项目的新型努力估算框架
摘要： - 软件估计是项目管理中最重要的活动。全球许多研究人员都致力于软件努力估算问题，并做出了重大贡献。随着技术和软件过程模型的进步，旧的估计方法可能不会为项目经理带来富有成果的结果。有必要在基于敏捷的项目开发中重新构架估计过程。我们提出了一个名为“敏捷者”的新型连续估计框架，以协助参与以软件估计为导向的任务的项目经理。该框架提供了两个新颖的功能。第一个是通过在迭代过程中推论的错误积累和调整的学习增益来自动调整努力。此功能使系统端到端可训练，为连续估算框架奠定了基础。第二个功能是用于Scrum Masters的实时预测。建议的框架将无法替代现有的基于专家的估计；取而代之的是，它将通过参与并为团队提供辅助意见来提供帮助。本文有助于最大程度地减少各种系统利益相关者的估计工作和实际努力。我们已经使用Anfis-Eebat（即自适应神经模糊的推理系统 - 能源有效的BAT算法）提出了敏捷框架。
通过收缩理论稳定的模块化控制
我们提出了一种新颖的观点，以将控制理论结果与强化学习（RL）的控制稳定性，鲁棒性和政策转移：为模构架设计部署收缩理论。我们利用收缩理论的模块化来设计坐标转换，该转换可以简化非线性约束，以使稳定性变成可溶解的稳定性，从而在控制网络的输入梯度上产生线性约束。这些约束可以在控制体系结构中实现，因此学习框架保持不变，这是保证控制稳定性的最低侵入性方法。我们还得出相应的理论来表征鲁棒性。为了减轻动态模型的限制和要求，我们提出了一个模块化控制体系结构，包括坐标转换，复合变量和任务空间控制器，可以说很容易与未知环境中的机器人操作进行层次RL集成，并改善其性能。我们在两个模拟的操作场景中演示了我们的结果。这项工作提出了制定建筑设计问题来创建与收缩指标配对的Riemannian空间的潜力。关键字：模块化，收缩理论，增强学习，控制稳定性
课程：Geog.501-地理研究方法
b。内部评估30分（通过标记= 12）检查时间：笔试时间为3小时，并将在大学进行。书面考试的试卷应由外部审查员根据大学规范设定。分布IA标记：课程老师将根据演讲（5分）和课堂表现（25分）给出内部评估标记。教室出勤中的分数将以以下方式给出：（最高75％：nil; 75-80％：1; 81- 85％：2; 86-90％：3; 91-95％：4及以上95％：5）。课程教师的课堂表现将根据课堂考试中的表现来评估课程教师/研讨会/课堂分配，教程等。 div> div>根据课程老师的选择。问题纸的模式：该论文将从涵盖全部内容的教学大纲中设置。本课程中的试卷将分为两个部分。第1部分将是强制性的，由10个简短的答案类型的问题组成，涵盖完整的教学大纲和每个携带3分。第三部分将由8个描述性（长答案类型）问题组成，每个单元中的两个都将被构架，其中候选人将不得不尝试4个问题，从每个单元中选择一个。每个问题都带有10分。
se（3）蛋白质结构的扩散模型
蛋白质结构预测场通过蛋白质折叠模型（例如α2和Esmfold）进行了深入的学习革命。这些模型可以快速进行计算机预测，并已整合到从头蛋白设计和蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）预测中。然而，这些模型无法估计取决于构象分布的生物学相关特征。扩散模型是一种新型的生成模型，已经开发出来学习构象分布并应用于从头蛋白质设计。有限的工作是对蛋白质结构插入的有限工作，在该蛋白质结构上，通过同时调节其序列和其余结构来恢复蒙版的截面。在这项工作中，我们提出了构架的iff i n p ain t ing（frameDipt），这是一种蛋白质授予的广义模型。这对于T细胞很重要，鉴于互补性确定区域（CDR）环的超变量性。，我们评估了T细胞受体的CDR回路设计模型，并通过有限的训练数据和可学习的参数获得了与蛋白烯剂的可比预测准确性和RFDiffusion。与确定性结构预测模型不同，框架捕获了不同区域和结合状态的构象分布，突出了生成模型的关键优势。模型和推理代码已发布1。
生成表达式的开放数据基于知识的解码
摘要。在本文中，我们提出了壁虎，这是荷兰统计数据（Centraal bureau de statistiek）数据的知识图答录（KGQA）系统。QA在产生相关答案以及防止幻觉方面构成了巨大的挑战。这是语言模型中发现的一种现象，并在尝试使用这些模型的事实质量检查时会产生问题。为了克服这些局限性，荷兰统计数据使用的ODATA4数据用于创建知识图，其中答案生成解码的构架是扎根的，从而确保了忠实的答案。处理问题时，Gecko执行实体和模式检索，是否会在需要的情况下进行架构受限的表达式解码，并将生成的表达式执行作为ODATA4查询以检索信息。实现了一种新的方法，以使用编码器模型执行受约束的基于知识的表达解码。评估了稀疏和密集的实体检索方法。虽然编码器模型未达到生产就绪的性能，但实验显示了使用稀疏实体回收者基于规则基线的有希望的结果。此外，定性用户测试的结果为正。因此，我们为部署提出建议，帮助指导荷兰统计数据的用户更快地找到答案。
还原计划
•我们运营了ISO 14001认可的综合管理系统•我们成为英国第三家建筑公司，在英国第三，实施并批准了基于科学的目标。这些在2023年被重新论来。•在我们的项目中继续使用电 /混合动力工厂和设备•我们98％的电力合同是可再生能源的原产能保证（REGO）合同 - 确保电力来自可再生能源的发电•我们公司99％的公司汽车车队现在是PHEV或BEV。我们已经扩展了可供选择的混合动力和电动汽车的选择，提供了电动汽车充电赠款，并大量扩展了我们在办公室和我们的项目上的EV充电设施•无燃料标准的更新，该标准为我们的项目提供了控制层的层次结构，目的是消除对我们项目的化石燃料的使用。•引入适应能力的工作，我们重新思考和重新构架我们的工作方式，工作时以及我们做什么以实现完美交付的方法。这减少了会议的商务旅行•对电厂，设备和现场福利的资本投资•持续开发我们的内部碳税，以推动减少碳的积极行为。随后从税收中筹集的资金将重新投资于减少碳活动和倡议。•我们通过购买多种电动汽车来投资我们的商用车舰队，现在包括31个完整的BEV
远程太阳能发电系统的存储和传输能力要求
I.在过去的十年中，风和太阳能产生的渗透见证了急剧的增长。但是，太阳能是间歇性的。晚上无法产生任何动力，要求备份备用能力来减轻时间内 /每日爆发。能源存储可以迅速改变其输入 /输出功率，并随着时间的推移而转移需求，从而在支持可再生能源整合方面具有巨大的潜力[1]。在当前阶段，储能的单位容量成本仍然相对较高，尽管它正在不断减少。必须仔细确定储能的大小。iSTING工作分为两类。在代方面，在[2]和[3]中通过随机单位承诺和随机模型预测性控制在多期经济调度框架下研究了储能选址和规模问题。在[4]中使用双层随机混合构架优化在市场环境中讨论了储能和传输连接器的联合能力优化。在上述工作中，可再生生成的不确定性由概率分布和通过方案近似，或者操作风险受机会限制的限制。参考。 [5]提出了两个多参数编程模型，以研究储能对可再生溢出的影响参考。[5]提出了两个多参数编程模型，以研究储能对可再生溢出的影响