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建模啮齿动物中的人神经元儿茶酚胺能色素沉着概括与年龄相关的神经退行性缺陷
开发有效治疗神经退行性疾病的一个关键局限性是缺乏准确模仿人类疾病的复杂物理学的模型。人类会随着年龄的增长而积累的神经元内神经元的色素神经素，从而合成儿茶酚胺。神经元达到最高神经元素水平的神经元在parkinson，阿尔茨海默氏症和显然健康的衰老个体中优先退化。然而，在当前动物模型中未考虑这种大脑色素，因为啮齿动物等常见的实验室物种不会产生神经念珠菌。在这里，我们生成一种被称为TGNM的组织特异性的转基因小鼠，该小鼠模仿了基于组成型儿茶酚胺特异性表达人类糖果蛋白 - 生物糖蛋白酶蛋白酶酶的蛋白酶酶的表达，从而模仿了cantecholamineragramagic neuromelanin的人类依赖性脑部范围的分布。我们表明，与渐进性人类神经元素色素沉着平行，这些动物表现出与年龄相关的神经元功能障碍和变性，影响了许多脑回路和身体组织，与运动和非运动和非运动型呈现有关，让人想起早期神经变性阶段。该模型可以帮助探索大脑衰老和神经变性的新研究途径。
HDAC抑制剂在体外概括了与人类疾病相关的小胶质细胞特征
基因签名伏诺替纳斯特治疗[P.Adj; log2fc] DHRS9群集11 5.68E -05 [1.04] RABAC1群集11 1.77E -14 [0.69] ARHGAP48 MIC13 1.68E -03 [0.71] PTPRG MIC13 3.14E -03 [0.69] SCIN MIC13 + CLUSTER 11 1.40E -0.40E -02 [0.69] 1.55E -18 [0.83] ABCA1 IMG群集2+8 2.83E -04 [0.63] SLC38A6 IMG群集2+8 2.96e -04 [0.59] Lipa cluster 11/ mic3/ img cluster 2+8 5.92e -8 5.92e -04 [0.23] NPL CLUSTER 11/ MIC 3/ MIC 3/ MIC 3/ MIC 3/ IMRIMRIMRIMRIMRIMRRIMRRIMRRIMRRIMRIMRIMRIMR REMR IMRR 2+8 3. 33. 3.3 3 3 3 3 33 3. 3. 33 EMR IMRIMRIMRIMRIMRRIMRRIMRRIMRRIMRRIMRRIMRRIMRRIMRRRIMRRIMRRR群集11/MIC3/IMG群集2+8 1.41E -02 [0.16]表2。IMG中伏诺替氏剂治疗引起的标记基因的摘要。IMG中伏诺替氏剂治疗引起的标记基因的摘要。
通过陪审团实现基于学习的拥塞控制的公平性概括
互联网拥塞控制（CC）长期以来在网络系统中提出了一个挑战控制问题，最近的方法越来越多地纳入了深度强化学习（DRL），以增强适应性和性能。尽管有希望，但基于DRL的CC方案通常会遭受公平性差，尤其是在培训期间未见的网络环境时。本文介绍了陪审团，这是一种基于DRL的新型CC计划，旨在实现公平性。At its heart, Jury decouples the fairness con- trol from the principal DRL model with two design elements: i) By transforming network signals, it provides a universal view of network environments among competing flows, and ii) It adopts a post-processing phase to dynamically module the sending rate based on flow bandwidth occupancy estima- tion, ensuring large flows behave more conservatively and smaller flows more aggressively, thus achieving a fair和平衡的带宽分配。我们已经完全实施了陪审团，广泛的评估证明了其在仿真和现实世界网络的广泛范围内的强大结合特性和高性能。
改善通过多项式表示自主驾驶的轨迹预测的分布外概括
摘要 - 针对分布（OOD）样本的鲁棒性是轨迹预测模型的关键性能指标。但是，最先进（SOTA）模型的开发和排名是由其在单个竞争数据集上的分布（ID）性能驱动的。我们提出了一个OOD测试协议，该协议在两个大规模运动数据集中均质化数据集和预测任务。，我们基于模型的输入和输出侧的代理轨迹和道路几何形状的多项式表示引入了一种新颖的预测算法。随着模型大小，训练工作和推理时间的较小，我们到达Sota Performence进行ID测试，并显着提高OOD测试中的鲁棒性。在我们的OOD测试方案中，我们进一步研究了SOTA模型的两种增强策略及其对模型概括的影响。强调ID和OOD性能之间的对比度，建议将OOD测试添加到轨迹预测模型的评估标准中。
改善现实中语音分离的概括 -
在各种声学环境中，在各种声音环境中实现强大的语音分离，并带来了一个开放的挑战。尽管现有的数据集可用于训练分离器以获取特定方案，但它们并未在各种现实世界中概括地概括。在本文中，我们提出了一条新型的数据模拟管道，该管道从一系列声学环境和内容中产生各种培训数据，并提出了新的培训范式，以提高一般语音分离模型的质量。具体来说，我们首先引入AC-SIM，AC-SIM是一种数据模拟管道，该管道结合了内容和声学的广泛变化。然后，我们将多个培训目标纳入置换不变训练（PIT），以增强训练有素的模型的分离质量和概括。最后，我们在分离界和基准之间进行了全面的观察和人类听力实验，以验证我们的方法，从而对非同源和现实世界测试集进行了实质性改进。索引术语：语音分离，数据模拟，多损失优化
概括 40-1 橙色慈善 lfmo
RWY14：东部区域：禁区。西部区域：以 8.1% RM157° 爬升至 260（74）（1），然后爬升至 1500（1314），随后直接飞抵航路安全高度。请勿在 DER 前转弯。 （1）理论上升坡度：惩罚性障碍； 246 英尺树线距离 DER 184 米，轴线左侧 127 米。如果忽略此障碍：以 7.2% RM157° 爬升至 230（44）（2），然后爬升至 1500（1314），然后直接航线至航路安全高度。请勿在 DER 前转弯。 （2）理论上升坡度：惩罚性障碍； 224 英尺机库距离 DER 90 米，轴线右侧 201 米。 RWY32：东部区域：禁区。西部区段：以 10.6% 的速度爬升至 RM322° 至 270（76）（1），然后以 4.6% 的速度爬升至 1000（806），随后直接飞抵航路安全高度。请勿在 DER 前转弯。 （1）理论上升坡度：惩罚性障碍； 258 英尺树线距离 DER 142 米，轴线右侧 187 米。如果忽略此障碍：以 4.6% RM322° 的速度爬升至 1000（806）（2），然后直接飞抵航路中的安全高度。请勿在 DER 前转弯。 （2）理论上升坡度：惩罚性障碍； 262 英尺树线距离 DER 412 米，位于轴线左侧 197 米处。
机器人生成用于学习可概括的视觉机器人操作的数据
摘要 - 在大量数据上预先限制模型，这是AI的流行趋势。但是，由于需要有效的控制动作，为机器人学习收集足够的离线培训轨迹特别昂贵。因此，大多数现有的机器人数据集是从人类专家那里收集的。我们使用称为“机器人自学”的新框架来解决此类数据收集问题，该框架要求机器人自我生成有效的培训数据，而不是依靠人类示威者。我们的关键想法是在状态空间上训练单独的数据生成策略，以自动生成具有不断增长的复杂性的有意义的动作和轨迹。然后，这些生成的数据可进一步用于训练具有强大构图概括功能的视觉策略。我们在两个视觉操作测试台上验证了我们的框架，包括一个多物体堆叠域和流行的RL基准“ Franka Kitchen”。实验表明，对自生数据进行培训的最终视觉政策可以实现需要长马机器人执行的新颖测试目标。项目网站https://sites.google.com/ view/robot-self-teaching。
合作多代理增强学习中的最佳任务概括
虽然在单药强化学习（RL）的背景下广泛研究了任务概括，但在多代理RL的背景下，很少有研究。确实存在的研究通常将任务概括视为环境的一部分，当明确认为没有理论保证时。我们提出了以目标为导向的多任务多任务多代理RL（GOLEMM）的学习，该方法实现了可以证明是最佳的任务概括，据我们所知，在MARL中还没有实现。在学习了单个任意任务的最佳目标价值函数之后，我们的方法可以零弹性地推断出分布中任何其他任务的最佳策略，仅给出了每个代理的终端奖励的知识，即新任务和学习任务。从经验上我们证明，我们的方法能够概括一个完整的任务分布，而代表性基线只能学习任务分布的一小部分。
概括
沙邦国家参考中心专家实验室 (CNR-LE) 隶属于武装部队生物医学研究所 (IRBA) 的细菌学部门，其联系方式如下： - CNR-LE 主任：Olivier GORGÉ 博士 - CNR-LE 副主任：Jean-Nicolas TOURNIER 教授 - 邮政地址（通信）：CNR LE CHARBON - 武装部队生物医学研究所 - 微生物学和传染病部 - 1, place Général Valérie André - 91220 BRETIGNY-SUR-ORGE - 邮政地址（发送样本）：CNR LE CHARBON - HNIA BEGIN - 医学生物学部门 - 69, avenue de Paris, 94163 SAINT-MANDÉ Cedex - 电子邮件地址：irba-cnrlecharbon.accueil.fct@def.gouv.fr - 电话号码：06 30 55 70 15 / 01 78 65 10 99 如遇紧急情况，可通过移动电话线路每周 7 天、每天 24 小时联系 CNR-LE。 CNR-LE 的使命是提供微生物学专业知识、促进流行病学监测并向法国公共卫生部 (SPF) 通报任何异常或新出现的事件。
用变异适配器改善夹子的零弹性概括
摘要。预先训练的视觉模型（VLMS）的出色概括能力使下游零镜头任务的微调VLM是流行的选择。尽管在基础类的专业性中取得了令人鼓舞的表现，但大多数现有的微调方法都遭受了新颖类的特征混乱，导致不满意的可转移性。为了解决这个问题，我们提出了一种称为基于及时的变分适配器（PVA）的分裂和争议方法，该方法通过分开基础和新样本来明确减少预测偏差。指定，我们设计了两个具有可学习的文本令牌的变异适配器，以使共享潜在空间中每种模态的潜在表示。一旦受过训练，我们就可以使用潜在特征的相似性度量，即将混乱任务转换为两个独立的样本（一个用于基本类别，另一个用于新颖的类别）。此外，为了提高新颖类的可传递性，我们通过残留连接进一步完善了具有全局特征的学习适配器的输出特征。我们对广义零射门学习和交叉传输的学习进行了广泛的实验，以证明我们的方法的优势，并在四个流行的基准上建立新的最先进的方法。