XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模仿
偶然的噬菌体防御在由毒素 - 抗毒素系统介导的流行病弧形霍乱中，由噬菌体编码的抗毒素模仿
抽象细菌及其病毒捕食者（噬菌体）不断发展以相互颠覆。许多抑制噬菌体的细菌免疫系统是根据可以水平传播到多种细菌的流动遗传元素编码的。尽管细菌中免疫系统普遍存在，但这些免疫系统是否常常在自然界遇到的噬菌体作用。此外，有限的例子证明了这些噬菌体如何应对这种免疫系统。在这里，我们确定了具有编码细菌免疫系统DARTG的新型遗传元素的全球病原体弧菌霍乱的临床分离株，并揭示了免疫系统对共同循环裂解噬菌体ICP1的影响。我们表明，DARTG抑制ICP1基因组复制，从而防止ICP1斑块。我们通过识别反击DARTG并允许ICP1后代生产的ICP1编码蛋白来进一步表征DARTG介导的防御与ICP1之间的冲突。最后，我们将这种蛋白ADFB识别为一种功能性抗毒素，ABRO可能通过直接相互作用大门。在临床V.霍乱分离株中检测DARTG系统后，我们观察到ICP1分离株与功能性抗毒素的增加。这些数据强调了对霍乱弧菌及其裂解噬菌体的监视使用，以了解细菌与其自然界噬菌体之间的共同进化武器竞赛。
通过下文模仿学习通过下一步的预测-ICRT
摘要 - 我们探讨了如何启用机器人技术下文预测模型的文化学习能力，从而使模型可以通过使用人类的Teleop演示示例提示无需微调来执行新任务。我们提出了一种因果变压器（ICRT），该因果变压器对感觉运动轨迹进行自回旋预测，其中包括图像，本体感受态和动作。这种方法允许在测试时间灵活且无训练的新任务执行，这是通过提示模型的新任务轨迹来实现的。使用Franka Emika机器人进行的实验表明，即使在与提示和培训数据不同的环境配置中，ICRT也可以适应提示指定的新任务。在多任务环境设置中，ICRT在概括方面明显胜过当前最新的机器人基础模型，以看不见任务。代码，检查点和数据可在https://icrt.dev上找到。
仿生细胞刺激 UCLA -Yang Engineering Immunity Lab 临床的癌症免疫疗法 https://doi.org/10.1038/s41587-024-024-0226- y物品生成造血干细胞和祖细胞的同种异体CAR-NKT细胞，使用Clinica 免疫治疗可提高其CA |尤里卡特！ 模仿合成细胞以改善T细胞激活
嵌合抗原受体（CAR）设计的T细胞代表癌症的前线治疗。但是，当前的汽车T细胞制造方案不能充分再现免疫突触的形成。在此响应这种限制，我们开发了一个柔性石墨烯氧化物抗原呈递平台（GO-APP），该平台将抗体固定在氧化石墨烯上。通过对氧化石墨烯（GO-APP 3/28）上的抗CD3（αCD3）和抗CD28（αCD28）进行装饰，我们实现了显着的T细胞增殖。GO-APP 3/28与T细胞之间的体外相互作用紧密模仿抗原呈递细胞和T细胞之间的体内免疫突触。 这种免疫突触模仿的模仿表现出刺激T细胞增殖的高能力，同时保留其多功能性和高效力。 同时，它提高了CAR基因工程效率，与标准方案相比，CAR T细胞产生的增长超过五倍。 值得注意的是，GO-APP 3/28在T细胞中刺激了适当的自分泌白介素-2（IL-2），并克服了对外部IL-2补充的体外依赖，从而提供了与IL-2补充无关的培养基于T细胞的产物的机会。GO-APP 3/28与T细胞之间的体外相互作用紧密模仿抗原呈递细胞和T细胞之间的体内免疫突触。这种免疫突触模仿的模仿表现出刺激T细胞增殖的高能力，同时保留其多功能性和高效力。同时，它提高了CAR基因工程效率，与标准方案相比，CAR T细胞产生的增长超过五倍。值得注意的是，GO-APP 3/28在T细胞中刺激了适当的自分泌白介素-2（IL-2），并克服了对外部IL-2补充的体外依赖，从而提供了与IL-2补充无关的培养基于T细胞的产物的机会。
视觉模仿以任务为导向的对象抓握和重新排列
摘要 - 面向任务的对象抓握和重排是机器人的关键技能，必须执行多功能的现实世界操纵任务。然而，由于对物体的部分观察并形成了分类对象的变化，它们仍然具有挑战性。在本文中，我们介绍了多元特征隐式模型（MIMO），这是一种新颖的对象表示，在隐式神经场中编码点和对象之间的多个空间特征。在多个特征上训练这样的模型可确保其始终如一地嵌入对象形状，从而改善其在对象形状中的性能，从部分观察，形状相似性度量和对象之间的空间关系进行建模。基于MIMO，我们提出了一个框架，以从单个或多个人类演示视频中学习面向任务的对象抓握和重排。仿真中的评估表明，我们的方法的表现优于多和单视图观察的最新方法。现实世界实验证明了我们方法在对操纵任务的单次模仿学习中的功效。
降血糖，肠降血糖素模仿 - 增强剂形式 - 药房
18岁）这与FDA批准的包装标签中建议的截止值一致，经过同行评审的医学文献或经过3个月的治疗后的共识治疗指南，并获得最大建议/耐受剂量□受益人的最大依赖性临时效果，从而获得了最大的依赖性，从而有所改善，从而获得了良好的依赖程度。基线的合并症，例如血脂异常，高血压，
诊断诊断的市场研究 - 模仿 - 设备 -
本关于印度诊断医学成像设备行业的市场研究报告（专注于MRI和CT扫描），此处包含的信息仅用于一般目的，并且基于研究中出现的广泛趋势和观点。本报告并非旨在详尽，也不提供与该行业有关的任何问题的完整摘要，也不是法律文件，可以用于任何法律或其他法律诉讼的目的。该报告依赖于主要数据，包括调查，利益相关者的互动和集中的小组讨论。假定在市场研究过程中提供的信息是完整的，准确的，并且不是误导的。印度竞争委员会（“委员会”/“ CCI”）对数据的准确性，可靠性，完整性或从中提出的推论没有承担任何责任或法律责任。
提示，计划，执行：通过量化模仿学习
摘要 - 近年来，强化学习和进化学习表现出了控制人形机器人运动的巨大潜力。但是，这些方法通常会为特定任务创建模拟环境和奖励，从而产生了多种策略和限制功能的要求，以解决复杂和未知任务。为了克服这些问题，我们提出了一种新颖的方法，将对抗性模仿学习与大语言模型（LLMS）相结合。这种创新方法使代理商可以通过单个政策学习可重复使用的技能，并在LLMS的指导下解决零拍摄任务。特别是，我们利用LLM作为战略规划师，通过理解特定于任务的提示，将先前学到的技能应用于新颖的任务。这使机器人能够以序列执行指定的动作。为了改善我们的模型，我们合并了基于代码的向量量化，使代理可以生成合适的操作，以响应LLM的看不见的文本命令。此外，我们设计了一般的奖励功能，考虑了人形机器人的独特运动特征，确保代理模仿运动数据，同时保持目标取向，而无需其他指导方向方法或策略。据我们所知，这是第一个使用单个学习策略网络和LLM作为计划者来控制人形机器人的框架。广泛的实验表明，我们的方法在复杂的运动任务中表现出有效和适应性的能力。
模仿从单个演示中学习的，利用载体量化机器人收获
摘要：机器人解决复杂的非重复任务的能力将是为仍涉及劳动密集型，潮流和身体苛刻活动的农业应用中新的自动化水平的关键。收获是一个这样的例子，因为它需要将动作组合在一起，通常可以将其分解为视觉宣传和操纵阶段，而后者通常直接直接进行预编程。在这项工作中，我们专注于新鲜蘑菇收获的任务，该任务由于其高复杂性而由人类采摘者手动进行。一个关键的挑战是通过低成本硬件和机械系统来启用收获，例如软握把，它们与刚性相比提出了其他挑战。我们设计了一种使用矢量量化的模仿学习模型管道来直接从视觉输入中学习量化嵌入。我们在基于人类专家收集真正蘑菇的录音设计的现实环境中测试了这种方法。我们的模型可以用柔软的气动驱动器来控制一个笛卡尔机器人，以成功复制蘑菇的超越序列。我们在不到20分钟的数据收集的干扰物中取下蘑菇，包括单个专家演示和辅助，非专家，轨迹。整个型号管道需要在单个A4000 GPU上少于40分钟的训练，并且大约需要。20 ms用于推断标准笔记本电脑GPU。
双重：基于双边控制的模仿学习通过变压器的动作块
摘要 - 机器人臂中的自主操纵是机器人技术中一个复杂而不断发展的研究领域。本文提出的工作是在机器人技术和机器学习领域的两种创新方法的交集。灵感来自具有变压器（ACT）模型的动作块，该模型采用关节角度和图像数据来预测未来的运动，我们的工作集成了基于双边控制的模仿学习的原理，以增强机器人控制。我们的目标是协同这些技术，从而实现更强大，更有效的控制机制。在我们的方法中，从环境中收集的数据是使用双边控制的关节角度，角速度和扭矩的关节角度，角速度和扭矩。该模型旨在预测领导者机器人的关节角，角速度和扭矩的后续步骤。这种预测能力对于在追随者机器人中实施有效的双边控制至关重要，从而可以进行更细微和响应的操纵。