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World File Search System状态
通过遗憾和评估阶段的状态修复的安全加强学习
深度加强学习（DRL）在许多复杂的决策任务中都取得了成功。然而，对于许多现实世界应用，标准的DRL培训在具有脆弱性能的代理商中恢复，特别是在关键问题问题上，发现安全和成功的策略都非常具有挑战性。已经提出了各种探索策略来解决这个问题。但是，他们没有考虑当前的安全性能的信息；因此，它们无法系统地在与培训最相关的状态空间部分上进行系统。在这里，我们提出了基于估计的深度强化学习（稀有）中的状态，该框架介绍了两种创新：（i）将安全评估阶段与国家修复阶段与国家修复阶段，即，在未访问的状态和（ii）估计的promiere extimies nefiperies of n.gap中，gap secried and gap secried seformist of the MAR均进行了iSe。我们表明，这两种创新都是有益的，并且在经验评估中，罕见的优于深度学习和探索等基线。
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
张量网络状态的量子压缩
摘要 我们为张量网络状态的参数族设计量子压缩算法。我们首先建立存储给定状态族中的任意状态所需的内存量的上限。该上限由合适流网络的最小割确定，并与从指定状态的参数流形到状态所体现的物理系统的信息流有关。对于给定的网络拓扑和给定的边维度，当所有边维度都是同一整数的幂时，我们的上限是严格的。当不满足此条件时，该上限在乘法因子小于 1.585 时是最佳的。然后，我们为一般状态族提供了一种压缩算法，并表明该算法对于矩阵乘积状态在多项式时间内运行。
宣布国家能源紧急状态...
该文件计划于 2025 年 1 月 29 日在《联邦公报》上公布，并可在 https://federalregister.gov/d/2025-02003 和 https://govinfo.gov 上查阅。
使用机器学习和多参数 MR/PET 区分人类胶质瘤中的 IDH 状态
方法：回顾性纳入了 62 名接受 FDOPA PET 和 MRI 检查的未接受治疗的胶质瘤患者。对比增强 T1 加权图像、T2 加权图像、液体衰减反转恢复图像、表观扩散系数图和相对脑血容量图以及 FDOPA PET 图像用于体素特征提取。使用无监督两级聚类方法，包括自组织映射和 K 均值算法，并将每个类标签应用于原始图像。将肿瘤区域内每个类的标签对数比应用于支持向量机以区分 IDH 突变状态。计算受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC)、准确度和 F1-socore，并将其用作性能指标。
意识改变状态下大脑中枢的重组
跨大脑区域分布的功能相互作用模式被认为为有意识的信息处理提供了支架，在意识丧失时观察到明显的拓扑变化。然而，要在宏观尺度的大脑网络组织和有意识的认知之间建立牢固的联系，需要直接研究意识系统性减弱过程中神经心理学相关的结构修改。在这里，我们评估了一组健康参与者在基线静息状态 fMRI 以及两种不同水平的丙泊酚诱导镇静下的脑图整体和区域干扰。我们发现了一种持久的模块化架构，但构成更广泛的富人俱乐部集体一部分的大脑中枢发生了显著的重组。此外，富人俱乐部连接强度的降低与参与者在语义判断任务中的表现显着相关，表明这种高阶拓扑特征对有意识认知的重要性。这些结果强调了大脑功能相互作用的整体和区域特性在支持有意识认知方面的显著相互作用，这与我们对意识临床障碍的理解有关。
染色质状态在脑功能和疾病中的作用
染色质是携带DNA序列的基因组的物理底物，并确保其在细胞核中的适当功能和调节。虽然在编程的细胞过程（例如开发）过程中染色质的动力学知之甚少，但染色质在经验依赖性功能中的作用仍未得到很好的定义。积累的证据表明，在脑细胞中，环境刺激可以触发可能影响未来转录程序的染色质结构和三维（3D）组织的长期变化。本综述描述了最新发现，表明染色质在细胞记忆中起着重要作用，尤其是在维持大脑中先前活性痕迹中。受到免疫和上皮细胞发现的启发，我们讨论了潜在的机制及其对健康和疾病中经验依赖性转录调控的影响。我们通过提出染色质的整体观点作为分子底物的整体观点，以整合和同化环境信息，这可能构成未来研究的概念基础。
神经网络 - 艺术状态，简短历史，基本模型和体系结构
人工神经网络（ANN）是一个信息或信号处理系统，由大量简单的处理元素组成，这些元素与直接链接互连，并配合以执行并行分布式处理以解决所需的计算任务。神经网络以类似的方式处理信息。ann的灵感来自生物神经系统的方式，例如大脑的作品 - 神经网络以身作则。ANN采用与常规计算相比，解决问题的方法。传统的计算机系统使用算法方法，即遵循一组说明以解决问题。将解决问题的能力限制在我们已经理解并知道如何解决的问题上。但是，神经网络和常规算法计算不在竞争中，而是相互竞争。有些任务更适合于算法方法（例如算术操作）和更适合神经网络方法的任务。
脑电图微状态 A
摘要：理论基础：静息状态范式经常应用于脑电图 (EEG) 研究；然而，它与无法控制参与者的思想有关。为了量化受试者在休息时的主观体验，引入了阿姆斯特丹静息状态问卷 (ARSQ)，涵盖了十个思维游离维度。我们旨在估计主观体验与 EEG 的静息状态微状态之间的关联。方法：使用 197 名受试者的 5 分钟静息状态 EEG 数据来评估七个微状态类别的时间特性。采用贝叶斯相关方法来评估静息后评估的 ARSQ 域与微状态参数之间的关联。结果：揭示了舒适度、自我和躯体意识域与神经电微状态的时间特性之间的几种关联。舒适度与微状态 E 持续时间之间的正相关性显示出最强的证据 (BF 10 > 10)；其余相关性显示出大量证据 (10 > BF 10 > 3)。结论：我们的研究表明，评估静息状态下发生的自发思维对于理解微状态所反映的内在大脑活动具有重要意义。
邮政标准化状态
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