XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System目标选择
潜在的学习进步推动人类加强学习中的自主目标选择
人类是自动特工，他们通过设定和追求自己的目标来学习。但是，指导人类目标选择的确切机制尚不清楚。学习进度通常以观察到的性能变化而衡量，可以为人类和人造药物的目标选择提供宝贵的信号。我们假设人类对目标的选择也可能是由潜在的学习进步驱动的，那么人类也可以通过了解其行动和环境来估算这些进步，即使没有立即发生绩效的改变。为了检验这一假设，我们设计了一项分层增强学习任务，其中人类参与者（n = 175）反复选择自己的目标并学习了目标条件政策。我们的行为和计算建模结果证实了潜在学习进度对目标选择和揭示个体间差异的影响，这部分是通过识别环境层次结构的介导的。通过研究潜在学习进度在人类目标选择中的作用，我们为更有效和个性化的学习经历以及更类似人类的自动机器的发展铺平了道路。
基于CDK7共价结合药物的反式宿主指导的策略：目标选择性，皮莫尔剂量，跨病毒反应性
1 QURIENT CO.，LTD。，C-DONG，242 PANGYO-RO，C801 BUNDANG-GU，SEONGNAM-SI 13487，大韩民国2临床和分子Virolosgy研究所，Friedrich-Alexander-UniversitätErlangen-Nürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnounberg（faangen）scherny 34，4.1105病毒学研究所，弗雷伊大学柏林，罗伯特 - 冯·斯特拉斯 - 斯特拉斯7-13，14163柏林，德国4铅索发现中心，奥托 - 霍恩 - 斯特拉斯，15，442227德国多特蒙德，德国多特，5 manfred.marschall@fau.de;电话。： +49-91-3185-36096†这些作者对这项工作也同样贡献。‡当前地址：Kanaph Therapeutics Inc.，112-901，58，Mokgam-Ro，Gwangmyeong-Si 14295，大韩民国。§当前地址：MitoMmune Therapeutics，13楼，108，Bongeunsa-Ro，Gangnam-Gu 06123，韩国首尔，韩国共和国。∥当前地址：功能性免疫组学，大学医院Tübingen，Hoppe-Seyler-Straße3，72076Tübingen，德国。
对FDA批准激酶抑制剂的目标选择性和副作用的相关分析
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
M-Argo星际立方体Vittorio的目标选择...
计划将微型的小行星远程地球物理观察者（M-Argo）定为第一个独立的立方体任务，以与近地的小行星进行对集合并表征存在现场资源的小行星。除了执行科学任务外，M-Argo是当前正在开发的ESA技术计划中正在开发的小型深空技术的巨大演示者。M-Argo任务概念最初是由ESA并发设计设施（CDF）团队在2017年构想的。阶段A项目由Gomspace Luxembourg领导，并由ESA GSTP合同在2019 - 2020年由Politecnico di Milano提供支持。这项工作给出了与M-Argo的任务分析和设计有关的最初结果。，我们显示了开发的原始程序，以评估可及的NEO目标和随后的下调过程。内部间接求解器，低头轨迹优化器（LT2.0），已与逼真的推进器模型结合使用，具有可变输入功率，推力和特定的冲动。求解器与分析衍生物一起实现了准确的开关检测技术。已经解决了数百个时间和燃油最佳问题，旨在从次要的小行星中适当地从小星球中心数据库中过滤。分析表明，在3年的转移持续时间内从Sun-Earth L2出发时，M-Argo可能会发现约150个次要物体。中，已选择了41个目标，并提取了5个最有前途的对象的简短列表。我们的初步结果表明任务可行性。总的来说，M-Argo有可能实现全新的低成本，深空探索任务。