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World File Search System级联
UFMTrack：底流迁移追踪器，能够分析微流体装置中跨血脑屏障的整个多步骤免疫细胞外渗级联
。CC-BY 4.0 国际许可证永久有效。它是在预印本（未经同行评审认证）下提供的，作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权持有者于 2024 年 11 月 15 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2023.01.04.522827 doi：bioRxiv 预印本
基于O-RAN的交通转向的状态空间分解的级联加固学习
摘要 - 我们研究开放无线接入网络（O-RAN）中的交通转向问题（TS）问题，利用其RAN智能控制器（RIC），其中RAN RAN RAN配置参数可以在接近现实的时间内共同且动态地优化。为了解决TS问题，我们提出了一种新颖的级联加固学习（CARL）框架，我们建议在其中提出状态空间分解和策略分解，以减轻对大型复杂模型和标记良好的数据集的需求。对于每个子州空间，对RL子政策进行了训练以优化服务质量（QoS）。要将CARL应用于新的网络领域，我们提出了一种知识转移方法，以根据受过训练的政策学到的知识来初始化新的子政策。为了评估卡尔，我们构建了一个数据驱动的RIC Digital Twin（DT），该数据使用现实世界中的数据进行建模，包括网络设置，用户地理分配和流量需求，以及其他tier-1 RAN操作员。我们在两个DT方案中评估了Carl，代表了两个不同的美国城市，并将其表现与惯常政策作为基线和其他竞争优化方法（即启发式和Q-表算法）进行了比较。此外，我们已经与RAN运营商进行了实地试验，以评估CARL在美国东北地区的两个地区的表现。索引术语 - 运行，交通转向，增强学习。
在阿尔茨海默氏病级联的情节记忆网络的功能障碍
。cc-by-nc-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，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
CRISPR屏幕在IPSC衍生的神经元中揭示了tau proteostasis 的原理 分泌信号的正交的人蛋白酶控制 大小选择巨型Unilamellar囊泡（GUV）通过改良的CDICE方法 Cyclin-G相关激酶（GAK）是一种新型有丝分裂激酶和弥漫性大B细胞淋巴瘤作者的治疗靶标：Olivia B. Lightfuss 1 实验微生物群落中的宏观生态模式 机器学习预测酶最佳pH 在阿尔茨海默氏病级联的情节记忆网络的功能障碍 使用分层变压器的机械基因型 - 表型翻译 前序和早期的纵向神经苯胺变化 基于映射的基因组大小估计
。cc-by-nc-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，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年10月21日。 https://doi.org/10.1101/2024.01.18.576308 doi：Biorxiv Preprint
生物生物系统级联模型-Purdue E -Pubs
育儿是青少年物质使用的关键影响和预防目标，并且在青春期期间的形式和功能发生了巨大变化。这种理论综合综述综述了物质使用特殊育儿行为，维度和样式与青少年物质使用相关的证据，并整合了关键的发展和家庭理论（例如，生物生物生物学，动态系统，家庭，家庭系统，发展级联）以及与育儿相结合的典范，以使育儿的效果与育儿相结合，以说明育儿的繁殖型，并与育儿相结合。上下文的影响。由此产生的生物生物生物系统级联模型将育儿和儿童影响的动态共同开发在发育级联反应中，这会导致青少年使用物质的风险或多或少。这些轨迹是由代际影响启动的，包括遗传学，父母的家族环境和儿童父母的依恋。文化和上下文影响是整体塑造父型轨迹的整体背景。育儿的影响被概念化为一个复杂的过程，通过该过程，特定的育儿行为被告知并积累到育儿维度中，共同构成了一般的育儿方式，并以更广泛的家庭环境告知。育儿和儿童生物行为风险的共同开发是由父母和子女塑造的，包括他们所做和不共享的遗传学和环境。讨论了未来研究的方法论途径，以实现该模型。这种共同开发是动态的，个人和家庭的发育过渡会导致不稳定或可变性增加，这可以改变儿童使用药物使用风险的长期轨迹。
立即安全！#989 - 08-27-24 - 级联布隆过滤器
长期关注 GRC，短期关注 Security Now。去年年初，我正在寻找新的播客，偶然发现了 Security Now。尽管从 90 年代末开始，我就一直是 GRC / Steve Gibson 的长期粉丝，并且经常访问您的网站，尤其是在防火墙的早期，用于在重新安装 Windows 时进行强制性的 Shields Up 测试，但出于某种原因，我从未点击过 Security Now 链接。去年，当我偶然看到播客时，我看到了您的名字，心想“这家伙知道他在说什么，我可能应该听一听”。那是第 909 集“ESXi 如何衰落”，我被迷住了。我花了很多时间在车上，听播客。所以我很快就赶上了，正在等待下周的播客，这时我想起你和 Leo 谈到 GRC 有所有以前的播客，我想“为什么不呢”，所以我下载了 1 到 100 集并按下播放键。
引用发布版本（APA）：Ntelopoulos，A。和Nasrolllahi，K。（2024）。呼叫：级联自动编码器和视频异构的大型语言模型
摘要 - 本文使用3D深度自动编码器和大型视觉语言模型（LVLM）介绍了一种新方法，以弥合视频数据和多模式模型之间的差距，以进行视频异常检测。该研究探讨了先前架构的局限性，尤其是在遇到分布外实例时缺乏专业知识。通过在同一管道中集成自动编码器和LVLM，该方法可以预测异常的存在并提供详细的解释。此外，这可以通过采用二进制分类并自动提示新查询来实现。测试表明，系统的推论能力为工业模型的缺点提供了有希望的解决方案。但是，缺乏用于异常检测的高质量指导遵循视频数据需要一种弱监督的方法。公认的LLM领域的当前局限性，例如物体幻觉和低物理学感知，突出了需要进一步研究以改善视频异常检测域的模型设计和数据质量。
预测带有级联扩散模型的热带气旋
由于气候变化，热带气旋变得更加激烈，与基于数学模型的传统方法相比，基于AL的建模的崛起提供了一种更实惠和更容易获得的方法。这项工作通过整合卫星成像，遥感和大气数据来利用生成扩散模型来预测旋风轨迹和降水模式。它采用了一种级联的方法，该方法包含三个主要任务：预测，超分辨率和降水建模。培训数据集包括2019年1月至2023年3月的六个主要热带气旋盆地的51个旋风。实验表明，来自级联模型的最终预测显示，对于所有三个任务，分别超过0.5和20 dB的良好结构相似性（SSIM）和峰值信号 - 噪声比（PSNR）值（SSIM）和峰值信号 - 噪声比（PSNR）值分别具有出色的结构相似性（SSIM）。可以在单个NVIDIA A30/RTX 2080 Ti的30分钟内生成36小时的预测。这项工作还强调了AL方法的有希望的效率，例如在天气预报中为高性能需求的扩散模型，例如热带气旋预测，同时保持计算负担得起，使其非常适合具有关键预测需求和财务限制的高度脆弱区域。代码可在https：//github.com/nathzi1505/forecast-diffmodels上访问。
评估泥炭地作为缓解级联危害的基于自然的解决方案
图3。WTD与Co 2（a），Ch₄（b），N 2 O（C）和泥炭地的总体温室气体（D）排放之间的功能关系。正温室气值意味着泥炭地的净损失，而负值表示吸收。正wtd值表示水位低于土地表面，而负值表示水位在地表之上。每个点代表文献中平均地点配对的记录。...... 20
