摘要 - 越来越多地使用深入强化学习(DRL)框架来解决机器人技术中的高维连续控制任务。然而,由于缺乏样本效率,在机器人域中将DRL应用于在线学习实际上仍然是不可行的。一个原因是,DRL代理不利用以前任务的解决方案。基于后继功能(SFS)的多任务DRL代理的最新工作已被证明在提高样本效率方面非常有前途。在这项工作中,我们提出了一种新的方法,该方法统一了两个先前的多任务RL框架,SF-GPI和价值组成,并将它们适应连续的控制域。我们利用后继功能的组成属性来构成一组原始人的策略分布,而无需培训任何新的政策。最后,为了证明多任务机制,我们基于Isaacgym提出了概念验证的基准环境,尖端和指针,这有助于大规模平行化以加速实验。我们的实验结果表明,我们的多任务代理具有与软演员 - 批评者(SAC)相同的单任务性能,并且代理可以成功地转移到新的看不见的任务中。我们在https://github.com/robot-poception-group/ concurrent_composition提供的代码作为开放源代码。
水果形状是西瓜的重要特征。以及具有不同果实形状的西瓜的根际和内生微生物的组成也不清楚。分析了为了阐明西瓜水果形成的生物学机制,分析了椭圆形(OW)和西部西瓜(CW)之间的根际和内生微生物群落组成。结果表明,除根际细菌丰富度(p <0.05)外,根际和内生微生物(细菌和乐趣)多样性在OW和CW之间具有统计学意义(p> 0.05)。然而,内生微生物(细菌和真菌)组成显着差异。首先,芽孢杆菌,杜鹃花,cupriamonas和devosia是圆形西瓜(CW)的橄榄球中独特的土壤多元型细菌属。相比之下,Nocardioides,ensifer和saccharomonospora是椭圆形西瓜根际(OW)的根际的特殊土壤主要细菌属。同时,头孢菌,新杂质孢子虫,菲拉斯尼普尔和丘疹是圆形西瓜(CW)的根茎中独特的土壤主要真菌属;相比之下,Acronium,cladosporium,Cryptocococococococococococococuseae,Sodiomyces,Microascus,Conocybe,Sporidiobolus和Acromonium是卵形水甲基(OW)的根茎中独特的土壤主导的真菌属。所有上述结果表明,具有不同果皮形状的西瓜精确地募集了根茎和茎中的各种微生物。Additionally, Lechevalieria , Pseudorhodoferax , Pseudomonas , Massili a, Flavo- bacterium , Aeromicrobium , Stenotrophomonas , Pseudonocardia , Novosphingobium , Melittangium , and Herpetosiphon were the unique dominant endophytic bacterial genera in stems of CW;相比之下,falsirhodobacter,kocuria和kineosporia是OW茎中的特殊内向属属。此外,lectera和fusarium是CW茎中独特的主导性内生真菌属。相比之下,仅尾孢子是OW茎中的特殊主导性内生真菌属。同时,可以推测不同根磷和内生微生物的富集与西瓜水果形状有关。
摘要:本文旨在将Poria Cocos多糖(PCP)鉴定为用于猪生产的潜在饲料添加剂;因此,我们探讨了pcp的不同饮食纳入水平对断奶仔猪中生长性能,免疫力和盲肠微环形组成的影响。为此,将总共120天大的杜罗克×兰德拉斯×约克郡断奶小猪(8.51±0.19 kg; 28±1天)随机分配给五组,这些群体被喂食,并补充了基础饮食,并补充了0,0.025%,0.025%,0.05%,0.05%,0.1%,0.1%,0.2%和0.2%,相应地相应地相应地相应地相应地相应地相应地相应。结果表明,PCP治疗组的平均每日增益(ADG)和增益率高于对照组,具有线性效应。IgG,IgA,IL-2,IFN-γ,CD4 + T细胞的数量以及CD4 + -CD8 + T细胞比率(CD4 + /CD8 +)的血清浓度增加,而在PCP补充组中,IL-6和TNF-α的水平降低了。此外,细胞因子mRNA表达水平在脾中表现出相似的趋势。PCP补充还减少了大肠杆菌和沙门氏菌的丰度,并增强了塞库姆乳酸杆菌和双杆菌的丰富度。总而言之,饮食PCP纳入对小猪的生长性能,免疫力和盲肠菌群产生了积极的影响,并显示出用作提高断奶小猪健康状况的饲料添加剂的潜力,其中0.1%是最佳剂量。
高级体外模型概括了人心脏的结构组织和功能,这对于准确的疾病建模,更可预测的药物筛查和安全药理学非常需要。传统的3D工程心脏组织(EHT)在流量下缺乏异型细胞的复杂性和培养,而通常缺乏3D构造和准确的收缩读数,微型流体的心脏内片(HOC)模型缺乏。在这项研究中,通过培养人类多能干细胞(HPSC)衍生的心肌细胞(CMS),内皮(ECS)和平滑肌细胞(SMC),与人类心脏小胸针(MICBRONIAID-FORMIATS-INTER-MICTRORORY FOR-ORRORORIATH)一起培养,开发了一种创新和用户友好的HOC模型来克服这些局限性。 (μEHTS)具有CM-EC界面,让人联想到生理毛细管衬里。在流量下培养的μEHT显示出增强的收缩性能和传导速度。 此外,EC层的存在改变了μEHT收缩中的药物反应。 该观察结果表明EC具有潜在的类似屏障的功能,这可能会影响药物对CMS的可用性。 这些具有增加生理复杂性的心脏模型,将为筛选治疗靶标的铺平道路并预测药物效应。μEHT显示出增强的收缩性能和传导速度。此外,EC层的存在改变了μEHT收缩中的药物反应。该观察结果表明EC具有潜在的类似屏障的功能,这可能会影响药物对CMS的可用性。这些具有增加生理复杂性的心脏模型,将为筛选治疗靶标的铺平道路并预测药物效应。
晚期内体/溶酶体(LELS)对于许多生理过程至关重要,它们的功能障碍与许多疾病有关。蛋白质组学分析已经鉴定出数百种LEL蛋白,但是,这些蛋白是否均匀地存在于每个LEL上,或者是否存在具有独特蛋白质组成的细胞类型依赖性LEL亚群,尚不清楚。我们采用了定量的多重DNA-油漆超分辨率方法来检查单个LELS上六种关键LEL蛋白(Lamp1,Lamp2,CD63,TMEM192,NPC1和LAMTOR4)的分布。虽然LAMP1和LAMP2在LEL中含量丰富,但标志着公共种群,大多数分析的蛋白质与特定的LEL亚群有关。我们的多重成像方法基于其独特的膜蛋白组成,最多鉴定出多达八个不同的LEL亚群。此外,我们对这些亚群和线粒体之间的空间关系的分析表明,NPC1阳性LELS的细胞类型特异性趋势与线粒体紧密地位。我们的方法将广泛适用于在许多生物学环境中用单细胞器分辨率来确定细胞器异质性。
简介AI在相当长的时间里一直在某些类型的Nar-Row Intelligence任务上表现优于人类[例如,(Silver等人(Silver等人)2016)];但是,对于其他类型的任务,包括那些需要创造力的任务并非如此,导致研究人员将计算创造力(CC)描述为AI的“最终边界”(Colton and Wiggins 2012)。 建立具有计算创造力的系统需要对创造力必要特征的明确识别和故意操作。 最新的基础模型表现出自主性和生成性,产生了令人印象深刻的结果,最著名的是语言和图像伪像。 因此,可能会说声称这种系统是其主要目标的副作用(例如,下一步的预测)。 但是,尽管自主性和生成性对于创造力肯定是必要的,但它们还不够,尤其是在高度结构化和专业的领域中(Ventura 2016)。 毫无疑问,当需要高度结构化或约束的产生时,例如,以诗歌和音乐形式进行高度结构化或约束的产生时,目前以人工神经网络为中心的实施(包括高度成功的变压器和大型语言模型)已经表现出无力(Hadjeres和Nielsen 2018; Glines 2018; Glines; Glines 20222)。 虽然创造力的概念可能是可以固有地检测的,但多个特征已被确定为计算创造力的必要性(Colton等人。 2015; Ventura 2017; Jordanous 2014)有许多(如果不是全部),最终2016)];但是,对于其他类型的任务,包括那些需要创造力的任务并非如此,导致研究人员将计算创造力(CC)描述为AI的“最终边界”(Colton and Wiggins 2012)。建立具有计算创造力的系统需要对创造力必要特征的明确识别和故意操作。最新的基础模型表现出自主性和生成性,产生了令人印象深刻的结果,最著名的是语言和图像伪像。因此,可能会说声称这种系统是其主要目标的副作用(例如,下一步的预测)。但是,尽管自主性和生成性对于创造力肯定是必要的,但它们还不够,尤其是在高度结构化和专业的领域中(Ventura 2016)。毫无疑问,当需要高度结构化或约束的产生时,例如,以诗歌和音乐形式进行高度结构化或约束的产生时,目前以人工神经网络为中心的实施(包括高度成功的变压器和大型语言模型)已经表现出无力(Hadjeres和Nielsen 2018; Glines 2018; Glines; Glines 20222)。虽然创造力的概念可能是可以固有地检测的,但多个特征已被确定为计算创造力的必要性(Colton等人。2015; Ventura 2017; Jordanous 2014)有许多(如果不是全部),最终
作为技能和人工智能革命的核心,达能推出了创新的全球培训计划“DanSkills”。达能秉承对商业成功和社会进步的双重承诺,将男性和女性置于其增长模式的核心,正准备通过 DanSkills 迎接未来的挑战。这项创新的培训计划有两个主要目标:提高所有 100,000 名达能员工的未来工作技能并吸引新的人才。从现在到 2030 年,达能计划每年重新分配 100 万小时的培训时间,帮助员工学习未来的技能,并在此期间投入 1 亿欧元的预算。这个全球项目包括在达能历史悠久的依云工厂建立一个专门的管理培训中心。数字技术和人工智能的革命,再加上环境和人口结构的变化,促使企业彻底重新思考工作世界并发明可持续的新组织模式。在这些深刻的动荡中,达能创建了 DanSkills 计划,既是为了让员工为即将到来的技能革命做好准备,也是为了填补公司预计到 2027 年将需要的欧洲 2,500 个职位(包括法国的 500 多个职位)。DanSkills 的首次亮相标志着建立新的社会契约的第一步,该契约由达能首席执行官 Antoine de Saint-Affrique 于 2023 年发起,当时他召集了一支由领导者和专家组成的扩大团队,以反思未来几年的人类和社会挑战。DanSkills 植根于公司对商业成功和社会进步的双重承诺,是达能影响力之旅承诺不可或缺的一部分,并将向世界各地的所有达能员工开放,无论他们处于职业生涯的任何阶段。它将让每个人都有机会根据自己的职业抱负寻求职业机会。在此过程中,DanSkills 将增强达能的创新、创造力、共享效率和绩效潜力。具体来说,这项全球技能发展计划:
上下文。植物病原体植物肉瘤肉瘤会导致易感植被的严重下降,包括植物物种的丧失,植被结构和动物群丰度。草丛(Xanthorrhoea spp。)是基石物种,为脊椎动物和无脊椎动物提供最佳栖息地,并且非常容易受到病原体的影响。尽管在特定地点评估了Otway范围的影响,但在整个景观方面,关于Xanthorrhoea australis(澳大利亚格拉斯特里)的损失程度的知识较少。目标。因此,目的是评估三个希思林地地点的影响,并确定X. Australis和易感物种损失的损失的幅度。方法。植物组成,物种覆盖物或丰度以及X. Australis的基础面积在治疗中记录在四方(未感染,感染,侵入后的植被)中。分析包括平流(底漆V7),显着效应(Anosim),物种对相似性/差异性的贡献(Simper)。物种丰富度和易感物种覆盖物,以检测现场,治疗和相互作用的影响。关键结果。未感染植被的物种组成与感染和侵入后的植被截然不同,未感染的地区易感物种更丰富。感染后的植被的易感物种百分比最低。X. Australis在未感染的植被中的平均百分比覆盖率(43%)比在感染区(4.3%)高10倍,在侵入后植被中极低(0.9%)。结论。易感物种的密度下降和灭绝,X. Australis的损失导致了重大的结构植被变化。含义。这些结果对希思林地社区和依赖动物群具有严重影响。限制P. cinnamomi和保护草丛的传播对于他们的安全至关重要。
b'Abstract:使用高能量阴极在锂金属电池中极大地忽略了通用阴极的交叉,例如使用高能量阴极,从而导致严重的容量降解并引起严重的安全问题。在此,开发了由多功能活性位点组成的多功能和薄(25 \ XCE \ XBCM)中间层,以同时调节LI沉积过程并抑制阴极交叉。即使在10 MACM 2的高电流密度下,AS诱导的双梯度固相之间的相互作用结合了丰富的岩石嗜性位点也能稳定稳定的LI剥离/电镀工艺。此外,X射线光电子光谱和同步子X射线实验表明,富含N的框架和COZN双重活性位点可以有效地减轻不希望的阴极交叉,因此显着最大程度地减少了Li Li腐蚀。因此,使用各种高能阴极材料(包括LINI 0.7 MN 0.2 CO 0.1 O 2,LI 1.2 CO 0.1 Mn 0.55 Ni 0.15 O 2)组装的锂金属细胞,硫表现出明显改善的循环稳定性,并具有高阴极载荷。
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