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自适应免疫和SLE
全身性红斑狼疮（SLE）是一种无法治愈的自动Mune B细胞疾病，部分是由于核抗原的无效清除和TLR途径的激活。抗体分泌细胞（ASC）的毛囊外（EF）途径被认为在小鼠和人类的致病性抗体中起着重要作用。例如，在小鼠（年龄相关的B细胞）和人（DN2细胞）中鉴定出的CD21 LO CD11C + B细胞的新型种群被认为是自动反应性EF ASC的主要来源。但是，EF ASC的发育动力学和细胞来源仍未开发。为了跟踪B细胞破裂和EF ASC生成的早期事件，建立了一种收养转移系统，其中WT B细胞被转移到富含核抗原的富含核抗原的自动反应性BCR BCR转基因564IGI宿主中。通过引入WT和TLR7缺陷B细胞的竞争种群，我们证明了EF ASC的分化需要TLR7。检查自动反应性B细胞增殖和EF ASC分化的动力学，使用了细胞跟踪标记方法。我们发现，供体B细胞至少需要7个分区才能区分EF ASC，并且TLR7缺乏的B细胞在每个分裂的WT逐渐胜过。相关地，CD21 LO CD23 -B细胞高度增殖，表达CD11C，并且对TLR7缺陷敏感。我们的解释是它们可能是EF ASC的直接发展前代。CD21的损失是通过受体阻滞而反转的，并直接与供体细胞增殖联系起来。这些发现提高了我们目前对EF衍生自动抗体产生细胞背后基本生物电路的理解，并有可能指向未来的治疗发展途径。
自适应迭代反馈提示通过llms
规划对于在复杂的决策任务中运作的代理商至关重要，尤其是在人类机器人互动（HRI）方案中，该方案通常需要适应性和导航动态环境的能力。大型语言模型（LLMS）以其出色的自然语言理解能力而闻名，通过处理上下文和语言提示，可以在HRI中提高HRI的计划。但是，它们的有效性受到空间推理中固有的缺点的限制。现有的基于LLM的计划框架通常取决于与经典计划方法结合或难以适应动态环境，从而限制了它们的实际适用性。本文审查了环境反馈机制和迭代计划是否可以增强LLM的计划能力。具体来说，我们提出了“自适应迭代反馈提示”（AIFP）路径计划框架。在AIFP中，LLM生成了部分轨迹，并通过环境反馈评估了潜在的碰撞。基于评估，AIFP升级了轨迹或重新计划。我们的初步结果表明，AIFP将基线的成功率提高了33。3％，并生成有效的，适当的复杂路径，使其成为动态HRI场景的有希望的方法。
通过脑电信号分析对OM诵经对大脑的影响 使用太阳能的蓝牙控制草切割器 AI驱动的患者分析和诊断支持系统 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 社交媒体如何放大性别和种姓叙事 多模式健康数据整合的联合学习 艺术恢复 糖尿病：... 的类型，并发症和方式 机器人技术在现代仓库中的作用 糖尿病研究的研究审查 电池级别指示器 - 一种新颖的方法 NISQ设备的自适应量子电路汇编 材料科学的量子力学 2024年6月12日https://doi.org/10.22214/ijraset.2024.63434 使用IoT 的智能网格集成 高级QR代码攻击中的网络钓鱼检测 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 虚拟访谈模拟器 AI在设计，制造和生产中的应用 XII 2024年12月12日https：// doi。 ... 垂直轴风力涡轮机和太阳能发电...
1，2名Nanasaheb Mahadik工程学院的学生，Peth，3名Nanasaheb Mahadik工程学院的助理教授，Peth摘要：脑电图（EEG）信号是神经科学的重要工具。人体的行为可以由人脑中的数百万个神经元控制。EEG是一种有效的方式，有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。 eeg不过是大脑的电活动。 我们知道冥想以来很重要。 冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。 最近，大脑信号对抑郁症，记忆力丧失，压力等脑部疾病引起了强烈关注。 因此，这项工作旨在研究OM冥想的重要性，这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。 在这项工作中，对OM诵经信号进行分析，并进行分类，以验证冥想的重要性。 该过程涉及主要两个步骤：第一步是预处理或提取功能，第二阶段是应用机器学习算法。 这些方法的性能可以通过对数据和定量指标（例如准确性，灵敏度，精度）进行评估。 关键字：脑电信号，OM诵经，机器学习，大脑，DWTEEG是一种有效的方式，有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。eeg不过是大脑的电活动。我们知道冥想以来很重要。冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。最近，大脑信号对抑郁症，记忆力丧失，压力等脑部疾病引起了强烈关注。因此，这项工作旨在研究OM冥想的重要性，这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。在这项工作中，对OM诵经信号进行分析，并进行分类，以验证冥想的重要性。该过程涉及主要两个步骤：第一步是预处理或提取功能，第二阶段是应用机器学习算法。这些方法的性能可以通过对数据和定量指标（例如准确性，灵敏度，精度）进行评估。关键字：脑电信号，OM诵经，机器学习，大脑，DWT
多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别
刘仲民，杨富君，胡文瑾 .多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别 [J].光电工程， 2025 ， 52 (1): 240238 Liu Z M, Yang F J, Hu W J. Multi-scale feature interaction pseudo-label unsupervised domain adaptation for person re- identification[J].Opto-Electron Eng , 2025, 52 (1): 240238
自适应计算和机器学习803（NEP 803）
简介：基本概念。监督的学习设置：至少是平方，逻辑回归，感知器，指数家庭，生成学习算法，高斯判别分析，幼稚的贝叶斯，支持向量机器，模型选择和功能选择。学习理论：偏见/差异权衡，工会和切尔诺夫/hoeffding界限，风险投资维度，最坏情况（在线）学习。无监督的学习：聚类，k-均值，期望最大化，高斯人的混合物，因子分析，主成分分析，独立组件分析。强化学习和控制：马尔可夫决策过程，钟声方程，价值迭代和政策迭代，Q学习，价值函数近似，策略搜索，加强，部分可观察到的马尔可夫决策问题。
基于模型的强化学习的实验室实验，用于自适应光学控制
摘要。直接对地球系外行星的直接成像是下一代地面望远镜最突出的科学驱动因素之一。通常，类似地球的系外行星位于与宿主恒星的小角度分离，这使得它们的检测变得困难。因此，必须仔细设计自适应光学（AO）系统的控制算法，以将外部行星与宿主恒星产生的残留光区分开。基于数据驱动的控制方法，例如增强学习（RL），可以改善AO控制的有希望的研究途径。rl是机器学习研究领域的一个活跃分支，其中通过与环境的互动来学习对系统的控制。因此，RL可以看作是AO控制的一种自动方法，在该方法中，其使用完全是交钥匙操作。特别是，已显示基于模型的RL可以应对时间和错误注册错误。同样，它已被证明可以适应非线性波前传感，同时有效地训练和执行。在这项工作中，我们在ESO总部的基于GPU的高阶自适应光学测试台（Ghost）测试台上实施并调整了称为AO（PO4AO）的策略优化的RL方法，在实验室环境中我们证明了该方法的强劲性能。我们的实施允许平行执行训练，这对于天上的操作至关重要。，我们研究了该方法的预测性和自我校准方面。我们为实施开放量有据可查的代码，并指定RTC管道的要求。除了硬件，管道和Python接口潜伏期外，还仅引入了幽灵运行Pytorch的新实现。我们还讨论了该方法的重要超参数以及它们如何影响该方法。此外，本文讨论了潜伏期的潜伏期的来源以及较低潜伏期实现的可能路径。
动态的自适应差异隐私机制...
乌干达坎帕拉国际大学的学生摘要零信任体系结构中网络威胁的日益复杂性和动态性质，需要采取更适应性的方法来实现差异隐私机制。当前的静态隐私解决方案无法充分解决不断发展的威胁景观，从而导致潜在的脆弱性和降低系统效率。本研究提出了一个新颖的自适应差异隐私框架，该框架基于零信任环境中的实时威胁评估，动态调整隐私参数。我们的解决方案介绍了一种智能隐私预算优化算法，该算法不断评估威胁水平并自动重新校准隐私机制，以保持最佳保护，同时最大程度地减少性能开销。通过使用现实世界数据集和模拟攻击方案进行广泛的实验评估，我们证明，与静态机制相比，我们的自适应方法在隐私保存方面提高了47％，同时将系统性能保持在可接受的阈值之内。该框架成功地检测并响应了毫秒内新兴威胁的94％，并动态调整隐私参数以应对确定的风险。我们的结果表明，提议的解决方案有效地平衡了零信托体系结构中隐私保护，系统性能和威胁响应能力。此外，我们还提供了全面的实施指南，并确定了在生产环境中部署自适应差异隐私机制的关键挑战。简介1.1。这项研究通过引入一种实用，可扩展的解决方案来管理动态威胁景观中的差异隐私，从而有助于保护隐私系统。关键字：自适应差异隐私，零信任体系结构，动态威胁响应，隐私预算优化，安全自动化，隐私保护系统1。问题陈述现代网络安全环境由于威胁景观的复杂性迅速发展而面临前所未有的挑战。传统网络平均每天遇到2,200个网络攻击，攻击模式和不断发展的威胁向量的复杂性越来越高（Chen等，2021）。先进的持久威胁（APT）和零日漏洞的兴起显着使隐私保护格局复杂化，需要更复杂的防御机制。静态隐私机制虽然历史上有效，但现在显示出对动态威胁的反应能力的重大局限性，尤其是在零信任环境中。这些机制保持固定的隐私参数，无论威胁严重程度如何
早产儿童中的自适应认知控制
摘要：早产是一种通常与认知控制（CC）障碍有关的神经发育风险状况。最近的证据表明，CC可以通过联想学习隐式适应。在本研究中，我们研究了在早产（PT; n = 21;平均年龄8±1.3岁；胎龄30±18.5周）和满月（ft; n = 20; n = 20;平均年龄8±1.3岁）的儿童的能力，与自早期（pt; n = 21;平均年龄8±1.3岁）和全年前（ft; n = 20;平均年龄8±1.3岁）的儿童儿童的能力。所有儿童在进行动态时间预测（DTP）任务时均经历了HD-EEG记录，这是一个简单的S1 – S2检测任务，目的是设计旨在生成命令性刺激的局部 - 全球时间预测性。管理威斯康星州卡排序测试（WCST）以测量显式CC。PT组比FT组显示出更早和较慢（DTP）和持久性（WCST）的响应。此外，预处理表现出较差的自适应CC，如效率较小的全球响应速度调整所表明的那样。这种行为模式通过减少且对全局操纵预期的偶有性负变化（CNV）和不同皮质源募集的敏感性反映。这些发现表明，隐式cc可能是与早产相关的非典型认知发展的可靠内表型标记。
引用：Bhatkar P.B. （2025）通过生成AI增强银行安全性的弹性姿势：预测，主动和自适应策略，
引用：Bhatkar P.B.（2025）通过生成AI增强银行安全性中的弹性姿势：预测性，主动和自适应策略，《欧洲计算机科学和信息技术杂志》，第13（2），43-50页，摘要：这项研究探讨了生成人工智能在增强银行安全性弹性方面产生人工智能的变革潜力。通过结合定量模拟和定性评估的混合方法方法，我们演示了生成性AI模型如何显着改善脆弱性检测，事件响应时间和业务连续性计划。我们的发现表明漏洞检测提高了30％，恢复时间减少了45％，这表明AI驱动的方法代表了银行安全框架的范式转移。该研究为实施生成的AI解决方案提供了一个全面的框架，同时应对实践挑战和道德考虑。关键字：生成AI，银行安全，弹性，脆弱性检测，预测分析，自适应策略
自适应控制的未来-Iris Publishers
这项研究提出了一个基于深度强化学习（DRL）的智能自适应控制框架。动态干扰场景下的比较实验表明，与传统的模型参考自适应控制（MRAC）相比，提出的框架将系统稳定时间降低了42％（*P*<0.01），并将控制精度提高1.8个数量级（RMSE：0.08 vs. 1.45）。通过将物理信息的神经网络（PINN）与元强化学习（Meta-RL）整合在一起，混合体系结构解决了常规方法的关键局限性，例如强大的模型依赖性和实时性能不足。在工业机器人臂轨迹跟踪和智能电网频率调节方案中得到验证，该方法的表现优于关键指标的传统方法（平均改进> 35％）。用于边缘计算的轻量级部署方案可在嵌入式设备上实现实时响应（<5ms），为复杂动态系统的智能控制提供了理论和技术基础。