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World File Search System蚁群
基于蚂蚁的神经拓扑搜索（ANTS）用于优化循环网络
摘要。为循环神经网络 (RNN) 手工制作有效且高效的结构是一个困难、昂贵且耗时的过程。为了应对这一挑战，我们提出了一种基于蚁群优化 (ACO) 的新型神经进化算法，称为基于蚂蚁的神经拓扑搜索 (ANTS)，用于直接优化 RNN 拓扑。该过程从多种现代循环细胞类型中进行选择，例如 ∆ -RNN、GRU、LSTM、MGU 和 UGRNN 细胞，以及可能跨越多个层和/或时间步骤的循环连接。为了引入鼓励形成更稀疏的突触连接模式的归纳偏差，我们研究了核心算法的几种变体。我们主要通过制定不同的函数来驱动底层信息素模拟过程（模仿标准机器学习中的 L1 和 L2 正则化）以及引入具有专门角色的蚂蚁代理（受真实蚁群运作方式的启发），即构建初始前馈结构的探索蚁和从前馈连接中选择节点以随后制作循环记忆结构的社会蚁。 我们还结合了社区智慧，其中最佳权重由蚁群共享以进行权重初始化，从而减少本地训练候选 RNN 所需的反向传播时期数，从而加快神经进化过程。 我们的结果表明，ANTS 进化的稀疏 RNN 明显优于由现代记忆细胞组成的传统一层和两层架构以及众所周知的 NEAT 算法。 此外，我们还改进了实验中使用的时间序列数据集的先前最新结果。
空间蜂窝机器人轨道桁架无碰撞路径规划
摘要：针对空间站桁架上元胞机器人的移动路径规划问题，以三棱柱桁架为研究对象，提出一种融入引力搜索算法的优化蚁群算法。创新性地采用了限制探索区域的分层搜索策略，利用引力搜索算法求得桁架节点的最优解，并进一步将其转化为蚁群算法中信息素的初值，可以有效防止算法在前期陷入局部最优解，使得优化算法具有更快的收敛速度。本文提出了一种包含目标间夹角的启发式函数，可以有效避免前期的盲目搜索，提高路径搜索能力。仿真结果表明，在选择桁架路径时可以有效减少元胞机器人的路径和规划时间。
利福昔明调节肠道菌群治疗非酒精性脂肪性肝病的研究进展
异常及其患病率每年增加。其发育与肠道微生物群的不平衡密切相关，诸如肠道肝轴的破坏，对睾丸屏障的损害以及内毒素血症在其发病机理中起关键作用。近年来，肠道菌群的调节已成为NAFLD治疗的热门话题。Rifaximin是一种口服施用的不可吸收抗生素，在改善肠道菌群，减少氧毒素和减少炎症因子方面已显示出潜力。虽然短期使用已显示出积极的影响，但长期使用的安全及其对有益细菌的影响仍需要进一步研究。future研究应着重于优化利福昔明治疗策略，以为NAFLD提供更有效的治疗选择。
“结核分枝杆菌鉴定 - DNA（实时PCR）”“ MAC识别
关于列出的项目，我们公司使用的检查设备“ COBAS5800系统”出现故障，我们目前正在恢复产品。由于这种效果，在下面列出的适用日期之后提出请求时，测试结果的报告将延迟。
