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横向横梁调整的晶格 - 不合稳固式学习剂
强化学习（RL）已成功地应用于各种在线调整任务，通常优于传统优化方法。但是，无模型的RL算法通常需要大量的样式，训练过程通常涉及数百万个相互作用。由于需要重复此耗时的过程来为每个新任务培训基于RL的控制器，因此它在在线调整任务中更广泛地应用构成了重大障碍。在这项工作中，我们通过扩展域随机化来训练一般的晶格 - 反应政策来应对这一挑战。我们专注于线性加速器中的共同任务：通过控制四极杆和校正磁体的强度来调整电子束的横向位置和尺寸。在训练期间，代理与磁铁位置随机分配的环境相互作用，从而增强了训练有素的策略的鲁棒性。初步结果表明，这种方法使政策能够概括和解决不同晶格部分的任务，而无需进行额外的培训，这表明有可能开发可转移RL的代理。这项研究代表了迈向快速RL部署的第一步，并为加速器系统创建了晶格 - 不合稳定的RL控制器。
匹配调整的间接治疗比较
摘要背景：没有比较嵌合抗原受体（CAR）T细胞疗法来治疗复发或难治性攻击性大型B细胞淋巴瘤的嵌合抗原受体（CAR）T细胞疗法。幼稚的间接比较可能是不合适的，因为研究设计和患者人群可能有很大差异。匹配调整的间接比较（MAIC）可以减少与研究之间间接比较相关的许多偏差。确定Lisocabtagene Maraleucel（Liso-cel）对Tisagenlecleucel的比较功效和安全性，我们描述了一个未经广泛的关键研究的MAIC，超越NHL 001（Transcend; NCT02631044; Liso-Cel; Liso-Cel; Liso-Cel; Liso-cel）and Juliet（NCT024444444,44444,444,448; trance of。方法：作者可以提供超越的单个患者数据（IPD）；对于朱丽叶关键研究，使用了已发表研究的摘要级别数据。为了平衡两项研究之间的种群，对超越的IPD进行了调整，以匹配朱丽叶患者中临床因素的边际分布（例如平均值，方差）。Results: Results from the primary MAIC showed liso-cel had statistically significant greater efficacy than tisagenle- cleucel (objective response rate: odds ratio [OR] = 2.78, 95% confidence interval [CI]: 1.63 ‒ 4.74; complete response rate: OR = 2.01, 95% CI: 1.22 ‒ 3.30; progression-free survival: hazard ratio [HR] = 0.65, 95％CI：0.47 - 0.91；总生存率：HR = 0.67，95％CI：0.47- 0.95）。结论：总的来说，这两种CAR T细胞疗法的MAIC表明，与Tisagenlecleucel相对于Tisagenlecleucel，Liso-Cel具有有利的功效，并且具有比较或更好的安全性。MAIC显示全等级和≥3个细胞因子释放综合征的ORS和≥3级的细胞因子释放综合征，Liso-Cel延长的ORS；对于其他安全结果，没有发现明显的统计差异。
是什么使良好的视觉说明？合成视觉说明调整的复杂视觉推理说明
视觉指导调整对于赋予多模式大语言模型（MLLMS）的零弹性概括性capabil至关重要。在本文中，我们旨在投资一个基本问题：“什么使良好的视觉说明造就了”。通过一项综合实证研究，我们发现着重于复杂的视觉推理任务的指导在改善MLLM的性能方面特别有效，结果与指导复杂性有关。基于这种见解，我们开发了一种系统的方法来自动创建高质量的复杂视觉推理指令。我们的方法采用合成完整的改革范式，利用多个阶段来逐步提高说明的复杂性，同时保证质量。基于此AP-PRACH，我们创建了具有32K示例的Comvint数据集，并在其中创建了四个mllms。实验结果始终取消了所有组合MLLM的性能，例如MME感知和MME认知的LLAVA分别提高了27.86％和27.60％。我们的代码和数据可在链接上公开获取：https：//github.com/rucaibox/comvint。
原发性代谢调整的自然变化决定了模型中的铵耐性。
酶活性通过用500μl的提取缓冲液进行vig口摇（20％（v/v）甘油，1％triton X-100（v/v），50 mm hepes – koH（ph 7.5），10 mm mgcl 2，1 mm edta，1％triton x-100（v/v），1％Triton X-100（V/V），1％Triton X-100（V/V），1％Triton X-100（V/V），1％Triton X-100（V/V），1％Triton X-100（V/V），1％Triton X-100（V/V），1％Triton X-100（v/v），1％X-100（v/v），1％MM emMM MM E.酸，1 mm苯甲米丁，20μM亮肽素，0.5 mM DTT，1 mM苯基甲基磺酰基氟化物，10％聚乙烯基 - 丙吡咯烷酮（W/V）]。葡萄糖激酶（GK），FRUC TOKINAPE（FK），谷氨酸脱氢酶（GDH），磷酸烯醇丙酮酸羧化酶（PEPC），苹果酸脱氢酶（MDH），丙酮酸激酶（PK），总浓酸酯（CM），米尔酸酯（CS），米尔酸酯（CM），米尔酸酯（CM）通过分光光度法测定NADP依赖性的异戊酸脱氢酶（ICDH）酶，并用机器化的微孔板测定法测定（Gibon等人。，2004）。在25°C孵育后，NAD（P）H的演变在340 nm处被固定在340 nm处。通过循环反应在570 nm处测量了GDH的活性，涉及在存在醇脱氢酶和苯嗪硫代硫酸盐的情况下，涉及3-（4,5-二甲基噻唑-2-基）-2,5-二苯基四唑四唑。cs ac ac titive。（2003）。通过检查生物标准（番茄叶提取物）的恢复，并确保提取物的稀释对活动的估计没有影响，如Bénard和Gibon（2016）所述，可以通过检查生物标准的恢复（番茄叶提取物）来验证。
跨界调整的现实世界证据
资料来源：Latimer NR，White IR，Tilling K，Siebert U.改进了两阶段的估计，以调整随机试验中的治疗切换：g-估计以解决时间依赖性混杂。Stat方法Med Res。2020; 29（10）：2900-2918;缩写：PFS：无进展生存； pps：后期生存； OS：总体生存； ITT：打算
电费无差异调整预测及调整的市场价格基准计算
PCIA 计算是在 D.11-12-018 中建立的，最近在 D.23-06-006 中进行了改进。PCIA 是负载脱离捆绑服务后 IOU 对能源电力成本无差异的金额，相当于 IOU 的总 PCIA 合格投资组合成本减去给定年份的投资组合市场价值。市场价值在 D.19-10-001 中定义为“以美元为单位的估计财务价值，该价值归因于 IOU 能源资源组合，用于计算给定年份的电费无差异调整。”2 D.19-10-001 将 MPB 定义为“与 IOU 投资组合（能源、资源充足性和可再生能源）中的三个主要价值来源相关的每单位价值（而非投资组合总价值）的估计值。”3 MPB 乘以相关投资组合数量，作为整体市场价值计算的一部分。预测加法器是一种旨在减少无差异量不确定性的机制，而真实上行加法器是一种旨在使实际市场收入与预测值保持一致的机制。
检索伪BRDF调整的表面反射率...
摘要。在卫星遥感应用中，增强了2级（L2）算法的精度，在很大程度上依赖于对紫外线（UV）（uv）的表面反射的准确估计（visible（vis）光谱。然而，L2算法与表面反射检索之间的相互依赖性构成了挑战，因此需要采取另一种方法。为了解决这个问题，许多卫星属性会产生兰伯特等效的反射性（LER）产品作为先验的表面反射数据。但是，这通常会导致这些数据低估。这项研究是使用半经验的双胎反射分布函数（BRDF）模型得出的背景表面反射（BSR）的适用性的第一个。这项研究将BRDF模型的应用在440 nm处的高光谱卫星数据进行了应用，旨在提供更现实的前段表面反射数据。在这项研究中，使用了地理环境监测光谱仪（GEMS）数据，对GEMS BSR和GEMS LER进行了比较分析显示，相对根平方误差（RRMSE）的精度有3％的相对根平方误差（RRMSE）的精度有所提高。此外，跨不同土地类型的时间序列分析表明，BSR比LER表现出更大的稳定性。为了进一步验证，使用地面真实数据将BSR与其他LER数据库进行了比较，从而产生
全民人工智能素养：可调整的跨学科社会技术课程
摘要 — 这篇从研究到实践的论文提出了一门课程“全民人工智能素养”，以促进对人工智能、其社会技术影响及其在各级教育中的实际应用的跨学科理解。随着人工智能 (AI) 的快速发展，对超越传统人工智能教育课程的人工智能素养的需求也随之增加。人工智能素养有多种概念，包括公众素养、设计师的能力建设、对人工智能概念的概念理解以及特定领域的技能提升。大多数这些概念都是在生成式人工智能 (Gen-AI) 工具（如 ChatGPT）公开发布之前建立的。人工智能教育通过技术视角关注人工智能的原理和应用，强调掌握人工智能原理、这些技术背后的数学基础以及实施人工智能解决方案所需的编程和数学技能。人工智能素养的非技术部分通常仅限于社会和道德影响、隐私和安全问题或与人工智能互动的经验。在“全民人工智能素养”中，我们强调平衡的课程，包括技术和非技术学习成果，以便在跨学科的社会技术背景下对人工智能技术进行概念理解和批判性评估。本文介绍了人工智能素养的四大支柱：了解人工智能的范围和技术维度、学习如何以知情和负责任的方式与通用人工智能互动、道德和负责任的人工智能的社会技术问题以及人工智能的社会和未来影响。虽然在计算机科学专业中包括人工智能教育的所有学习成果很重要，但学习成果可以针对其他学习环境进行调整，包括非计算机科学专业、高中夏令营、成年劳动力和公众。本文提倡改变人工智能素养教育，提供更具跨学科性的社会技术方法，作为扩大人工智能参与度的途径。这种方法不仅拓宽了学生的视野，还让他们做好了批判性思考，将人工智能融入他们未来的职业和个人生活。索引词——人工智能素养、人工智能教育、主动学习、负责任的人工智能、人工智能民主化
缩回：增加了年龄调整的癌症
在199日大流行期间，包括癌症在内的过多死亡已成为日本人口迅速衰老的问题。因此，这项研究旨在评估日本不同类型癌症的年龄调整后的死亡率（AMR）在COVID-19-19大流行期间发生了变化（2020-2022）。使用logistic回归分析，使用日本的官方统计数据比较了观察到的年度和每月AMR与基于大流行（2010-2019）数字的预测率。在大流行的第一年（2020）中未观察到明显的过量死亡率。然而，在大规模疫苗接种第一次和第二次疫苗剂量后，在2021年观察到了一些过量的癌症死亡率，并且在所有癌症和某些特定类型的癌症中观察到明显的过量死亡率（包括卵巢癌，白血病，前列腺癌，唇/口腔/口腔/口腔/咽癌，胰腺癌，胰腺癌和乳腺癌的次数<第三次，以下是第三次接种）。AMR的四种癌症（肺，结直肠癌，胃和肝脏）最多的癌症显示出趋势下降，直到2020年大流行的第一年，但降低的速度在2021年和2022年降低了。这项研究讨论了对年龄调整后的癌症死亡率增加的可能解释。