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基于路径的汽车行业入站物流优化公式
在汽车行业中，装配厂由多个接收码头 (D) 组成，每个码头专门接收一个或多个供应商 (S) 的特定类型的零件。在混合入站物流网络中，零件通过直接装运（直接在供应商和工厂之间）、循环装运（多个供应商之间的巡回装运）或间接装运（通过交叉对接平台）运送到工厂，通过无限数量的同质车辆（装载米和公斤两种装载能力）运送到工厂。多个利益相关者，每个利益相关者都有不同的运营要求，参与设计运输计划。因此，实际计划应遵守他们的要求和约束。例如，为了减少运输计划的变化，并提高驾驶员对路线的熟悉度，对供应商的最大数量 (MaxS)、接收码头 (MaxD) 和车辆在两个连续供应商之间行驶的最大距离 (MaxL) 施加了限制。此外，必须将供应商划分为已知最大规模 k 的集群。图 1 说明了包含聚类约束的混合入站物流网络的示例。我们的目标是设计一个满足约束条件的运输计划，同时最小化为运输策略分配供应商的总成本。我们问题的可行解决方案决定了运输策略，以及直接供应商和循环供应商的最佳提货行程访问顺序、收集量和频率。
chemex在初级保健中：对现象的看法分析并在护理路径上。与Finistère的全科医生进行定性研究
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
RECQ5 的转录衰减和RNA聚合酶II的缩合机制 通过欧洲黑松的造林管理增强生态系统服务提供 brochosomes作为叶霍普珀的反染色伪装涂层 myh11稀有变体增强主动脉生长，并诱导心脏肥大和心力衰竭，并以压力超负荷 Genomeocean：在大规模宏基因组组件上训练的有效基因组基础模型 干细胞特异性NF-κB是干细胞存活和肠道损伤时上皮再生所必需的 1 Nora病毒在分裂的肠道干细胞中增殖... 2025.01.31.635872.full.pdf 一个集成多端的计算分析，以更好地了解85个小动物的结构和功能 铬摩托运动指纹启用单个疾病生物标志物分子的多素数字计数 AAV血清型php.eb与中的AAV9相比，具有上升的神经元转导效率 Neuromark DFNC模式 rtct：啮齿动物三角完成任务，以促进路径整合的翻译研究 全球大脑活动和功能连通性的剂量依赖性变化1 1识别... 的JNK调节的磷蛋白体标记 CDKN2ALOW癌细胞胜过... 的巨噬细胞 2025.02.05.636601.full.pdf gutheridge3
。cc-by-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，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月5日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.05.636647 doi：Biorxiv Preprint
FDSOI 技术中关键路径老化的活动感知预测
摘要 — 现代 CMOS 技术（例如 FDSOI）受到严重老化效应的影响，这种老化效应不仅取决于与纳米级技术相关的物理问题，还取决于电路环境及其运行时活动。因此，很难为关键路径估计建立可靠的先验保护带，通常会导致较大的延迟损失（从而导致性能损失）或过短的工作寿命。在本文中，我们提出了一种使用机器学习技术的方法来获得近关键路径老化的可靠预测。从一组有限的测量和模拟数据开始，我们的框架能够根据物理参数、环境条件和电路活动准确估计关键路径延迟随时间下降的情况。此外，还应用相应的回归模型来获得动态老化感知的操作性能点选择策略。
女性职业生涯的多种路径
我是脑科学学院/皇后广场神经病学研究所/教育团队的高级教学和学习管理员。我在伦敦大学学院工作了 11 年，从事兼职工作。我负责临床神经病学课程的远程学习。这包括为遍布世界各地的学生（医生）提供全程支持。这些课程采用模块化弹性教学，学生可以自主学习。我负责处理一系列事务，包括招生周期、考试委员会、学生会议、与海外考试中心合作、演示/课程开发、质量检查材料（我们有超过 320 个电子讲座）、提供牧师关怀、建议和指导、建立论坛和知识咖啡馆、服务委员会、发展与学生和利益相关者的沟通。我还是脑科学学院指导计划的导师、伦敦大学学院尊严顾问、教练和 QSION EDI 工作组的成员。
Charlson综合征指数预测胰腺癌患者的存活率接受免疫疗法 生物医学，专利路径和前景分析中的反应式纳米材料 单细胞测序显示细胞异质性和与肝细胞癌微血管浸润相关的异质性途径 公共部门参与可持续粮食系统的非国家治理 - 生物多样性的观点 社论：多发性硬化症中的神经可塑性 克服肺癌和结直肠癌的抗药性 综合注意力卷积网络用于运动图像EEG分类 编辑：chatgpt和其他生成AI工具 世界气候研究计划灯塔活动
胰腺癌（PC）是一种高度恶性的消化系统肿瘤，预后极差，通常在晚期阶段被诊断出来并迅速发展（1，2）。目前，PC的治疗仍然主要依赖化学疗法，中位总生存率少于1年（3 - 5）。尽管对PC的免疫疗法进行了连续探索，但与仅化学疗法相比，它并没有改善总体预后（6）。PC患者通常伴有其他慢性疾病，并且合并症的数量较高，表明治疗效率较低，整体生存期较短。Charlson合并症指数（CCI）是一个广泛使用的指标，可以通过计算慢性病的评分和体重来评估患者的整体健康状况。它已经在各种肿瘤类型中进行了广泛的研究，包括前列腺癌（7、8），结直肠癌（9），胰腺癌（10）等，但没有关于CCI指数在PC免疫疗法中的预测作用的报道。因此，我们对现实世界数据进行了分析，以评估PC患者中CCI评分的预后意见。
基于Petri Net模型和LTL规格的多机器人路径计划
近年来，为一组移动机器人（也称为代理商）开发路径规划方法的重要性。在给定环境中的机器人运动中使用了不同的模型，例如过渡系统（TS）[1]，[2]或Petri Net（PN）模型[3]，[4]。在多种情况下，需要机器人才能实现全球目标。表达机器人团队任务的已知形式主义基于高级规范，例如线性时间逻辑（LTL）[5]。运动计划应通过计算无碰撞轨迹来确保给定的任务。当然，可以以各种方式计算机器人与规范之间的关联来返回解决方案，例如，将TS抽象用于异质机器人系统的使用，以及模型检查LTL Mission的算法，以B形automaton（BA）建模。据我们所知，没有方法可以分解全球LTL任务，而无需考虑LTL形式主义的某些假设或特定类别，这是通过当前工作探讨的事实。 [1]建议将指定限制分配到仅由一个机器人解决的单个任务中，与集中式方法相比，较少的状态，而离散状态W.R.T.指数增加。 机器人的数量。 另一种计划策略依赖于PN表示[6]，它具有整个团队运动的图形拓扑的好处，以及一个不变的模型W.R.T. 机器人数。 工作[6]旨在计算据我们所知，没有方法可以分解全球LTL任务，而无需考虑LTL形式主义的某些假设或特定类别，这是通过当前工作探讨的事实。[1]建议将指定限制分配到仅由一个机器人解决的单个任务中，与集中式方法相比，较少的状态，而离散状态W.R.T.指数增加。机器人的数量。另一种计划策略依赖于PN表示[6]，它具有整个团队运动的图形拓扑的好处，以及一个不变的模型W.R.T.机器人数。工作[6]旨在计算
基于Q学习的深度Q学习优化，用于高精度计算效率的机器人臂中的路径计划和控制
摘要 - 在机器人臂中的路径计划和控制是在各种工业和研究应用中实现高精度和有效运营的关键挑战。这项研究提出了一种利用深Q学习（DQL）来增强机器人臂运动的计算效率和精度的新方法。提出的框架有效地挑战了关键挑战，例如避免碰撞，路径平滑和动态控制，通过将强化学习技术与先进的运动学建模整合在一起。为了验证所提出的方法的有效性，使用6度自由的机器人组开发了模拟环境，在该机器人的手臂上训练和测试了DQL模型。的结果表明，与传统优化方法相比，达到98.76％的平均路径优化精度的显着提高，并将计算机开销降低了22.4％。此外，拟议的方法还达到了实时响应能力，平均决策延迟为0.45秒，以确保其在时间关键时期的情况下的适用性。这项研究突出了深层学习在革新机器人手臂控制方面的潜力，通过结合精度和计算效率。发现机器人路径计划中的桥梁差距为自动机器人技术和工业自动化的未来进步铺平了道路。进一步的研究可以探索这种方法对更复杂和现实世界中环境的可扩展性，从而巩固了其在新兴技术领域中的相关性。
谁在开车？游戏理论路径的AGI开发风险
控制着人工通用智力（AGI）的发展的人可能比我们处理控制自己的工作的方式重要。我们将这个“方向盘问题”形式化为人类的近期生存风险可能不是源于未对准的AGI，而是源于竞争发展的动力。就像在到达任何目的地之前，乘客在车轮上锻炼的车祸一样，灾难性的结果可能是由于AGI存在之前的开发量。尽管技术一致性研究重点是确保安全到达，但我们展示了开发过程中的协调失败如何推动我们效果。我们提出了一个游戏理论框架建模AGI开发动态，并证明了可持续合作社的条件。在考虑AGI独特特征的同时，我们提出了具体机制，包括预注册，共享的技术基础设施以及自动威慑，以稳定合作。我们的关键见解是，AGI在安全方面创建网络效果：随着参与的增长，共享的投资变得更加有价值，从而使合作主导的机制设计使机制设计占主导地位。这项工作桥接了正式的方法论和政策框架，为AGI竞争风险的实际治理提供了基础。