随着地月空间民用和国防基础设施的不断扩大,有效的轨迹规划技术将成为地月空间探索的关键组成部分。通过在地月空间快速部署资产来应对可能存在的威胁,需要一种能够快速向决策者提供多种可行轨迹选项的方法。本研究展示了一种使用聚类和其他机器学习技术快速生成穿越地月空间的候选轨迹的过程。本文介绍了几种在各种周期轨道之间自主构建转移的示例。本研究侧重于减少用户输入以开发轨迹,而传统方法则需要行业专家进行耗时的分析。与近地动力学相比,敏感的地月动力学是一种新范式,本研究试图利用新技术应对有效评估和生成穿越该空间的可行路径的挑战。
主题:第 74 届第 38 届平行医疗保健培训研讨会参与者指导信 (LOI) 1. 本备忘录为计划于 2024 年 10 月 21 日至 25 日举行的第 74 届第 38 届平行医疗保健培训研讨会提供信息和说明。 2. 目的:本次研讨会为 INDOPACOM 战区医疗保健专业人员提供了获得继续教育学分、专业认证和宝贵专业发展的机会。此外,这也是驻韩美军 (USFK) 成员与东道国和地区伙伴建立和加强关系的机会。 3. 注册流程:在活动网站 https://www.korea.amedd.army.mil/event/38ParallelHCTS/index.html 上报名参加研讨会。a. 注册人必须提供人口统计信息、他们将要参加的轨迹以及能够接收邀请和活动更新的有效电子邮件地址。b. 注册人还可以提供他们对可选社交活动的兴趣。 4. TDY 和旅行:a. 旅行者将遵循并遵守其基金备忘录提供的资金指导。旅行授权摘要如下:抵达仁川机场 (ICN) 的旅行者将使用免费的 Camp Humphreys 班车作为前往 Camp Humphreys 的授权交通工具。POV 不被授权,周边里程不被授权,租车不被授权(Camp Humphreys 班车时间表将在欢迎礼包中提供)。贵宾应在第 10 段中向 POC 提供他们的行程,以确保 BDE 代表能够在抵达时在仁川机场妥善迎接。如果通过 618 th DC(AS) 或 106 th MD(VSS) 进行协调,请将这些行程提供给 CLINOPS 进行整合。旅行第一天和最后一天的餐费和杂费费率为 39.75 美元,其他所有日子的餐费和杂费费率为 53 美元。任何对本资金指导的例外情况都将根据具体情况考虑;如果您获得第 65 届 MED BDE 的资助,则 POV 使用将不受任何例外限制。旅行者的家乡组织可以根据其认为合适的情况资助其他授权。b. 所有来访人员、现役和退役军人以及国防部文职人员都可以通过出示其有效(在
摘要 - 基准测试是评估自主驾驶轨迹预测模型的常见方法。现有的基准测试依赖于数据集,这些数据集偏向于更常见的方案,例如巡航和基于距离的指标,这些指标是通过在所有方案中平均计算得出的。在这样的团之后,就他们如何处理不同的场景以及其产出的可接受和多样化而言,对模型的性质提供了一些深刻的见解。存在许多旨在衡量轨迹的可接受性和多样性的互补指标,但是它们遭受偏见(例如轨迹的长度)。在本文中,我们提出了一种用于评估轨迹预测方法(Crite-ria)的新基准测试范式。特别是我们建议1)一种根据道路的结构,模型的性能和数据正确的数据来提取不同级别的驾驶场景的方法,用于预测模型的细粒度排名; 2)一组新的无偏见指标,用于通过考虑由现实世界驾驶限制的动机,通过考虑道路和运动学的结构来纳入给定场景的特征和可接受性。 3)使用拟议的基准测试,我们使用大规模argoverse数据集对一组代表性的预测模型进行了广泛的实验。我们表明,所提出的基准可以对模型产生更准确的排名,并作为表征其行为的手段。我们进一步进行了消融研究,以强调用于计算拟议指标1的不同元素的贡献。
在低收入和中等收入国家长大的婴儿遭受童年不良经历的风险增加,包括暴露于环境污染和缺乏认知刺激。在这项研究中,我们旨在检查居住在巴西圣保罗市妇女的人牛奶中的金属水平,并确定对婴儿神经发育的影响。为此,使用电感耦合的等离子体质谱法(ICP-MS),总共分析了185种砷(AS),铅(PB),汞(HG)和镉(CD)的砷样品。我们应用了婴儿和幼儿发展第三版(Bayley-III)的Bayley量表来评估发展里程碑。在我们的分析中,我们发现了与2.76(4.09)μgl -1相当的平均(标准偏差)浓度,然后是Pb 2.09(5.36)和Hg 1.96(6.68)。CD未检测到。我们观察到暴露于PB的婴儿在调整婴儿年龄,孕产妇教育,社会经济状况,婴儿性别和样本权重后,暴露于非曝光婴儿(β= - 0.413; 95%CI -0.653,-0.173)低于非曝光的语言轨迹。我们的结果报告为人类牛奶中的PB和HG污染,并且婴儿暴露于PB降低了婴儿的语言发展。这些结果证明了母子环境暴露及其对婴儿健康的有害影响。
Equations • AM 108 – Nonlinear Dynamical Systems • AP 195A – Intro to Solid State Physics • Chemistry 160 – Quantum Chemistry • BE 128 – Intro to Biomedical Imaging & Sys • BE 129 – Intro to Bioelectronics • BE 130 – Neural Control of Movement • BE 131 - Neuroengineering • CS 51 - Abstraction & Design in Computation • CS 61 - System Program & Machine Org • CS 1280- ML中的凸优化和应用程序•CS 1430-计算机网络•CS 144R - 网络设计项目•CS 1411-计算机体系结构•CS 1480 - VLSI Circits&
摘要 - 自主驾驶的轨迹计划是具有挑战性的,因为必须考虑交通参与者的未来未来运动,从而产生巨大的不确定性。随机模型预测控制(SMPC)的计划者提供了非保守计划,但不排除碰撞的(小)概率。我们提出了一种控制方案,该方案在交通情况允许时基于SMPC产生有效的轨迹,如果后者根据预测假设移动,则避免车辆与交通参与者相撞。如果某些交通参与者的行为不预期,则无法提供安全保证。然后,我们的方法产生了一种轨迹,该轨迹使用约束违规概率最小化技术最小化碰撞的概率。我们的算法也可以适应以最大程度地减少碰撞造成的预期伤害。我们对新型控制方案的好处进行了详尽的讨论,并通过CommonRoad数据库的数值模拟将其与先前的方法进行了比较。
探索上皮 - 间充质转变(EMT)的复杂性揭示了各种潜在的细胞命运;然而,早期细胞状态差异为不同的EMT轨迹的确切时机和机制尚不清楚。通过单个细胞RNA测序研究这些EMT轨迹,由于需要为每次测量牺牲细胞,因此具有挑战性。在这项研究中,我们采用了最佳运输分析来重建MCF10A细胞系中TGF - β-诱导的EMT期间不同细胞命运的过去轨迹。我们的分析揭示了导致低EMT,部分EMT和高EMT状态的三个不同的轨迹。沿部分EMT轨迹的细胞在EMT特征中显示出很大的变化,并表现出明显的茎。 在整个EMT轨迹中,我们观察到EED和EZH2基因的一致下调。 这一发现得到了EMT调节剂和CRISPR筛查研究的最新抑制剂筛查的验证。 此外,我们将早期 - 相位差异基因表达的分析应用于与干性和增殖相关的基因集,将ITGB4,LAMA3和LAMB3指定为在部分阶段与高EMT轨迹的初始阶段差异表达的基因。 我们还发现CENPF,CKS1B和MKI67在高EMT轨迹中显示出显着的上调。 第一组基因与先前研究的发现保持一致,但我们的工作独特地指出了这些上调的确切时机。 最后,后者基因的鉴定揭示了调节EMT轨迹的潜在细胞周期目标。细胞在EMT特征中显示出很大的变化,并表现出明显的茎。在整个EMT轨迹中,我们观察到EED和EZH2基因的一致下调。这一发现得到了EMT调节剂和CRISPR筛查研究的最新抑制剂筛查的验证。此外,我们将早期 - 相位差异基因表达的分析应用于与干性和增殖相关的基因集,将ITGB4,LAMA3和LAMB3指定为在部分阶段与高EMT轨迹的初始阶段差异表达的基因。我们还发现CENPF,CKS1B和MKI67在高EMT轨迹中显示出显着的上调。第一组基因与先前研究的发现保持一致,但我们的工作独特地指出了这些上调的确切时机。最后,后者基因的鉴定揭示了调节EMT轨迹的潜在细胞周期目标。
Actor-Critic方法在许多领域中实现了最新的性能,包括机器人技术,游戏和控制系统([1],[2],[3])。时间差异(TD)学习可能被认为是演员评论家的组成部分,而TD学习的更好界限通常是参与者 - 批评分析的成分。我们考虑强化学习中的政策评估问题:鉴于马尔可夫决策过程(MDP)和政策,我们需要估算本政策下每个州(预期的所有未来奖励总和)的价值。政策评估很重要,因为它实际上是许多其他算法(例如策略迭代和参与者批评)的子例程。政策评估的主要挑战是,我们通常不知道基本的MDP,并且只能与之互动,并且状态数量通常太大,迫使我们维持对状态值的真实向量的低维近似。我们将重点放在克服这组挑战的最简单类别的方法上,即具有线性函数近似的TD方法。这些方法试图维持低维参数,该参数会根据观察到的奖励和过渡不断更新,以维持跨州估计值的一致性。这些方法的收敛证明首先在[4]中给出。在本文中,我们重点介绍了策略评估的多代理版本:我们考虑具有同一MDP和相同政策副本的n个代理,但是MDP
摘要:背景:针对被识别为脑瘫(CP)高风险或已诊断出患有其的婴儿的早期干预(EI)对于促进产后脑组织的促进至关重要。这项研究的目的是探索稳态 - 塑性塑性(HEP)方法的有效性,这是一个当代的EI模型,在实验性动物发展中,将丰富环境范式和神经元可塑性的关键原理应用于人类发展的生态学理论中,并在运动发展上与运动序列和tw tw tw tw tw tw Onsem and tw tw Onemia and tw Onemia and tw tw Onemia and tw tw Onemia(tw)。 CP。方法:使用Peabody发育量表-2(PDMS-2)的多个基线评估的随访单案例研究设计的AB阶段,使用了婴儿(TSFI)的感觉功能。非重叠的置信区间分析用于PES-POST PDMS-2分数。使用目标达到量表(GAS)进行了目标和目标的进度。HEP方法干预措施包括在3个月内实施的12个小时的课程,物理治疗师提供了每周基于诊所的父母教练。结果:结果发现,根据2SD频段分析,PDMS-2和TSFI的HEP进近干预措施的响应在A阶段A期间的基线稳定,并有所改善。PDMS-2分数的置信区间也表明HEP干预后有了显着改善。PDMS-2和TSFI的分数均保持一致或在整个随访阶段都显示出改进。气体T得分为77.14,表明婴儿超出了干预目标的预期。结论:尽管我们的发现表明,HEP进近干预有望在具有TAPS和CP的婴儿中增强感觉功能,运动技能结果和父母目标,但需要进一步的研究来验证和更广泛地应用这些结果。