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美国能源部的目标是$ 15.5B，用于电动电动机，电池厂改装
确定奖励的关键也是工厂转换的经济影响 - 制造商可能会保留高质量的工作，“特别关注社区，在汽车制造业中具有较长历史的设施，”该机构说，尤其是那些拥有20年或以上有生产车辆或提供各种零件的历史的人。
![arXiv:2401.04413v1 [cond-mat.mes-hall] 2024 年 1 月 9 日](/simg/2\24c8afd82feda1aff3479a057590e5e6a46b885e.png)
arXiv:2401.04413v1 [cond-mat.mes-hall] 2024 年 1 月 9 日
对由与拓扑绝缘体相邻的铁磁体组成的磁性双层中自旋电荷相互转换的实验研究，已报告了关于自旋电荷和电荷自旋转换效率的零散结果。为了调和这些相互矛盾的实验结果，我们开发了一种自旋电荷相互转换的现象学理论，该理论既解释了通过自旋电化学效应（也称为 Rashba-Edelstein 效应）进行的界面相互转换，也解释了通过自旋霍尔效应进行的体相互转换。我们发现，自旋电流泄漏到非磁性金属中在自旋到电荷和电荷到自旋转换过程中起着核心作用，从而导致不对称的相互转换过程。特别是，自旋到电荷的转换对非磁性金属中自旋电流吸收的敏感度远低于电荷到自旋的转换。这表明自旋泵送是一种比自旋轨道扭矩更可靠的提取界面 Rashba 参数的技术。
要切换还是不切换？平衡的政策转换离线增强学习
强化学习（RL） - 找到最大化所收集的长期累积奖励的操作行为（也称为策略），这是机器学习中最有影响力的机器学习中的最大影响之一。在几个决定性问题中，人们面临政策转换的可能性（从车道政策变为新政策），这会损害不容易忽略的成本，而在决定中，人们可以使用历史数据，而没有可用的数据，而无需进行进一步的在线互动。尽管这是最重要的，但据我们所知，这很重要，但几乎没有努力解决以一种灵活和原则性的方式解决收益和转换成本之间的关键问题。利用最佳运输领域的思想，我们将系统转换的系统研究局限于局部的RL。我们建立了基本属性，并为拟议的新型切换公式设计了净活动界算法。数字实验证明了我们的方法在体育馆的多个机器人控制基准和SUMO-RL的光照控制上的效率。
强化学习解码器容忍故障量子计算
张量网络方法已从基于基于基质产物状态的变异技术进行了发展，能够计算一维冷凝的晶格模型的特性到源自更精致状态的方法，例如旨在模拟二维模型物理学的预测纠缠对状态。在这项工作中，我们提倡范式，即对于二维费米子模型，矩阵 - 产品态仍然适用于比直接嵌入一维系统允许的明显更高的精度水平。为此，我们利用了费米子模式转换的方案，并克服了一维嵌入需要是局部的偏见。这种方法认真对待洞察力，即对矩阵态的多种形式和模式转换的单一多种流形，可以更准确地捕获自然相关结构。通过证明新兴模式中残留的低水平纠缠水平，我们表明矩阵态可以很好地描述基态。通过研究晶格尺寸的无旋转费用的相变高达10×10，该方法的功率被例证了。
首次批准基于 CRISPR/Cas 的基因疗法
Frangoul H. 等人。CRISPR-Cas9 基因编辑用于治疗镰状细胞病和 β-地中海贫血，N Engl J Med (2021) Bauer, DE, Orkin SH：血红蛋白转换的惊喜：多功能转录因子 BCL11A 是胎儿血红蛋白的主要抑制因子，Curr Op Gen & Dev (2015)
热电池——概念、经济性和进展……
• 将来自地热源的光进行转换的光伏电池也称为热光伏 (TPV) 电池 • TPV 的效率低于涡轮机，因此在发电方面应用并不多 • 40 年来，TPV 的世界纪录效率为 29% • 去年，这一纪录被打破，为 32% • 我们创下了 41% 的新纪录
使用酶促转换的无细胞DNA（CFDNA）数据进行拷贝数变化连锁片段化分析允许早期结直肠癌检测
摘要：使用非侵入性液体活检的无细胞DNA（CFDNA）分析是一种新兴的癌症检测和干预方法。不同的分析方法用于研究CFDNA特征，从而产生了组合不同数据所需的昂贵且较长的分析过程。这项研究研究了在早期结直肠癌检测的背景下，使用CFDNA数据转换用于甲基化分析的CFDNA数据将CFDNA片段大小与拷贝数变化（CNV）相结合。具体而言，我们专注于比较酶和硫酸硫酸盐转换的数据，用于评估属于染色体18的CfDNA片段。染色体18染色体通常在结直肠癌中被删除。我们使用了18号染色体的短和中cfDNA片段的数量，并在一组2959个区域训练了线性模型（LDA），以预测独立的测试集中的早期（I-IIA）结直肠癌。总共获得了87.5％的灵敏度和92％的特异性，在酶转化的文库上获得了。重复亚硫酸盐转换数据上相同的工作流程，其敏感性为58.3％，从而得出较低的精度结果，这意味着酶转化可在整个基因组数据中保留比Bisulfite转化率更好的癌症片段化足迹。这些结果可以作为在同一数据集上使用碎片化和甲基化方法早期检测到结直肠癌的新途径。
联邦学习用于预测轻度认知障碍对痴呆症转化
摘要 - 痴呆症是一种渐进疾病，会损害个人的认知健康和日常功能，而轻度认知障碍（MCI）通常是其前体。对MCI到止血转换的预测进行了充分的研究，但是以前的研究几乎一直集中在传统的机器学习（ML）（基于基于的方法）上，这些方法可以重新分享敏感的临床信息以培训预测模型。本研究提出了一种使用联邦学习（FL）进行隐私增强解决方案，以训练MCI-to-Dementia转换的预测模型，而无需共享敏感数据，掌握社会人口统计学和认知指标。我们模拟并比较了两个网络体系结构，即点对点（P2P）和客户端服务器，以实现协作学习。我们的结果表明，FL具有与集中式ML相当的预测性能，并且每个临床部位在没有共享本地数据的情况下显示出相似的表现。此外，FL模型的预测性能优于未经协作的训练的特定地点模型。这项工作强调了FL可以消除对数据共享的需求，而不会损害模型功效。
623。地幔细胞，卵泡，waldenstrom和其他惰性B细胞淋巴瘤：临床和流行病学：海报II
dlbcl;弥漫性大B细胞淋巴瘤，TDLBCL；转换的DLBCL，PMBCL；原发性纵隔B细胞淋巴瘤，POD24； 24个月内疾病的进展，ripi；修订后的国际预后指数，HGBCL；高级B细胞淋巴瘤，TCR DLBCL； T-Cell Rich DLBCL，GZL；灰色区域淋巴瘤表1：基线特征