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World File Search System近视
联合强化学习授权的任务卸载车辆边缘计算中的大型模型
摘要 - 行驶边缘计算（VEC）由于其为计算密集型任务提供足够的组合资源的能力而引起了近视关注。但是，如何在车辆内分配计算任务并有效地管理任务消耗的资源已成为一种挑战。为了解决这个问题，这项研究推进了使用辅助车辆（AV）进行载体任务的主张，并引入了一种新颖的辅助车辆算法（AVA）。ava既可以在车辆环境中充分利用计算资源，并同时实现任务延迟减少，能源消耗最小化以及任务完成率的增强率。此外，我们建立了一个联合学习框架，以明智地确定通过实施创造性机制的AV分配的比例。实验结果验证了我们的方法不仅可以改善关键系统性能指标，还可以确保对移动车辆的计算资源进行全面利用。
反向传播和大脑
大脑通过修改神经元1 - 5之间的突触连接来学习。尽管突触生理学有助于解释单个修改背后的规则和过程，但它并不能解释单个修改如何协调以实现网络目标。由于学习不仅仅是不考虑下游行为后果的近视，突触特异性事件的盲目积累，因此，如果我们要了解大脑中的学习，我们需要揭示整个网络中的可塑性的原理。在机器学习中，研究人员研究了协调突触更新的方式，以提高人工神经网络的性能，而不会受到生物现实的限制。它们首先定义神经网络的架构，该神经网络包括神经元的数量及其连接。例如，研究人员经常使用具有许多神经元层的深网，因为这些架构已被证明对许多任务非常有效。接下来，研究人员定义了一个错误函数6，该功能量化了网络目前实现其目标的差，然后他们搜索学习算法
信息基因组视觉障碍
视觉障碍的 DNA 研究是各种眼部疾病诊断过程的一部分，对于诊断、预后和治疗具有重要的附加价值。视力障碍基因组包括各种视觉障碍，包括视网膜营养不良、近视、先天性和青少年白内障、玻璃体视网膜病变、角膜异常、视神经萎缩、眼部发育障碍、先天性青光眼和视网膜毛细血管瘤。基因组中含有许多综合征基因，其中视力障碍可能是首发表现。出现其他健康问题的风险会增加。如果有可能发现综合征原因，则应在患者的检查前咨询中提及这一点。 由于视力障碍的基因组是一个包含多种类型视力障碍的广泛基因组，因此有可能在该基因组内偶然发现。换句话说，在对视力障碍进行基因组分析时，可能会发现患有视网膜营养不良等疾病的患者患另一种类型的视力障碍（例如视神经萎缩）的风险增加。但发生这种情况的可能性非常小。
UC Davis眼中心
目前在全国范围内缺乏小儿眼科医生，导致儿童眼护理的地理差距很大。位于加州大学戴维斯分校眼中中心的儿科服务很荣幸能为全州各地的儿童提供服务 - 从北至俄勒冈边境，西部到海岸，一直到中央山谷。我们的提供者照顾患有常见眼科问题的儿童，例如斜视（眼部未对准），弱视（通常称为“懒惰的眼睛”）折射率错误（近视或远视性）和鼻腔围绕导管障碍（从出生后撕裂）。我们还为患有较不常见的视觉威胁性问题（例如先天性或少年性白内障）的儿童提供护理。最后，儿科服务参与了早产视网膜病的治疗，这是早产儿的潜在盲目疾病，需要经过特殊培训的提供者及时有效治疗。当我们对待这些常见和严重的条件时，我们的集体目的是使孩子保持对话的中心，并让家人接受孩子的待遇和持续护理。
社论我们有疫苗可用于COVID-19！为孕妇推荐什么？
在2021年1月17日，ANVISA批准了两种疫苗，以帮助与Covid-19：Coronavac和Covishield/Oxford作战。第一次疫苗由中国锡诺瓦克公司和巴西公司生产的不活跃（杀死）病毒组成，由丁烷研究所（圣保罗）生产。第二是腺病毒非复制病毒载体疫苗，由制药公司血清研究所生产，部分与阿斯利康/牛津大学合作。在巴西，它将由里约热内卢的奥斯瓦尔多·克鲁兹基金会（Fiocruz）生产。鉴于COVID-19大流行的令人担忧和延长的情况，至关重要的是，巴西科学社会必须与同龄人共享没有政治意识的科学知识，并基于与疫苗相关的可用证据，并根据与Covid-19的疫苗相关的证据来定位自己。 在这种情况下，妇科医生和产科医生已要求有关这些疫苗在怀孕，卑鄙和哺乳期妇女中的指南。 我将重点介绍一些我认为支持近视的一些观点，我将结束这本社论。 疫苗在公共卫生的领域中占据着明显的地位，并且允许消除诸如天花之类的疾病，以及诸如小儿麻痹症，风疹，破伤风和百日咳等疾病的显着降低，这些疾病曾经在过去很常见。 1巴西卫生部通过国家卫生局（Brazilian SUS）向人口提供的两个计划应该是所有巴西人的自豪感：STI/AIDS计划和国家免疫计划，自1973年以来活跃。鉴于COVID-19大流行的令人担忧和延长的情况，至关重要的是，巴西科学社会必须与同龄人共享没有政治意识的科学知识，并基于与疫苗相关的可用证据，并根据与Covid-19的疫苗相关的证据来定位自己。在这种情况下，妇科医生和产科医生已要求有关这些疫苗在怀孕，卑鄙和哺乳期妇女中的指南。我将重点介绍一些我认为支持近视的一些观点，我将结束这本社论。疫苗在公共卫生的领域中占据着明显的地位，并且允许消除诸如天花之类的疾病，以及诸如小儿麻痹症，风疹，破伤风和百日咳等疾病的显着降低，这些疾病曾经在过去很常见。1巴西卫生部通过国家卫生局（Brazilian SUS）向人口提供的两个计划应该是所有巴西人的自豪感：STI/AIDS计划和国家免疫计划，自1973年以来活跃。卫生部的国家免疫计划免费为巴西人口免费提供一套优秀的疫苗
液晶弹性晶格具有多材料3D打印的热编程变形
报告了用于制造液晶弹性体（LCE）晶格的集成设计，建模和多物质的3D打印平台，并报告了具有空间可编程的nematic Director订单和本地组成的均质和异质布局。根据其组成拓扑结构，这些晶格在其各自的近视转变温度上方和下方循环时表现出不同的可逆形状变形转换。此外，可以证明，在评估所有LCE晶格设计的实验观察到的变形响应与模型预测之间存在良好的一致性。最后，建立了一个反设计模型，并证明了以预测的变形行为打印LCE晶格的能力。这项工作开辟了新的途径，用于创建构建的LCE晶格，这些晶格可能会在能量散落结构，微流体泵送，机械逻辑和软机器人技术中找到潜在的应用。
2024-2028 战略
全球有 11 亿人因无法获得眼保健服务而遭受失明和视力丧失的困扰。他们属于社会中最贫穷和最边缘化的群体。如果不加以改变，到 2050 年，这个数字将上升到 17 亿 6 。眼保健部门已成功在 30 年间将失明的患病率从 4.8% 降低到 3.1%，但预计到 2050 年失明人数仍将从 2020 年的 4300 万增加到 6100 万 7 。造成这种严峻形势的原因很复杂。世界人口持续增长，同时世界人口正在老龄化。这导致需求量增长速度快于眼保健服务的增长速度。这大部分发生在中低收入和中产阶级国家，这些国家的卫生系统往往资源不足，捉襟见肘。即使建立了基本服务，妇女和女童、老年人、残疾人和土著人民等更边缘化的群体也难以获得服务。生活方式的改变也导致影响视力的非传染性疾病（糖尿病、高血压、近视）的增加。
使用浓缩 - 极性植物作为无碳容量资源
电力系统的深度脱碳引起了人们对可以维持可靠能源供应的产能的需求的担忧。考虑到这一问题，我们探索了具有热量储存的浓缩 - 极性植物以提供这种能力的无碳来源。我们开发了一种评估考虑未来系统的浓缩 - 极性植物的能力贡献的方法。此类考虑很重要，因为与今天相比，净负载模式的潜在差异（例如g。，由于较高的可再生能源渗透率）。使用历史数据涵盖18年的历史数据，我们证明了具有热量储能的浓缩 - 极性工厂可以提供这种必要的能力，而对其财务生存能力几乎没有影响。我们研究了近视决策和对未来系统条件对浓缩 - 磨性工厂运行的影响以及对CA能力贡献的影响的影响。我们发现，只要开发和使用适当的预测技术，就可以对这种浓缩太阳能工厂产生有限的影响。总体而言，我们的工作表明，具有热能储能的浓缩 - 极性植物可能在脱碳能力系统中提供可靠的电力供应中起作用。
眼睛和心脏：临床医生应该知道
抽象的眼睛容易受到各种形式的苦难，要么是原发性眼疾病的表现，要么是全身性疾病的一部分，包括心血管系统。彻底的心血管检查应包括简短的眼部评估。高血压和糖尿病将出现视网膜病变和血脂异常。多系统自身免疫性疾病，例如Graves疾病，类风湿关节炎和结节疾病，分别将分别患有伴有性疾病。肌无力重症疗法，虽然主要是神经肌肉疾病，但却表现出可疲劳的ptosis，并且与Takotsubo心肌病和巨型细胞心肌炎有关。结缔组织疾病（例如Marfan综合征）通常会出现主动脉根部扩张，这将与易伦蒂斯和近视相关。威尔逊氏病与心律不齐和心肌病有关，通常会出现特征性的kayser-fleischer环。稀有疾病，例如法布里疾病，将伴随着眼球症状，例如角膜角膜菌和心脏表现，包括心脏肥大和心律不齐。本评论检查了眼睛与心血管系统之间的相互作用，并强调使用常规和新兴工具来改善患者的诊断，管理和预后。
层次结构融合为反应性机器人控制的推断
摘要 - 混乱，密集和染色环境中的运动产生是机器人技术中的一个核心话题，被视为多目标决策问题。当前的安全性和性能之间的权衡。一方面，反应性策略保证了对环境变化的快速响应，其风险次优行为。另一方面，基于计划的运动产生提供可行的轨迹，但是高计算成本可能会限制控制频率，从而限制安全性。为了结合反应性策略和计划的好处，我们提出了一种分层运动方法。此外，我们采用概率推理方法来形式化层次模型和随机优化。我们将这种方法视为随机，反应性专家政策的加权产品，在该策略中，计划用于适应任务范围内的最佳权重。这种随机优化避免了局部优点，并提出了可反应性计划，以发现混乱且致密的环境中的路径。我们在平面导航和7DOF操作中进行的广泛实验研究表明，我们提出的层次运动生成方法的表现优于近视反应性控制器和在线重新规划方法。其他材料可在https://sites.google.com/view/hipbi上找到。