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World File Search System顺序
使用等级顺序集群算法作为部分机器...
摘要 - 由J.R. King开发的等级顺序集群（ROC）算法在过去五十年中已经取得了重大进步，并在包括制造的各种领域中广泛使用用于机器和零件的分组。本研究研究了ROC算法在细胞制造系统（CMS）中的利用，以优化机细胞和部分家族的创建，目的是提高生产效率。该研究提出了采用二元零件机器人矩阵的全面分析，并利用Microsoft Excel进行数据操作。通过迭代重新排列的行和列基于二进制值，ROC算法有效地将机器和零件分为相交的机器单元和非交流零件系列。涉及16×10二元零件机器人基质的案例研究证明了ROC算法的实际实现。研究结果表明，尽管ROC算法提供了一种结构化的细胞形成方法，但其有效性可能会有所不同。这项研究强调了ROC算法在改善制造布局优化和过程管理方面的潜力，从而铺平了
应用程序的基础性优化问题的顺序最佳条件
摘要最近，提出了一种基于对问题的持续重新重新制定的新方法来解决基数受限的优化问题。遵循这种方法，我们得出了一个问题的顺序最佳条件，该条件在每个局部最小化器中都可以满足，而无需任何约束资格。我们通过基于圆锥体性属性引入弱的顺序约束资格，将此条件与现有的M型固定概念联系起来。最后，我们提出了两种算法应用程序：我们通过证明它会产生满足上述最佳条件的限制点来改善已知正则化方法的现有结果，即使子问题仅是不固定的。我们表明，在合适的库迪卡 - 豪斯维奇型假设下，直接应用于重新配置的问题的标准（保障）乘数罚款方法的任何限制点也可以满足最佳条件。这些结果比对具有互补性约束的数学研究类别已知的相应结果更强。
通过顺序靶向 PI3Kδ 和 LAG3 增强抗肿瘤免疫力
摘要 背景 尽管取得了惊人的成功，但旨在提高癌症特异性 T 细胞反应的免疫疗法在大多数癌症患者中并不成功。通过抑制 PI3K δ 信号酶来灭活调节性 T 细胞 (Treg) 在肿瘤免疫的临床前模型中已显示出良好的前景，目前正在实体瘤的早期临床试验中进行测试。方法 每天给患有 4T1 乳腺肿瘤的小鼠口服 PI3K δ 抑制剂 (PI-3065)，并在肿瘤微环境中分析肿瘤的生长、存活率和 T 细胞浸润。第二种治疗方案包括 PI3K δ 抑制剂和抗 LAG3 抗体，10 天后依次给药。结果 与在使用其他药物进行的人体免疫治疗试验中观察到的那样，通过 PI3K δ 阻断进行免疫调节导致 4T1 肿瘤消退和未消退小鼠。退化者的肿瘤浸润 T 细胞比非退化者的代谢更健全，抗原特异性 CD8 + T 细胞、T 细胞因子 1 (TCF1) + T 细胞和 CD69 − T 细胞显著富集，与诱导持续的肿瘤特异性 T 细胞反应相一致。与未治疗的肿瘤相比，退化者和未退化肿瘤中的 Treg 数量均显著减少。然而，与退化和未治疗肿瘤中的 Treg 相比，非退化肿瘤中剩余的 Treg 显著富集了表达共抑制受体 LAG3 的细胞。这种显著的差异促使我们依次阻断 PI3K δ 和 LAG3。这种组合使所有小鼠的治疗都获得成功，证明了 LAG3 在 PI3K δ 抑制疗法下肿瘤不退化中的作用重要性。使用其他癌细胞系（即 MC38 和 CT26）进行的后续研究表明，对 PI3K δ 抑制的部分初始反应是抗 LAG3 抗体获得连续治疗益处的必要先决条件。结论这些数据表明 LAG3 是成功实现 PI3K δ 靶向免疫疗法的关键瓶颈，并为在未来的临床研究中结合使用 PI3K δ /LAG3 阻断提供了理论依据。
果蝇求爱期间的顺序行动的阈值订购
Claire E. McKellar，1，3 Joshua L. Lillvis，1 Daniel E. Bath，1，4 James E. Fitzgerald，1 John G. Cannon，1，5 Julie H. Simpson，1，6，6， *和Barry J. Dickson 1，2，2，2，2昆士兰大学脑研究所，昆士兰大学，圣卢西亚，QLD 4072，澳大利亚3现在的地址：普林斯顿神经科学研究所，华盛顿路，华盛顿路，普林斯顿，新泽西州08540，美国4现在的地址：集体行为部：Max Planck Ornithology of Max Planck Ornithology，Dermany konstanz，Dermanany 5现在的地址：291 Campus Dreveloption：291 Campus Drevelopt：291 Campus Drevellion，Ca Campul and carus Drevell，CA 9430，CA 9430，CA 9430，CA 9430，5430年3月3日加利福尼亚大学生物学，加利福尼亚大学圣塔芭芭拉，圣塔芭芭拉，加利福尼亚州93106，美国7铅联系 *通信：jhsimpson@ucsb.edu（J.H.S.），dicksonb@janelia.hhmi.org（B.J.D.）https://doi.org/10.1016/j.cub.2018.12.019
低人口感知顺序飞行路径优化...
算法，该算法根据飞行目的地、跑道角度、机场附近飞机的空间间隔、人口分布和转向运动来考虑引导点。高度路径针对低感知噪音和低燃料消耗进行了优化，这是通过使用从该表面路径计算出的距离求解飞行纵向控制运动方程来确定的。开发了一种改进的非支配排序遗传算法 II 用于离散优化，以减少计算工作量来获得最佳高度路径的帕累托前沿。通过模拟从香港国际机场飞往两个强制空中交通服务报告点的航班来演示该方法。然后将结果与快速访问记录器数据和标准仪表离场 (SID) 轨迹进行比较。虽然该方法没有考虑影响出发路径规划的某些航空运输因素，例如天气模式和空中交通组合，但最终的地面路径与 SID 轨迹非常相似。由此产生的高度路径的帕累托前沿显示燃料消耗和感知噪音水平降低。还根据不同航线的相关飞行物理讨论了燃料消耗和感知噪音水平之间的权衡。
用于预测顺序供应链延迟的复发神经网络
这个顶峰项目解决了葛兰素史克林（GSK）供应链在管理顺序延迟方面面临的挑战，这对于确保制药行业及时交付至关重要。关键目标包括在GSK系统中指出计划的日期，并开发出强大的机器学习模型，以准确预测顺序延迟。通过文献综述和方法发展，该项目着重于利用神经网络机器学习方法，特别是经常性神经网络（RNN）。与此同时，详细的摘要统计数据显示了Benlysta品牌GSK操作中延迟频率和位置的位置显示，大约40％的流程订单显示出延迟问题，主要是在主要制造地点。进一步的检查强调了容易延迟的特定领域，为gsk提供了针对性行动的管理见解。模型开发涉及数据采集，操纵，预处理以及RNN和解释模型构建，然后进行超参数调整以优化性能，从而减少了4.89天的平均绝对误差（MAE）。随后的Shap值分析有助于确定特定的过程序列和组装阶段是延迟的关键动力，使GSK能够制定策略并减轻供应链风险。尽管在链接制造和质量数据方面面临的挑战限制了初始范围，但该项目提供了宝贵的见解，并为未来增强效果奠定了坚实的基础。利用从这个顶峰项目中获得的发现和见解，GSK可以提高运营效率，减轻供应链风险并更有效地为患者提供药物。
206、207、208和211的公共顺序2023
7。所有这些请愿书均根据《 2003年电力法》第142条，第42条和第86（1）（f）节提交，以及《 2016年MERC（分配开放访问）条例（DOA法规》（DOA法规）的第14.6和14.1（v）条，2016年3月8日在2017年3月8日发布的执业指示（实践指导）（执业指导）。所有这些请愿书本质上都是相同的，祈祷，相同的理由和相同的提交，唯一的区别在于请愿人所要求的退款金额。此外，在当事方同意下于2024年3月22日举行的聆听期间一起听到了所有这些案件。因此，委员会以联合方式处理所有这些案件，这些案件正在通过共同的命令处置。
2024临时演示顺序中的论文摘要
了解基于沥青乳液的冷倒入（CIR）混合物的强度发展需要对感冒混合物的物理化学方面有全面的理解，包括沥青乳液特征及其与聚集物的相互作用。冷水放置的再生（CIR）混合物的固化通常被认为是时间依赖性的，并且由于水的存在而延长。这种时间的演变提出了挑战，尤其是在弥合实验室固化条件和现实世界中场景之间的差异时，这可能会导致规范要求，这些要求并不总是与实际现实相符。这项研究研究了与将热混合沥青（HMA）放在CIR层顶部相关的热和压实的影响。该研究旨在评估CIR层中传热的影响及其随后与覆盖HMA的相互作用。通过传热分析和从现场结构的CIR层提取平板的组合，无论是在放置沥青覆盖层的放置之前和之后，都已经分析了使用伽马式台式台式设备的压实曲线。这种方法使我们能够检查传热及其对固化过程的影响以及冷回收层的整体性能和完整性。这项研究的发现通过研究热，压实和材料特性之间的相互作用，为优化CIR固化过程提供了宝贵的见解。这项研究促进了对CIR应用中传热动态的了解，并为改善建筑实践带来了实际意义。
在不确定性下进行机器人顺序决策的学习和推理
机器人经常面临需要多个动作的复杂任务，而顺序决策（SDM）的能力是必要的。这项工作的关键贡献是一个机器人SDM框架，称为LCORPP，它支持同时进行监督学习的能力，以实现Passive国家估计，自动推理具有声明性的人类知识，并在不确定性下计划实现长期目标。尤其是我们使用混合范式来重新确定国家估计量，并为概率计划者提供信息的先验。在经验中，移动机器人的任务是使用其运动轨迹，声明性的续文知识和人类机器人互动（基于对话和基于运动）来估算人类的影响。的结果表明，在效率和敏捷性中，我们的框架的表现要比其在办公室环境中的无学习和不合理的框架要好。
在菱形方面促进和成像Intervalley相干顺序
Wenjia Zhang 2 , Hao Cai 1,4 , Yuan Tian 1 , Yuanyuan Hu 3 , Li Zhang 1 , Lijie Zhang 1 , Zhihui Qin 1 ,