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阿扎德·库马尔博士 - Darshan 出版社
Azad Kumar 博士目前担任 M.L.K (P.G.) 化学系助理教授学院，巴尔拉姆普尔。Kumar 博士获得理学学士学位。荣誉学位 (2007)、理学硕士学位。学位 (2009)、哲学硕士学位。化学学位 (2010)，Dayalbagh 教育学院，Dayalbagh Agra，博士学位。化学学位 (2018)，Babasaheb Bhimrao Ambedkar 大学（中央大学），勒克瑙。Kumar 博士也是多个科学协会的成员。他的研究和教学兴趣包括纳米材料合成的理论和应用及其应用、混合复合材料、光催化剂和聚合物。Kumar 博士在同行评审期刊以及国际和国家期刊上发表了 20 篇研究论文。Kumar 博士是一些国际期刊的编辑成员。Kumar 博士也是
马尔可夫链不变分布的定量近似。一种新方法
在本文中，我们在可测量的状态空间（x，x）上处理一个Markov链，该链具有一个过渡内核P，允许一些小型s∈X，也就是说，对于任何x∈X，a∈X，对于p（x，a）≥ν（x，a）≥ν（x，a）1 s（x）1 s（x）。在这种情况下，我们提出了在（x，x）上的p- invariant概率度量π的建设性表征，使得π（1 s）>0。当存在这样的π时，仅根据ν，p和s的有限线性组合，在加权或标准的总变化规范中近似。接下来，使用标准漂移型条件，我们提供近似的几何/子几何收敛界限。这些界限是完全明确的，并且尽可能简单。收敛速率是准确的，在原子情况下它们是最佳的。请注意，还讨论了在[HL20B]中引入的有限级分配子不能进行近似P的收敛速率。这是一种近似π的新方法，因为它不是基于p对π的迭代的收敛性。因此，我们不需要任何疗效条件。此外，证明是直接的。他们在非原子案例中既不使用分裂链，也不使用续签理论，耦合方法，也不使用光谱理论。从某种意义上说，这种具有小型马尔可夫链的方法是独立的。
BM-MSC负载的石墨烯 - 胶原蛋白冷冻凝胶在大鼠脊髓损伤模型Agarwal中改善神经炎症；罗伊（Roy），又名；辛格（A.A.）；库马尔，
摘要：脊髓损伤（SCI）后轴突再生的主要障碍是由星形胶质细胞和小胶质细胞介导的神经炎症。我们先前证明，仅基于石墨烯的胶原凝胶可以减少SCI中的神经炎症。然而，他们的再生潜力知之甚少和不完整。此外，尽管存在与基于干细胞的治疗的应用有关的限制，但干细胞在脊髓再生中既表现出神经保护性和再生特性。在这项研究中，我们分析了人骨骨髓间充质干细胞（BM-MSC）负载的石墨烯连接胶原蛋白冰期（GR-COL）在SCI的胸腔（T10-T11）半部半分裂模型中的再生能力。我们的研究发现，BM-MSC负载的GR-COL可改善轴突再生，通过降低星形胶质细胞反应性来降低神经炎症，并促进M2巨噬细胞极化。与GR-COL和损伤组对照相比， BM-MSC负载的GR-COL具有增强的再生潜力。 下一代测序（NGS）分析表明，BM-MSC负载的GR-COL调节JAK2-STAT3途径，从而减少了反应性和疤痕形成的星形胶质细胞表型。 BM-MSC负载的GOR组中神经炎症的减少归因于Notch/Rock和STAT5A/B和STAT6信号的调制。 总体而言，基因集富集分析表明，通过调节PI3/AKT途径，局灶性粘附激酶和各种炎症途径，通过调节分子途径（例如PI3/AKT途径），通过调节分子途径（例如PI3/AKT途径），通过调节分子途径来促进轴突再生。BM-MSC负载的GR-COL具有增强的再生潜力。下一代测序（NGS）分析表明，BM-MSC负载的GR-COL调节JAK2-STAT3途径，从而减少了反应性和疤痕形成的星形胶质细胞表型。BM-MSC负载的GOR组中神经炎症的减少归因于Notch/Rock和STAT5A/B和STAT6信号的调制。总体而言，基因集富集分析表明，通过调节PI3/AKT途径，局灶性粘附激酶和各种炎症途径，通过调节分子途径（例如PI3/AKT途径），通过调节分子途径（例如PI3/AKT途径），通过调节分子途径来促进轴突再生。关键词：人骨髓间充质干细胞，RNA测序，石墨烯，胶原蛋白，冷冻凝胶，神经炎症
使用统计测试推断出的部分可观察的马尔可夫模型揭示了孟加拉雀科歌曲中的上下文依赖于上下文的音节过渡
生成模型具有多种应用，包括语言处理和Birdsong分析。在这项研究中，我们证明了如何使用旨在防止序列产生过度笼的统计检验来推断孟加拉语歌曲中音节序列的最小模型。我们专注于部分可观察到的马尔可夫模型（POMM），该模型由状态和它们之间的概率过渡组成。每个状态都与特定的音节相关联，有可能多个状态与同一音节相对应。此特性将POMM与标准Markov模型区分开，其中每个音节都链接到单个状态。在音节中存在多个状态表明，音节之间的过渡受到这些转变发生的特定情况的影响。我们应用这种方法来分析六个成年男性孟加拉犬的歌曲。我们的结果表明，听觉反馈在塑造孟加拉语歌曲的上下文依赖性音节过渡方面起着至关重要的作用。
新闻稿，马尔默，2025年2月18日，赫克斯波尔（Hexpol
Hexpol是一个世界领先的聚合物组，在高级聚合物化合物（复合）中具有强大的全球位置，用于板热交换器（垫圈和密封件）的垫圈（垫圈和密封件）以及由卡车和脚轮施用的聚合物材料制成的车轮（车轮）。客户主要是全球汽车和工程行业，建筑和建筑行业以及在运输，能源，消费者和有线行业以及医疗设备，板块热交换器和叉车的制造商中的系统供应商。该小组在两个业务领域组织，即己托复合和己托工程产品。Hexpol Group在2024年的销售额为20,437 MSEK，该集团在14个国家 /地区拥有约5,000名员工。此信息使得Hexpol AB（Publ）有义务按照欧盟市场滥用法规发布。通过上述联系人的代理，下午01:00提交了信息出版。 CET于2025年2月18日。这是瑞典原始措辞的非官方翻译。如果英语翻译与瑞典原件之间存在差异，则瑞典文字应占上风。
格恩哈特，马尔
将 DLW 制备的微结构应用于功能设备中，需要具有不同电学、光学、机械和化学特性的各种材料。自适应性材料（即其特性可以在制造后进行定制）是人们所迫切需要的，而可降解性则是人们所最需要的自适应特性之一。[7–9] 然而，DLW 过程中产生的交联聚合物结构（尤其是使用商用光刻胶时）是永久性的。降解此类材料通常需要苛刻的条件，例如经典 (甲基) 丙烯酸网络中酯键的高温水解或激光烧蚀。[7,8] 光刻胶配方中加入了各种化学功能，使印刷结构在特定刺激下破裂，例如化学试剂、[10–12] 酶、[13] 温度或光。[14] 其中，光是首选触发器，可对降解过程进行空间和时间控制。为了将光降解性引入微结构，必须在光刻胶的化学结构中整合一个光不稳定部分。设计光可降解 DLW 光刻胶的一个关键挑战是选择合适的、在写入过程中稳定的光不稳定基团。某些光化学反应，例如香豆素、蒽和肉桂酸酯等化学实体的可逆光二聚化可能适合这些目的，因为它们的二聚化/交联可以在 300 至 400 nm 的紫外线下诱导，而环消除可以在较短波长的紫外线（≤ 260 nm）照射下发生。[15] 然而，这种高能量的 UVA/UVB 照射对于许多应用来说可能过于剧烈，特别是细胞支架。可能更合适的可见光响应光不稳定部分在紫外线下会迅速降解，因此无法在写入过程中存活，而写入过程大多采用这种紫外线波长。 [16] 到目前为止，我们团队只有一份关于从 DLW 中获得光降解网络的报告，其中书写和
博士塔潘·库马尔·莫汉塔
Yugal K Mohanta、Sujogya K Panda、Rasu Jayabalan、Nanaocha Sharma、Akshaya K 2017 .64 Bastia、Tapan Kumar Mohanta*。（2017 年）。Erythrina suberosa（Roxb.）叶提取物合成的银纳米粒子的抗菌、抗氧化和细胞毒活性。Frontiers Mol. Bioscience，
改进了可观察到的马尔可夫决策过程的矢量修剪
2.1矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.1.1矢量优势。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.2修剪算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.2复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.1线性编程的复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.2简单矢量修剪算法的复杂性。。。。。。。。。19 2.2.3与凸赫尔问题的关系。。。。。。。。。。。。。。20 2.2.4平均案例复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.3 POMDP的动态编程算法中的向量修剪。。。22 2.3.1 AI计划的POMDP的精确解决方案。。。。。。。。。。。。22 2.3.2增量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4有界错误近似。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.4.1近似误差。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 26 2.4.2近似矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.4.3近似动态编程更新。。。。。。。。。。。。28
确定解决马尔可夫决策过程的有效方法
我们在这里考虑马尔可夫决策过程（MDPS），总体知识是已知的过渡和奖励功能。主要有两种有效的方法，可以使用基于模型的方法来精确求解MDP：动态编程或线性程序，如[11]中所述。确定解决MDP问题的最有效方法一直是文献研究的主题。有关全面的审查，请参阅[1]以及[11，9]。根据[11]，有人认为，基于价值的算法（例如价值迭代（VI）及其变体）并不像基于政策的方法那样实用，因此建议避免使用。另一方面，对基于策略的方法进行了比较下注政策迭代（PI）和政策迭代（PIM）尚不清楚，尽管后者似乎更有效[11]。早期的发现表明，线性编程方法不适合解决此类问题，这主要是由于求解器的速度慢[9]。尽管如此，文献中的比较研究有限，截至2007年，这个问题仍未解决[10]。随着线性编程求解器（例如Gurobi或cplex）的性能不断提高，以及并行化可能性的进步，对求解方法的定期重新评估变得相关。因此，在[1]的研究中，对线性编程和政策迭代的性能进行了比较分析，是对特定的马尔可夫决策过程（MDP）模型进行的，重点介绍了预期的总奖励标准。非零条目的1％。所考虑的MDP的特征是较大的状态空间（基数至少为2000），并且表现出各种动作选择（范围为2至500）。值得注意的是，所有过渡矩阵都高度稀疏，仅包含1％和0。先前的研究采用内点方法来解决线性程序。他们认为线性编程（LP）优于策略迭代（PI），并且对于特定模型而言，这显着。必须注意，[1]检查的模型类别在文献中很普遍，尤其是在给定状态下可能的转移数量的网络问题中。尽管如此，该研究仍具有一定的局限性。首先，即使这些方法可能会超过速度上的标准PI，但它并未考虑修改策略迭代及其变体。其次，研究中采用的LP解决方法仅提供政策而不是政策和价值观，就像动态编程一样。最后，其结论对更稀疏或其他操作标准的更广泛案例的概括性仍然不确定。这项工作的目的是找出线性编程在更一般的情况下是否仍然是一种有效的工具，并且在哪些条件（状态空间和行动空间维度，稀疏性）下找到使用动态编程仍然有效。