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高级机器学习技术，以准确预测
对原油（CPO）价格的准确预测对农业和金融领域的利益相关者至关重要，因为它直接影响与生产，交易和投资策略有关的关键决策。传统的时间序列模型虽然有价值，但通常在捕获CPO价格波动中固有的复杂的非线性动力学方面差不多。这项研究深入研究了尖端机器学习技术的应用，特别强调了变形金刚和混合体系结构等最先进的模型，以显着提高CPO价格预测的精度。本研究提供了有关传统CPO预测方法的现有研究的全面概述，同时还探索了该领域中机器学习应用的有希望的潜力。通过严格分析以前的研究并突出新兴趋势，这项初步研究旨在为CPO价格预测领域的未来研究建立基准。本文提出的发现旨在作为一个宝贵的参考点，阐明了迄今为止取得的进展，并确定了关键领域以进行进一步探索。
针对同源性定向修复进行精确基因编辑的先进趋势：小分子和改良的 CRISPR-Cas9 系统的综合回顾
摘要 简介：基于成簇的规律间隔的短回文重复序列及其相关蛋白 (CRISPR-Cas) 的技术通过诱导位点特异性双链断裂 (DSB) 在宿主基因组中产生靶向修饰，而位点特异性双链断裂可作为体外和体内模型中同源定向修复 (HDR) 的底物。HDR 通路可以增强外源 DNA 模板掺入 CRISPR-Cas9 介导的 DSB 位点。由于 HDR 通路的速率低，精确基因组编辑的效率降低。提高 HDR 的效率可以提供基于 CRISPR-Cas9 技术的快速、简便和准确的技术。方法：本研究概述了基于小分子和改进的 CRISPR-Cas9 系统的精确基因组编辑策略的尝试。结果：为了提高靶细胞中的 HDR 率，已经引入了几种合理的策略，例如生成 CRISPR 效应嵌合蛋白、抗 CRISPR 蛋白、用供体模板修饰的 Cas9，以及使用经过验证的合成或天然小分子来抑制非同源末端连接 (NHEJ)、刺激 HDR 或同步细胞周期。最近，高通量筛选方法已被用于鉴定与 CRISPR 系统一起可以通过 HDR 调节精确基因组编辑的小分子。结论：刺激 HDR 成分或抑制 NHEJ 可以提高 CRISPR-Cas 介导的工程系统的准确性。生成嵌合可编程内切酶提供了这种机会来引导 DNA 模板靠近 CRISPR-Cas 介导的 DSB。小分子及其衍生物还可以有效地阻断或激活某些 DNA 修复途径，并为提高 HDR 效率带来新的视角，尤其是在人类细胞中。此外，小分子库的高通量筛选可以发现更多有前景的化学物质，从而改善 HDR 效率和 CRISPR-Cas9 系统。
当气体交换分析不可用时，心脏代谢疾病中通气阈值的准确预测方程：开发和验证
1康复研究中心（Reval），哈塞尔特大学康复科学学院，wetenschapspark 7，B-3590，3590 DiepenBeek，比利时； 2巴西利亚大学（UNB）的健康科学与技术研究生课程，巴西，巴西，巴西； 3心脏中心哈塞尔特，杰萨医院，校园Virga Jesse，Stadsomvaart 11，3500 Hasselt，比利时； 4比利时迪彭贝克（Diepenbeek）3590医学与生命科学学院生物医学研究所（Biomed）； 5瑞士伯尔尼大学伯尔尼大学医院Inselspital康复与运动医学中心； 6意大利锡耶纳大学运动心脏病学和康复部医学生物技术系； 7比利时Hasselt Hasselt University医学与生命科学学院； 8比利时鲁南凯托利克大学医学学院心脏病学系； 9由技术支持和数据驱动的康复，比利时Diepenbeek Hasselt数据科学研究所； 10 PXL部门的护理创新专业知识中心 - 比利时Hasselt的PXL应用科学与艺术大学健康； 11 Brabiorio de Performance Humana，Rio de Janeiro，巴西； 12里约热内卢州立大学，巴西里约热内卢； 13康复科学计划，巴西利亚大学（UNB），巴西，巴西，巴西； 14康复科学系，比利时鲁南凯瑟利克大学卢文大学；和15个关于福音派（PPGMHR）的人类运动和康复研究生计划
为什么CMIP6模式集合平均值对北极温度的模拟比全球温度更准确？
摘要：为了对预期的气候变化做出适当的政策响应，需要准确模拟和预测未来的变暖。我们研究了 CMIP6（气候模型比较计划第六阶段）气候模型对全球和北极平均地表气温的模拟。大多数模型高估了观测到的平均全球变暖。在所考虑的 19 个模型中，只有 7 个模拟的全球变暖在 2014-2023 年平均值和 1961-1990 年参考期之间观测到的变暖平均值的 ± 15% 以内。10 个模型高估了全球变暖超过 15%，只有一个模型低估了全球变暖超过 15%。CMIP6 气候模型对北极变暖的模拟比对全球变暖平均值的模拟要好得多。原因是模型对北极变暖的高估和低估分布均匀，而大多数模型高估了全球变暖平均值。8 个模型与观测到的北极变暖的误差在 ± 15% 以内。只有三个模型对全球平均温度和北极温度的模拟准确度在±15%以内。
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抽象缺陷检测是识别生产样品中缺陷的任务。通常，缺陷检测分类器是根据正常样本（负数据）和具有缺陷（正数据）的样本形成的基地数据训练的，其中后者始终少于正常样本。最新的数据增强程序通过将伪像叠加到普通样本中，以减轻与不平衡培训数据有关的问题，从而添加了合成缺陷数据。这些技术通常会产生分发图像，从而导致系统学习不是正常样本但无法准确识别缺陷的样子的系统。在本文中，我们展示了我们与维罗纳大学（Verona of Verona University of Verona of Veryco）合作进行的研究，即维罗纳大学（University of Verona）的一家企业衍生产品，关于多模式潜在扩散模型（LDMS），以在行业5.0中进行准确的异常检测。与传统的图像生成技术不同，我们在人类的反馈循环管道中工作，在该管道中，域专家通过文本描述和可能异常的区域定位为模型提供了多模式的指导。这种战略转变增强了结果的解释性，并促进了更强大的人类反馈回路，从而促进了生成的输出的迭代改进。值得注意的是，我们的方法以零拍的方式运行，避免了耗时的微调程序，同时实现了卓越的性能。我们证明了它在具有挑战性的KSDD2数据集上的功效和多功能性，从而实现了最新的结果。
GFET用于快速准确的传感解决方案
GFET-PV01是用于开发具有环氧封装层的传感应用的，从而可以在传感器修饰和测试过程中保持一致的液体处理和对齐。此外，将三个通道定位为启用每个石墨烯通道的可靠手动或自动化功能，以进行多重和/或内部参考。该设备与随时可用的数据采集系统兼容。
通过POP提高自主驾驶安全性：准确观察到的轨迹预测的框架
摘要 - 准确的轨迹预测对于安全有效的自主驾驶至关重要，但是处理部分观察的驾驶提出了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的轨迹预测框架，称为拥挤的城市道路场景，称为部分观测预测（POP）。该框架由两个关键阶段组成：自我监督学习（SSL）和特征蒸馏。POP首先采用SLL来帮助模型学习重建历史记录表示形式，然后将功能蒸馏作为微调任务来从教师模型中转移知识，该教师模型已通过完整的观察进行了预先训练，该模型只有很少的观察结果。POP取得了与开环实验中最高表现方法的可比结果，并且在包括安全指标在内的闭环模拟中优于基线方法。定性结果说明了POP在提供合理和安全的轨迹预测中的优越性。演示视频和代码可在https://chantss.github.io/pop/上找到。
血管系统及其对伤口发育和护理的影响：需要准确的血管评估
Meyer，A.，Schilling，A.，Kott，M.，Rother，U.，Lang，W。，＆Regus，S。（2018）。 在末期肾脏疾病和临界肢体缺血患者中，膝盖动作的开放性与血管内血管内血管造成。 血管和血管内手术，52（8），613-620。 doi：10.1177/i5385744i8789036 Olivieri，B.，Yates，T。E.，Vianna，S.，Adenikinju，O. （2018年12月）。 在最前沿：血管内专家的伤口护理。 semin介入辐射。 35（5），406-426。 doi：10.1055/s-0038-1676342Meyer，A.，Schilling，A.，Kott，M.，Rother，U.，Lang，W。，＆Regus，S。（2018）。在末期肾脏疾病和临界肢体缺血患者中，膝盖动作的开放性与血管内血管内血管造成。血管和血管内手术，52（8），613-620。 doi：10.1177/i5385744i8789036 Olivieri，B.，Yates，T。E.，Vianna，S.，Adenikinju，O.（2018年12月）。在最前沿：血管内专家的伤口护理。semin介入辐射。35（5），406-426。 doi：10.1055/s-0038-1676342