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Thinksystem Intel E610 10GBASE-T以太网适配器
TCP/UDP分割卸载TSO交织以减少延迟数据中心桥接（DCB），IEEE符合增强传输选择（ETS）-802.1QAZ基于基于优先级的流量控制（PFC）-802.1QBB速率限制量per TxQ) IPv6 Support for IP/TCP and IP/UDP Receive Checksum Off load Fragmented UDP Checksum Off load for Packet Reassembly Message Signaled Interrupts (MSI) Message Signaled Interrupts (MSI-X) Interrupt Throttling Control to Limit Maximum Interrupt Rate and Improve CPU Use Rx Packet Split Header Multiple Rx Queues (RSS) Flow Director Filters: up to 32 KB通过哈希过滤器或最多8 kb的完美匹配过滤器数量RX队列：每端口排队128个端口TCP TCP计时器中断lesise slove Ordering
Intel®以太网网络适配器E830-XXVDA2 OCP 3.0
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intel®以太网网络适配器e610-xt2/xt4 for OCP 3.0
OCP NIC 3.0规范定义了最新一代网络适配器的标准化设计。简单明了的形式，清晰的可管理性要求以及提高的可使用性有助于简化当前和新兴功能的部署。OCP 3.0的Intel®以太网600系列网络适配器提供广泛的互操作性，关键的性能优化以及提高通信，云和企业IT网络解决方案的敏捷性。Intel®以太网600系列网络适配器提供广泛的互操作性，关键的性能优化以及提高通信，云和企业IT网络解决方案的敏捷性。
与潜在的动力学残差适应世界模型
模拟对真实性增强学习（RL）面临着核对模拟和现实世界中的差异的关键挑战，这可能会严重降级剂。一种有希望的方法涉及学习校正以代表残留误差函数的模拟器正向动力学，但是对于高维状态（例如图像），此操作是不切实际的。为了克服这一点，我们提出了Redraw，这是一种潜在的自回归世界模型，在模拟中鉴定在模拟中，并通过剩余的潜在动力学而不是明确观察到的状态对目标环境进行了验证。使用此改编的世界模型，Redraw使RL代理可以通过校正动力学下的想象的推出来优化RL代理，然后在现实世界中部署。在多个基于视觉的Mujoco域和一个物理机器人视线跟踪任务中，重新绘制有效地对动态变化，并避免在传统转移方法失败的低数据方案中过度拟合。
展开微生物群-Iris -Eperto
作者没有宣布潜在的利益冲突。摘要癌症的特征是失去了保留多细胞生物体内稳态的调节机制，例如受控的增殖，细胞 - 细胞粘附和组织分化。多细胞规则的崩溃伴随着“自私”，单细胞样的生活特征的激活，这与癌细胞展示的环境变化的适应性增加有关。压力反应的机制类似于在单细胞生物中观察到的机制，由哺乳动物癌细胞积极利用，以提高遗传多样性并增加在不利条件下的生存机会，例如缺乏氧气/营养或暴露于药物。在压力条件下的单细胞生物（例如抗生素治疗）停止复制或缓慢分裂并瞬时增加其突变率以促进多样性，这一过程称为自适应突变性。类似地，暴露于药物的肿瘤细胞进入了持久表型，并可以减少DNA复制保真度，从而促进了遗传多样性。自适应进化的含义与理解对抗癌疗法的抵抗力相关。
离散事件系统中的状态避免的自适应加强学习
摘要 - 强化学习（RL）已成为复杂环境中自动决策的有效范式。但是，在RL中，事件驱动的决策过程的集成仍然是一个挑战。本文介绍了一种新颖的体系结构，将离散事件监督（DES）模型与标准RL框架相结合，以创建混合决策系统。我们的模型利用了DES的能力来管理基于事件的动态，而RL代理对连续状态和行动的适应性，从而促进了以连续和离散事件为特征的系统中更强大，更灵活的控制策略。DES模型与RL代理一起运行，通过基于事件的见解来增强策略的性能，而环境的状态过渡则由机械模型约束。我们通过模拟证明了方法的功效，这些模拟显示出比传统RL实现的性能指标的改进。我们的结果表明，这种综合方法对从工业自动化到智能交通系统的应用有望在离散事件处理至关重要的情况下。索引术语 - 预言学习，离散事件超级访问控制，混合系统，自主决策，事件驱动的动态
精神分裂症中奖励的自适应编码，其随着时间的变化和与冷漠的关系
奖励的自适应编码是神经元对可用补偿背景的反应的过程。较高的奖励会导致更强的大脑反应，但是响应的增加取决于可用奖励的范围。在狭窄范围内观察到更陡峭的增加，并且在更广泛的范围内逐渐逐渐增加。在精神分裂症中，自适应编码似乎在不同领域，尤其是在奖励领域中受到影响。在这里，我们测试了大量精神分裂症患者（n = 86）和对照组（n = 66）的奖励的自适应编码。我们评估了：（i）自适应编码缺陷和症状之间的关联； （ii）缺陷的纵向稳定性（相同的任务相同3个月）； （iii）两个实验部位之间结果的稳定性。我们使用功能性MRI和货币激励延迟任务来评估参与者对两个不同的奖励范围的适应：狭窄范围和广泛范围。我们使用利率分析来评估纹状体和视觉区域内的适应性。患者和对照受试者接受了全面的人口统计和临床评估。我们发现患者的自适应编码降低，在狭窄的奖励范围内，相对于对照参与者，纹状体但没有视觉区域的奖励范围降低。在两个研究地点都观察到了这种模式。进行重新测试后，患者增加了狭窄的斜率，显示了改善的自适应编码，而对照受试者则略微降低了它们。在重新测试时，狭窄范围内斜坡过高的患者也显示出更高水平的负症状。我们的数据证实了精神分裂症奖励适应的缺陷，并揭示了患者实践的影响，从而改善了改善，重新测试时坡度较高。但是，在某些患者中，由于大脑反应的早期饱和，坡度过高可能导致更大的奖励可区分性。一起，在新的（第一次接触，适应不足）和更熟悉的（重新测试，过度适应）情况下丧失奖励表示的损失可能会导致精神分裂症的多种动机症状。
定量性状适应不断变化的环境
图1：我们方法的示意图描述。要描述平衡f，我们需要以下步骤：（1）确定缩放参数ε并重新分发分布f满足的方程； （2）将分布F转换为U.转化的分布u是密度F的对数，在无性繁殖情况下按比率ε归一化，在无穷小的性繁殖案例中由ε2归一化； （3）将U的极限方程式确定为ε→0（橙色框），并推断出宏观特性（绿色框），例如平均适应度λ0，种群中的平均相对表型z ∗ 0，进化滞后| z ∗ 0 |或平衡VAR（F）处的表型方差。
适应性：带有触觉重新定位的形状更换道具
我们提出了一种新颖的“混合”活动/被动触觉设备，可以改变形状，以作为VR中一系列虚拟对象的代理。我们将适应性与触觉重新定位一起重定向用户的手重定向，以提供仅使用单个道具触及的几个虚拟对象的触觉反馈。为了评估适应性通过触觉重新定位的有效性，我们进行了一个受试者内实验，采用对接任务将适应性与非匹配的代理对象（即造泡沫球）进行比较和匹配的形状支柱进行比较。在我们的研究中，Adaptic坐在用户前面的桌子上，并改变了grasps之间的形状，为放置在不同虚拟位置中的各种虚拟对象提供匹配的触觉反馈。结果表明幻觉令人信服：用户认为他们正在使用单个自适应设备在不同的虚拟位置操纵几个虚拟对象。与适应性的对接性能（综合时间和精度）与没有触觉重新定位的道具相当。