摘要:加强学习的最新进步使得培养足球代理人,以模仿人类球员的行为。但是,现有方法成功复制现实的玩家行为仍然具有挑战性。实际上,代理商表现出诸如在球周围聚集或过早射击之类的行为。此问题的一个原因在于奖励功能总是为某些行动分配巨大的奖励,例如得分目标,无论情况如何,这种情况都会使代理人偏向高奖励行动。在这项研究中,我们将相对位置奖励和拍摄的位置重量纳入用于增强学习的奖励功能中。相对位置奖励,源自球员,球和目标的位置,是使用逆强化学习在真正的足球游戏数据集中估算的。拍摄的位置重量类似地基于这些游戏中观察到的实际射击位置。通过在真正的足球游戏中获得的数据集中进行实验,我们证明了相对位置奖励有助于使代理商的行为与人类玩家的行为更加紧密地保持一致。
摘要 - 隐式表示,例如神经辐射场(NERF),可以通过连续的神经功能在3D场景中绘制颜色,密度和语义。但是,这些模型通常需要手动和仔细的人类数据收集进行培训。本文解决了自主nerf构造的主动探索问题。我们研究代理如何学会有效地探索未知的3D环境,以便在自主性过程中收集的数据能够学习高质量的神经隐式图表示。在四个与机器人相关的下游任务上评估了所学代表的质量:经典的观点渲染,地图重建,计划和姿势改进。我们比较了不同的探索策略的影响,包括基于前沿的基于基础和学习的方法(端到端和模块化)以及针对此问题量身定制的不同奖励功能。经验结果表明,可以使用在看不见的环境中使用一集经验对积极收集的数据进行培训,并且Autonerf是一种经过加固学习训练的模块化勘探策略,使得获得了高质量的NERF,以获得高质量的NERF,以实现经过考虑的下游机器人任务。最后,我们证明,使用Autonerf可以将代理部署到以前未知的场景中,然后通过通过勘探,重建和策略填充的循环来适应场景来自动改善其导航性能。
在这项研究中,14个植物生长促进性根瘤菌菌株(PGPR)对植物性疾病生长物种的拮抗作用。和泥浆。获得的结果表明,在直接接触和间接生物测定中,14个PGPR菌株对曲霉的抑制作用显着,具有显着变化。双重体外培养试验显示,曲霉菌菌株的生长率很大,范围从25±5.41%(koreensis o3rr25)到71.87±3.12%(Megillus Megallus megaterium fr1.11)。间接拮抗测试表明,由14种测试的PGPR菌株产生的挥发性有机化合物显着抑制了甲状腺菌甲甲氧曲霉的生长,其变化范围为36.61±0.94%(P. brassicacearum o3RR24)至67.75.75±0.94%(B. b. segem.n.94%)(b. segem.n.94%)。暴露于挥发性化合物后对Terricola的微观检查显示出明显的结构损害,包括抑制分生孢子发芽,变形,薄或裂变的结构,不规则的长度以及空片段的形成。B. egaterium fr1.11的体内应用导致脱落叶子和番茄幼苗的真菌发育减少。与对照相比,这种治疗方法在受感染的番茄幼苗中叶绿素A,B和总,类胡萝卜素,多酚和脯氨酸的水平显着增加。将这种PGPR菌株应用于感染的番茄植物中,可以将可比较的丙二醛水平作为对照。B. Megaterium fr1.11在体外和体内抗真菌活性中显示出相当大的体外和体内抗真菌活性,并且可以作为针对替代属植物性疾病的生物控制策略的有前途的候选者。
但是,对于启发,规范,验证和验证,有最小的工具支持。这是一项具有挑战性的任务,因为需要参与此过程的专家(伦理学家,律师,监管机构,最终用户等)的非技术和各种背景。我们的软件Sleec-TK是一种用户友好的工具包,采用正式方法,允许利益相关者在验证和验证Sleec要求的验证和验证中了解和解决问题。Sleec-TK是一种公开可用的工具包,可由非技术专家使用,可在[1-3]中支持该过程和技术。由Sleec-TK机械化的Sleec框架包括规则启发过程[1]以及规范,验证和验证技术[2]。[3]中的技术报告介绍了我们的理论基础和过程,以实现Sleec要求的规范,一致性验证和验证。它讨论了Sleec-TK软件中使用的领域特定语言(DSL)和该语言的正式语义,并采用了定时版本的CSP(交流顺序过程)[4]。[2]中描述了我们工具的初始版本,该版本仅支持Sleec语言建模,一致性和冗余验证。我们在这里描述的版本实现了语义的更新版本,该版本提供了增加的可伸缩性,并已得到了广泛的验证。此外,它通过对SLUEC规则的系统模型的一致性验证得到了增强(即,图中所示的Sleec一致性插件1是我们软件中的新组件)。此外,对于Sleec-TK,我们用7个Sleec规范文件验证了规则和语言,与利益相关者一起涵盖了199个规则。从规范思想的角度[5,6]的角度,在开发自主系统方面有重要的工作,包括基于用户的道德选择的透明度[7],解释性和数据驱动的个性化工具[8]。我们Sleec语言的工作还考虑了启发和调试的替代方法[9]。sleec-tk与规范的操作[1] [10]有关,支持自动化过程,以验证和验证捕获这些规范的规则,通过其在𝑡𝑜𝑐𝑘-CSP中描述的语义机械化(定时过程代数[4,11])。sleec-tk被用作Eclipse环境的一组插件,但包括用于Sleec规则验证的独立版本。存储库中的readme.md文件提供了用于下载,安装和使用软件的说明,并提供示例。规则的定义是通过图形界面提供有关任何句法或打字问题的指导的图形界面。在后台,生成𝑡𝑜𝑐𝑘-CSP脚本以支持冲突和冗余的检查。通过在后台使用CSP型号Checker FDR4 [12],以按下按钮进行。验证是通过与Robotool 1 [13]集成而进行的,这是一种使用域特异性符号Robochart建模和验证移动和自治机器人的工具。SLEEC规则可以作为Robochart模型的文档定义属性的一部分,用于自动验证和报告。
摘要:最近的报告表明,微管在双链DNA断裂修复中起着作用。我们在这里研究了微管相关蛋白TAU在放射和化学疗法中的作用。明显地,乳腺癌细胞系中TAU的表达降低导致阿霉素或X射线治疗后小鼠 - 六边形乳腺肿瘤体积的显着降低。此外,tau的敲门损害了经典的非同源最终结合途径,并导致对博来霉素和X射线的细胞反应得到改善。研究了Tau保护作用的机制,我们发现DNA中对双链断裂的反应的主要介体之一,肿瘤抑制剂p53结合蛋白1(53BP1)是在细胞质中隔离的,这是Tau下调的结果。我们证明了TAU允许53BP1通过伴侣伴侣微管蛋白传播来响应DNA损伤而转移到核。此外,TAU敲低化学敏化的癌细胞对形成DNA加合物(例如顺铂和奥沙利铂)的药物,并进一步提出TAU在调节DNA修复蛋白的核traffiffiffinfim tau中的一般作用。总的来说,这些结果表明,癌细胞中的tau表达可能是对响应DNA损害抗癌药的反应的分子标记。临床靶向tau可以使肿瘤对DNA损害治疗敏感。
摘要:表皮生长因子受体(EGFR)是一类受体酪氨酸激酶,也称为ERBB1和HER1。EGFR酪氨酸激酶活性抑制作用被认为是癌症治疗的有前途的治疗策略。从药品特权分子到商业药物的EGFR酪氨酸Ki-Nase(EGFR-TK)的许多小分子抑制剂已被概述。对分子的结构及其作用机理的特定关注。随后进行了讨论的分子的分类。natu-ral和合成,可逆的和不可逆的EGFR-酪氨酸激酶抑制剂。由EGFR基因过度表达,其可能的分子起源以及其本性引起的各种类型的癌症也被计数。因为EGFR信号传导途径控制细胞的增殖,生长,存活和分化,而突变的EGFR基因过度产生了EGFR蛋白,EGFR蛋白最终导致几种类型的癌症,适当地理解蛋白质结构之间的分子动态,其抑制剂及其抑制作用将导致更有效的EGFR-TKIS,从而可以节省更多的癌症,从而可以节省更多的生命。
简单总结:自从发现 B 细胞恶性肿瘤中多种生物标志物是肿瘤进展和患者预后的驱动因素以来,针对这些生物标志物可能为治疗这些疾病提供有价值的选择。在过去的 20 年里,大量作用于生存相关生物标志物的抑制剂的不断开发已进入 B 淋巴瘤的临床评估。尽管美国食品和药物管理局批准的某些药物可以改善临床结果,但有些患者没有反应,有些患者复发。本综述总结了目前的最新进展,总结了目前正在临床试验中评估的新型、更安全、更具选择性的抑制剂,并强调了代谢药物在肿瘤 B 细胞生物学中的新兴定位,这是一种有希望转化为临床实践的策略。
●含义:以前的AI代理(例如,感知,推理,世界模型,计划)面临的所有相同挑战仍然存在,但我们需要通过LLMS的新镜头进行重新检查,并处理新的镜头(例如,合成数据,自我反射,内部搜索,内部搜索)
摘要:基于色氨酸(TRP)的放射性示踪剂具有出色的可能成像的大脑病理学的潜力,因为它们涉及血清素和Kynurenine(Kyn)途径。然而,针对Kynurenine代谢途径特有的放射性示例受到限制。此外,历史上基于TRP的放射性药物与短寿命的同位素碳11合成。正在开发一种新一代的基于TRP的成像剂,它正在开发较长的半寿命和市售的同位素,例如氟-18和碘-124。在临床前研究中,已证明新开发的基于氨基酸的示踪剂具有有利的放射化学和成像特征。但是,Kyn途径特异性放射性示例的临床翻译中仍然存在许多障碍。