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Derbyshire在团队中的家庭帮助服务角色...
青年和家庭pracɵɵoners的重点是向合作伙伴机构提供与儿童和家庭使用的方法的建议，以确保可以在适当的情况下满足他们的新兴需求。pracɵɵoners也向合作伙伴提供指导，以支持他们开发和提供早期帮助 - 在全年的滚动计划中，许多关于早期帮助的布里犬会议将提供。，如果父母有明确的同意，合作伙伴可以通过contacɵngnoct the Local团队（本文档末尾提供的联系方式）访问此特定支持，并且不需要通过Starɵng点转介。
群集和叠加的关系之间的关系 -
1。引入统计力学思想和工具在八十年代中期发起的随机优化问题[1]的应用，这是由于发现在约束满意度问题（CSP）的第五年前的相变的重新兴趣所带来的。brie ploge，一个人想决定是否在一组变量（至少）解决一个解决方案上是否会随机绘制的一组约束。当变量的数量在每个变量的约束时以固定比率α的固定比率α，答案突然从（几乎可以肯定的是）是的，是否，当比率越过一些临界值αs时。统计物理研究指出，在YES区域中存在另一种相变[2，3]。一组解决方案从以某种比例αd <αs的比例连接到断开的簇的集合，这是一种在均值式旋转玻璃理论中识别的副本对称性破坏过渡的优化术语的翻译。预计这种聚类过渡可能会产生动态后果。作为副本对称性打破信号的遗传性丧失，采样算法（例如蒙特卡洛程序）在该过渡时遇到问题。在[4]中，对于k -xorsat模型的情况，对MC方案的放缓进行了定量研究，其中约束仅是k布尔变量的线性方程（Modulo 2）（有关简介，请参见[5]和其中的参考文献）。目前的论文是谦虚的然而，发现解决方案原则上应该比抽样容易，并且分辨率算法的性能与表征解决方案空间的静态相变的性质的确切性质远非显而易见[6]。
涡轮机械的数字孪生技术从生命周期角度看：综述
摘要：从生命周期角度来看，涡轮机械涉及设计、生产和运行等面向可持续性的开发活动。数字孪生是一种具有巨大潜力的技术，可以改善投资额高、寿命长的涡轮机械。本研究提出了一个总体框架，其中包含涡轮机械生命周期的不同数字孪生支持技术，包括设计阶段、实验阶段、制造和装配阶段、运行和维护阶段以及回收阶段。简要回顾了现有的数字孪生和涡轮机械。讨论了新的数字孪生技术，包括建模、仿真、传感器、工业物联网、大数据和人工智能技术。最后，讨论了涡轮机械数字孪生的主要挑战和机遇。
网格限制和存储安装的效果
摘要：本文提出了一种方法，可以通过优化光伏（PV）系统和电化学电池的尺寸来最大程度地提高网格连接的伪造者的自我效率或成本效益。在最佳尺寸程序中，网格中最大注入的限制会影响能源流量，投资的经济有效性以及大小的结果。在解释该过程后，提出了一个案例研究，并显示了可能的注射限制的效果的参数分析。该程序适用于意大利国内生产商的尺寸植物，该工厂的电力负载是一年的测量。也呈现了使用所提出方法论开发的软件程序。在实验室课程和远程课程中，它都用于研究和教育目的。
Zeb1和TMEJ在调节乳腺癌基因组稳定性
乳腺癌细胞经常在忠实的DNA修复基因中获取突变，例如BRCA降低的效率。此外，不准确的DNA修复途径的过表达也可能是癌症进展过程中遗传不稳定的起源。POLQ表达中的特定增益，编码参与theta介导的末端连接（TMEJ）的易于的DNA聚合酶theta（polθ）与特征突变签名有关。为了深入了解POLQ表达的机械调节，这篇评论介绍了有关Claudin-Low乳腺肿瘤亚型POLQ的调节的最新发现，这些调节特定地表达了参与上皮到 - 质质转变（EMT）（例如Zeb1）和诸如Zeb1和Paimic Abn in paimic abn的上皮性转变（EMT）的转录因子。
生命的物理评论
由J. Fontanari传达了大语言模型的出现（LLMS），以改变自然和社会科学的研究，并为理解复杂系统的新范式提供了新的范式。尤其是基于生成代理的模型（GABM）集成了LLMS以模拟人类行为，由于它们在广泛的人工环境中建模复杂相互作用的潜力，吸引了越来越多的公众注意力。本文Brie -fly回顾了LLM在网络科学，进化游戏理论，社会动态和流行性建模等领域中发挥的破坏性作用。我们评估了最新进展，包括使用LLM来预测社会行为，增强游戏理论中的合作以及建模疾病的传播。发现表明LLM可以再现类似人类的行为，例如公平，合作和社会规范依从性，同时还引入了独特的优势，例如成本的效率，可扩展性和道德简化。然而，结果表明其行为与迅速灵敏度，幻觉甚至模型特征相关的行为，指出了控制这些AI驱动的药物的挑战。尽管有潜力，但LLM的有效整合到决策过程中（无论是在政府，社会还是个人环境中）都需要解决偏见，迅速设计挑战并了解人机相互作用的动态。未来的研究必须重新确定这些模型，标准化方法，并探索新的合作行为的出现，因为LLM越来越多地与人类互动，并有可能改变如何在各种系统中做出决策。
理解和治疗儿科听力障碍
感觉性听力障碍是影响1000名新生儿的1 2和1000名青少年的最常见的听力障碍形式。超过50％的先天性听力障碍是遗传来源，某些形式的单基因耳聋可能是未来基因治疗的靶标。在临床表型，遗传诊断和咨询方面取得了良好的进步。疾病建模，例如在转基因小鼠中，近年来阐明了遗传听力障碍的疾病机制并了解了临床表型。小儿听力障碍的临床管理涉及助听器，人工耳蜗或脑干植入物，教育环境中的信噪比改善，言语治疗和手语。人工耳蜗植入物已大大改善了听力障碍和聋哑儿童的情况。仍然存在改善听力恢复的主要未满足临床需求。临床前研究保证，我们将目睹有关基因治疗的临床试验，并在未来十年内进行人工耳蜗植入物的下一个生成。此外，从干细胞产生感觉毛细胞和神经元的进展推动了疾病建模，药物筛查和再生方法。这篇评论Brie -fl y总结了小儿听力障碍的病理生理，并提供了有关改善听力恢复的创新方法的当前临床前开发的更新。©2020作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
数据科学数学 (MDS22) - SIAM
“学习优化”或 L2O 是一种生成或改进优化算法的方法。由此产生的算法通常能够有效地解决一组目标优化问题。L2O 在信号处理、图像处理和其他逆问题、整数和组合优化以及最优控制的应用方面取得了可喜的进展，并在许多个别类型的问题中取得了显著的成功。本演讲介绍了 L2O 的背景和动机，并简要概述了最近出现的不同类型的 L2O 方法，包括深度神经网络模型、基于传统优化方法的模型以及将它们结合起来的各种方法。我们将讨论如何训练参数并确保正确的收敛结果。
机器人触觉感应：下一步是什么？
摘要 —本文讨论了机器人触觉感知研究的现状、主要挑战以及未来研究的可能方向。在本文中，我将简要介绍人类触觉感知的机制，多年来，人类触觉感知的机制为机器人专家设计触觉感知框架提供了许多灵感和指导。显然，人类的触觉感知能力非常强大，主要是因为它是一个集成动态和静态压力感知、运动感知和肢体运动的系统。同样，机器人的智能触觉感知系统也应该是一个包含多模态感官输入和与机器人运动系统集成的系统。问题在于如何构建系统，以及需要什么系统。
首席战略官剧本| gameshift
在另一个示例中，一家工程公司使用其战略研讨会的照片，涉及1,000人中约有100人在其部门中，并陪同董事总经理的票房录取有关由此产生的决定。他还鼓励参与此过程的每个人出去与同事们谈谈他们为补充他和管理团队将要进行的更正式的公路展览所做的工作。正如他承认的那样：“如果这里的每个人都与大约十个人说话，那么几乎每个人都会更好地了解我们试图从事我们的业务，他们会直接从直接参与的同事那里听到。”