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CarlosRíosVelázquez，MS，PhD -UPRM
我的本科和研究生培训使我能够与包括真菌，细菌和病毒在内的各种微生物进行研究；结合对其生物学过程的分子和生理理解，以测试其解决问题的潜力。由我于2001年在UPR-Mayagüez建立的微生物生物技术和生物培训（MBB）实验室，寻求使用功能基因组学（质量核学）和组合化学技术的不同环境中微生物的生物医学和生物技术应用的活动。此外，MBB实验室还致力于使用微生物，生化，生理和分子方法分离，并鉴定出可栽培的微生物，例如紫色硫硫的光子细菌，蓝细菌，蓝细菌和生物发光细菌。在我的实验室中开发的宏基因组学专业知识允许从多种环境中开发出诸如水库，河水，洞穴，洞穴，热弹簧，堆肥，蜗牛微生物组和新研究的图书馆。此外，MBB还参与了波多黎各不同教育机构的研究人员，教师和教职员工的几个研讨会的开发。这包括与不同学科的同事的合作。通过MBB，我有机会培训了600多名生物学，微生物学，物理和生物技术学士学位的学生，到目前为止，有22名研究生已经获得了MS。i是Cabo Rojo Salterns的NSF资助的微生物天文台的一部分，并在USDA-CSREES支持的元基因组学方面进行了研究。我一直积极参与MARC/SLOAN学生的研究导师，路易斯·斯托克斯（Louis Stokes）参加少数群体参与（PR-LSAMP导师和科学协调员），生物智能，上升，加速和桥梁计划。一些本科生还能够与我一起参加教师和学生团队（快速：NSF，劳伦斯·伯克利国家实验室的DOE，doe，计算与系统生物学计划）（CSBI：Massachusetts Institute of Massigents of Technage of Massigents of Technicative of Massigents of Technice and Mastering Metagenomics of Wiscersin of Wissonsin of Wisconsinsinsinsion和Yair Yale Madison和Yaile Madsison和Yaile Madsison和Yaile-Yaile Maded和Yaile。此外，我还是几个学生组织的顾问/导师，例如工业生物技术学生组织，生物学BBB荣誉学会，Sacnas-Rum，天文学学，外生物学学生协会和国际基因工程机器（IGEM-RUM）。i是MARC计划的Co-PD，这是UPR-Mayagüez的Rise2best计划的COPI，特别是作为后者负责任的研究组成部分的协调员。我一直在积极参与监督教师，作为准备计划的一部分，通过教学和教学，为学生，老师和教师设计不同级别的教育研究和教学。最后，我是大学社区发展学院的一部分，我一直在使用参与式行动调查将不同的课程与社区服务联系起来。
传记素描名称：卡洛·粘膜研究人员...
A.个人陈述我于2004年在Massimo Zeviani博士的实验室中进入了线粒体医学领域的神经学研究所“ C.Besta”在意大利米兰，在2009年，我在Massimo Zeviani博士的监督下被任命为初级团体。从那时起，我的主要研究兴趣一直集中在翻译方面，其最终目标是阐明人类疾病的生物学基础并开发创新和有效的疗法。到此为止，我开发了一系列线粒体疾病的动物模型，并通过使用几种技术来表征它们，从体内测试到研究疾病的神经代谢基础，到基于代谢组学和蛋白质组学的体外方法，以阐明对基因的代谢后果，对人类的疾病进行了疾病，并调查了对人的疾病的代谢后果。基于导致疾病的机制的知识，我使用药理学和基因治疗策略开发了新的治疗方法。这些研究的主要成就是（i）发现乙纳马氏脑病（EE）的致病机制，即最近，由于核基因缺陷，我的实验室证明了基于AAV的基因疗法在其他线粒体疾病中的潜力（Bottani等，Mol Ther，2014； Di Meo等，Gene Therapy，2017，2017，Pinheiro等，Pinheiro等，Mol Ther，Mol Ther，Mol ther，2020，Corrà等，Brain，Brain，20222222222222。这些研究构成了未来几年将这些疗法转移给人类的基本原则的证据。强大的细胞色素C氧化酶抑制剂硫化物（H2S）的积累（Tiranti等，Nat Med，2009）（ii）基于N-乙酰甲基半胱氨酸和甲硝唑高质的疗法的发展，在小鼠和患者中的EE治疗中有效，这是IIS Comcomi et Comcomi，Nat，Nat，Nat，Nat At ant，Nat，Nat At ant，通过使用AMPK激动剂AICAR或NAD+前体烟胺核苷（NR），PGC1ALPHA依赖性线粒体途径有效地改善细胞色素C氧化酶缺乏症的小鼠模型的表型由于有毒化合物的积累，例如EE和线粒体胃肠脑膜炎肌病（MNGIE），基因治疗方法治疗线粒体疾病（Di Meo等，Embo Mol Med，2012; Torres-Torres-Torres-Torronteras等，Mol Ther，2014年）。最后，他与英国剑桥Michal Minczuk合作，通过使用锌指核酸酶，帮助开发了一种基于AAV的方法来纠正特定的mtDNA突变（Gammage等人Nat Med，2018）。我们在我的实验室中进行的其他研究旨在研究通过使用替代氧化酶通过使用替代性氧化酶来解决呼吸链缺损的可能性（Dogan等，Cell Metab，2018），以定义雷帕霉素改善Mitochrial
压力，抑郁和痴呆症有助于神经退行性R.G. Bellomo *体育科学学院，大学“ Carlo Bo”，URB
压力，抑郁和痴呆是彼此影响并可能导致神经变性的疾病。慢性应激通常与慢性炎症性疾病（无菌炎症）有关，例如心血管疾病，自身免疫性疾病和糖尿病。由免疫系统失调引起的神经退行性疾病是由包括细胞因子和趋化因子在内的炎症蛋白介导的。肥大细胞（MC）是通过化学介质和促炎性细胞因子的分泌而参与炎症的免疫细胞。抑郁症通常在成年后发生，并伴随着压力，导致情绪障碍，并涉及情感和认知领域。影响神经元的脑源性神经营养因子（BDNF）通常是造成抑郁症的原因。抑郁症和老年人认知功能的下降导致记忆力丧失和痴呆。在这些高龄的脑部疾病中，炎症状态通常是由于小胶质细胞和其他先天免疫细胞的激活而产生的，这些细胞释放了促炎性细胞因子。使用抗抑郁药可以通过抑制炎症蛋白来具有治疗作用。对与大脑系统有关的这些重要主题的进一步研究将有助于阐明当今仍然晦涩难懂的许多方面。
模糊球面上三维伊辛跃迁的量子蒙特卡罗模拟
经典和量子相变中出现的临界现象因其实验相关性和理论意义而备受关注[2,3]。许多临界现象被认为可以用共形场论（CFT）来描述，这些场论具有强相互作用，对二维（即 1 + 1D）以上更高时空维度的研究提出了挑战。最近，一种称为模糊（非交换）球面正则化 [1] 的方法被发明来研究由圆柱几何上的 3D CFT 控制的 3D（即 2 + 1D）临界现象，表示为 S 2 × R 。与传统的格点正则化相比，模糊球面正则化在三维 CFT 的研究中具有许多优势，这主要归功于它在 S 2 × R 中利用了径向量化[ 4 , 5 ]以及精确保存了球面 SO ( 3 ) 对称性[ 6 , 7 ]，这一点最近已被令人信服地证明[ 1 , 8 – 11 ]。首先，模糊球面可以直接获取有关临界状态下出现的共形对称性的信息[ 1 , 10 ]。其次，它可以直接提取 CFT 的各种数据，包括共形主算子的众多缩放维度[ 1 , 10 ]、算子积展开系数[ 8 ]和四点相关器[ 9 ]。例如，可以直接从系统的激发能量计算缩放维度，并且可以使用共形扰动进一步提高其精度[12]。第三，模糊球方案适用于各种三维CFT，包括Ising[1]、O(N)Wilson-Fisher、SO(5)非禁闭相变[10]、临界规范理论[10]和缺陷CFT[11]。最后，当哈密顿量经过合理微调时，模糊球正则化表现出令人难以置信的小有限尺寸效应。模糊球正则化的这些优势为探索高效率、高精度和全面的三维CFT提供了激动人心的机会。模糊球正则化考虑了一个微观量子哈密顿量，在连续球面空间中对具有多种口味的费米子进行建模，并将费米子投影到最低球面朗道能级 [ 1 , 6 , 13 ] 。与规则晶格模型相比，模糊球模型在紫外极限下严格保持了连续旋转对称性。得益于通过微调实现的极小的有限尺寸效应，精确对角化 (ED) 和密度矩阵重正则化群 (DMRG) 方法等数值算法在研究 3D Ising CFT 和 SO ( 5 ) 解禁相变的模糊球模型时非常有效。然而，这两种算法的计算成本最终会随着系统尺寸呈指数增长。更重要的是，对于涉及大量费米子口味的情况，ED 和 DMRG 的计算成本很快就会超过实际的资源和时间限制。在这些情况下，使用随时间多项式缩放的方法（例如量子蒙特卡罗 (QMC)）来研究模糊球面上的模型将会很有帮助。本文旨在利用 3D Ising CFT 作为示例，展示 QMC 方法在研究模糊球面上的 3D CFT 中的应用。在参考文献 [ 13 , 14 ] 中可以找到有关模糊环面模型的类似讨论。与参考文献 [ 1 ] 中介绍的模糊球面 Ising 模型相比，我们在费米子中引入了一个额外的味道指数，这会导致 QMC 模拟没有符号问题。作为基准，我们提供了数值
在具有速度障碍的大型动作空间中为移动机器人计划移动机器人的蒙特卡洛
动态环境中的抽象运动计划是一项具有挑战性的机器人任务，需要避免碰撞和实时计算。最新的在线方法作为速度障碍（VO）保证安全的本地计划，而基于强化学习或图形离散化的全球计划方法在计算上效率低下或不可证明是碰撞的安全性。在本文中，我们将蒙特卡洛树搜索（MCT）与VO结合起来，以修剪不安全的动作（即相撞速度）。以这种方式，即使在非常大的动作空间（60个动作）中，我们可以进行极少的MCT模拟计划，比使用许多模拟的纯MCT获得更高的累积奖励和更低的计算时间。此外，由于与VO的动作修剪，我们的方法可以保证避免碰撞，而纯MCT则没有。在本文中铺平了在实际机器人和多代理分散运动计划上计划MCT计划的道路。
关于蒙特卡洛乐观政策迭代的收敛性
蒙特卡洛（MC）方法是一种用于增强学习问题的技术。它们通过平均与环境相互作用的完整互动中的所有状态平均样本回报来工作。尽管有应用，但尚未完全理解它们的收敛性。操作性策略迭代是MC方法的一种变体，具有一些附加约束，可以保证融合到最佳解决方案。但是，现有的证据不是最直接的证据，通常是从难以访问的出版物中引用的结果。本论文是对该主题的文献回顾，在一个地方完全介绍了融合的原始证明。它还讨论了简化证明的尝试的尝试，为将来的研究提供了可能的方向。
引用本文：Fan Zhang、Arianna Salazar-Miranda、Fábio Duarte、Lawrence Vale、Gary Hack、Min Chen、Yu Liu、Michael Batty 和 Carlo Ratti（2024 年 4 月 8 日）：城市视觉智能：利用人工智能和街道级图像研究城市，《美国地理学家协会年鉴》，DOI：10.1080/24694452.2024.2313515
自从 19 世纪末至 20 世纪中叶卡米洛·西特、凯文·林奇、鲁道夫·阿恩海姆和简·雅各布斯等学者的开创性工作以来，城市的视觉维度一直是城市研究的一个基本主题。几十年后，大数据和人工智能 (AI) 正在彻底改变人们移动、感知和与城市互动的方式。本文回顾了有关城市外观和功能的文献，以说明如何使用视觉信息来理解城市。引入一个概念框架——城市视觉智能，系统地阐述新的图像数据源和人工智能技术如何重塑研究人员感知和衡量城市的方式，从而能够研究物理环境及其与不同尺度的社会经济环境的相互作用。文章认为，这些新方法将使研究人员能够重新审视经典的城市理论和主题，并有可能帮助城市在当今人工智能驱动和以数据为中心的时代创造与人类行为和愿望相一致的环境。关键词：深度学习、人与环境的互动、地点、街道级图像、城市视觉智能。
在p s ...
此处r i j =（x i -x j） / a是原子之间的距离，在实验中通过调整晶格间距a来控制。r b称为封锁半径，我们将r b / a视为以下模拟中的自由参数，a =1。< / div>封锁机制对封锁半径内同时激发原子的惩罚，导致了强烈相互互动的量子哈密顿量，在当前和近期实验中可访问的多种晶格上产生了很多丰富的现象。在本文中，我们为哈密顿式等式开发了SSE QMC实施。（1）。本文的其余部分如下组织。sec。 2，我们简要概述了SSE框架。 sec。 3，我们的SSE框架适用于等式中的哈密顿人。 （1）概述了有限温度和基态模拟。 然后，我们在SEC中显示一个和二维的模拟结果。 4，并在第二节发表结论。 5。sec。2，我们简要概述了SSE框架。sec。 3，我们的SSE框架适用于等式中的哈密顿人。 （1）概述了有限温度和基态模拟。 然后，我们在SEC中显示一个和二维的模拟结果。 4，并在第二节发表结论。 5。sec。3，我们的SSE框架适用于等式中的哈密顿人。（1）概述了有限温度和基态模拟。然后，我们在SEC中显示一个和二维的模拟结果。4，并在第二节发表结论。5。
可证明且实用的：通过Langevin Monte Carlo
探索技术对于能够解决新的复杂问题的代理至关重要。基于拉普拉斯近似的汤普森采样是当值函数比线性更一般形式时，对后验分布不是一个很好的估计。在高维问题中具有一般协方差矩阵的高斯分布的采样在计算上效率低下。
