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结合贝叶斯优化和自动化以同时优化反应条件和路线
使用基于OW的反应器来优化Suzuki - Miyaura耦合（3个连续变量，一个分类）和C - H激活（5个连续变量）通过5 - 22实验中的多任务BO进行，从而降低了与常规优化技术相比，R＆D成本降低了R＆D的成本。在一项不同的研究中，使用BO技术来提高基于4个输入控制变量（例如居住时间，等效量和温度）参数的自动连续OW平台，在OW系统中的HECK环化34个34的产量。作者能够在仅14小时（13个总实验）中实现81％的产量，并发现了有利的竞争途径。这样的ndings强调了BO在不同的研发方案中的多功能性和效力。将BO方法纳入研发方法的一个主要挑战是，这些方法通常被视为具有有限的解释性和可解释性的黑匣子，35妨碍了他们广泛采用。此外，当搜索空间很大时，研究人员在可视化和
将舰队全面航空排放建模与LCA视角结合起来，以进行替代燃料影响评估
摘要：减少航空排放很重要，因为它们有助于空气污染和气候变化。已经提出了几种可能减少生命周期排放的替代航空燃料。燃料的比较生命周期评估（LCA）对于检查单个燃料很有用，但是系统范围的分析仍然很困难。因此，诸如车队组成，性能或排放等系统特性以及在替代燃料下对它们的变化只能在LCA中部分解决。通过将地理空间燃料和排放模型（Aviteam和LCA）整合在一起，我们可以评估在210 000个较短的拖拉飞行中，在范围内使用替代航空燃料的缓解潜力。在乐观的情况下，液体氢（LH2）和电力燃料燃料在用可再生电力产生时，使用GWP100公吨进行评估时，可能会将排放量减少约950 GGCO 2 EQ，并在所有飞行中包括非CO 2的影响。缓解电势从较短的航班的44％到较长航班的56％。替代航空燃料的缓解潜力受到短暂的气候强迫和额外的燃料需求以适应LH2燃料的限制。我们的结果强调了将系统模型整合到LCA中的重要性，并对从事航空和运输部门进行气候变化的研究人员和决策者具有价值。关键字：ADS-B，航空排放，生命周期评估，LCA，替代航空燃料，SAF，飞行燃料消耗模型
结合环境DNA和遥感，以进行节肢动物生物多样性的高效，细尺度映射
1云南高宗山的生物多样性和生态安全的主要实验室，国家遗传资源与进化的国家主要实验室，以及2个昆明动物学研究所，中国科学院，昆明，尤恩650223，尤恩650223，人民共和国，中国共和国，杜伊斯伯格大学生物学院3.东英吉利，诺里奇研究公园，诺里奇，诺福克NR47TJ，英国5渔业部，野生动物和保护系，俄勒冈州立大学，科瓦利斯，或97331，美国6昆明生活科学学院，康涅狄格大学中国森林林业森林服务， Corvallis，OR 97331，美国8 CSIRO ENERGE，新南威尔士州，新南威尔士州，澳大利亚9号，澳大利亚麦格理大学生物科学学院，澳大利亚麦格理大学10个理论生态学，德国雷涅斯堡大学，雷格斯堡大学，雷格斯堡大学，雷格斯堡大学11个杰出动物进化论和遗传学学院，中国65022222222222.
将类似Toll样受体激动剂与免疫检查点阻断相结合会影响抗肿瘤疫苗功效
抽象背景T细胞检查点受体在激活T细胞时会表达，并且这些受体的表达或信号的调节可以改变T细胞的功能及其抗肿瘤功效。我们以前发现，用同源抗原激活的T细胞在PD-1的表达中增加了，并且在存在多个Toll-lik-Hodyor（TLR）激动剂的情况下会减弱这一点，尤其是TLR3 Plus TLR9。在当前报告中，我们试图研究将TLR激动剂与免疫检查点封锁相结合是否可以进一步增加鼠类肿瘤模型中疫苗介导的T细胞抗肿瘤免疫。方法TLR激动剂（TLR3 Plus TLR9）和免疫检查点抑制剂（靶向PD-1，CTLA-4，LAG-3，TIM-3或VISTA的抗体）与疫苗或疫苗激活的CD8+T细胞一起递送，并与e.g7-ova或myc-cap-cap tumor-tmore-tmore-ciace一起递送。肿瘤的生长，然后通过流式细胞仪收集和分析。结果与TLR激动剂和αCTLA-4共同施用的siinfekl肽疫苗的含有siinfekl肽疫苗的免疫相比，与单独使用TLR激动剂或单独使用αCTLA-4免疫相比，抗肿瘤功效更大。相反，当疫苗和TLR激动剂与αPd-1。TLR激动剂抑制了调节性T细胞（TREG）的PD-1表达，并激活了该人群。含有肿瘤小鼠中Treg的耗尽，即使在存在αPD-1的情况下，这种联合疗法也会引起这种联合疗法的抗肿瘤功效。将疫苗接种与TLR激动剂和αCTLA-4或αLAG-3结合使用，与与αIM-3或αVista的组合相比，抗肿瘤具有更大的抗肿瘤。结论TLR激动剂和αCTLA-4或αLAG-3的组合可以进一步提高癌症疫苗的疗效，当将αPD-1与TLR3和TLR9和TLR9激动剂组合时，由于Tregs激活Tregs，未观察到使用αPD-1的效果。这些数据表明，TLR激动剂和免疫检查点阻滞的最佳组合可能会提高人类抗癌疫苗的疗效。
深层强化学习改变巷的决策算法，用于结合LSTM轨迹预测的智能车辆
摘要：在车辆中改变自动驾驶汽车的明智决定一直是该行业研究的焦点。依赖于预定义规则的传统巷道算法不适合现实道路条件的复杂性和变化。在这项研究中，我们提出了一种利用深层确定性策略梯度（DDPG）强化学习的算法，该算法与长期短期记忆（LSTM）轨迹预测模型集成在一起，称为LSTM-DDPG。在提出的LSTM-DDPG模型中，LSTM状态模块将观测值从观察模块转换为状态表示，然后作为DDPG Actor网络的直接输入。同时，LSTM预测模块通过完全连接的层将附近车辆的历史轨迹坐标转化为单词装饰向量，从而为周围车辆提供了预测的轨迹信息。这种综合的LSTM方法考虑了附近车辆对主体车辆改变车道决定的潜在影响。此外，我们的研究强调了改变车道的过程的安全性，效率和舒适性。因此，我们为LSTM-DDPG算法设计了奖励和惩罚功能，并确定了最佳网络结构参数。然后在使用MATLAB/SIMULINK构建的模拟平台上测试该算法。我们的发现表明，LSTM-DDPG模型提供了涉及车辆相互作用的交通情况的更现实表示。这项研究为自动驾驶汽车的先进车道决定提供了新的想法。与传统的DDPG算法相比，LSTM-DDPG在归一化后平均单步奖励增长了7.4％，强调了其在更换车道改变车道的安全性和效率方面的出色性能。
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基于AI的美国足球戏剧的分类结合了计算机视觉和历史播放数据
首先，我要感谢我的主管的该项目，Technische Hochschule Ingolstadt（THI）的Torsten Schoun教授，在整个项目中给予了他的指导和灵感。Torsten通过有用的信息和宝贵的管道组成部分的有用信息和宝贵的技巧做出了贡献。其次，我要感谢Thi智能移动系统的计算机视觉和计算机愿景学院，以便有机会写出我关于我自己作为美国足球GFL球员充满热情的主题的论文。接下来，我要感谢Nflverse和Roboflow的贡献者提供用于此方法的机器学习数据集。最后，我非常感谢2023年Ingolstadt Dukes的球员参加我的调查。
结合环境DNA和视觉调查可以为珊瑚礁的保护计划提供信息
环境DNA（EDNA）正在成为生物多样性监测的流行工具，因为它允许从环境样品中检测到生物体。我们比较了EDNA和水下视觉普查调查在为印度尼西亚超级多种壁画区域中珊瑚礁生物多样性保护的优先区域提供的优先区域。我们发现，当计划通过任何一种方法孤立地告知计划时，都会确定不同的领域。两种调查方法表明，物种检测的重叠率很低，并确定了一些不同的分类群，这表明这两种方法都应在生物多样性的互补评估中部署。我们的分析强调了该地区更多合作的紧迫性，以解决不足的分类参考信息，这阻碍了EDNA的应用。
结合miR-200- ...
摘要：在体外产生的类似胚泡的结构非常重要，因为它们概括了早期胚胎发生的特定特征或过程，因此与使用天然胚胎相比，避免了道德问题，并提高了可伸缩性和可及性。在这里，我们结合了细胞重编程和机械刺激，以创建与天然胚胎表型相似的3D球形骨料。具体而言，皮肤成纤维细胞被重编程，利用miR-200家族特性在体细胞中诱导高可塑性状态。随后，使用临时诱导方案将miR- 200个编程的细胞驱动朝向滋养外胚层（TR）谱系驱动，或者封装在聚二氟乙烯微生物反应器中，以维持和促进多能性，以促进多脂蛋白，从而产生内部细胞质量（ICM）样球体。然后将所获得的Tr样细胞和ICM样球体共培养在同一微晶状体中，然后转移到微孔中，以鼓励囊性形成。值得注意的是，上述方案应用于从年轻和老年供体获得的成纤维细胞上，其结果突出了miR-200'的能力成功地重编程了具有可比性类囊体率的年轻和老年细胞，无论供体的细胞年龄如何。总的来说，此处描述的方法代表了一种新的策略，用于创建人工类囊体，用于在辅助繁殖技术领域中用于研究植入后和早期植入后机制。
通过组合对称＆...
摘要 - 完全无法检测到的（FUD）Crypter's，用于避免防病毒检测的关键，需要先进的技术。这项研究探讨了FUD Crypter开发中实施的加密，代码混淆和反病毒逃避技术。它通过绕过警惕的防病毒软件来起着至关重要的作用。随着恶意软件创建者和安全辩护者之间的军备竞赛加剧，FUD Crypter的发展需要高级技术的整合。这项研究严格检查了我们FUD Crypter设计的功效以及参与此过程的不同机制，对它们进行了针对各种防病毒解决方案的全面评估。此外，该研究还深入研究了某些众所周知的麦芽作用的转化过程，局限性和标准化特征的复杂性。它通过标准化曲线的镜头进一步仔细检查了基于Python的恶意软件的属性，包括大小和执行时间指标。经验分析包含广泛的Python恶意软件数据集和跨突出平台的评估。这些见解的结晶强调了强大而整体的防病毒逃避策略的发展。