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MDT活动，最近完成的研究项目
Projects 8882-444-17, -18, -21, -24, and -25: MGMT Support (2020-2024 FFY) Project 8882-444-19: A Review of Methods to Change Beliefs Project 8882-444-20: Resources and Tools to Reduce Multi-Risk Driving Behaviors Project 8882-444-22 : Resources and Tools to Improve Pedestrian Safety Project 8882-444-23：了解积极的驾驶和减少它的方式 - 第1阶段项目8882-444-26：了解攻击性驾驶和减少驾驶方式 - 第2阶段
异源肺炎症CT模式区分肺炎和免疫检查点抑制剂肺炎，并补充急性髓样白血病中的血液生物标志物：概念证明
结果：栖息地成像通过识别5个不同的子区域，与肺实质，巩固，异源地面玻璃不透明度（GGO）和GGO-巩固过渡相关，揭示了内在的肺炎症模式。因此，我们提出的栖息地模型（准确性为79％，敏感性为48％，特定的88％）的表现优于临床血管模型（准确性68％，敏感性为14％，特异性峰值为85％），用于对肺炎和肺炎进行分类。整合成像和血液的最佳性能（精度为81％，灵敏度为52％，特异性县为90％）。使用这种成像血管复合模型，检测肺炎的测试后概率从23％增加到61％，比临床和血液模型（测试后概率为22％）高显着（P = 1.5 E-9）。
员工更多地遵守人类的不道德指示，而不是AI主管：补充机器学习的实验证据
摘要人工智能（AI）在组织中的作用从从执行常规任务到监督人类雇员的根本上改变了。虽然先前的研究重点是对此类AI主管的规范看法，但员工对他们的行为反应仍未得到探索。我们从关于AI厌恶和赞赏的理论中汲取了理论，以应对该领域内的歧义，并调查员工是否以及为什么遵守人类或AI主管的不道德指示。此外，我们确定了影响这种关系的员工特征。为了告知这一辩论，我们进行了四个实验（总n = 1701），并使用了两种最先进的机器学习算法（因果林和变形金刚）。我们始终发现，与人类监督相比，员工对AI的不道德指示更少。此外，个人特征（例如遵守没有异议或年龄的趋势）构成了重要的边界条件。此外，研究1还确定了主管的感知思维是一种解释机制。，我们通过在两项预注册的研究中通过实验操作来对该介体进行进一步的见解，通过操纵两个AI（研究2）和两个人类主管之间的思维（研究3）。在（预注册）研究4中，我们在激励实验环境中复制了AI主管对AI主管的不道德指示的阻力。我们的研究对人类行为的“黑匣子”对AI主管，尤其是在道德领域中的“黑匣子”产生了见解，并展示了组织研究人员如何使用机器学习方法作为强大的工具来补充实验研究，以创造出更加细粒度的见解。
捕获人类战略决策的复杂性
了解人们在战略环境中的行为如何 - 根据自己对他人行为的期望做出决定 - 在行为科学中是一个长期存在的问题。我们在两人矩阵游戏中初次玩游戏的背景下进行了战略决策的最大研究，分析了超过2,400多个程序生成的游戏的90,000多个人类决策，这些游戏比以前的数据集更宽。我们表明，对这些数据训练的深层神经网络比领导战略行为理论更好地预测了人们的选择，这表明存在这些理论并未解释的系统变化。然后，我们修改网络以产生一种新的，可解释的行为模型，揭示原始网络对人的了解：他们最佳响应的能力和推理他人的能力取决于单个游戏的复杂性。这种上下文依赖性对于解释与战略决策中的理性纳什均衡，响应时间和不确定性的偏差至关重要。更广泛地说，我们的结果表明，如何在预测之外应用机器学习，以进一步帮助产生对复杂人类行为的新解释。
对复杂犯罪现场对象的自适应深度学习...
犯罪现场调查通常发生在复杂的环境中，在复杂的环境中，可能会隐藏，遮挡或分散在混乱的背景中。传统的对象检测方法经常面临此类挑战，导致错过或不准确地识别关键的法医元素。本研究提出了一个自适应深度学习框架，旨在在复杂的犯罪现场中精确的对象检测。通过利用高级卷积神经网络（CNN），基于区域的CNN（R-CNN）和注意机制，提出的模型动态适应了不同的犯罪现场条件，无论大小，方向或遮挡，都可以有效地识别对象。框架集成了多尺度特征提取，上下文感知学习和自适应学习率，以提高准确性和鲁棒性。将Yolov8和掩码R-CNN合并用于实时检测和实例分段，该系统可确保对象定位和分类的高精度。对各种犯罪现场数据集进行了广泛的测试，证明了该模型的出色表现，平均平均精度（MAP）为92.5％，同时显着降低了误报和负面因素。这种适应性方法不仅简化了法医研究，而且还可以最大程度地减少人为错误，为执法机构提供了可靠，有效的工具。未来的研究将着重于将系统的功能扩展到3D犯罪现场重建和跨域法医分析。
量子电路完整性：扩展和简化
尽管量子电路在量子计算中已经无处不在，但量子电路的第一个完整方程理论直到最近才引入。完整性保证量子电路上的任何真实方程都可以从方程理论中得出。我们通过两种方式改善了这种完整性结果：（i）我们通过证明可以从其余规则得出几个规则来简化方程理论。特别是，在三个最复杂的规则中，有两个被删除，第三个规则略微简化。（ii）可以将完整的方程理论扩展到带有Ancillae或Qubit的量子电路，以使用其他工作空间和混合量子计算分别表示量子计算。我们表明，在这些更具表现力的设置中可以极大地简化剩余的复杂规则，从而导致方程理论所有方程式在有限数量的Qubits上作用。为表达量子电路模型的简单和完整的方程理论的发展开辟了有关量子电路推理的新途径。它为各种编译任务提供了强大的正式基础，例如电路优化，硬件约束满意度和验证。
针对克服前列腺癌耐药性的代谢脆弱性：apalutamide和复杂I抑制作用的双重治疗
摘要：前列腺癌（PCA）经常变得耐药，对有效的管理提出了重要的挑战。尽管对雄激素剥夺治疗的初始治疗可以控制晚期PCA，但随后的耐药机制允许肿瘤细胞继续生长，需要采取替代方法。这项研究深入研究了不同PCA亚型的特定代谢依赖性，并探讨了结合雄激素受体（AR）抑制（ARN具有线粒体复合物I抑制（IACS））的潜在协同作用。我们检查了正常前列腺上皮细胞（PNT1A），雄激素敏感细胞（LNCAP和C4-2）的代谢行为以及与雄激素独立的细胞（PC-3）使用ARN，IACS或组合时。结果发现了跨PCA亚型的不同线粒体活性，雄激素依赖性细胞表现出增强的氧化磷酸化（OXPHOS）。在多个PCA细胞系中，ARN和IACS辅助细胞增殖的结合。细胞生物能分析表明，IACS减少了OXPHOS，而ARN阻碍了某些PCA细胞中的糖酵解。另外，送乳糖补充破坏了代谢重编程引起的补偿性糖酵解机制。值得注意的是，葡萄糖抑制条件提高了PCA细胞对线粒体抑制的敏感性，尤其是在抗性PC-3细胞中。总体而言，这项研究阐明了PCA中AR信号传导，代谢适应性和治疗耐药性之间的复杂相互作用。这些发现提供了对亚型特异性代谢纤维文件的有价值的见解，并提出了一种有前途的策略，通过利用其代谢脆弱性来靶向PCA细胞。
小儿同种异体造血细胞移植后的补体激活和血管并发症
与治疗相关的毒性仍然是小儿造血干细胞移植（HSCT）的挑战。在这项前瞻性单中心研究中，我们研究了通过等离子体C3A和SC5B-9的补体系统和移植后的激活。我们还研究了急性不良事件和关键的血管并发症，并分析了它们与补体激活的可能关系。在42例患者中，39例（92.9％）在移植后的头100天中至少发生了一个不良事件（2-4级），而23例（54.8％）至少发生了一次严重（3级或4级）。我们确定了毛细血管泄漏综合征（CLS），静脉易裂/正弦障碍综合征（VOD/SOS）或血栓微型血管病（TMA）的4/42（9.5％）患者。50％的内皮病患者死于毒性。补体激活。hsct伴随着血液C3a的增加，移植周期C3A在30分钟和24小时峰值达到峰值。在移植后的头六个月中，十名患者在SC5B-9中至少显示高度50％，但这与临床不良事件没有明显相关。一名患有严重TMA的患者的SC5B-9在移植后1个月的峰值峰值显着增加，接近移植前水平的40倍。末端补体激活似乎仅与临床上显着的HSCT-TMA相关。
Eolus完成100 MW/400MWH POME电池储能项目的销售
是创新和定制可再生能源解决方案的领先开发商。我们在北欧，波兰特，波兰和美国提供有吸引力和可持续的投资。从绿地项目的开发到可再生能源资产的建设和运营，我们是整个价值链的一部分。已经三十年来一直为未来工作，每个人都可以过上充实而可持续的生活。今天，我们的项目组合包括超过25 GW风，太阳能和储能项目。eolus - 塑造可再生能源的未来。
lin，fanghua; Rivière，Tristan Complex Ginzburg-Landau方程式高尺寸和编辑两个区域的微型电流。 （英语）
35J20二阶椭圆方程的变异方法35J25二阶椭圆方程的边界价值问题35J60非线性椭圆方程35J50椭圆系统的变异方法35QXX expliatiation and Inteplation 49Q05最小值的数学物理和其他区域的偏差方程在优化49q20的几何措施理论环境中的正常术中的正常临界值53Z05差分几何形状到物理学58E15差异问题，涉及几种变体中极端问题的变化问题； Yang-Mills功能58E20谐波图等。81T13 YANG-MILLS和其他量规理论81T13 YANG-MILLS和其他量规理论