摘要 - 虽然自动驾驶的能力已迅速发展,但融合到密集的交通仍然是一个重大挑战,但已经提出了许多针对这种情况的运动计划方法,但很难对其进行评估。大多数现有的闭环模拟器依赖于其他车辆的基于规则的控件,这导致缺乏多样性和随机性,因此无法准确评估高度交互式场景中的运动计划能力。此外,传统的评估指标不足以全面地评估密集流量合并的性能。回应,我们提出了一个闭环评估基准,用于评估合并方案的运动计划功能。我们的方法涉及在大规模数据集中训练的其他车辆,具有微观行为特征,可显着提高复杂性和多样性。此外,我们通过利用大型语言模型来评估每种自动驾驶汽车合并到主要道路上来重组评估机制。广泛的实验证明了该评估基准的高级性质。通过此基准,我们获得了对存在方法的评估并确定了常见问题。我们设计的环境和车辆运动计划模型可以通过https://anonymon.4open.science/r/ bench4merge-eb5d访问。
索引术语 - 生物信息学,实验验证,基因表达,蛋白质 - 蛋白质相互作用,CRISPR,下一代测序,人工智能,多摩学,计算预测摘要 - 从了解生物学预测和实验验证在促进生物学的策略方面扮演生物信息信息预测和实验验证的作用。生物信息学工具和方法为预测基因功能,蛋白质相互作用和调节网络提供了有力的手段,但是必须通过实验方法来验证这些预测以确保其生物学相关性。本综述探讨了用于实验验证的各种方法和技术,包括基因表达分析,蛋白质 - 蛋白质相互作用验证和途径验证。我们还讨论了将计算预测转化为实验环境的挑战,并强调了生物启发性和实验研究之间协作的重要性。最后,新兴技术,例如CRISPR基因编辑,下一代测序和人工智能,正在塑造生物信息学验证的未来,并推动更准确,更加精确的生物学发现。
索引术语 - 生物信息学,实验验证,基因表达,蛋白质 - 蛋白质相互作用,CRISPR,下一代测序,人工智能,多摩学,计算预测摘要 - 从了解生物学预测和实验验证在促进生物学的策略方面扮演生物信息信息预测和实验验证的作用。生物信息学工具和方法为预测基因功能,蛋白质相互作用和调节网络提供了有力的手段,但是必须通过实验方法来验证这些预测以确保其生物学相关性。本综述探讨了用于实验验证的各种方法和技术,包括基因表达分析,蛋白质 - 蛋白质相互作用验证和途径验证。我们还讨论了将计算预测转化为实验环境的挑战,并强调了生物启发性和实验研究之间协作的重要性。最后,新兴技术,例如CRISPR基因编辑,下一代测序和人工智能,正在塑造生物信息学验证的未来,并推动更准确,更加精确的生物学发现。
索引词——生物信息学、实验验证、基因表达、蛋白质-蛋白质相互作用、CRISPR、下一代测序、人工智能、多组学、计算预测摘要——生物信息学预测和实验验证的结合在推动生物学研究中起着关键作用,从理解分子机制到制定治疗策略。生物信息学工具和方法为预测基因功能、蛋白质相互作用和调控网络提供了强有力的手段,但这些预测必须通过实验方法来验证,以确保其生物学相关性。本综述探讨了用于实验验证的各种方法和技术,包括基因表达分析、蛋白质-蛋白质相互作用验证和通路验证。我们还讨论了将计算预测转化为实验环境所面临的挑战,并强调了生物信息学与实验研究合作的重要性。最后,CRISPR 基因编辑、下一代测序和人工智能等新兴技术正在塑造生物信息学验证的未来,并推动更准确、更高效的生物学发现。
本文研究了细节,并选择了用于预测太阳能光伏(PV)植物的长期产量的机器学习算法。因此,使用10分钟的数据实时测试了几种算法。为了生成结果,用正面和负的实际功率和时间参数喂食,训练和验证了模型。在测试阶段,模型是训练和拟合的。具有最准确的预测目标变量的能力与当前值(预期的输出值)进行比较,以验证预测。基于统计评估,还评估了该算法的性能。输出导致了有关光伏植物生产的假设。基于这些假设的信息,做出了必要的决定。随机森林回归在植物中太阳产量的长期预测中比其他模型具有更高的准确性。此类发现对太阳能能源部门的太阳能工程师和网格运营商很有用。太阳能领域的太阳能工程师和网格运营商将从这些发现中受益。
vxrail HCI系统是唯一一个将所有软件组件都按捆绑设计进行设计,测试和发布的系统。VXRAIL软件捆绑包可能包括对BIOS,固件,管理程序,VSPHERE或任何包含的管理组件的更新。当发现漏洞时,不管它们在哪里,都会迅速开发固定以减轻威胁。更新捆绑包在VXRAIL硬件平台和整个VXRAIL软件堆栈上进行了广泛的测试,然后才发布给客户。当VMware通常可用于关键级别漏洞的补丁程序(GA)时,VXRAIL团队的目标是14天,以验证和发布新的VXRAIL更新软件包,并且通常会更快地提供它们。有关更多信息,请参见以下KB文章,VXRAIL DELL:VXRAIL同步发布承诺vSphere版本|戴尔我们(需要登录以查看)。可用时,通过HCI系统软件通知管理员,并且还可以在Dell支持网站上订阅产品和安全咨询。管理员可以直接下载更新捆绑包,并启动或安排精心策划的更新过程。更新是在系统保持在线并为业务服务时作为滚动流程执行的。如果需要重新启动,则在继续之前,将自动迁移到群集中的其他节点。
随着自主驾驶系统(ADS)变得越来越复杂,对日常生活不可或缺,因此相应地增长了这些系统中软件错误的性质和缓解性质的重要性。应对自动驾驶系统中软件维护的挑战(例如,处理实时系统决策并确保安全至关重要的可靠性)至关重要,这是至关重要的,这是由于实时决策要求的独特组合和广告中的高赌注。该领域中自动化工具的潜力是有希望的,但是我们对所面临的挑战以及手动调试和修复此类系统所面临的策略的理解仍然存在差距。在本文中,我们提出了一项经验研究,该研究调查了广告中的错误固定模式,以提高可靠性和安全性。我们已经分析了两个主要的自动驾驶项目的提交历史和错误报告,即阿波罗和自动驾驶,从1,331个错误修复中,研究了错误症状,根本原因和错误框架模式。我们的研究揭示了几种主要的错误框架模式,包括与路径计划,数据流和配置管理相关的模式。此外,我们发现错误框架模式的频率分布明显取决于其性质和类型,并且某些类别的错误是经常出现的,并且灭绝更具挑战性。根据我们的发现,我们提出了ADS错误的层次结构和15个句法错误框模式的两个分类法和27个语义错误框架模式,可为错误识别和分辨率提供指导。我们还贡献了1,331个ADS Bug-Fix实例的基准。
复兴布朗菲尔德石油生产的动机扩大了在Jection Wells中应用聚合物凝胶处理的利益。实际上,在类似的储层类型中实施的先前补救措施的数量用于大小新作业。这样的基于类比的设计程序迫使基于全面的现场调查来评估每种储层类型的最频繁设计。这项调查通过审查其在653个注入井中的现场应用,为聚丙烯酰胺聚合物散装凝胶提供了一种新的治疗尺寸策略。新策略建议使用每个储层类型的平均凝胶量和最常见的凝胶量作为对新处理大小的初始估计。使用描述性统计数据和堆叠的条形图从65个现场项目(1985 - 2020)评估了五个凝胶体积的参数。使用四分位间范围方法的异常值检测方法识别出了不足或过度设计的项目。使用多个散点图来确定处理时间和储层温度如何影响治疗量。为了确定凝胶治疗失败的可能原因,没有成功的飞行员束缚了有效的项目。审查表明,散装凝胶处理已成功地处理了储层小偷,可移动的孔隙体积(MPV)30至1,036,000桶。治疗量在240至60,000桶之间;但是,凝胶量<1000和> 20,000桶在现场并不常见。凝胶处理的平均尺寸为10,300桶,每英尺穿孔300桶,占小偷区MPV的21%。通常,与其他储层类型相比,地层类型在砂岩和基质岩层中强烈影响治疗量和更大的处理。治疗量随凝胶处理的时间而降低,并随着形成温度的增加而升高。凝胶飞行员失败的最常见原因是凝胶处理的尺寸不足。对于非常规的储层,治疗尺寸范围在300至590桶之间,平均为414桶或每根脚15.8桶。结果还表明,随着凝胶体积的增加,所有储层类型的所有凝胶治疗反应都会改善,而不仅仅是石油产量,而不仅仅是基质形成。因此,还建议使用矩阵形成的未固结和破裂的储层“大型杀手”策略。不是使用一些类似处理的设计,而是为各种储层类型提供了凝胶处理量的深刻概念。它将显着促进凝胶处理尺寸,并减少为候选储层找到类似物所需的时间。
摘要背景:胸腺恶性肿瘤是一类罕见的异质性胸部癌症,根据世界卫生组织的组织病理学分类,胸腺恶性肿瘤可分为胸腺瘤和胸腺癌。文献中关于这些肿瘤生物学的数据有限,绝大多数数据是使用早期疾病的手术标本获得的。同时,晚期难治性胸腺肿瘤的治疗目前依赖于化疗,疗效有限。晚期难治性肿瘤的综合基因组分析 (CGP) 将为创新治疗开辟一些机会。患者和方法:共纳入 90 名和 174 名连续的胸腺瘤或胸腺癌患者,对他们的复发性难治性肿瘤的福尔马林固定石蜡包埋标本进行了测序。使用杂交捕获、基于接头连接的文库对多达 315 个癌症相关基因加上 28 个癌症中经常重排的基因的 37 个内含子进行测序,平均覆盖深度为 >500 倍。结果:胸腺瘤的基因组改变频率低(平均 1.8/肿瘤)且 TMB 水平低。超过 10% 的病例中发现的基因组改变是 CDKN2A/B 和 TP53 基因。在一例无法切除的 III 期 B3 型胸腺瘤中发现 NTRK1 基因扩增。胸腺癌的改变频率明显较高,为 4.0/肿瘤(P < .0001)。在 CDKN2A、KIT 和 PTEN/PI3K/MTOR 通路中观察到临床相关的基因组改变。胸腺癌中 TMB 升高并不常见,仅 6% 的病例具有 ≥ 10 个突变/Mb。结论:我们的队列是迄今为止最大的队列,报告了晚期疾病背景下胸腺上皮肿瘤的 CGP。在 KIT 、 PI3K 、 CDKN2A/B 或 NTRK 基因中识别出临床相关的基因组变异为使用靶向药物的潜在精准医疗方法提供了强有力的理由。一部分胸腺癌显示出高肿瘤突变负担,这可能是免疫检查点抑制剂疗效的预测因素。关键词:胸腺瘤;胸腺癌;靶向治疗;化疗;免疫治疗。
图4(a)在GT_DRAWEM和从T2W或T1W的SynthMotinh模型之间计算出的骰子分数的所有主题的分布,对于不同的结构。(b)从Synthmotinh模型预测计算出的GM体积的散点图。y轴预测是由T2W体积和T1W体积的X轴进行的。(c)跨不同方法的视觉观察的说明。地面真相标签(gt_drawem)以绿色显示,预测为红色。蓝色箭头指示与T1W图像有关GT的可见未对准区域。红色箭头指示预测中的局部错误。(d)预测GM标签(蓝色)和GM GT(橙色)中T1W和T2W图像强度的直方图。
