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将计划和强化学习结合起来解决关系多重域
统计关系学习和AI（starai）[11，32]，另一方面，在存在不同的对象和关系的数量（即在关系领域）的存在。但是，关系RL [8]相对尚未探索，尽管存在某些方法[42]，但它们并不能按照大型任务进行扩展，并且对于多基因设置而言肯定不容易扩展。一个有希望的方向正在利用层次（和关系）计划的组合，以探索多个级别的抽象和RL来学习低级政策[16，20]。受到AI的这些不同子区域的成功的启发，我们采用了一种方法，该方法利用了关系层次规划师的力量作为噪音，关系领域中多种学习的集中式控制器。我们所提出的方法称为多基金关系计划和强化学习（MarePrel），将计划分解，集中控制和代理位置，用于构建特定任务表示的Starai，以及通过这些专业表示的有效和有效学习的深度RL。我们做出以下关键贡献：（1）据我们所知，我们提出了可以跨越多个对象和关系概括的关系构造域的第一个多基因系统。正如我们在相关工作中所显示的那样，多种文献中存在着重要的文献，关系学习以及计划和学习的整合。我们的工作是在多构想系统中将所有这些方向相结合的第一项工作。（2）为了实现这一目标，我们开发了MarePrel，这是一种综合计划和学习体系结构，能够在关系领域的不确定性下进行多种学习。具体而言，玛丽·玛丽（Mareprel）的有效学习和推理能力源于其关系形式的代表，高级计划的分解以及最低级别的深度RL的使用。（3）最后，我们在一些关系多基因领域中证明了我们的AP级的有效性和概括能力。我们将基于不同基于RL的多构基线（包括明确使用子任务信息）进行比较，并说明了我们方法的优越性。本文的其余部分如下：在审查了相关工作并介绍了必要的背景之后，我们概述了我们的多基因框架，并更详细地讨论算法。然后，我们通过讨论未来研究的领域在结束论文之前对一些关系的多种关系领域进行了实验评估。
A2V：通过两阶段训练血管造影到世纪的半监督域适应框架，用于脑血管分割
我们提出了一个半监督的域适应框架，用于来自不同图像模式的脑血管序列。现有的最新方法集中在单一模态上，尽管可用的脑血管成像技术广泛。这可能导致重大分布变化，从而对跨模式的概括产生负面影响。By relying on annotated angiographies and a limited number of an- notated venographies, our framework accomplishes image-to-image translation and se- mantic segmentation, leveraging a disentangled and semantically rich latent space to represent heterogeneous data and perform image-level adaptation from source to tar- get domains.此外，我们降低了基于周期的架构的典型复杂性，并最大程度地减少了对抗性训练的使用，这使我们能够通过稳定的培训构建一个高效且直观的模型。我们评估了有关磁共振血管造影和静脉曲张的方法。在源域中实现最先进的性能时，我们的方法在目标域中达到了仅8个目标域的骰子得分系数。降低了9％，突出了其在不同模态上稳健脑血管图像分割的有希望的潜力。
含有5（TXNDC5）的硫氧还蛋白结构域：朋友还是敌人？
1BioquíMicay Mica y Biologi，分子y Celular，Accultad de Veterinaria，Instituto deResjuctivaciónHealth de arag deAragóN，E-50013 Zaragoza大学，E-50013 Zaragoza； h.bidooki94@gmail.com（S.H.B.）; angelesn@unizar.es（M.A.N。）2中心国家德拉斯科科学（CNRS），分析科学与物理化学研究所环境与材料化学（IPREM），Pau et of Pau et des pees de l'aso，E2S Uppa，64 000 Pau，法国，法国64 000； susana.fernandes@univ-pau.fr 3 Manta - Mardine材料研究小组，Pau et of Pau et des pay de la Adour，E2S Uppa，64 600 Anglet，法国4 Arag agri-Food Institute ofAragón，Cita-Universidad de Zaragoza，E-50013 Zaragoza，E-50013 Zaragoza，E-50013 fisiopathogi a de la sipidad ynutrición（ciberobn），萨鲁德·卡洛斯三世研究所
基于受体结合域的疫苗针对SARS
2019年Covid-19-19的出现导致了疫苗开发中前所未有的努力。使用各种平台的有效疫苗在控制大流行方面起着至关重要的作用。最初，大多数亚基疫苗靶向SARS-COV-2的尖峰蛋白。然而，基于峰值蛋白的受体结合结构域（RBD）的疫苗也证明自己是有效的。中和抗体的目标是RBD，该抗体比整个尖峰蛋白小。此重点可以增强制造业并有助于最大程度地减少非中和抗体的产生。本期特刊邀请提交原始研究，评论，临床试验结果以及与RBD和其他Spike蛋白质亚域有关的观点。
多域分割 - 零分段服务 - 零 - 信任...
4。连续监视和策略更新：一旦部署了零信托策略，MSS便提供了监视任何违反策略的功能并检测网络中删除的特定流量。这使管理员可以在有效的情况下更新零信托策略，但正在拒绝新服务，或者监视违反流量规则的特定端点。MSS规则支持“ Drop+Monitor”操作，该操作对开关进行编程以删除数据包，同时创建每个掉落的数据包的副本，并将其镜像到ZTX设备。设备分析每个镜像数据包和记录流量元数据（包括源，目标和L4服务），然后将其流式传输到CloudVision策略构建器，该策略构建器生成更新的策略建议。
使用深度学习的领域知识来解决应用的反问题
图2：从有或不包含强度定律方程的五个模型的预测孔隙率值的比较：（a）CNN，（b）knn，（c）lstm，（d）RF和（e）xgboost。将强度定律方程组合为输入的图可显着提高预测的准确性，从而与真实的孔隙率值更紧密地对齐。
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 中的创造力：目标导向的动机和领域......
近年来，越来越多的人被诊断患有 ADHD，这是一种神经发育障碍，其特征是注意力不集中、多动和冲动（例如，Garfield 等人，2012 年）。尽管 ADHD 通常在儿童时期首次被诊断出来，但症状往往持续到成年期（Biederman、Petty、Evans、Small 和 Faraone，2010 年）。这种疾病可能会给人们的生活带来相当大的问题：ADHD 与较低的学业和职业成功有关，并且患抑郁症、焦虑症和成瘾的风险增加（Biederman 等人，2006 年；Faraone 等人，2000 年）。然而，在需要人们发挥创造力的情况下，ADHD 可能具有某些好处。先前的研究表明，创造力，即产生新颖而有用的想法的能力（Amabile，1996），受益于注意力分散和忽略环境中与任务无关的刺激的能力降低（Baird 等人，2012；Carson、Peterson 和 Higgins，2003）。在创造性任务期间，对与任务无关的信息进行分散处理可能会激活不常见的联想，从而产生原始的信息组合。此外，精力充沛、冲动和敢于冒险似乎有助于创造力（Barron 和 Harrington，1981；Feist，1998）。因此，容易分心、多动和冲动的人，例如患有 ADHD 的人，可能比没有这些症状的人更有创造力。事实上，研究表明，患有 ADHD 的成年人（与对照组相比），以及
p-Melds域：物理发展与健康这个...
使用小的，精确的手指和手动运动（例如捡起小岩石和橡子或从向日葵头中取出种子）。›用手指，手和手腕来操纵各种小工具。（例如，订书机，打孔器，喷瓶）。
安全智能车辆导航的操作设计域监视概述
摘要 - 智能车辆（IV）的运营安全是一个核心主题，也是许多研究项目的复杂问题。虽然在验证驾驶自动化系统的最可靠方法上尚未达成共识，但存在基于操作设计域（ODD）的规范的几种方法，例如基于方案的测试和实时操作域（OD）限制。在我们的案例中，我们将重点放在奇怪的概念作为IV的安全保证的作用上，以及如何与对其操作领域（OD）的实时监控相结合可以作为复杂移动系统的保障。我们建议分析在OD/ODD监测操作安全领域提出的相关文献，标准，作品和建议，并将它们组装为三类：首先涉及使用分类法和本体来代表车辆驾驶环境要素的使用；第二个涉及通过专用语言对奇数的形式定义。第三个问题是允许监视车辆OD以提高操作安全性的技术。通过从确定的方法中退后一步，我们突出显示如何以连贯的方式组合它们，以朝着符合奇数定义和OD/奇数监视的框架前进。
Géraldin Nanfack、Paul Temple、Benoît Frénay。学习针对领域知识约束的定制决策树。模式识别，2023 年，142，页
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。