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在扭曲磁性模式中胶体颗粒的漂移与拓扑运输之间的竞争
摘要我们模拟了用魔法角度扭曲的两个磁性对称性的磁性模式之间的顺磁颗粒的运动。所得的莫里图模式在磁性电位中形成平坦的通道，沿磁电势可以通过大于临界值的数量级的漂移力传输胶体颗粒。胶体运输也可以通过均匀外部场的调制环随时间变化的方向而变化，在这种情况下，传输受到拓扑保护。漂移和拓扑运输竞争或合作产生了几种运输模式。合作使在漂移力上移动颗粒比临界力弱。超临界漂移迫使运输模式之间的竞争结果，例如在整数步骤中粒子的平均速度和次谐反应的发生中增加。我们用平均粒子速度的动态相图来表征系统，这是拓扑传输方向的函数和漂移力的大小。
机器人技术和自主系统
最近，机器学习（ML）已成为支持自我适应的流行方法。ML已被用来处理自我适应的几个问题，例如保持最新的运行时模型不确定性和可扩展的决策。然而，利用ML带来了固有的挑战。在本文中，我们关注基于学习的自适应系统的特别重要挑战：在适应空间中漂移。使用适应空间，我们参考了自适应系统可以根据适应选项的估计质量属性进行选择以适应的适应选项集。适应空间的漂移源自不确定性，影响适应性访问的质量特性。这样的漂移可能意味着系统的质量可能会恶化，最终，没有适应选项可以满足初始适应目标集，或者可能出现适应选项，从而可以增强适应性目标。在ML中，这种转变对应于一种新型的班级外观，在目标数据中的一种概念漂移，常见的ML技术会遇到问题。为了解决这个问题，我们提出了一种新型的自我适应方法，可以增强具有终身ML层的基于学习的自适应系统。我们将这种方法称为终身自我适应。终生的ML层跟踪系统及其环境，将这些知识与当前的学习任务相关联，根据差异确定新任务，并相应地介绍了自适应系统的学习模型。人类利益相关者可能会参与支持学习过程并调整学习和目标模型。我们提出了终身自我适应的一般体系结构，并将其应用于影响自我适应决策的适应空间的漂移情况。我们使用Deltaiot示例来验证一系列场景的方法。
漂移减少技术 (DRT) 风洞研究提交审查指南
漂移减少技术 (DRT) 风洞研究提交审查指南 本指南旨在帮助审查根据农药项目办公室 (OPP) DRT 计划提交的风洞研究的漂移减少技术 (DRT) 报告。本文件的第 I、II 和 III 节提供了有关数据、格式以及在制定报告审查时需要考虑的问题的更多详细信息。虽然本指南并非旨在严格规定在何处以及如何呈现数据，但第 II 节提供了一个示例 DRT 报告审查模板以供参考。一般来说，审查人员应遵循示例模板。但是，审查人员可以根据需要修改模板，或者在多边审查（即与其他机构参与的审查）的情况下忽略它，其中参与机构同意采用替代格式。最后，提供了一份审查注意事项列表（第 III 节），以帮助审查人员关注关键的 DRT 报告问题并识别任何常见缺陷。
隐杆线虫和其他线虫内胚层基因调控网络的进化和发育系统漂移
发育基因调控网络 (GRN) 是后生动物胚胎发生的基础，经历了重大修改，形成了当今地球上种类繁多的动物形态。线虫秀丽隐杆线虫一直是推动基础机械生物学许多重要发现的核心模型，最近，它为探索 GRN 结构的进化多样化和其他物种的发育过程提供了坚实的基础。在这篇简短的综述中，我们将重点关注最古老的胚胎胚层内胚层的 GRN 进化多样化。早期胚胎发生在线虫门中存在很大差异。值得注意的是，虽然一些物种部署了调控发育，但更衍生的物种，如秀丽隐杆线虫，则表现出胚胎发生的马赛克模式。尽管不同物种的线虫肠道形态相对相似，但已观察到启动内胚层 GRN 的信号输入存在广泛差异，这是发育系统漂移 (DSD) 的一个典型。我们将探索内胚层 GRN 的遗传变异如何帮助在物种间和物种内推动 DSD，从而形成强大的发育系统。使用不同线虫进行比较研究有望揭示控制发育可塑性的遗传机制，并为控制胚胎 GRN 进化修饰的原理提供范例。
在Milkweed的专业草食昆虫中，城市化对遗传漂移或基因流的可检测作用
城市化可以分离人口并限制分散，从而导致遗传多样性减少和增加遗传分化。我们在乳草的专家草食昆虫中检验了这一假设，认为较高的分散能力会减轻城市化对遗传漂移和基因流的负面影响，并且这些影响会随城市规模而变化。在这项研究中，我们从多伦多，加拿大多伦多的城市和农村地区及其周围五个城市收集了383种乳草昆虫。使用DDRADSEQ，我们为君主生成了145,000个SPN，甲虫的10,000个SNP，象鼻虫的6,000个SNP来量化遗传多样性，人口统计学历史和人口遗传结构。con to我们的假设，我们的结果表明城市化或分散能力对多样性或遗传分化没有影响。遗传多样性（以π的速度）在各种物种的0.0013和0.0044之间变化，没有城市与农村成分，但与甲虫和象鼻虫相比，君主的多样性高于2 x。类似地，遗传差异通常很低，f在0.01到0.28之间变化，但对于三种物种中的任何一个中的任何一个，城市与农村样本之间均无一致的趋势。然而，人口统计分析显示，所有三个采样物种的有效人口规模始终下降，始于过去1000年的最后一次冰川最大值，并增强。我们的发现表明，城市化和扩散能力并不是减少基因流量或增加米尔比远的Herbivo us昆虫种群中遗传漂移的主要因素。相反，自上次冰川最大值以来的历史事件，例如气候变化，一般来说，大规模的人为干扰对人口统计学产生了更明显的影响。这些结果突出了在城市化背景下研究人群遗传学时，考虑自然和人为长期历史过程的综合作用的重要性。
PGA280 零漂移、高压、可编程增益仪表放大器数据表 (Rev. B)
(GPIO) 提供多种控制和通信功能。SPI 可以扩展以与更多设备通信，仅使用四个 ISO 耦合器即可支持隔离。PGA280 采用 TSSOP- 24 封装，额定温度范围为 –40°C 至 +105°C。有关所有可用封装，请参阅数据表末尾的封装选项附录。
将它们全部漂移的一个模型：以限制驾驶的物理信息有条件扩散模型
摘要：使自动驾驶汽车能够在轮胎部队饱和的情况下可靠地在Handling的范围内可靠运行，这将提高其安全性，尤其是在诸如紧急障碍避免或不利天气状况之类的情况下。然而，由于任务的动态性和对道路，车辆及其动态相互作用的不确定特性的高灵敏度，解锁此能力是具有挑战性的。是出于这些挑战的动机，我们提出了一个框架，以使用包含来自不同环境中不同车辆的轨迹的未标记数据集学习有条件的扩散模型，以进行高性能车辆控制。我们设计了扩散模型，以通过物理知识数据驱动的动力学模型的参数的多模式分布来捕获复杂数据集的轨迹分布。通过调节在线测量中的生成过程，我们将扩散模型集成到一个实时模型预测控制框架中，以限制驾驶，并证明它可以在频率上适应给定的车辆和环境。在Toyota Supra和Lexus LC 500上进行的广泛实验表明，单个扩散模型在不同的轮胎在不同的道路条件下使用不同的轮胎时，可以在两辆车上进行可靠的自动漂移。该模型与任务特定的专家模型的性能相匹配，同时以概括性的概括为单位，铺平了迈向一般，可靠的方法，以在处理范围内进行自动驾驶。
使用漂移扩散和RL模型来消除抑郁症对决策的影响与概率奖励任务中的学习
概率奖励任务（PRT）被广泛用于研究主要抑郁症（MDD）对增强学习（RL）的影响，并且最近的研究用它来洞悉受MDD影响的决策机制。当前的项目使用了来自未经医学的，寻求治疗的成年人的PRT数据来扩展这些努力：（1）对标准PRT指标的更详细分析 - 反应偏见和歧视性，以更好地了解任务的执行方式； （2）通过两个计算模型分析数据并提供两者的心理测量分析； （3）确定反应偏见，可区分性或模型参数是否预测了对安慰剂或非典型抗抑郁剂安非他酮治疗的反应。对标准指标的分析通过证明响应偏差和响应时间（RT）之间的依赖性，并通过证明PRT中的奖励总数受可区分性约束，从而复制了最近的工作。行为受到分层漂移扩散模型（HDDM）的捕获，该模型对决策过程进行了建模。 HDDM表现出极好的内部一致性和可接受的重新测试可靠性。单独的“信念”模型比HDDM更好地再现了反应偏差的演变，但其心理测量特性较弱。最后，PRT的预测效用受小样本的限制。然而，对安非他酮做出反应的抑郁成年人在HDDM中显示出比非反应者更大的起点偏见，这表明对PRT的不对称增强意外事件的敏感性更大。一起，这些发现增强了我们对奖励和决策机制的理解，这些机制与MDD有关，并由PRT进行了探测。
在支持欧盟的抗议活动和政府脱离西方的背景下，格鲁吉亚的经济下一步将如何发展？
总理伊拉克利·科巴希泽声称，尽管欧盟入盟谈判陷入僵局，但格鲁吉亚政府并未放弃欧洲一体化的目标。尽管如此，格鲁吉亚政府表示，希望避免与俄罗斯的对抗严重升级，称这不会损害克里姆林宫，但可能会给格鲁吉亚本身带来麻烦。