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哥伦比亚河洪水风险管理摘要 2022 年 4 月
注意：在某些情况下，DWR 和 BRN 所需的洪水风险吃水量可能会在 4 月 30 日之前转移到 GCL。上面显示的转移规则曲线表示当前水年的最大允许洪水风险存储转移，基于每个项目当月的洪水风险管理要求和 GCL 的疏散限制；但是，任何日期转移到 GCL 的实际容量最终由垦务局决定。当 GCL 无法接受总合并容量时，DWR 到 GCL 的容量转移优先于从 BRN 到 GCL 的容量转移。a 向 GCL 转移的潜在洪水风险存储仅限于 2 月底在海拔 1252.3 英尺（2744 kaf 吃水）以上的 GCL 以及 3 月底和 4 月 15 日在海拔 1225.0 英尺（4355 kaf 吃水）以上的 GCL 的运行，并且还受到 GCL 最大吃水率限制的限制。所有项目必须在 4 月底达到其未转移的洪水风险管理吃水要求。b 不允许转移，所有项目必须在 4 月 30 日之前恢复其未转移的洪水风险吃水要求。
扎实的课程学习 - 乔治梅森大学计算机科学系
摘要 — 机器人强化学习 (RL) 的真实世界数据成本高昂，导致了模拟器的广泛使用。尽管人们为构建更好的模拟器动力学模型以匹配现实世界进行了大量工作，但模拟和现实世界之间还有另一个经常被忽视的不匹配，即可用训练任务的分布。现有的课程学习技术进一步加剧了这种不匹配，这些技术会自动改变模拟任务分布，而不考虑其与现实世界的相关性。考虑到这些挑战，我们认为机器人 RL 的课程学习需要以现实世界的任务分布为基础。为此，我们提出了基于课程的学习 (GCL)，它将课程中的模拟任务分布与现实世界相结合，并明确考虑赋予机器人的任务以及机器人过去的表现。我们使用 BARN 数据集在复杂的导航任务上验证了 GCL，与最先进的 CL 方法和人类专家设计的课程相比，成功率分别提高了 6.8% 和 6.5%。这些结果表明，GCL 可以通过在自适应课程中将模拟任务分布与现实世界相结合，从而提高学习效率和导航性能。
接地课程学习
摘要 - 机器人增强学习（RL）的实际数据的高成本导致模拟器的广泛使用。尽管在建立更好的动态模型方面为模拟器与现实世界匹配，但在模拟与现实世界之间存在另一个经常被忽视的不匹配，即可用培训任务的分布。现有的课程学习技术进一步加剧了这种不匹配，从而在不考虑其与现实世界的相关性的情况下自动改变了模拟任务分布。考虑到这些挑战，我们认为机器人的课程学习需要基于现实世界的任务分布。为此，我们提出了扎根的课程学习（GCL），该课程将课程中的模拟任务分布与现实世界保持一致，并明确考虑了对机器人的任务以及机器人过去的执行方式。我们使用谷仓数据集在复杂的导航任务上验证GCL，与州专家设计的状态CL方法和一项课程相比，成功率高6.8％和6.5％。这些结果表明，GCL可以通过接地自适应课程中现实世界中的模拟任务分布来提高学习效率和导航性能。
有向图对比学习
图对比学习 (GCL) 已出现，用于从对比视图中学习可泛化的表示。然而，它仍处于起步阶段，存在两个问题：1）通过数据增强改变图结构来生成对比视图可能会误导消息传递方案，因为这种图改变操作会剥夺内在的图结构信息，尤其是有向图中的方向结构；2）由于 GCL 通常使用带有手动挑选参数的预定义对比视图，因此它没有充分利用数据增强提供的对比信息，导致模型学习的结构信息不完整。在本文中，我们设计了一种称为拉普拉斯扰动的有向图数据增强方法，并从理论上分析了它如何在不改变有向图结构的情况下提供对比信息。此外，我们提出了一个有向图对比学习框架，该框架从拉普拉斯扰动生成的所有可能的对比视图中动态学习。然后我们使用多任务课程学习来训练它，以从多个易到难的对比视图中逐步学习。我们通过实证研究证明，我们的模型能够比其他 GCL 模型保留更多有向图的结构特征，因为它能够提供完整的对比信息。在各种基准测试中的实验表明，我们优于最先进的方法。
重新思考图对比学习中的消息传递
图对比学习（GCL）在图表示学习中表现出了显著的功效。然而，先前的研究忽略了在使用图神经网络（GNN）作为节点级对比学习的编码器时出现的内在冲突。这种冲突属于图神经网络的特征聚合机制与对比学习的嵌入区分特性之间的部分不协调。理论上，为了研究冲突的位置和程度，我们从 InfoNCE 损失的梯度角度分析了消息传递的参与。与其他领域的对比学习不同，GCL 中的冲突是由于在消息传递的方式下，某些样本同时对正向和负向的梯度有贡献，这是相反的优化方向。为了进一步解决冲突问题，我们提出了一个称为 ReGCL 的实用框架，它利用 GCL 梯度的理论发现来有效地改进图对比学习。具体而言，在消息传递和损失函数方面设计了两种基于梯度的策略来缓解冲突。首先，提出了一种梯度引导结构学习方法，以获得适应对比学习原理的结构。其次，设计了一种梯度加权的 InfoNCE 损失函数来降低高概率假阴性样本的影响，特别是从图编码器的角度来看。大量实验证明了所提出的方法与各种节点分类基准中最先进的基线相比具有优越性。
UFLPA 实体列表
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海报会议Scientia＆E3会谈
尽管发育或环境扰动，达到特定物种规模和比例的能力称为发育稳定性。在昆虫中最好理解其背后的分子和细胞过程。在果蝇中，是一种外周 - 组织应力信号，松弛蛋白/胰岛素样肽DILP8，通过其神经元受体LGR3（脊椎动物松弛蛋白受体的直系同源物）促进发育稳定性。lgR3信号被广泛接受为发生的（去极化）中央大脑生长协调的中间神经元（pil/gcl神经元）发育中的幼虫。
摘要PDF海报
摘要：前连合（AC）是一束轴突，它们在嗅觉区域（例如嗅球（OB），前嗅觉核（AON）和梨状皮层（PC）等嗅觉区域之间交流，在嗅觉区域之间进行交流。以前，我们报道说，AC的发展是一个高度调节的过程，涉及渐进式和回归的增长策略，在E17胚胎开发结束时达到对侧。同时，对侧结构中的树博化延迟到产后3-5天。在这里，我们使用与EGFP或MCHERRY转导的腺相关病毒（AAVS）向量，我们在OB，AON和PC中注入了嗅觉区域，以研究穿过AC的对侧神经支配场。我们发现，来自OB的对侧轴突仅穿过AC的前肢，以投射到颗粒细胞层（GCL）中。相比之下，轴突源自前PC项目，进入对侧OB，AON和PC。这些轴突不仅将其释放到GCL中，还可以伸入二尖瓣和外部丛状层，以及前PC层1B。，我们通过AC的后肢专门观察到后PC项目，专门于对侧PC，从1B层进行了根本性的塑造。内一核核仅通过AC的后肢向后PC进行。共同展示了嗅觉结构中对侧树博化的详细图，这对于理解脑半球之间嗅觉信息的处理至关重要。
糖尿病性视网膜病的小鼠中星状爆炸性细胞的原始研究变化
背景：神经退行性疾病，例如糖尿病性视网膜病（DR）和青光眼，诱导视网膜神经元丧失。乙酰胆碱 - 含有胆碱能神经元（称为Starburst amacrine细胞（SAC））在视网膜中精确的神经元活性的产生中起关键作用，位于内部核层（INL，常规）和神经节细胞（常规）和神经节细胞（GCL，位移）中。方法：本研究研究了链蛋白酶（STZ）诱导的糖尿病和胰岛素缺陷C57BL/6-TG（PH1-SIRNA胰岛素/CMV-HIDE）/KORL（IDCK）小鼠的糖尿病（STZ）诱导的糖尿病和胰岛素缺陷的糖尿病和胰岛素缺陷的囊损失和形态变化。SAC是通过抗胆碱乙酰转移酶（CHAT）抗体定位的免疫细胞化学定位的，在对照组中，INL和GCL中的聊天标记的细胞在整个垂直子午线沿整个垂直子午线进行计数，并使用常规荧光或共聚物显微镜在整个安装式视网膜中进行计数。结果：与对照组相比，STZ诱导的糖尿病小鼠视网膜中的CHAT-免疫反应性（IR）神经元在4-6周时降低了8.34％，42周时42周下降了14.89％。在20周大的IDCK小鼠视网膜中的局部CHAT-IR神经元计数比年龄匹配的对照小鼠低16.80％。细胞体的变形和聚集。单细胞注射实验揭示了DR CHAT-IR神经元中树突分支的损失和变形。所有CHAT-IR神经元均表达钙结合蛋白钙蛋白素，而没有与Calbindin-D28K或Parvalbumin共定位的CHAT-IR神经元。结论：我们的结果表明，CHAT-IR神经元丧失和变形的神经退行性作用可以为未来研究该疾病提供参考。
1 | 第 13 页 2024 年 9 月 来自天空和太空的移动......
1 美国联邦通信委员会已授权铱星公司与 Globalstar 共享 1617.775-1618.725 MHz 大低地球轨道 (LEO) 频段的频谱。 2 请参阅 https://support.apple.com/en-us/HT213426。 3 Loral/Qualcomm Partnership, LP 申请建造、发射和运营低地球轨道卫星系统 Globalstar，以在 1610-1626.5 MHz/2483.5-2500 MHz 频段提供移动卫星服务，命令和授权，10 FCC Rcd 2333 (1995)。另请参阅 Globalstar Licensee LLC；非对地静止移动卫星服务空间站许可证修改申请；GUSA Licensee LLC；移动卫星服务地面站许可证修改申请； GCL Licensee LLC，《移动卫星服务地面站许可证修改申请》，订单，26 FCC Rcd 3948，¶ 2（IB 2011）（“Globalstar HIBLEO-X 许可证订单”）。