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稳扎稳打才能赢得比赛，利用兔子和乌龟网络保持可塑性
本研究调查了神经网络泛化能力的丧失，重新审视了 Ash & Adams (2020) 的热启动实验。我们的实证分析表明，通过保持可训练性来增强可塑性的常用方法对泛化的好处有限。虽然重新初始化网络可能有效，但也有可能丢失宝贵的先验知识。为此，我们引入了 Hare & Tortoise，其灵感来自大脑的互补学习系统。Hare & Tortoise 由两部分组成：Hare 网络，它类似于海马体，可以快速适应新信息；以及 Tortoise 网络，它类似于大脑皮层，可以逐渐整合知识。通过定期将 Hare 网络重新初始化为 Tortoise 的权重，我们的方法在保留一般知识的同时保持了可塑性。 Hare & Tortoise 可以有效保持网络的泛化能力，从而提高 Atari-100k 基准上的高级强化学习算法。代码可在 https://github. com/dojeon-ai/hare-tortoise 上找到。
临床特征和诱导多能干细胞（IPSC）疾病模型的Harel-Yoon综合征模型由复合杂合ATAD3A变体引起
ATPase家族AAA含有域的蛋白3a（ATAD3A）富含线粒体膜，对于维持线粒体结构和功能至关重要。 ATAD3A基因的变体可以导致Harel Yoon综合征（Hayos），这是神经，心血管和其他系统的发育缺陷。 这项研究旨在从患者的体细胞（Zjuchyli001-A）和阴性对照（Zjuchyli002-A）中开发出诱导的多能干细胞（IPSC），作为对ATAD3A变异疾病的病因的进一步研究的有效工具。 我们描述并分析了Proband及其家人的临床表现。 从概率和阴性对照中收集并将其重新编程为IPSC。 此外，我们测量了IPSC中的ATAD3A表达水平，以确认这些细胞系的有效性。 Proband和她的姐姐都病重病，并有复合杂合的ATAD3A变体（F459S/T498NF*13）。 他们的父母是这些变体的载体，没有任何临床表现。 两个变体都位于ATAD3A蛋白的ATPase结构域上。 细胞系Zjuchyli001-A和Zjuchyli002-A呈现多能干细胞的典型特征。 与Zjuchyli002-A相比，Zjuchyli001-A的ATAD3A表达水平显着降低。 这项研究从ATAD3A的复合杂合变体的患者中产生了IPSC，并且是负面对照，作为阐明ATAD3A变体相关疾病的分子机制的有价值工具。ATPase家族AAA含有域的蛋白3a（ATAD3A）富含线粒体膜，对于维持线粒体结构和功能至关重要。ATAD3A基因的变体可以导致Harel Yoon综合征（Hayos），这是神经，心血管和其他系统的发育缺陷。 这项研究旨在从患者的体细胞（Zjuchyli001-A）和阴性对照（Zjuchyli002-A）中开发出诱导的多能干细胞（IPSC），作为对ATAD3A变异疾病的病因的进一步研究的有效工具。 我们描述并分析了Proband及其家人的临床表现。 从概率和阴性对照中收集并将其重新编程为IPSC。 此外，我们测量了IPSC中的ATAD3A表达水平，以确认这些细胞系的有效性。 Proband和她的姐姐都病重病，并有复合杂合的ATAD3A变体（F459S/T498NF*13）。 他们的父母是这些变体的载体，没有任何临床表现。 两个变体都位于ATAD3A蛋白的ATPase结构域上。 细胞系Zjuchyli001-A和Zjuchyli002-A呈现多能干细胞的典型特征。 与Zjuchyli002-A相比，Zjuchyli001-A的ATAD3A表达水平显着降低。 这项研究从ATAD3A的复合杂合变体的患者中产生了IPSC，并且是负面对照，作为阐明ATAD3A变体相关疾病的分子机制的有价值工具。ATAD3A基因的变体可以导致Harel Yoon综合征（Hayos），这是神经，心血管和其他系统的发育缺陷。这项研究旨在从患者的体细胞（Zjuchyli001-A）和阴性对照（Zjuchyli002-A）中开发出诱导的多能干细胞（IPSC），作为对ATAD3A变异疾病的病因的进一步研究的有效工具。我们描述并分析了Proband及其家人的临床表现。从概率和阴性对照中收集并将其重新编程为IPSC。此外，我们测量了IPSC中的ATAD3A表达水平，以确认这些细胞系的有效性。Proband和她的姐姐都病重病，并有复合杂合的ATAD3A变体（F459S/T498NF*13）。他们的父母是这些变体的载体，没有任何临床表现。两个变体都位于ATAD3A蛋白的ATPase结构域上。细胞系Zjuchyli001-A和Zjuchyli002-A呈现多能干细胞的典型特征。与Zjuchyli002-A相比，Zjuchyli001-A的ATAD3A表达水平显着降低。这项研究从ATAD3A的复合杂合变体的患者中产生了IPSC，并且是负面对照，作为阐明ATAD3A变体相关疾病的分子机制的有价值工具。
全球共享的自动化操作模型...
最终在大规模现场试验中转移了数千名乘客和数百个货物单元，这些试验在其欧洲的飞行员城市召集了70多种多种类型的自动车辆（公共汽车，班车，乘用车，乘用车，送货机器人，最终设计的船只，其中一些已在整个条件上进行了改装），并且在项目中又有了一个固定的杂物，并且在此条件上进行了调整），并在此条件下（杂物），并在杂物中均已改装）。移动性作为服务（MAA）和物流作为服务（LAAS）计划。 创新的车辆概念和CCAM（合作连接和自动化的移动性）服务已被试行，导致了大量的数据收集，性能和主观性，为模拟和影响评估研究铺平了道路，并就安全性，效率，环境，能源消耗和社会问题铺平了道路。最终在大规模现场试验中转移了数千名乘客和数百个货物单元，这些试验在其欧洲的飞行员城市召集了70多种多种类型的自动车辆（公共汽车，班车，乘用车，乘用车，送货机器人，最终设计的船只，其中一些已在整个条件上进行了改装），并且在项目中又有了一个固定的杂物，并且在此条件上进行了调整），并在此条件下（杂物），并在杂物中均已改装）。移动性作为服务（MAA）和物流作为服务（LAAS）计划。创新的车辆概念和CCAM（合作连接和自动化的移动性）服务已被试行，导致了大量的数据收集，性能和主观性，为模拟和影响评估研究铺平了道路，并就安全性，效率，环境，能源消耗和社会问题铺平了道路。
curriculum vitae -ciaran A. J. O'Hare
2020•轴支限制。高度引用的天体物理，宇宙学和实验性约束在轴和轴状颗粒上[doi：10.5281/Zenodo.3932430，引用：316] 2020•Solax。基于可能的轴旋旋镜（例如Iaxo）的数据分析代码。包括说明太阳磁场的精确太阳轴计算。2020•atmnufloor。用于计算中微子静脉的代码，以指导暗物质实验。它还允许包含时间，目标和方向依赖性方法来克服中微子地带。2019•暗藏。用于分析GAIA数据以拟合速度和动作空间子结构的代码，并在暗物质实验中生成相应的信号。2019•iaxomass。下一代轴心螺旋镜Iaxo的可能性分析代码。
量子乌龟与古典兔子
摘要 — 量子计算有望为解决某些问题带来变革性收益，但对其他问题则几乎没有任何收益。对于现在或将来希望使用量子计算机的人来说，了解哪些问题会受益非常重要。在本文中，我们介绍了一个框架，可以直观和定量地回答这个问题。该框架的底层结构是量子计算机和传统计算机之间的竞赛，它们的相对优势决定了各自的获胜时间。虽然传统计算机运行速度更快，但量子计算机有时可以运行更高效的算法。速度优势或算法优势占主导地位决定了问题是否会从量子计算中受益。我们的分析表明，许多问题，特别是那些对典型企业很重要的中小型问题，不会从量子计算中受益。相反，更大的问题或具有特别大算法收益的问题将从近期的量子计算中受益。由于非常大的算法收益在实践中很少见，理论上甚至在原则上也很少见，我们的分析表明，量子计算的好处将流向这些罕见情况的用户，或处理非常大数据的从业者。
独角兽、野兔还是乌龟？利用机器学习预测工作记忆训练表现
人们从工作记忆 (WM) 训练中受益的程度存在很大差异。尽管越来越多的研究关注与 WM 训练结果相关的个体差异，但我们仍然缺乏对哪些特定的个体差异以及以何种组合方式导致个体间训练轨迹差异的了解。在当前的研究中，568 名本科生在两周内完成了几种 N-back 干预方案之一。参与者的训练轨迹被分为三种不同的训练模式（高绩效者、中等绩效者和低绩效者）。我们应用机器学习算法来训练二叉树模型，以预测个人的训练模式，该模型依赖于先前文献中已确定为相关的几个个体差异变量。这些个体差异变量包括预先存在的认知能力、性格特征、动机因素、视频游戏经验、健康状况、双语能力和社会经济地位。我们发现我们的分类模型在区分高绩效者和相对较低的绩效者方面表现出良好的预测能力。此外，我们发现开放性和预先存在的 WM 能力是区分高绩效者和低绩效者的两个最重要的因素。然而，对于低绩效者来说，开放性和视频游戏背景是他们学习坚持的最重要预测因素。总之，在培训之前，可以使用参与者的特征来预测个人培训表现，这可以为个性化干预措施的制定提供参考。
独角兽，野兔或乌龟的补充材料？ ...
注意。ir =插补率（％）;库尔特。=峰度；偏斜。=偏斜;有意识的。=意识；视频游戏。=视频游戏背景； Psycho。=心理 * = P <.05，** = P <.01
人工智能透明度的三个层次 Haresamudram, Kashyap
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