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血浆P-TAU217在阿尔茨海默氏病中：Lumipulse和Alzpath Simoa头对头
此预印版的版权持有人本版本发布于2024年5月4日。 https://doi.org/10.1101/2024.05.05.02.24306780 doi：medrxiv preprint
基于TWDM-PON的MMIMO FRONTHAUL网络中的基于深钢筋学习的联合分配方案基于TWDM-PON的MMIMO FRONTHAUL网络中的基于深钢筋学习的联合分配方案
摘要 - 在下一代集中式或云无线电访问网络（C-RAN），时间和波长分层多路复用的光学网络（TWDM-PON）已被广泛认为是构建移动式fronthaul的有前途的候选人。考虑到C-RAN中严格的带宽效率，潜伏期和成本要求，对于基于TWDM-PON的Fronthaul，非常需要效率的带宽和波长分配方案。尤其是对于启用波束形成的大量多个输入多个输出（MMIMO），需要在TWDM-PON中以带宽和波长资源共同分配附加的无线电资源。在本文中，我们将联合分配概率提出为整数线性编程数学模型，并提出了基于TWDM-PON-基于MMIMO Fronthaul网络的能量结构的基于能量良好的架构的深入增强学习（RL）的联合分配方案。所提出的方案将启发式无线电资源分配算法与基于RL的波长分配模型相结合，以优化在下游方向共同共同优化Fronthaul带宽，无线电资源和波长利用率。仿真结果表明，所提出的方案具有较高的带宽效率和高无线电源造成的，与基准相比，与基准相比，降低了波长的使用，并降低了波长的使用。
基于RIS辅助细胞的大型MIMO Systems基于多代理学习的基于学习的关节预编码和相位移位优化
摘要 - 无细胞（CF）大量多输入多重输出（MMIMO）是一种使用多个分布式接入点（APS）实现高光谱效率（SE）的有前途的技术。但是，由于高渗透率损失，苛刻的传播环境通常会导致沟通性能的显着降解。为了克服此问题，我们将可重新配置的智能表面（RIS）引入CF MMIMO系统中，作为低成本和功率较高的解决方案。在本文中，我们专注于优化RIS辅助CF MMIMO系统的关节预编码设计，以最大化总和SE。这涉及优化APS处的预编码矩阵和RIS的反射系数。为了解决这个问题，我们提出了包含模糊逻辑（FL）的完全分布的多代理增强学习（MARL）算法。与依靠交替优化技术的常规方法不同，我们基于FL的MARL算法仅需要本地渠道状态信息，这减少了对高回程容量的需求。仿真结果表明，我们提出的FL-MARL算法有效地降低了计算复杂性，同时达到与常规MARL方法相似的性能。
用于下一代 MIMO 设计的生成式 AI 代理
摘要 — 下一代多输入多输出 (MIMO) 有望实现智能化和可扩展性。在本文中，我们研究了基于生成人工智能 (AI) 代理的下一代 MIMO 设计。首先，我们概述了下一代 MIMO 的发展、基础和挑战。然后，我们提出了生成 AI 代理的概念，该代理能够借助大型语言模型 (LLM) 和检索增强生成 (RAG) 生成定制和专业化的内容。接下来，我们全面讨论了生成 AI 代理框架的特点和优势。更重要的是，为了应对下一代 MIMO 的现有挑战，我们从性能分析、信号处理和资源分配的角度讨论了基于生成 AI 代理的下一代 MIMO 设计。此外，我们提出了两个引人注目的案例研究，证明了在复杂配置场景中利用生成 AI 代理进行性能分析的有效性。这些示例强调了生成 AI 代理的集成如何显著增强下一代 MIMO 系统的分析和设计。最后，我们讨论了未来重要的潜在研究方向。
尼古拉斯·迪莫斯助理的声明......
通过国会搬迁报告 (CRR) 程序将孟菲斯和诺克斯维尔外地办事处合并为一个位于中心位置的纳什维尔外地办事处。虽然一些人员将留在孟菲斯和诺克斯维尔（作为常驻机构设施），但许多人员将搬迁到新的纳什维尔外地办事处。这一变化是基于田纳西州的人口增长模式和不断变化的威胁环境。这种合并使联邦调查局能够更有效地解决全州的国家安全和犯罪问题，同时减少重复的行政职位并提高调查能力。联邦调查局和总务管理局 (GSA) 目前正在重新评估纳什维尔外地办事处设施的采购策略，以确保其以符合当前预算环境的成本满足任务需求。
项目首字母缩写和标题：Aimodels - 算法模型的文化：推进人工智能资金的历史认识论PR
项目总成本总额为Unive€1.927,572€1.927,572摘要：该项目提出了另一种人工智能认识论（AI）。它认为，AI的风险与人类理性（拟人化）相似，而是其认知差异。不是在摘要中猜测机器是否可以“思考”，而是解决了一个历史问题：当前AI，机器学习范围的逻辑和技术形式是什么，其起源是什么？该项目可以追溯到机器学习的起源回到算法建模的发明（更确切地说，是算法统计建模），该建模在1950年代中期的人工神经网络研究中形成了，并记录了这种开创性人工制品的连贯历史和同学的一致性历史和同学。该项目追求三个目标，将其发现转化为建设性范式：1）AI的新历史强调算法模型在统计，计算机科学，人工神经网络和机器学习的演变中的关键作用； 2）AI的新认识论与学习心理学和科学技术的历史认识论相关； 3）研究大型多用途模型的影响（例如Bert，GPT-3，法典和其他最新基础模型）关于工作自动化，数据治理和数字文化。通过巩固AI的模型理论，该研究将使AI的接受和数字人文，科学计算，机器人技术和AI伦理等领域受益。最终，它将有助于将AI置于当前技术界面的全球视野和知识系统的悠久历史上。
Huan Zhao 可持续制造技术组 neus domingo marimon ORNL匹配礼物基金
CV摘要，我看到自己在纳米技术与材料科学之间的界面上有好处。我拥有强大而宽阔的材料科学背景，从分子磁和磁性纳米颗粒开始，后来转向压电和铁电和机电现象，特别强调了表面科学，这为我提供了独特的创造性思维能力。我在纳米技术和纳米科学领域进行广泛的正式培训的基础覆盖了，从表面纳米结构化技术到扫描探针显微镜，包括XPS等表面科学经典技术，使我成为了材料科学研究的材料研究，专注于表面科学的实力，使我具有独特的视角。我在表面科学和纳米镜检查中赢得的声誉得到了许多合作和邀请，可以在著名的会议和讲习班上讲话。
国会证词
我叫大卫·戈特勒（David Gortler）。我是Heritage Foundation公共卫生和法规的高级研究员。我在此证词中表达的观点是我自己的观点，不应被解释为代表遗产基金会的任何官方立场。****************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************感谢您为我提供了在今天听证会上有关美国疫苗安全系统的机会作证的机会。我叫David Gortler博士。我是一名药物学家和药剂师，请您参考我提交的传记。我目前是Heritage Foundation公共卫生政策和法规的高级研究员。我在职业生涯中致力于保护美国人民在研究医学和药物开发方面，研究和评估药物的疗效和安全性。我的工作使我完成了大约六所大学，大型制药公司，并在三个总统政府的领导下，在食品和药品管理局（FDA）上。市场上最受监管的项目是什么？人们可能会认为这是我们驾驶的汽车，我们驾驶的飞机甚至枪支。但不是。实际上是我们吃的食物和我们体内的药物。研究药物安全可以帮助研究人员弄清楚为什么一个人可以服用药物并具有零不良影响，而另一个人则采用相同的产品，并在医院，永久残疾或更糟的是生病。covid-19注射开发药物安全是当今药理学和药房中最关键的复杂主题之一。药物安全的研究包括研究临床环境中潜在不良事件的研究，但还考虑了非临床方面，包括制造，复杂性和质量。为了简化该过程，并且由于大多数人至少对汽车有所了解，因此我想将Covid-19 mRNA注入技术的开发在通过隐喻建造新车的背景下。让我们假设，在正常情况下，组装汽车需要10到12个小时，这段时期类似于将疫苗或其他药物推向市场所需的10到12年。还要说，由于紧急情况，这些新车是在45分钟内而不是10到12个小时的组装组装，这代表了将Covid-19-19 MRNA注射到市场所花费的相对9个月。现在，我们还假设这些新车与您所知道的汽车完全不同。我不仅是指最新的现代车辆的下一次迭代，我的意思是明显且技术上无法识别的东西。您现在在脑海中描绘的“高级”汽车，不是那样；这是很多
基于扩散的生成剂先验低复杂性mimo通道估计
I。在学习复杂的数据分布方面，导致g能量模型已取得了巨大的成功，并随后将此先前的信息用于无线通信。此成功是基于推断出通过代表性数据集的基础站（BS）环境的未知且通常复杂的频道分布的重要性的重要性。因此，已经进行了高级通道估计方法的发展，主要依赖于最新的生成模型，例如高斯混合模型（GMMS）[1]，因子分析仪（MFAS）[2]的混合物[2]，生成的对抗网络（GANS）[3]或变异的自动化自动化器（VAAS）[4] [4] [4] [4]。最近，在最强大的生成模型中已经确定了DMS [5]和基于得分的模型[6]。通过通过添加（高斯）噪声损坏干净的样本并学习反向过程以从纯噪声中生成新样本，从而通过学习数据分布密切相关。但是，与这些模型相关的巨大计算开销，即，在反向过程中每个步骤后，大量的神经网络（NN）向前通过重新采样，这使得在实时应用程序中的直接应用程序（如通道估计）中很困难。然而，DMS已用于无线通信，例如用于通道编码[7]和联合源通道编码[8]。[9]中的工作提议利用基于得分的模型通过后采样执行通道估计。但是，该方法有几种缺点，可以阻碍其在实际应用中的用法，例如高