摘要解释非编码GWAS变体的功能意义仍然具有挑战性。虽然与细胞类型的特定顺式调节元件(CRE)共定位变体促进了我们的理解,但许多变体仍然无关。在这项研究中,我们提出了Gem-Finder(用于精细发现启动子链接变体的基因组元素映射),这是一个新型的分析框架,该框架整合了转录组,表观基因组(H3K27AC CHIP-SEQ)和染色质相互作用数据。Gem-Finder利用远程染色质相互作用来识别连接特定细胞类型的差异表达基因的CR。当我们将宝石 - 芬德用于内皮分化时,与主要针对细胞类型特异性CRE的常规方法不同,Gem-Finder识别出7.6倍的疾病/性状关联。具体而言,通过整合转录组,表观基因组(尤其是H3K27AC CHIP-SEQ)和内皮分化过程中的远程染色质相互作用,我们确定了与分化特异性基因相关的CRE。我们的丰富分析揭示了53种人类疾病/特征的共同和独特的关联。值得注意的是,其中大多数(68%)以特定于分化的方式表现出独特的关联。血液学特征和神经精神疾病主要与内皮分化的最后阶段有关,而几种复杂的疾病(例如结直肠癌(CRC))与后期意外相关。我们的发现强调了利用远程染色质相互作用以准确识别与疾病相关的CRE在非编码GWAS变体的功能表征中的重要性。
我们研究了在倾斜的三孔中相互作用的实验可访问系统的量子古典相关性。通过半经典分析,我们可以更好地了解量子系统的不同阶段,以及如何用于量子信息。在可集成的极限中,我们对半经典哈密顿量的固定点的分析揭示了与二阶量子相变相关的关键点。在不可整合的域中,系统伸出了交叉。取决于议会和数量,量子古典作用可容纳很少的玻色子。在某些参数区域中,基态对反应强度(倾斜度振幅)的变化(高度敏感)的稳定性(高度敏感),这可能用于量子信息协议(量子传感)。
当您与糖基团研究所合作时,您将获得我们最先进的基础设施和世界领先的科学专业知识。糖胶菌免疫母体平台研究所依赖于使用我们具有广泛配备的糖碱分析设施,该设施提供了用于定制印刷幻灯片的微阵列制造套件,以使用表面质子膜共振来表征结合动力学。糖叠式分析设施支持确定蛋白质,整个真核和原核细胞,寄生虫和病毒的聚糖结合曲线,以确定这些结合相互作用的表征。
摘要:本文研究了人工智能在Gazebo模型上实现深度确定性策略梯度(DDPG)以及现实移动机器人的应用。实验研究的目标是引导移动机器人在面对固定和移动障碍物时,学习在现实环境中移动的最佳动作。当机器人在有障碍物的环境中移动时,机器人会自动控制避开这些障碍物。然后,在特定限制内维持的时间越长,积累的奖励就越多,因此会取得更好的结果。作者对许多变换参数进行了各种测试,证明了DDPG算法比Q学习、机器学习、深度Q网络等算法更有效。然后执行SLAM来识别机器人位置,并在Rviz中精确构建和显示虚拟地图。研究结果将成为设计和构建移动机器人和工业机器人控制算法的基础,应用于编程技术和工业工厂自动化控制。索引词——移动机器人、人工智能、DDPG 算法、自主导航、强化学习。
fermionic系统的简化平均场描述依赖于Hartree-Fock-Bogoliubov(HFB)方法,其中两个粒子的相互作用分解为三个不同的通道。这种方法的一个主要问题是,通道之间的分离有些任意。根据要描述的身体状况,不同的渠道很重要。在此海报中,我们提出了一种自称为普遍的平均场理论,该理论基于为每个通道引入一个单独的加权因子。这个Ansatz通过为其最佳分区提供极端原理来消除渠道分离的任意性。通过考虑两个与接触相互作用的未偏光效率物种的示例来说明我们技术的力量。在这种情况下,Fock的贡献消失了,我们获得了Hartree和Bogoliubov通道之间的耦合。这仅在均值场上已经超出平均场校正[1,2],但也会在平均场上降低粒子孔波动的定性一致性的临界温度[3]。由于通道耦合的非扰动性质,我们还获得了仅在一个通道中任何波动理论捕获的结果。这需要引入有效的相互作用范围作为新的长度尺度,并且应该与足够大的密度相关。我们的形式主义在超低原子气体中的费米子超流量与凝结物理学的超导性以及核和中子物质领域之间建立了自然的理论桥梁。
受监控的量子电路可以实现前所未有的多体纠缠动态控制。在这里,我们展示了随机的、仅测量的电路,实现了 Kitaev 蜂窝模型的键和斑块耦合的竞争,产生了具有次级 L ln L 液体缩放行为的结构化体积定律纠缠相。这种相互作用的马约拉纳液体在改变相对耦合概率时获得的纠缠相图中占据高度对称的球形参数空间。球体本身是一个临界边界,量子 Lifshitz 缩放将体积定律相与近似面积定律相、颜色代码或环面代码区分开来。一个例外是一组三临界自对偶点,它们表现出有效的 (1 + 1)d 共形缩放,体积定律相和两个面积定律相在此相交。从量子信息的角度来看,我们的结果定义了在存在投影误差和随机综合征测量的情况下颜色代码的误差阈值。
神经辐射场(NERFS)是场景,物体和人类的有希望的3D代表。但是,大多数措施方法都需要多视图输入和每场培训,这限制了其现实生活中的应用。此外,熟练的方法集中在单个受试者的情况下,留下涉及严重障碍和挑战性视图变化的互动手的场景。为了解决这些问题,本文提出了一个可见的可见性 - 可见性的NERF(VA-NERF)框架,用于互动。具体来说,给定相互作用的手作为输入的图像,我们的VA-NERF首先获得了基于网格的手表示,并提取了相应的几何和质地。随后,引入了一个功能融合模块,该模块利用了查询点和网格顶点的可见性,以适应双手的特征,从而可以在看不见的区域的功能中进行重新处理。此外,我们的VA-NERF与广告学习范式中的新型歧视者一起进行了优化。与传统的分离器相反,该官员预测合成图像的单个真实/假标签,提议的判别器生成了一个像素的可见性图,为看不见的区域提供了精细的监督,并鼓励VA-NERF提高合成图像的视觉质量。互惠2.6m数据集的实验表明,我们所提出的vanerf的表现明显优于常规的nerfs。项目页面:https://github.com/xuanhuang0/vanerf。
与异质科学学会与异质相互作用药物(ESHIA)组织了与异质相互作用剂(WEHIA)的经济学年度研讨会(WEHIA)。自2003年第一次会议以来,年度Wehia代表了一个独特的机会,可以作为由异质互动代理组成的复杂系统介绍和讨论有关经济和金融市场各个方面的最新研究。研讨会旨在促进用于分析经济和金融问题的方法和方法中的多样性。The past workshops have been held across most European countries ( https://sites.google.com/view/eshia-site/past-conferences-and-events ) Founded in 2006, ESHIA ( https://sites.google.com/view/eshia-site/home ) aims to provide a unique medium of communication for multidisciplinary approaches, either empirical or theoretical, to the study of complex社会经济问题。它打算促进思想的交叉施肥以及在包括经济学,社会科学物理学和计算机科学在内的多样化科学学科中发展的概念和技术的交流。Eshia的重点尤其是模拟和综合新兴现象和集体行为,以了解真正的复杂经济和社会系统。Eshia特别热衷于展示基于代理的计算/建模与金融/经济学问题(例如市场微观结构设计,政策分析,系统性风险和金融工程)的组合。代理,异质性和相互作用是这种多学科方法的关键概念,在应对自然界中复杂性的重要问题,并为社会经济系统研究提供了一种新颖的驱动力。
在本文中,我们旨在为在人工智能领域(AI)中出现的各种工具带来一些顺序,重点是机器学习领域(ML)。为此,我们建议对ML系统开发生命周期进行组织的工具分类,并回顾分类的每个部分中现有工具。我们认为,这将有助于更好地了解当前可用的工具生态系统,还将使我们能够确定开发新工具以帮助开发AI和ML系统的利基。在审查了工具的最新工具后,我们确定了三种趋势:将人类纳入机器学习过程的循环,从临时和实验方法到更工程的角度的运动,以及使在没有教育背景的人们开发智能系统的能力中,从而使对环境的焦点从技术上转移到了技术中,从而使人们更容易开发智能系统。
我们研究了量子信息流的动力学,其中一个和两个杂质量子位捕获了双孔电势,并与一维超低玻色 - 玻璃 - 玻璃 - 玻璃混合物相互作用。对于浸入二元玻色混合物中的单个量子量,我们表明该系统在有限的时间尺度上保持连贯性,并表现出非马克维亚动力学,尤其是在环境的上分支中。我们通过频谱密度函数的欧姆斯探索了从马尔可夫到非马克维亚的过渡,这些函数受到了种间相互作用的显着影响。在两个空间分离的量子位与Bose-Bose混合物储存库相连的情况下,我们证明了集体的脱碳影响系统动力学,从而导致混合物两个分支的长时间连贯性存活率。在密度光谱函数及其欧姆性特征中反映了破坏性因子的复杂演化。我们发现,反应函数和光谱随量顶之间的距离增加而振荡,从而修改了信息流动动力学。此外,我们对两个分支中二元玻色混合物储层引起的两个量子位之间的纠缠动力学进行了彻底的研究,强调了种间相互作用的关键作用。