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Anurag Koul
●带有可变步骤频率的TD3：学习控制任务的步骤频率。●具有离散状态空间的基于模型的强化学习。●了解基于模型的离线强化学习的不确定性估计和安全政策改进●研究现实世界中的Cassie机器人的离线增强学习学习●抽象空间中的计划：通过计划模型从计划模型中学习策略，从期权模型中学习策略●适应性PID控制器：研究对控制策略的ADAPTIVE PID PID属性学习。●学习有限的空间门控复发神经网络。●策略梯度带有奖励分解：利用有方面奖励的策略梯度的变化。●深入增强学习算法的性能比较：DQN，DDQN，决斗体系结构和A3C对Atari进行了测试。●使用共形预测降低深神经网中的歧义：在深神经网络中，结构性预测的输出量最小化导致不确定性较小。●自主驾驶的直接感知：通过捕获观察值的时间特征来增强现有方法。
成员（Matsushima's Lab。）教师教授兼董事长Kouji Matsushima，医学博士，博士
导致细胞社会的变化。为了克服这一局限性，在这个项目中，我们通过使用基于BD Rhapsody的新型单细胞RNA-SEQ（SCRNA-SEQ）方法来分析单细胞水平的发炎组织 - tas-seq。（Shichino等人2022，Commun。 Biol .1：602）。 就基因敏感性，检测细胞群体的检测和细胞 - 细胞相互作用的敏感性而言， tas-seq比其他主要的SCRNA-SEQ技术优于其他主要的SCRNA-SEQ技术。 通过使用这项技术，我们分析了二氧化硅诱导的肺纤维化模型，我们发现C1Q是肺间隙巨噬细胞的特定标记，C1Q充当了硅胶诱导的肺纤维化中的纤维化介质（Ogawa等人。 2022，生物化学。 生物。 res。 社区。 599：113-119）。 此外，我们开发了Tas-Seq，Tas-Seq2的更新版本，其中基因检测灵敏度及其实用性得到了增强。 tas-seq2不仅可以应用于基于纳米韦尔的系统（例如 bd rhapsody），但也要基于液滴的系统（例如 10x铬）和基于板的系统（例如 smart-seq2）。 tas-seq2在小鼠脾脏和人类冷冻的PBMC样品中，比原始10x Chroumimum V3（10x Tas-Seq2）的基因比原始10x chroumimus V3（10x Tas-Seq2）高1.5-2倍。 现在，我们正在开发用于高分辨率空间转录组学立体声的Tas-Seq2，用于分析固定细胞，并将其细胞吞吐量增加10-100倍。 此外，我们正在收集人间质肺病患者，纤维化大鼠肺和鼠2022，Commun。Biol .1：602）。tas-seq比其他主要的SCRNA-SEQ技术优于其他主要的SCRNA-SEQ技术。通过使用这项技术，我们分析了二氧化硅诱导的肺纤维化模型，我们发现C1Q是肺间隙巨噬细胞的特定标记，C1Q充当了硅胶诱导的肺纤维化中的纤维化介质（Ogawa等人。2022，生物化学。生物。res。社区。599：113-119）。 此外，我们开发了Tas-Seq，Tas-Seq2的更新版本，其中基因检测灵敏度及其实用性得到了增强。 tas-seq2不仅可以应用于基于纳米韦尔的系统（例如 bd rhapsody），但也要基于液滴的系统（例如 10x铬）和基于板的系统（例如 smart-seq2）。 tas-seq2在小鼠脾脏和人类冷冻的PBMC样品中，比原始10x Chroumimum V3（10x Tas-Seq2）的基因比原始10x chroumimus V3（10x Tas-Seq2）高1.5-2倍。 现在，我们正在开发用于高分辨率空间转录组学立体声的Tas-Seq2，用于分析固定细胞，并将其细胞吞吐量增加10-100倍。 此外，我们正在收集人间质肺病患者，纤维化大鼠肺和鼠599：113-119）。此外，我们开发了Tas-Seq，Tas-Seq2的更新版本，其中基因检测灵敏度及其实用性得到了增强。tas-seq2不仅可以应用于基于纳米韦尔的系统（例如bd rhapsody），但也要基于液滴的系统（例如10x铬）和基于板的系统（例如smart-seq2）。tas-seq2在小鼠脾脏和人类冷冻的PBMC样品中，比原始10x Chroumimum V3（10x Tas-Seq2）的基因比原始10x chroumimus V3（10x Tas-Seq2）高1.5-2倍。现在，我们正在开发用于高分辨率空间转录组学立体声的Tas-Seq2，用于分析固定细胞，并将其细胞吞吐量增加10-100倍。此外，我们正在收集人间质肺病患者，纤维化大鼠肺和鼠我们还建立了博来霉素诱导的肺纤维化模型的时间顺序scrna-seq数据中细胞 - 细胞通信的时间网络分析，并通过使用遗传修饰的小鼠来验证集线器细胞和相关的细胞外分子，并验证分子的作用。我们还建立了体内器官系统，该系统概括了博来霉素诱导的肺损伤的反应，并发现离体系统还可以诱导与鼠模型中无法观察到的与人类IPF相关的细胞集。
支持实施 Al Koura、Irbid 废水项目
该项目的目标是通过实施污水处理系统、泵站和污水处理厂 (WWTP) 来改善 Kafr Rakeb、Bait Eidss、Kafr Awan、Kafr Abeel 和 Jediatta 市区的健康和卫生标准。该项目的目的是提供污水处理系统服务，覆盖集水区 (Kafr Rakeb、Bait Eidss、Kafr Awan、Kafr Abeel、Jediatta) 的各区，并确保根据约旦法规进行充分的污水处理。收集和处理后的废水还将部分用于灌溉（通过废水处理厂），并有助于节约稀缺的饮用水资源。因此，该项目的实施将有助于改善 Al Koura、Irbid 地区居民的生活条件，使污水处理更加环保，并增加用于灌溉的再生水数量。它将改善项目区的总体发展。本研究的主要目标是向约旦水务局“WAJ”提供废水收集、废水处理和废水再利用的研究、设计和招标文件，以满足 2050 年之前项目区相关受益人的需求。工作范围可概括如下：• 审查咨询工程中心 (CEC) 在 2008 年准备的先前研究。• 更新和准备 2008 年制定的技术和财务可行性研究。这
引用：Koulaouzidis, G.、Jadczyk, T.、Iakovidis, DK、Koulaouzidis, A.、Bisnaire, M. 和 Charisopoulou, D. (2022)。心脏病学中的人工智能——现状叙述性回顾。 《临床医学杂志》，11(13)，第 3910 篇文章。https://doi.org/10.3390/jcm11133910
1 波美拉尼亚医科大学 (PMU) 生物化学科学系，70-204 什切青，波兰；koulaou@yahoo.co.uk 2 西里西亚医科大学心脏病学和结构性心脏病科，40-551 卡托维兹，波兰；tomasz.jadczyk@gmail.com 3 布尔诺圣安妮大学医院国际临床研究中心，656 91 布尔诺，捷克共和国 4 色萨利大学计算机科学和生物医学信息学系，40500 拉米亚，希腊； diakovidis@uth.gr 5 波美拉尼亚医科大学（PMU）社会医学与公共卫生系，70-204 Szczecin，波兰 6 OUH Svendborg Sygehus 医学系，5700 Svendborg，丹麦 7 奥登斯大学医院外科研究部，5000 Odense，丹麦 8 南丹麦大学（SDU）临床研究系，5000 Odense，丹麦 9 心脏病学研究与科学进步，UVA Research，多伦多，ON L3R 3Z3，加拿大；marc.bisnaire@uvaresearch.com 10 先天性心脏病学术中心，6500 HB Nijmegen，荷兰； dafnithess@yahoo.com 11 Amalia 儿童医院，Radboud 大学医学中心，6525 GA Nijmegen，荷兰 * 通讯地址：akoulaouzidis@hotmail.com
引用本文为：Kounis NG、Mplani V、Ceasovschih A。多向相互关系：缺铁性贫血导致口角炎，并且
一名 74 岁女性，有胸闷病史。她遵循素食饮食，抱怨疲劳和运动耐力下降。检查时，她的嘴唇发红、干燥、鳞状，类似于唇红，同时伴有反甲、结膜苍白和皮肤苍白（图 1）。心电图显示心房颤动，血液检查显示铁为 25 mcg/dl，血红蛋白为 8.3 g/dl，铁蛋白为 4 mcg/ml，网织红细胞和血小板水平正常。她没有服用抗血小板或抗凝药物。内窥镜检查、结肠镜检查和盆腔超声检查结果正常。此外，超声心动图显示射血分数在正常范围内 55%。室间隔和侧环舒张早期峰值速度、三尖瓣反流速度、左心房大小和左心室质量指数等参数均在正常范围内。这名患有心房颤动的患者，N 端脑钠肽前体 (NT-proBNP) 水平为 600 pg/ml，而正常值为 500 pg/ml。诊断为射血分数保留的心力衰竭、心房颤动、口角炎和缺铁性贫血。患者开始接受每日 20 毫克利伐沙班和 20 毫克呋塞米的治疗。
推荐引用 推荐引用 Koutsouvelis, V., Shiaeles, S., Ghita, B., & Bendiab, G. (2021) '使用人工智能和可视化检测内部威胁'，网址：https://doi.org/10.48550/arxiv.2109.02417 本文由 PEARL 科学与工程学院免费提供给您，供您开放访问。它已被 PEARL 授权管理员接受纳入工程、计算和数学学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk 。
摘要 — 内部威胁是公司或组织 IT 系统和基础设施最具破坏性的风险因素之一；识别内部威胁引起了全球学术研究界的关注，并提出了多种解决方案来减轻其潜在影响。为了实施本研究中描述的实验阶段，使用卷积神经网络 (CNN) 算法并通过 Google TensorFlow 程序实施，该程序经过训练可以从可用数据集生成的图像中识别潜在威胁。通过检查生成的图像并借助机器学习，可以回答每个用户的活动是否被信息系统归类为“恶意”的问题。
三例Kounis综合征
Kounis综合征（KS）是一种过敏诱导的急性冠状动脉综合征（ACS）。 尽管与过敏相关的心血管事件在20世纪初开始报道，但它们在1991年的Kounis和Zavras发表的文章中首先被描述为（1）。 基本上，由于触发因素继发的肥大细胞的激活而释放出炎症介质。 在其表现，胸痛，呼吸急促，触诊，低血压，虚弱，晕厥，瘙痒，皮疹和类似状况中遇到。 KS有三种定义类型。 在1型中，没有冠状动脉疾病史的患者患有正常的冠状动脉，使各种疾病范围很广泛，从缺血到过敏性事件后的肌梗死。 在2型中，患有冠状动脉疾病的患者患有斑块破裂或侵蚀。 在第3型中，支架血栓形成或休息性发生过敏事件。 吸收（尤其是症状和过敏史的质疑），体格检查结果，心电图（ECG），超声心动图（ECHO），实验室检查和冠状动脉造影（CAG）在诊断疾病中起重要作用。 支持性诊断工具是冠状动脉内超声检查，计算机断层扫描（CT）和动态CAR DIAC磁共振成像。 在疾病的治疗中，如果没有冠状动脉疾病伴随过敏性条件，则将应用过敏特异性治疗，而如果冠状动脉有关键病变，则ACS治疗也将应用于ACS治疗（2,3）。Kounis综合征（KS）是一种过敏诱导的急性冠状动脉综合征（ACS）。尽管与过敏相关的心血管事件在20世纪初开始报道，但它们在1991年的Kounis和Zavras发表的文章中首先被描述为（1）。基本上，由于触发因素继发的肥大细胞的激活而释放出炎症介质。在其表现，胸痛，呼吸急促，触诊，低血压，虚弱，晕厥，瘙痒，皮疹和类似状况中遇到。KS有三种定义类型。在1型中，没有冠状动脉疾病史的患者患有正常的冠状动脉，使各种疾病范围很广泛，从缺血到过敏性事件后的肌梗死。在2型中，患有冠状动脉疾病的患者患有斑块破裂或侵蚀。 在第3型中，支架血栓形成或休息性发生过敏事件。 吸收（尤其是症状和过敏史的质疑），体格检查结果，心电图（ECG），超声心动图（ECHO），实验室检查和冠状动脉造影（CAG）在诊断疾病中起重要作用。 支持性诊断工具是冠状动脉内超声检查，计算机断层扫描（CT）和动态CAR DIAC磁共振成像。 在疾病的治疗中，如果没有冠状动脉疾病伴随过敏性条件，则将应用过敏特异性治疗，而如果冠状动脉有关键病变，则ACS治疗也将应用于ACS治疗（2,3）。在2型中，患有冠状动脉疾病的患者患有斑块破裂或侵蚀。在第3型中，支架血栓形成或休息性发生过敏事件。吸收（尤其是症状和过敏史的质疑），体格检查结果，心电图（ECG），超声心动图（ECHO），实验室检查和冠状动脉造影（CAG）在诊断疾病中起重要作用。支持性诊断工具是冠状动脉内超声检查，计算机断层扫描（CT）和动态CAR DIAC磁共振成像。在疾病的治疗中，如果没有冠状动脉疾病伴随过敏性条件，则将应用过敏特异性治疗，而如果冠状动脉有关键病变，则ACS治疗也将应用于ACS治疗（2,3）。
可解释的人工智能在建筑生成设计中的应用。Sanaz Zarghami 1、Hanieh Kouchaki 2、Longzhi Yang 1 和 Pablo Martinez Rodriguez 1
简介 在数据呈指数级增长的推动下，人工智能 (AI) 在建筑和施工领域的不断融合正在重塑传统实践。对大量数据集的手动分析和对基于规则的计算方法的依赖带来了挑战，促使人们通过预测模型采用人工智能进行系统数据分析。这种转变影响了该行业的各个方面，包括建筑和结构设计、施工安全、可持续性、可负担性、速度、投资回报率和运营绩效。生成式设计不同于传统方法，它使计算机能够半自主地探索设计空间，为设计师提供多种分析和考虑选项（Baduge 等人，2022 年；Junk 和 Burkart，2021 年；Krish，2011 年）。虽然人工智能在建筑领域的应用越来越受到认可，但在理解和解释人工智能模型输出（通常被认为是“黑匣子”）方面也出现了挑战。值得关注的是，人们对偏见、公平性、信任和可靠性的担忧，特别是在招聘、实时进度监控、网络安全、风险管理和安全等关键领域。人类在这些领域的决策也容易受到偏见的影响，而不愿接受人工智能往往源于缺乏理解。建立对人工智能模型的信任对于获得广泛接受至关重要，这是通过可解释的人工智能 (XAI) 来探索的。这涉及方法和流程，以增强对人工智能算法结果和输出的理解和信心，满足行业对透明度和可靠性的需求 (Matthews 等人，2022 年；Gunning 等人，2019 年；Sokol 等人，2022 年；Love 等人，2023 年)。虽然 XAI 在法律和医学等领域获得了关注，但尽管生成式人工智能兴起，其在建筑领域的探索仍然有限。
RE：夏威夷州教育部堆肥试点项目工作组的年度报告亲爱的总统库奇，议长Saiki和
Re：夏威夷州教育部关于堆肥试点项目工作组的年度报告亲爱的总统库奇，议长赛基和立法机关成员：为您的信息和考虑，年度堆肥飞行员项目工作组的副本正在传播，根据207年的第207号法案，夏威夷州的会议法律，夏威夷2018年。In accordance with Section 93-16, Hawaii Revised Statutes, the report may also be viewed electronically at : https://www.hawaiipublicschools.org/VisionForSuccess/SchoolDataAndReports/ Pages/Legislative-reports.aspx Should you have any questions, please contact Ken Kakesako, Director of the Policy, Innovation, Planning and Evaluation Branch, Office of策略，创新和性能，通过电子邮件ken.kakesako@k12.hi.us或通过电话（808）282-3430通过电话。真诚的Keith T. Hayashi主管KTH：LB附件C：立法参考局夏威夷州公共图书馆系统夏威夷大学夏威夷大学副总监设施与运营办公室副总监