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AER(EP).P-66-国防部
1.1. 一般规定 2010 年 3 月 15 日第 90 号意大利总统令第 119 条规定，航空装备和适航局 (DAAA) 应根据意大利航行法第 745 条负责认证、登记和授权军用飞机进行空中航行。DAAA 作为国家军事适航局 (NMAA)，参与欧洲防务局 (EDA) 的军事适航局论坛 (AWA Forum)。该论坛的目的是建立欧洲军事适航局之间的共同监管框架，以协调整个欧洲的军事适航要求、流程和程序。MAWA 制定了一套由 EDA 发布的欧洲军事适航要求 (EMAR)，由每个参与成员国 (pMS) 在其自己的国内监管框架中实施，以管理初始、持续和持续适航。在此背景下，DAAA 负责颁发、维护、修改、撤销、暂停和限制军用飞机维修许可证 (MAML)。MAML 是一份文件，允许其持有者根据其中规定的类别和限制，按照技术出版物 (TP) AER(EP).P-2005 和 AER(EP).P-145 中指示的程序进行维护操作。
通过meta- ...
摘要 - 该论文考虑了通过元强化学习的无人机（UAV）的轨迹设计问题。假定无人机可以在不同的方向上移动以探索特定区域并从该区域的地面节点（GNS）收集数据。无人机的目标是到达目的地，并最大程度地提高轨迹轨迹期间收集的总数据，同时避免与其他无人机发生碰撞。在有关无人机轨迹设计的文献中，香草学习算法通常用于训练特定于任务的模型，并为GNS的特定空间分布提供了近乎最佳的解决方案。但是，当GNS的位置变化时，此方法需要从头开始重新审查。在这项工作中，我们提出了一个元加强学习框架，该框架结合了模型 - 静态元学习方法（MAML）。而不是训练任务特定模型，我们为GNS和不同的通道条件的不同分布进行了共同的初始化训练。从初始化中，适应具有不同GN分布和通道条件的不同任务只需要几个梯度下降。此外，我们还探讨了何时优选提出的MAML框架，并且可以优于比较算法。
1 Nora病毒在分裂的肠道干细胞中增殖...
最近对深度学习可靠性（DL）进行骨表面修饰（BSM）的批评，例如Courtenay等人提出的。（2024）基于一系列早期发表的研究，引起了人们对该方法疗效的担忧。然而，他们的批评忽略了关于在DL中使用小型和不平衡数据集的基本原则。通过减少培训和验证集的大小 - 在训练集中仅比测试集大20％，而某些班级验证集则在10张图像下大 - 这些作者可能无意中生成了不足的模型，以尝试复制和测试原始研究。此外，图像预处理期间编码的错误导致了根本上有偏见的模型的发展，这些模型无法有效地评估和复制原始研究的可靠性。在这项研究中，我们并不是要直接反驳其批评，而是将其作为重新评估DL在Taphonomic研究中的效率和解决方案的机会。我们通过将它们作为新的基线模型与旨在解决潜在偏见的优化模型进行比较，重新审视了应用于三个目标数据集的原始DL模型。具体来说，我们考虑了质量不佳的图像数据集引起的问题，并且可能过于适应验证集。为了确保我们的发现的鲁棒性，我们实施了其他方法，包括增强的图像数据增强，原始训练验证集的K折交叉验证以及使用模型 - 敏捷的元学习（MAML）的几次学习方法。后一种方法促进了单独的培训，验证和测试集的无偏使用。所有方法的结果都是一致的，与原始基线模型相当（如果几乎并不相同）。作为最终验证步骤，我们使用了最近生成的BSM的图像作为基线模型的测试集。结果几乎保持不变。这加强了以下结论：原始模型不受方法论上的过度拟合，并突出了它们在区分BSM中的细微效力。但是，重要的是要认识到这些模型代表了试点研究，受原始数据集的局限性在图像质量和样本量方面的限制。利用具有更高质量图像的较大数据集的未来工作具有增强模型概括的潜力，从而提高了Taphononic研究中深度学习方法的适用性和可靠性。
内皮到间充质缺口信号传导调节骨骼修复
引入骨骼的再生取决于各种因素，包括骨骼干/祖细胞（SSPC）及其与骨膜和骨髓小裂细胞中其他细胞种群的相互作用。裂缝会损害骨骼和周围的组织，导致出血，血肿形成以及hema-拓扑细胞流向骨折部位。这些事件导致SSPC和内皮细胞（EC）的扩展。我们实验室和其他小组的先前研究表明，骨膜是导致愈合的主要原因（1-3）。最近由Liu等人发表的遗传谱系追踪研究报道了支持骨膜作为骨折愈合的主要促进者。（4）。控制组织修复的关键事件是SSPC是否发生增殖或分化。在骨折愈合的早期阶段，自分泌和旁分泌信号将SSPC的命运直接降低对软骨和成骨谱系的承诺。然而，控制细胞异质愈伤组织中SSPC激活的分子途径和细胞对细胞信号传导机制仍然鲜为人知。Notch信号传导是一种保守的途径，在发育，稳态和组织再生中具有作用（5）。该途径在维持祖细胞池和控制各种细胞类型的成熟谱系中的分化中起着重要作用（6）。Notch信号传导的作用是分歧和温度控制的，取决于细胞谱系成熟的特定组织和阶段（5，7）。但是，Notch也Notch信号传导取决于Notch配体（JAGGED 1和2 [JAG1和-2]以及DELTA样配体1、3和4 [DLL1，-3和-4]）与Notch受体（Notch1-4）（Notch1-4）（5，6）。在接收配体结合后，受体的构象变化促进了Notch受体细胞内结构域（NICD）的γ-分泌酶切割。然后，NICD与重组信号结合蛋白结合，用于免疫球蛋白κJ区（RBPJκ）和类似策划的蛋白，诱导基因转构。此信号序列通常称为典型的Notch信号传导。
元素强化学习方法用于自适应资源优化
摘要 - 随着无线网络的增长，可以支持更复杂的应用程序，开放无线电访问网络（O-RAN）架构具有其智能RAN智能控制器（RIC）模块，成为实时网络数据集合，分析，分析以及包括无线电资源块和下降链接电源在内的网络数据收集，分析和动态管理的至关重要的解决方案。利用人工智能（AI）和机器学习（ML），O-Ran解决了具有前所未有的效率和适应性的现代网络的可变需求。尽管在使用基于ML的策略进行网络优化方面取得了进展，但仍然存在挑战，尤其是在不可预测的环境中资源的动态分配中。本文提出了一种新型的元强化学习（Meta-DRL）策略，灵感来自模型 - 现象元学习（MAML），以推动O-RAN中的资源块和下行链路分配。我们的方法利用虚拟分布式单元（DUS）和元DRL策略来利用O-RAR的分类架构，从而实现了适应性和局部决策，从而大大提高了网络效率。通过集成元学习，我们的系统迅速适应了新的网络条件，实时优化了资源分配。这将导致19。与传统方法相比，网络管理性能的增长8％，推动了下一代无线网络的功能。I. I Trattuction通过开放无线访问网络（O-RAN）体系结构，尤其是其RAN Intelligent Controller（RIC）模块[1]，[2]大大增强了无线网络以支持多样化和苛刻应用程序的发展。这些模式通过智能资源管理和复杂的控制技术增强网络功能，对于通过实现实时数据收集和分析提供高级服务至关重要[1]。此外，将人工智能（AI）和机器学习（ML）整合到这些模块中，有助于动态资源分配，提高操作效率并适应快速变化的条件。这项创新的核心，RIC模块采用开放式和标准化的接口进行实时和非实时控制，从而使网络更加智能，完全虚拟化和可互操作[3]。ML的策略，尤其是对于自适应网络的形象，在无线网络的动态领域至关重要。RIC使用关键绩效指标（KPI）并执行实时服务分析的能力使NET工作能够适应动态的波动需求。尽管对基于ML的权力和资源分配进行了深入的研究，但在不可预测的条件下管理实时资源管理的复杂性