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任何步骤动态模型都改善了未来的pre
基于模型的增强学习方法提供了一种有希望的方法来通过促进动态模型中的政策探索来提高数据效率。但是，由于自举预测，在动力学模型中准确预测的顺序步骤仍然是一个挑战，该预测将下一个状态归因于当前状态的预测。这会导致模型推出期间积累的错误。在本文中，我们提出了ny-step d ynamics m odel（adm），以通过将引导预测减少为直接预测来减轻复合误差。ADM允许将可变长度计划用作预测未来状态的输入，而无需频繁地引导。我们设计了两种算法，即ADMPO-ON和ADMPO-OFF，它们分别适用于在线和离线模型的框架中。在在线设置中，与以前的最新方法相比，ADMPO-ON显示出提高的样品效率。在离线设置中，与最近最新的离线方法相比，ADMPO不仅表现出优异的性能，而且还可以更好地使用单个ADM来更好地了解模型不确定性。该代码可在https://github.com/lamda-rl/admpo上找到。
通过体外和体内模型对抗炎活性的评估Akshitha Kalwarala 2，Shriya Kumari.J 2，Shivanandu.K 2，Suresh.k 2，var
收到：28-01-2025 /接受了修订：02-02-2025 /发布：07-02-2025摘要：炎症是免疫系统对有害刺激的复杂生物学反应，例如病原体，受损细胞或刺激性。慢性炎症与各种疾病有关，包括自身免疫性疾病，心血管疾病和癌症。抗炎药旨在调节或抑制炎症，从而提供治疗益处。本文探讨了用于研究抗炎机制的体内和体外模型，并评估潜在抗炎药的功效。体外模型，例如细胞培养物和细胞因子测定，提供了控制特定分子和细胞途径的受控环境。相比之下，包括动物研究在内的体内模型，提供了对系统性反应和药代动力学的见解。对这些模型的全面理解对于开发有效的抗炎疗法至关重要。本评论重点介绍了体内和体外方法的优点，局限性和应用，为临床前研究中选择适当的模型提供了一个框架。关键词：炎症，细胞因子测定，体外和体内模型。
DKP-610整流器控制模块
该模块的前面板上有一个 USB 2.0 端口，可连接到计算机。使用免费的 Rainbow Plus 程序，可以实时监控所有整流器并执行程序参数设置。参数设置可以手动执行，也可以从预编程文件中下载，以方便操作。参数也可以上传到计算机以备将来使用。
GPT教授：拥有大型语言模型写了有关集会自由的评论
I.任务超智能即将到来（Bostrom 2017，Ashenbrenner 2024）。首先是由大型语言模型（Sakana 2024）完全设计，研究和撰写的第一批研究论文。与此前景相比，本文报告的成就是适中的。我们提示要做的GPT所做的只是摘要。对于法律界而言，这个谦虚的步骤是一个很大的一步。在我们的项目中，GPT不仅概括了单个文本。它正在撰写欧洲人权法院完整法学的结构化摘要，该法院对欧洲人权公约保护的基本自由之一。gpt在Art 11 Echr的保护下写了有关集会自由的评论。文本以评论的欧洲大陆传统编写。输出的组织方式与欧洲法律奖学金的大部分工作方式相同 - 除了作者被从方程式中取出。正如我们所证明的那样，输出看起来完全像人为写的评论。实际上它甚至表现出色。GPT评论比人类法学家撰写的竞争文本更全面，功能更大。当它可以访问其自己的评论时，GPT更有可能正确地预测欧洲人权法院的实际裁决（后），与获得其最认真的竞争对手（法院登记册已经准备的指南）相比。我们的练习结果可在此处获得：
在BMSC计划中进入3年级荣誉专业模块所需的平均值（待批准BMSC修订）
医学科学的学生2满足3年级录取条件的条件，在第3年的荣誉专业模块中获得了优先训练。如果医学科学2的学生满足确保入学的3年级BMSC的条件，则“竞争池”的学生被考虑接受荣誉专业模块。 一些荣誉专业模块将在第三年达到其最高容量，而医学科学2的学生满足了确保入学条件的条件，并且不考虑这些模块的竞争者申请的学生。“竞争池”的学生被考虑接受荣誉专业模块。一些荣誉专业模块将在第三年达到其最高容量，而医学科学2的学生满足了确保入学条件的条件，并且不考虑这些模块的竞争者申请的学生。
博士学位-40循环主题研究领域：建模，Simul < / div < / div < / div < / div < / div < / div
这项研究的主要目的是开发（生物）化学过程实时优化的专用方法。特别是，重点将放在沼气升级为生物燃料和生物化学物质（例如甲醇，DME，SAF等）的（生物）化学过程上。研究将重点关注：1）第一本主体，2）数据驱动的黑框和3）生成AI方法。这将允许确定特定范围（即模拟，动态优化，最佳控制）的最有趣的技术。genai方法正在成为执行构想和与语言相关的任务的强大工具。这项研究将探索应用和开发新型Genai方法的可能性，以建模，优化和控制（BIO）化学过程。这项研究均与Flexiby EU项目和瑞士国家研究基金（SNRF）联系起来。弹性项目的重点是开发一种新的过程，将代数转化为生物燃料，而SNRF则集中在甲基化和其他（BIO）化学过程的研究上，以升级沼气和生物同步性，以升级生物素化合物或生物化学物质。
Modelli e Metodi matematici per l'...
机器学习（ML）和科学计算的交集为增强物理，工程和应用科学中使用的计算模型提供了变革的机会。传统的数值方法虽然建立了良好，但通常会受到限制其适用性的过度计算成本和时间的限制。此外，常规方法通常仅利用可用数据的一小部分，而数据在模型构建中很少起着核心作用。科学机器学习的最新进展（SCIML），尤其是在功能空间之间的学习操作员方面，提供了有希望的范式转移。然而，仍然存在关键挑战，包括执行身体限制，严格量化预测性不确定性以及确保认证的准确性。这项研究旨在开发桥接数值分析和ML的新方法，开发可靠的模型，这些模型将物理与数据无缝整合，同时保留理论声音。此外，它将探索与传统求解器相比，迅速近似差异问题解决方案的新方法，大大降低了计算成本和环境影响。这样做，我们试图提高科学计算中ML驱动技术的可靠性，可解释性，适用性和可持续性。
招标修改/合同变更
I. 以下内容适用于合同 SPE3S1-21-D-Z131：A.对招标书 SPE3S1-20-R-0010，第 D 节，D-6，A，1，第 23 页（共 115 页）进行了以下更改：删除“产品发货时不得超过三个月，除非制造商工厂的产品正在等待处置指示和/或行动（豁免、偏差、返工、重新检验等请求）和/或经合同官员授权。”B.下面列出的规格已更新并纳入本合同。该规格可在 Subsistence Frozen 网站上找到：http://www.dla.mil/TroopSupport/Subsistence/Operational-rations/frozen/CID AA-20335 烧烤酱
模型详细项目报告
国家_位于印度东北部，是自然美景，生物多样性和文化遗产的宝库，使其成为冒险旅游业的有前途的目的地。该州的各种地理位置，包括婆罗门河，郁郁葱葱的茶园，起伏的山丘和茂密的森林，为各种冒险活动提供了完美的背景。_正在成为冒险旅游业的重要目的地，在旅游者和活动中都有显着增长。在2022-23的旅游季节，该州欢迎981.2万国内游客和18,946名外国游客，这标志着散落的显着增加。受欢迎的活动包括婆罗门河上的河流巡游，在哈夫朗山上徒步旅行，在婆罗门普特拉（Brahmaputra）具有挑战性的急流中漂流，以及卡齐兰加（Kaziranga）和马纳斯国家公园（Manas National Parks）的野生动物野生动物园。此外，_在Jorhat和Dibrugarh等地区拥有21个高尔夫球场，将休闲与冒险经历融合在一起。