基于生成代理的建模(GABM)是一种新兴的模拟范式,将大型语言模型的推理能力与传统的基于代理的建模相结合,以复制复杂的社交行为,包括在社交媒体上进行互动。虽然先前的工作集中在局部现象(例如意见形成和信息传播)上,但其捕获全球网络动态的潜力仍然没有被逐渐消失。本文通过通过友谊悖论(FP)的角度分析基于GABM的社交媒体模拟来弥补这一差距,这是一种违反直觉现象,平均而言,个人的朋友比朋友的朋友少。我们为社交模拟的GABM框架提出了一个框架,其特征是模仿具有不同个性和兴趣的真实用户的生成代理。使用美国2020年选举和Qanon阴谋的Twitter数据集,我们表明FP自然出现在GABM模拟中。与现实世界的观察一致,模拟揭示了一个分层结构,在该结构中,代理优先与其他表现出更高活动或影响的人相连。此外,我们发现不频繁的连接主要驱动FP,反映了真实网络中的模式。这些发现将GABM验证为建模全球社交媒体现象的强大工具,并通过对用户行为进行细微的分析来强调其推进社会科学的潜力。
电池建模的中心步骤是识别模型参数。但是,参数的确定是时间耗尽,通常是次优的。强化学习提供了一种有希望的替代方案,其中代理通过交互和目标奖励来学习最佳参数。本学士学位论文的目标是对基于RL的参数确定的全面搜索和一个简单示例的实际实现。
白细胞或W.B.c.s是成核的,可以分为两组:含有不同细胞质颗粒的A粒细胞。b-gagranulocytes,缺少这种颗粒。在血液涂片中发现了三种类型的粒细胞
儿童中风造成的脑损伤会增加高阶视觉处理(HOVP)缺陷的风险,例如脑视觉障碍(CVI),如果未治疗,这会导致严重的行为和学习障碍。使用基于虚拟的现实搜索任务和结构磁共振成像分析,我们评估儿童中风患者的功能视觉缺陷程度和潜在的解剖相关性。方法:20名儿童中风患者和38个健康对照组完成了动态视觉搜索任务,该任务使用虚拟现实/眼睛跟踪(VR/ET)范式来量化2021年至2024年之间的功能视觉能力(中风后平均7.34年)。使用统计比较方法和线性回归模型分析了同类人群之间的虚拟现实评估措施,中风成像特征(视觉途径参与)和神经心理结局。结果:所有童年中风患者都可以完成VR/ET任务,其指标与视觉注意力和处理速度的神经心理学测试相关,如成功率和任务符合性以同等程度与控制措施所证明的那样。但是,在我们的患者队列中观察到对任务负荷变化的敏感性较低,对任务负荷变化的敏感性较小,并且在启动对目标的响应时会受到更大的损害。涉及后视觉途径的MRI病变分析损伤,特别是视觉辐射,下纵向筋膜或上部纵向筋膜,与较慢的反应时间相关,以在VR测试时控制目标时固定在目标上时固定在目标上。结论:受到中风影响的儿童的床边VR/ET评估可以检测到神经心理学测试证实的HOVP缺陷迹象。成像表明诊断时的后视觉途径参与与后来生活中视觉跟踪能力受损的发展密切相关。虽然HOVP缺陷的检测依赖于3至6岁之间的当前标准临床和神经心理学评估,但我们的研究表明,中风发作时成像的损伤模式可以帮助识别出患有HOVP缺陷风险的儿童。这可能使早期监控和及时的适应能力促进功能视觉发展,这对于学习和技能掌握至关重要。关键词:儿童中风,功能视觉,脑视觉障碍,高阶视觉处理,视觉辐射,后视觉途径
种族区很少见,并且经常被忽视的精神病疾病,其特征是强烈,非典型和反复的性行为或行为。本病例报告描述了一名33岁的躁郁症疾病和历史性人格障碍,表现出了性行为和风险的性行为,暗示了定量性 - 性障碍。患者的行为包括通过社交媒体进行显式图像的群体性接触,无保护的性交以及冲动传播明确的图像,最终导致阴道trichomonas阴道感染。管理需要采用跨学科方法,结合药物治疗(碳酸盐和喹硫平),靶向脉冲和情绪调节的认知行为疗法(CBT),以及强调安全的性实践和冲动性控制的心理教育干预措施。
4. 小组委员会进一步要求秘书处在法律小组委员会第 63 届会议之前准备一份关于组织安排、资金(包括现有资源如何做出贡献)以及举行此次会议的后勤影响的报告,其中应包括对第三次外空会议的分析以及对第四次外空会议持续时间、范围和地点的各种组合的分析。
摘要:锂离子电池在线监视由于其内部状态的不可衡量的特征而具有挑战性。到目前为止,电池监视的最有效方法是基于等效电路模型应用高级估计算法。此外,一种估计缓慢变化的不可估计的参数的通常方法是将它们包括在零时间导数条件下,构成所谓的扩展等效电路模型,并已广泛用于电池状态和参数估计。尽管将各种高级估计算法应用于联合估计和双重估计框架,但这些估计框架的本质尚未更改。因此,电池监视结果的改进有限。因此,本文提出了一种新的电池监视结构。首先,由于叠加原则,提取了两个子模型。对于非线性,进行了可观察性分析。表明,局部可观察性的必要条件取决于电池电流,电池容量的初始值以及相对于充电状态的开路电压的衍生物平方。然后,获得的可观察性分析结果成为提出新的监测结构的重要理论支持。选择并使用常用的估计算法,即卡尔曼过滤器,扩展的卡尔曼过滤器和无香的卡尔曼过滤器。使用合成数据的数值研究已证明了所提出的框架的有效性。使用合成数据的数值研究已证明了所提出的框架的有效性。除了提供电池开路电压的同时估算外,电池容量估计更快,更易用的电池容量估计是新提出的监测结构的主要优势。
在地理上分散的非线性战斗空间(例如,长时间的伤亡护理)中,远程或严峻环境中的资源限制需要解决方案来帮助医务人员最有效地利用稀缺的医疗资源。具体来说,使用AI解决方案有助于医师识别需要挽救生命的干预措施,快速撤离和立即进行医学重新供应的患者才能在所有护理梯队中进行决策优势。To support this, medics and operators need new medical logistics models compatible with gov platforms to identify patients with a high risk of medical decompensation and track the utilization and status of medical equipment and depletable medical items used to provide medics recommendations on alternative care opportunities (e.g., depletion of opiate analgesics and consideration of alternative pain dose ketamine).这些数据可以帮助医务人员在需要的时刻通知医生,并建议在其有机医疗工具包中使用稀缺资源。
摘要 本文提出了一种基于反转电荷的 MOS 晶体管 7 参数分析模型,旨在开发考虑 MOS 晶体管物理特性的简化分析电路设计方法。所提出的面向设计的模型首次能够描述先进纳米技术的主要短沟道效应以及晶体管漏极电流对漏极电压的依赖性,同时该模型对所有偏置状态(从弱到强反转)和所有工作区域(线性和饱和)均有效。提出了一种基于器件物理的简单程序来估算给定技术的晶体管模型参数。此外,针对不同的设计场景开发了电流导数的解析表达式。通过直接与 28 nm FD-SOI 技术中 N-MOS 晶体管的硅测量值(沟道宽度为 1 µ m,沟道长度为 30 nm、60 nm 和 150 nm)以及使用行业标准紧凑模型执行的模拟进行比较,验证了所提模型的准确性。
近年来,非侵入式脑机接口 (BCI) 设备和应用在各种环境(医疗、工业等)中得到了迅猛发展。该技术允许代理“直接用思想行动”,绕过外周运动系统。有趣的是,值得注意的是,典型的非侵入式 BCI 范式与人类自愿行动的神经科学模型相距甚远。值得注意的是,在 BCI 实验中,动作和感知之间的双向联系经常被忽略。在当前的观点文章中,我们提出了一种创新的 BCI 范式,它直接受到意念运动原理的启发,该原理假定自愿行动是由即将到来的感知效果的预期表现驱动的。我们相信 (1) 调整 BCI 范式可以实现简单的动作-效果绑定,从而实现动作-效果预测;(2) 使用这些动作-效果预测的神经基础作为 AI 方法中感兴趣的特征,可以实现更准确、更自然的 BCI 介导动作。