多保真替代建模旨在通过结合来自多个来源的数据来学习最高保真度的准确替代物。传统方法几乎不能扩展到高维数据。深度学习方法利用基于神经网络的编码器和解码器来提高可扩展性。这些方法在不包括相应的解码器参数的情况下共享跨保真度的编码表示。这阻碍了推理的表现,尤其是在分布外的sce-narios中,当最高的保真度数据具有限制性域覆盖范围时。为了解决这些限制,我们提出了多余的残差纽约过程(MFRNP),这是一种新型的多保真替代建模框架。mfrnp可以以最高的忠诚度为较低的保真度和地面真相的凝聚输出之间的残余模型。汇总将解码器引入分享步骤,并优化了较低的保真度解码器,以准确捕获前保和交叉信息。我们表明,MFRNP sigsig-在学习偏微分方程和现实世界中的建模任务方面表现出了最先进的表现。我们的代码在以下网址发布:github.com/rose-stl-lab/mfrnp。
抽象糖尿病是一种慢性病,被认为是一种文明疾病,其特征是持续的高血糖水平。毫无疑问,越来越多的人会患有糖尿病,因此更好地了解其生物学基础是至关重要的。与血液中葡萄糖水平的控制有关的基本过程是:糖酵解(分解葡萄糖的过程)和葡萄糖合成,均发生在肝脏中。糖酵解在喂养过程中发生,并被胰岛素刺激。另一方面,葡萄糖合成发生在禁食期间,并被胰高血糖素刺激。在论文中,我们提出了肝脏中糖酵解和葡萄糖合成的培养皿网模型。该模型是基于医学文献创建的。标准培养皿网的技术用于分析模型的特性:陷阱,可及性图,令牌动力学,僵局分析。论文中描述了结果。我们的分析表明,该模型捕获了不同酶与物质之间的相互作用,这与禁食和喂养过程中发生的生物过程一致。该模型构成了我们长期目标的第一个要素,即在健康的人和患有糖尿病的人中创建葡萄糖调节的整个身体模型。
事件相关去同步 (ERD) 是在运动执行和运动想象过程中在感觉运动区域观察到的脑电图 (EEG) 频谱功率的相对衰减。它是众所周知的 EEG 特征,常用于脑机接口。然而,其潜在的神经机制尚未完全了解,因为 ERD 是一个与涉及多条通路的外部事件相关的单一变量,例如运动意图、计划和执行。在本研究中,我们旨在确定诱发 ERD 的主要因素。在两种不同的实验条件下,指示参与者以三种不同的(10%、25% 或 40%MVF:最大自主力)水平握住他们的右手:涉及实时视觉力反馈 (VF) 的闭环条件或前馈 (FF) 方式的开环条件。在每种情况下,参与者被要求重复抓握任务一定次数,时间分别为休息(10.0 秒)、准备(1.0 秒)和运动执行(4.0 秒)。EEG 信号与运动任务同时记录,以评估每种条件下事件相关频谱扰动的时间过程并分析 EEG 功率的调制。我们对指示的抓握力水平和反馈条件下的 mu 和 beta-ERD 进行了统计分析。在 FF 条件下(即无力反馈),运动执行期间中期,对侧运动皮层的 mu 和 beta-ERD 显著减弱,而在 VF 条件下,即使在保持抓握期间,ERD 也保持不变。只有体感皮层的 mu-ERD 在高负荷条件下趋于略强。结果表明,ERD 的程度反映了改变虚拟平衡点的运动计划过程中涉及的神经活动,而不是招募运动神经元来调节抓握力的运动控制过程。
行星的温度取决于阳光的吸收与热量损失到空间之间的能量平衡。在地球上,有一个相对平衡的能量平衡,使行星可居住数十亿年。当阳光到达地球的表面时,它可以反射回太空而不温暖地球,也可以吸收并温暖地球(当行星吸收能量时,其中一些能量被释放到大气中作为热量)[1]。大气中的一些气体吸收能量并延迟或防止热量释放到太空。这些气体被称为温室气体(GHG),其作用像毯子,使地球比以前更温暖。这个被称为温室效应的过程是自然而自然而必要的,可以维持地球上的生命。然而,由于人类活动而导致的这些气体释放的无限增加正在导致这些气体在大气中的积累,并且正在改变地球的气候(全球变暖),对人类的健康和福祉造成了危险的后果,甚至对生态系统的健康和福祉造成了危险的后果[2]。最重要的温室气体是二氧化碳(CO 2),甲烷(CH 4)和一氧化二氮(N 2 O)。然而,人类使用化石燃料还会产生其他环境有害的气体,例如一氧化碳(CO),氮氧化物(NOX),二氧化硫(SO 2),非甲烷挥发性有机化合物(NMVOC)和颗粒物,有助于气候变化[3]。氟化的气体(F-Gasses)没有明显的天然来源,即它们起源于人造活动。如图1所示,温室气体的排放随着人类的发展和增长而增加,这表明了1990 - 2019年GTCO 2 -eq [4]中某些气体的排放。这些气体有四个主要类别,这些类别分为氢氟化合物(HFC),全氟甲虫(PFCS),硫六氟乙烯(SF 6)和氮三氟化物(NF 3)(NF 3),而HFC则是最重要的。这些气体在大气中可以长寿,
根据现代化 FRP 程序进入美国的古巴和海地国民可以有支持者和/或担保人。支持者和担保人之间是有区别的,一个人签署的表格类型决定了他们是支持者还是担保人。一个人可以同时是担保人又是支持者。如果此人只签署了 I-134A 表格(在线申请成为支持者和财务支持声明),则该人是支持者。有支持者但没有担保人的申请人/接受者不受联邦担保人视为要求的约束。如果一个人签署了 I-864 表格(根据 INA 第 213A 条提供的支持宣誓书),或同时签署了 I-864 和 I-134A,则此人是担保人,因为他们已经签署了 I-864。拥有签署 I-864 的担保人的申请人/接受者须遵守联邦担保人视为规则,并且 99-ADM-02 中概述的指导(包括联邦担保人视为要求)将适用。
6. 每年,OFSR 都会在春季设定年度审核的截止日期,并在秋季设定重新任命和终身教职以及晋升审核流程的开始日期。应在与主席举行的年度评估会议的春季截止日期之前提交更新的 PARSE 并完成教师档案,届时档案将按照下文 IA7 中的定义关闭。希望在春季年度评估完成日期和秋季规定的审核流程开始日期之间向档案中添加信息的候选人必须联系主席,主席将通过院长向 OFSR 提交信息。此类添加通常仅限于年度评估时尚未提供的材料。有关其他例外情况以及在出现对候选人不利的重大信息时应遵循的程序,请参阅第 II.A.5 节。
摘要:NCA电池占市场份额的8%,文献缺乏回收研究和通往具有成本效益的回收过程的途径。目前的研究旨在开发NCA圆柱电池的湿法铝回收过程。细胞被排出,然后在浸出之前进行身体治疗。评估了三种不同的酸:H 2 SO 4,H 3 PO 4和柠檬酸。由于存在Al箔,因此不需要减少剂,从而降低了浸出成本。柠檬酸代表了一种更好的成本效益的选择,但固体 - 液体分离代表了该过程的缺点。H 2 SO 4 SO 4在90°C下浸出90分钟,固体 - 液体比为1/5和2.0 mol/l,而无需Cu浸出,Al通过沉淀分离,然后使用Cyanex 272进行溶剂提取,以进行CO分离。ni作为氢氧化物获得,LI结晶为硫酸盐。质量平衡表明,在湿法铝处理中,约有92%的LI,80%和85%的CO可以回收。纯度> 95%的产品可用于电池和不锈钢生产。该过程有可能具有低CO 2足迹,未来的研究将探索它。
模仿学习使代理可以在绩效指标未知并且未指定奖励信号时从专家演示中学习。标准模仿方法通常不适用于学习者和专家的参议员能力不匹配和示威的情况,并被未观察到的混杂偏见污染。为了应对这些挑战,已追求因果模仿学习的最新进步。但是,这些方法通常需要访问可能并非总是可用的基本因果结构,从而带来实际挑战。在本文中,我们研究了使用部分识别的规范马尔可夫决策过程(MDP)内的强大模仿学习,即使在系统动力学不是从混杂的专家演示中确定系统动力学的情况下,也允许代理商实现专家性能。特定的,首先,我们从理论上证明,当MDP中存在未观察到的混杂因素(UCS)时,学习者通常无法模仿专家的表现。然后,我们在部分能够识别的设置中探索模仿学习 - 从可用的数据和知识中,转移分布或奖励功能是无法确定的。增强了著名的Gail方法(Ho&Ermon,2016年),我们的分析导致了两种新颖的因果模仿算法,这些算法可以获得有效的政策,以确保实现专家绩效。
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摘要:自人类诞生以来,是什么产生了意识体验的问题就一直让思想家们着迷,但它的起源仍然是个谜。近年来,由于大型语言模型的发展,意识这一话题得到了越来越多的关注,这些模型现在可以说是通过了图灵测试,即智能的操作测试。然而,智能和意识并没有明显的联系,任何遭受过严重牙痛的人都可以证明这一点——疼痛会产生强烈的感觉并吸收我们所有的意识,但并没有发生任何特别智能的事情。在自然科学中,这个话题经常遭到质疑,因为到目前为止,还没有达成任何以独立于观察者的方式测量意识体验的内容或强度的协议。在这里,我们提出了一个新颖的提议:只要形成量子力学叠加,就会产生有意识的体验。我们的提议有几个含义:首先,它表明叠加的结构决定了体验的感质。其次,量子纠缠自然地解决了绑定问题,确保了现象体验的统一性。最后,主动性时刻可能与叠加态的形成相吻合。我们概述了一个研究计划,通过一系列量子生物学实验来实验性地测试我们的猜想。应用这些想法开辟了通过脑量子计算机接口扩展人类意识体验的可能性。