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背景：对不同情况下的药物组合进行研究可以提供有关抗癌机制的有用见解，并最终可以导致新的治疗方法。但是，常规药物组合筛查方法受吞吐量的限制。在高吞吐量筛选（HTS）格式中系统地确定最有效的活性组合和最佳分子环境的努力可以极大地加速组合处理的发展。脾酪氨酸激酶Syk是一种非受体酪氨酸激酶，已知通过基于免疫感受器酪氨酸酪氨酸酪氨酸的激活基序（ITAM）来调节细胞内信号传导，包括FLT3，AKT/MTOR和STAT5途径。放松管制的SYK信号传导在过敏和自身免疫性疾病的发病机理以及血液恶性肿瘤中起着核心作用。lanraplenib（lanra）是当前与吉尔特替尼（Gilteritib）（一种FLT3抑制剂）相结合评估的下一代SYK抑制剂，在复发或难治性（R/R）FLT3-Muthated-Muthated急性肌Myeloid骨髓性白血病（AML）（NCT0502877551）中。鉴于其在细胞内信号传导和与受体酪氨酸激酶（RTKS）相互作用中的关键作用，我们假设Lanraplenib可以与JAK抑制剂Ruxolitinib协同作用。为了解决这一假设，我们在混合物（Prism）平台中同时使用了广泛的研究所的分析相对抑制进行了高吞吐药物组合筛选，该平台可以在45个不同的谱系中快速筛选930细胞管线面板中的数千种化合物。
提供与区块链和数字资产监管相关的
拟议法律（RS 6:1412）定义了“区块链”、“区块链协议”、“中央银行数字货币”、“消费者价格指数”、“数字资产”、“数字资产挖矿”、“数字资产挖矿业务”、“管理机构”、“硬件钱包”、“家庭数字资产挖矿”、“节点”、“非同质化代币”、“自托管钱包”、“质押”和“质押即服务”。
航天器相对运动的非线性动力学与控制
Andrew J. Sinclair，主席，航空航天工程副教授 Subhash C. Sinha，联合主席，机械工程名誉校友教授 David A. Cicci，航空航天工程教授 John E. Cochran Jr.，航空航天工程名誉校友教授 George Flowers，研究生院院长
农作物基因组中隐藏的野生亲缘多样性
AU：请确认所有标题级别均正确表示：随着全球人口增长和气候变化，作物生产正变得越来越具有挑战性。现代栽培作物品种是根据最佳生长环境下的生产力进行选择的，并且经常会丢失可能使它们适应多样化且现在迅速变化的环境的遗传变异。这些遗传变异通常存在于其最接近的野生亲属中，但不太理想的性状也是如此。如何保存和有效利用作物野生亲属提供的丰富遗传资源，同时避免有害变异和适应不良的遗传贡献，是持续改良作物的核心挑战。本文探讨了这一挑战以及可能找到解决方案的潜在途径。
来自相对熵的量子和经典麦角属
根据其定义，形容词的成真是指神经系统的生理机械性，以支持生物体消耗能量的能力[1]。将此概念置于物理系统上，然后创造了量子成分，以表示可以通过等激素转化提取的最大工作量[2]。尤其是，量子麦内氏疗法量化了存储在活性量子状态中的能量量，并且可以通过使状态被动提取[3-6]。简单地说，一个被动状态在能量基础上是对角线，其本征态被以其特征值的下降幅度排序。gibbs状态被称为完全被动[3]。量子成分在量子热力学中起着重要作用[7]。尤其是在评估真正量子特性的热力学值[8-11]时，例如挤压和非平衡储层[12，13]，相干性[14，15]或量子相关性[16，17]，它已证明是强大的。但是，如果量子系统与热储层没有接触，则计算量子的麦角镜远非微不足道。这是由于以下事实：麦芽糖是由所有可以在系统上起作用的单位的最大值决定的[2]。请注意，并非所有被动状态都可以通过单一行动，包括完全被动状态来达到。在分析的第二部分中，我们转向一个统一的框架，即几何量子力学。利用这种方法[20-22]，我们定义了几何相对熵。在本文中，鉴于量子的插入可以写成量子和经典的相对熵的差异（特征值分布的kullback -leibler差异），我们定义了经典的成真，从而量化了量子的最大作用，从而逐渐表现出了量子，从而量化了量子的量子，从而可以逐步提取出拟南象中的量子。连贯[18，19]。这样，表征一次性量子工作的方法变得特别透明[23 - 27]。在此范式中，工作是通过第一个测量系统能量而确定的，然后让其在时间依赖性
通过回归相对奖励
最初开发用于连续的控制问题，近端政策操作（PPO）已成为各种强化学习（RL）应用程序的工作马，包括生成模型的微调。不幸的是，PPO需要多种启发式术才能实现稳定的收敛性（例如价值网络，剪辑），并以其对这些组件的精确影响的敏感性而臭名昭著。作为回应，我们退后一步，问生成模型时代的简约RL算法是什么样的。我们提出了Rebel，这是一种算法，可简单地减少策略优化问题，以在政策方面将两个完成之间的相对奖励回归到提示中，从而实现了引人注目的轻量级实施。从理论上讲，我们证明了像自然政策梯度这样的基本RL算法可以看作是叛军的变体，这使我们能够在RL文献中的收敛性和样本复杂性方面与最强的已知理论保证相匹配。Rebel还可以清晰地合并离线数据，并扩展以处理我们在实践中经常看到的不及物优先偏好。从经验上讲，我们发现Rebel提供了一种统一的方法，用于具有与PPO和DPO更强或类似性能的语言建模和图像生成，同时比PPO更易于实现，并且在计算上更有效。当微调Llama-3-8B - 教堂时，Rebel在Alpacaeval 2.0，MT-Bench和Open LLM排行榜中取得了出色的表现。可以在https://github.com/zhaolingao/rebel上找到叛军的实施，可以在https://huggingface.co/cornell-agi上找到由Rebel培训的模型。
运动（红色）的相对能量缺乏...
运动中的抽象相对能源缺乏效率（REDS）是一种广泛采用的模型，最初是由国际奥运会委员会（IOC）专家小组于2014年提出的，最近在IOC 2023年的IOC 2023年共识声明中进行了更新。该模型描述了低能量可用性（LEA）如何引起运动员中广泛的有害健康和表现成果。随着频率的越来越多，体育从业人员正在诊断具有“红色”或“红色综合征”的运动员，这主要基于症状表现。本综述的目的不是“揭穿”红色，而是挑战教条并鼓励严格的科学过程。我们批判性地讨论了REDS概念和现有的经验证据，可用于支持该模型。共识（IOC 2023）是，在红色综合征的核心中，能量可利用性在领域中无法准确地测量，因此，诊断有红色运动员的唯一方法似乎是研究症状表现和风险因素。但是，症状相当通用，原因可能是多因素。在这里我们讨论（1）很难将LEA的影响与相同症状的其他潜在原因（在实验室中，但在领域中更是如此）隔离。 （2）该模型的基础是，一个因素会导致症状而不是将病因累及的因素组合。很少有研究能够证明LEA和症状之间的因果关系，大多数研究都证明了关联，相对于原始研究，关于该主题的（叙事）评论令人担忧。例如，该模型不允许高度的同层负荷（心理物理学“磨损”）来解释症状。 （3）红色的诊断是通过定义偏见的，因为人们试图通过排除其他潜在原因（称为不同的诊断，尽管有不同的诊断被认为可以确定原因，但并非证明这是预先确定的原因）； （4）观察性/横截面研究通常是短持续时间（<7天），并且没有解决长期“有问题的LEA”，如IOC 2023年共识声明所述； （5）证据不像有时被认为是令人信服的那样（即许多从业者认为红军已经建立了良好）。在这里我们建议，最好通过公正的方法来为运动员提供健康，该方法将健康置于中心，为提出的症状提供了所有可能的解释。从业人员可以使用清单，该清单解决了八种潜在原因，并在需要时涉及相关专家。运动员健康和准备就绪清单（AHARC）我们在这里介绍的简单由各种专家/共识声明已经开发的工具，可以监视和对运动员健康和绩效问题的各个方面进行故障排除。将所谓的LEA效应与无数其他潜在的红色症状原因隔离为实验上是具有挑战性的。这使REDS模型对伪造有些不受欢迎，我们可能永远无法定义地回答“红色综合症是否存在？”从实际的角度来看，不必将LEA作为原因隔离，因为应确定和解决所有潜在的健康和绩效改善领域。
通过回归相对奖励
最初开发用于连续控制问题的近端政策选择（PPO）已成为各种强化学习（RL）应用程序（包括生成模型的微调）的工作马。不幸的是，PPO需要多种启发式学才能实现稳定的收敛（例如价值网络，剪辑），并以其对这些组件的精确实现的敏感性而臭名昭著。回应，我们退后一步，问生成模型时代的简约RL算法是什么样的。我们提出了Rebel，这是一种算法，可简洁地减少策略优化问题，以通过两个完成之间的直接策略参数化回归相对奖励，从而使得轻量轻量级实现。从理论上讲，我们证明了像自然政策梯度这样的基本RL算法可以看作是叛军的变体，这使我们能够在RL文献中的收敛性和样本复杂性方面与最强的已知理论保证相匹配。Rebel还可以清洁地合并离线数据，并处理我们在实践中经常看到的不及物线偏好。从经验上讲，我们发现Rebel提供了一种统一的方法，用于与PPO和DPO具有更强或类似性能的语言建模和图像生成，同时比PPO更易于实现，并且在计算上更可行。