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高压氧通过促进成纤维细胞增殖和内皮细胞血管生成促进糖尿病伤口愈合 - ScienceDirect
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低成本的机器人具有更高的收养可能性，并将其用于特殊需求的儿童大部分时间都花在房屋中。这样的低成本移动机器人玩具可能具有有限的计算，通信和感应能力。因此，它们的控制功能也将仅限于基本运动原语，并将其交流功能符合到蓝牙。然而，这种廉价的表现有望能够从碰撞，跌落和掷球中快速恢复，因此对游戏玩法固有的强大。原则上，在几种选项中，可以在儿童机器人相互作用期间使用这种机器人的低级控制器，可以实现为人工矢量场（Tanner和Boddu，2012），该机器人引导机器人遵循特定行为。机器人必须遵循该场的流线，不仅可以实施障碍限制，而且还符合与人类机器人间行动相关的复杂所需目标（Zehfroosh and Tanner，2022年）。在这种情况下，如果机器人玩具可以通过各种适当的行为对孩子的行为做出响应，那么它就会变得有趣而引人入胜。
机器学习预测木质油液体期间的生物油产量的木质纤维素生物管道 - 科学生物管道-ScienceDirect
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应用于现实世界分析和控制应用程序（例如机电系统系统（Abraham和Murphey，2019年），（Cisneros等，2020），分布式参数系统（Klus等，2020））。为了实际使用，需要选择有限数量的可观察到的物品，这称为举重。基于这些，构建了时间变化的数据矩阵，以通过最小二乘矩阵近似Koopman运算符计算。该技术被称为Excended动态模式分解（EDMD）（Williams等，2015）。但是，主要问题是可观察物的选择是启发式的，并且无法保证所得模型的质量。为了解决这个问题，一种解决方案是使用数据驱动的技术从数据中学习提升，以规避可观察物的手动选择（Lusch等，2018）（Iacob等，2021）。尽管如此，这仍然是一个近似值，并且有关如何将非线性系统嵌入精确的线性有限尺寸提升表示的问题，并且在可能的情况下，仍然可以打开。这是一个重要的算法，因为出于控制目的，具有确切的有限尺寸嵌入允许将可用的控制工具应用于线性系统。此外，如果模型中存在无法量化的近似错误，则将无法实现预期的性能。为了解决这个问题，已经尝试将Koopman框架与沉浸式（Wang and Jungers，2020）和Carleman线性化连接起来，以获得清晰的计算观测值的方式。紧密连接到然而，在沉浸式方法中，有限的维度完全线性提升的存在很大程度上取决于系统的可观察性特性，并且通常，所得的填充物包含非线性输出注入（Krener和Isidori，1983），（Jouan，2003年）。
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为了克服这个问题，在（Prajna and Rantzer，2005年）中建立了正向不变性和安全性之间的联系。正向不变性是一种系统集合的属性，可以保证进入集合的轨迹无法逃脱它（Blanchini，1999）。通过找到安全区域的不变子集，可以确保系统安全。为了识别候选不变式集合，在（Prajna等，2007）中提出了将不变式设置作为证书的低零级集的屏障证书方法（Prajna和Jadbabaie，2004年）。尽管已经证明了有或没有随机性的自主系统的该框架的属性，但对于存在控制输入的情况，没有系统的表述。为了解决这个问题，（Ames等，2016）提出了所谓的控制屏障功能（CBF）方法。
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除了上述方法外，在改变环境条件和在线学习的情况下，增强学习（RL）可以具有更大的性能和适应性，这使其成为开发自动驾驶代理的重要方法。对于当前最新应用的状态，深入加固学习（DRL）是迄今为止最受接受和广泛使用的方法（Kiran等，2021）。这背后的主要原因是汽车控制的复杂性质，它需要一种足够精确的近似方法以在连续环境中操作车辆。Cutler＆How（2016）的作品，Bhattacharjee等。（2018），Cai等。 （2020）和Orgován等。 （2021）表明，即使在环境中增加了随机元素，基于模型的和模型的DRL都可以解决简单，更复杂的漂移问题。 进一步增强了这些结果，Domberg等。 （2022）引入了一种可以沿任意轨迹漂移的代理，显示了假定的概括能力（2018），Cai等。（2020）和Orgován等。（2021）表明，即使在环境中增加了随机元素，基于模型的和模型的DRL都可以解决简单，更复杂的漂移问题。进一步增强了这些结果，Domberg等。（2022）引入了一种可以沿任意轨迹漂移的代理，显示了假定的概括能力
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今天，全球自动驾驶汽车（AVS）在现实世界中正在进行广泛的道路测试，有些人已经进行了积极的服务。然而，由于实际驾驶事件的“长尾巴”，4级以上的自主驾驶仍然是一个重要的挑战，这意味着在很少发生安全的情况下，AVS可能是不安全的（Jain等，2021）。在AV应用程序堆栈中，运动计划模块是解决此瓶颈的关键之一，因为它决定了AV的驾驶政策。通过从专家演示的大规模驾驶数据集中学习，模仿学习（IL）已被利用为现实世界交通情况的核心计划者，例如未签名的乡村道路（Pomerleau，1989），公路（Bojarski et al。，2016），以及2020 Al。
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APC payable (discounted) Behavior Therapy 0005-7894 Hybrid Y Behaviour Research and Therapy 0005-7967 Hybrid Y Behavioural Brain Research 0166-4328 Hybrid Y Behavioural Processes 0376-6357 Hybrid Y Best Practice & Research Clinical Anaesthesiology 1521-6896 Hybrid Y Best Practice & Research Clinical Endocrinology & Metabolism 1521-690X Hybrid Y Best Practice & Research Clinical Gastroenterology 1521-6918 Hybrid Y Best Practice & Research Clinical Haematology 1521-6926 Hybrid Y Best Practice & Research Clinical Obstetrics & Gynaecology 1521-6934 Hybrid Y Best Practice & Research Clinical Rheumatology 1521-6942 Hybrid Y Big Data Research 2214-5796 Hybrid Y Bioactive Carbohydrates and Dietary Fibre 2212-6198 Hybrid Y Biocatalysis and Agricultural Biotechnology 1878-8181 Hybrid Y Biochemical and Biophysical Research Communications 0006-291X Hybrid Y Biochemical Engineering Journal 1369-703X Hybrid Y Biochemical Pharmacology 0006-2952混合Y生化系统学和生态学0305-1978混合Y
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循环，使得分析极高循环状态 (VHCF) 下的疲劳行为成为一项重要的设计标准。316L 不锈钢是文献中加工最多、讨论最多的材料之一。然而，对于采用不同可用技术制造的这种材料的疲劳寿命，以及在 VHCF 状态下主要出现的裂纹的各自起始机制，目前尚无统一的知识。本研究旨在对激光定向能量沉积增材制造后的 AISI 316L 钢的 VHCF 失效机制进行实验研究。为了确定后处理步骤的影响，分析了材料的两种不同状态（原始状态和热处理状态）。对样品进行超声波检测，目标检测次数为
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抽象背景：S81694是单极纺锤体1激酶的抑制剂，该靶向是在增殖细胞中的靶标。CL1-81694-001是旨在识别实体瘤患者安全给药时间表的第一项研究。Patients and methods: This trial was based on inter-individual dose-escalation of single agent S81694 in cohorts of 3 patients to assess the safety and tolerability and determine dose- limiting toxicities (DLTs), maximum tolerated dose (MTD) and recommended phase II dose (RP2D), with S81694 given on days 1,8,15 of a 28-day cycle as 1-h输液。结果：38例患者的剂量为4至135 mg /m 2 /周；给予144个周期（中位2/患者；范围1 E 32周期）。患者停止治疗缓解进展（78.9％），不良事件（AE； 18.4％）或撤回同意的治疗（2.6％）。治疗修饰。常见的治疗急性AE是疲劳（22例患者； 57.9％），贫血（17; 44.7％）和恶心（12; 31.6％）。