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通过ENPP1抑制血管平滑肌细胞的增殖：CD73和腺苷信号轴的作用通过ENPP1抑制血管平滑肌细胞的增殖：CD73和腺苷信号轴的作用
1 Research＆Development，Inoseme Pharma，321 Summer St，Suite 400，波士顿，马萨诸塞州，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国。 boris.tchernychev@inozyme.com（B.T。）; di.chu@inozyme.com（D.C。）; caitlin.sullivan@inozyme.com（C.S.）; lisa.flaman@inozyme.com（l.f.）; kevin.obrien@inozyme.com（k.o.）; jennifer.howe@inozyme.com（J.H.）; zlcheng2012@yahoo.com（Z.C.）; David.thompson@inozyme.com（D.T。）; daniel.ortiz@inozyme.com（D.O.）; yves.sabbagh@inozyme.com（y.s。）2穆纳斯特大学儿童医院一般儿科部，德国穆斯特48149； yvonne.nitschke@ukmuenster.de 3 Intec calcification，医学遗传学中心Ghent中心，Conereel Heymanslaan 10，9000 Ghent，Belgium *通信：Frank.rutsch@ukmuenster.de†这些作者对这项工作做出了同等的贡献。•当前地址：拉利比奥，美国CT 1020套房234号，美国CT 06510，美国。§这些作者共同监督这项工作。
机器学习中张量网络的平稳集成
张量网络是将高维张量的因素化为较小张量的网络样结构。起源于凝结物理学，并以其有效表示量子多体系统的有效表示[1-10]，这些结构允许重新搜索者理解此类系统的复杂属性，并使用经典计算机模拟它们[11-13]。值得注意的是，张量网络是模拟量子优势实验结果的最成功的方法[14-16]。此外，在数值线性代数群落中重新发现了张量网络[17-19]，其中该技术已适应其他高维问题，例如数值整合[20]，信号处理[21]或流行性模型[22]。随着机器学习的出现和寻求表达且易于培训的模型的追求，张量网络被认为是有前途的候选人，因为它们能够在输入功能的数量中参数化大小指数的复杂空间的区域。自从使用简单的一维网络的Pioneering作品[23，24]中，在物理学文献中被称为矩阵产品状态（MPS）[4，25]，并且作为数值线性代数文献中的张量训练[18]最近的研究还研究了替代体系结构，包括树张量网络（TTN）[29，30]和预测的纠缠对状态（PEPS）[31，32]。但是，越来越多的情况张张网络似乎具有优势。存在张张量网络体系结构在某些情况下的神经网络的作用[33]，但神经网络在多功能性和效率方面仍然占上风。首先，张量网络提供了一种压缩现有神经网络中使用的矩阵的方法。此过程称为张力，可减少存储模型所需的内存量，并提高模型在训练和推理中的效率[34]。在几项研究中已经探索了张力的潜力[34-36]，它提供了一种在边缘计算设备中执行复杂模型的方法[37]。第二，量子网络中量子多体物理学的庞大专业知识及其在实际物理系统中的灵感，可以更好地理解与解释性有关的问题[29，38，39]。第三，这种专业知识还可以带来新颖的功能，例如保证不妥协模型性能的隐私[40]。最后，另一个有希望的研究线涉及张量的整合
艾玛·皮尔森（Emma Pierson） - 人@EECS
𝜎次数均匀分布的时间；然后，大自然从此分布中取出输入。在这里，𝜎是一个参数，在最坏情况和平均病例分析的极端之间进行了插值。至关重要的是，我们的结果适用于自适应对手，这些对手可以基于其在算法的决策中选择输入分布以及以前时间步骤中输入的实现。自适应对手可以在不同的时间步骤中与算法的当前状态在不同的时间步骤中进行非琐事相关。这似乎排除了平滑分析中的标准证明方法。本文提出了一种通用技术，用于证明针对自适应对手的平滑算法保证，实际上将适应性对手的设置减少到更简单的对手的情况下（即，在整个输入分布序列中都提前承诺的对手）。我们将此技术应用于三种不同的问题：
供应链生态系统平滑磨房物流saica
过去，造纸厂中对仓库自动化的需求主要与运营相关，造纸厂中仓库自动化的需求主要与运营量有关。当将叉车堆叠在仓库地板上时，繁忙的高架起重机。当使用叉车在仓库地板上堆叠卷时，使用过于忙碌时，就可以使用高架起重机。，但是今天，使用了自动存储和检索系统（ASR）的原因。但是，今天，自动存储和检索系统（ASRS）的原因已转移到更好地存储密度，处理和分类功能的需求。已转移到更好地存储密度，处理和分类功能的需求。这种变化背后的力量是数字化和可持续性要求。这种变化背后的力量是数字化和可持续性要求。这些大型趋势在过去的两个大型趋势中从根本上改变了造纸行业的结构，这在过去二十年中从根本上改变了造纸业的结构。从印刷论文到董事会成绩的转变以及客户几十年的变化。从印刷纸到董事会成绩以及客户行为变化的转变大大增加了所需的SKU（库存保留单位）的数量。行为已大大增加了所需的SKU（存货单位）的数量。早些时候，两周的交付实际货物交付增加了对分类功能的需求。更容易。听到更多。增加的生产组合结合了从订单到增加的生产混合物以及从订单到实际商品交付的较短交货时间要求的较短的交货时间需求，这增加了对分类功能的需求。早些时候，两周的交付时间损失为0.5％，被认为是正常的，但是当今的获胜者随着时间的流逝，损失为0.5％的时间被认为是正常的，但今天的获胜者以两天的交付时间分配了两天的交付时间，零断裂损失和100％的准确性。两天的交货时间，零损失和100％的准确性。具有较高的存储密度，目标是在较高的储存密度之后立即集中运输矿井，目标是在生产线后立即将运输存储集中在林中，以消除对租用的卫星仓库和所有相关物流的需求。如果生产线消除了租用的卫星仓库和所有相关物流的需求。如果您可以自动存储7吨/m2/m2，而不是手动存储1,5吨/m2，则磨机集成很大，您可以自动存储7吨/m2，而不是手动存储1,5吨/m2，磨坊集成要容易得多。更少的连接输送机和处理费用降低了成本。更少的连接输送机和处理费用降低了成本。选择正确的仓库类型会随情况而变化 - 例如，首选供应链选择正确类型的仓库类型会根据情况变化 - 例如，首选供应链模型，生产成绩，位置，周围的基础设施等等。没有“单大型模型，产生的等级，位置，周围的基础设施等等。没有可用的“单型 - 适合所有”解决方案。应分别评估和安装每个情况。适合所有解决方案。应分别评估和安装每个情况。在本杂志中，您可以阅读我们如何从该杂志执行仓库自动化项目的方式，您可以阅读我们如何与客户一起执行仓库自动化项目。我们也想与您的项目合作，因此请与客户联系。我们也想与您的项目合作，因此请与您联系以听到更多信息。
增强了一种用于平滑数据的新方法...
优化应用广泛见于科学和工程的许多领域 [1]，[2]。在实际应用中，优化问题中涉及的一些参数由于各种原因而受到不确定性的影响，包括估计误差和意外干扰 [3]。这些不确定参数可能是工艺规划中的产品需求 [4]、反应分离回收系统设计中的动力学常数 [5] 和批处理调度中的任务持续时间 [6] 等等。不幸的是，不确定性问题可能导致确定性优化问题（即不考虑不确定性的问题）的解次优甚至不可行 [7]。不可行性，即违反优化问题中的约束，会对解的质量造成灾难性的后果。出于实际考虑，不确定性下的优化引起了学术界和工业界的极大关注 [3]，[8]。
政策平滑的加强学习奖励认证
强化学习（RL）在安全至关重要的地区取得了非凡的成功，但可以通过广泛的攻击来削弱它。最近的研究引入了“平滑政策”，以增强其鲁棒性。然而，建立可证明的保证以证明其全部奖励的约束仍然是挑战。先前的方法主要依赖于使用Lipschitz的连续性或计算累积奖励的概率高于特定阈值的概率。但是，这些技术仅适用于对RL药物观察结果的继续扰动，并且仅限于受L 2 -Norm界定的扰动。为这些限制做好了限制，本文提出了一种称为Receps的一般黑盒认证方法，该方法能够直接证明在各种L p-Norm有限扰动下平滑政策的累积奖励。更重要的是，我们扩展了我们的方法，以证明对动作空间的扰动。我们的方法利用F-差异来确保原始分布与扰动分布之间的区别，然后通过解决凸优化问题来确定限制的认证。我们提供了全面的理论分析并在多种环境中进行实验。我们的结果表明，我们的方法不仅可以改善平均累积奖励的认证下限的紧密度，而且还表现出比最新方法更好的效率。
具有电力平滑功能的太阳能发电系统
摘要：环境条件对太阳能发电系统 (SPGS) 的输出功率有显著影响，进而影响配电网络的稳定性和可靠性。本文建议在 SPGS 中使用功率平滑功能。太阳能电池阵列、电池组、双输入降压-升压直流-交流逆变器 (DIBBDAI) 和升压功率转换器 (BPC) 组成了建议的 SPGS。DIBBDAI 集成了直流-交流功率转换、降压和升压功能。在电池组和太阳能电池阵列之间，BPC 用作电池充电器。对于建议的 SPGS，只需一个功率级即可将太阳能电池阵列或电池组的直流电转换为交流电。此外，太阳能电池阵列使用单个功率级为电池组充电。这提高了太阳能电池阵列、电池组和公用事业的功率转换效率。为了稳定 SPGS 的输出功率，当太阳能电池阵列的输出功率发生显著波动时，电池组会充电或放电。此外，太阳能电池阵列的寄生电容引起的漏电流可以通过 DIBBDAI 抑制。建议的 SPGS 电源转换接口可减少漏电流、平滑功率波动并提高电源效率。为了确认建议的 SPGS 的功能，完成了硬件原型。
geols：图像分割的地球标签平滑
平滑标签分配已成为训练犯罪模型的流行策略。然而，大多数现有方法通常是为分类任务而设计的，忽略了密集的预测问题的潜在属性，例如医疗图像分割。首先，这些策略通常忽略给定像素及其邻居之间的空间关系。和第二，与每个标签相关的图像上下文都被忽略了，这可以传达有关分割掩模中潜在错误或歧义的重要信息。为了解决这些局限性，我们在这项工作中提出了Geodesic标签平滑（GEOLS），该工作通过利用图像的地理距离变换来将图像信息整合到标签平滑过程中。作为生成的标签分配基于计算的测量图，软标签中的类别关系是更好的建模，因为它考虑了两个或多个类别的边界的图像梯度。此外，空间像素的关系是在地球差异转换中捕获的，比诉诸于像素之间的欧几里得距离更丰富的信息。我们在两个公开可用的分割基准标记上评估了我们的方法，并将它们与流行的分割损失函数进行比较，该功能直接修改标准硬牌分配。所提出的测量标签的平滑性提高了现有软标记策略的分割精度，证明将图像信息整合到标签平滑过程中的有效性。重现我们的结果的代码可在以下网址获得：https：//github.com/adigasu/geols关键字：图像分割，地球距离，标签平滑
Zhang，J.，Yang，X.，Sagar，S.，Dube，T.，Koo，D.D.，Kim，B.-G.，Jung，Y.-G。，＆Zhang，J。（2022）。热粒子流体动力学模型 Chen，C。X.，Carpenter，J。S.，Murphy，T.，Brooks，P。 将在Springerlink中可视化的本章的元数据 Hopf，F。W.（2020）。关于促进成瘾相关行为的Orexin/dybocretin促进的最新观点。神经药理学，168，108013。https：//doi.org 规定的阿片类药物剂量与汽车撞车风险之间的关联 PVA-GO复合水凝胶的制备和离子的作用 SCI：贝叶斯自适应阶段I/II剂量调查设计会计，用于免疫疗法试验的半竞争风险结果 工程MWCNT/环氧纳米纤维支架的静电纺丝，以增强CFRPS的物理和机械性能 基因工程食品菜籽油 为... ccep ted rticle -iu印第安纳波利斯学者 COVID-19和未来新出现的病毒对造血细胞移植和其他细胞疗法的影响 稀释的三重和双抗生素糊的作用对牙髓干细胞并确定 TPQCI：一种基于拓扑的潜在方法，用于量化拷贝数变化的功能影响 双重因果效应的强大估计 Niculescu，A。B.和Le-Niculescu，H。（2020）。最近的GWAS数据与以前的血液生物标志物的收敛：独立reproducibili
Zhang，J.，Yang，X.，Sagar，S.，Dube，T.，Koo，D.D.，Kim，B.-G.，Jung，Y.-G。，＆Zhang，＆Zhang，J. （2022）。 使用磨料水喷射技术对热屏障涂层过程的平滑颗粒流体动力学建模。 制造科学与工程杂志，144（091012）。 https://doi.org/10.1115/1.4055048Zhang，J.，Yang，X.，Sagar，S.，Dube，T.，Koo，D.D.，Kim，B.-G.，Jung，Y.-G。，＆Zhang，＆Zhang，J.（2022）。使用磨料水喷射技术对热屏障涂层过程的平滑颗粒流体动力学建模。制造科学与工程杂志，144（091012）。https://doi.org/10.1115/1.4055048
使用障碍物避免策略
摘要：导航水下环境提出了控制和本地化技术的严重挑战。未知领土的成功导航需要实现目标的自动操作，同时避免遇到障碍，并提出一个重大问题。使用传感器数据和避免障碍技术的基于检测的控制对于自主水下车辆（AUV）的自主权至关重要。本研究的重点是开发基于滑动模式控制（SMC）的控制方法，并利用成像声纳传感器进行避免障碍物。提出的方法包括用于俯仰和深度控制的控制器，以避免固定物体。采用高斯电位功能来指导AUV的助手并避免障碍物。许多模拟结果评估了AUV在现实模拟条件下的控制性能，从而评估了准确性和稳定性。模拟结果的实验表明，使用海底环境模拟模型，我们在导航各种障碍（例如柔和的上升，陡峭下降和水下壁）方面的表现出色。