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CD34+细胞剂量对T细胞的单倍性同种异体造血细胞移植后对临床结果的影响急性髓样
基于数据同化和机器学习的组合是一种新颖的方法。新的混合方法是为两个范围设计的：（i）模拟隐藏的，可能是混乱的，动态的，并且（ii）预测其未来状态。该方法在于应用数据同化步骤，在这里进行集合Kalman滤波器和神经网络。数据同化用于最佳地将替代模型与稀疏嘈杂数据相结合。输出分析在空间上完成，并用作神经网络设置的训练来更新替代模型。然后迭代重复两个步骤。数值实验是使用混乱的40变量Lorenz 96模型进行的，证明了所提出的杂种方法的收敛和实用技能。替代模型显示出短期的预测技能，最多两次Lyapunov时，检索正lyapunov指数以及功率密度频谱的更伟大的频率。该方法对关键设置参数的敏感性也会显示：预测技能会随着观察噪声的增加而平稳降低，但如果观察到少于模型域的一半，则突然下降。数据同化与机器学习之间的成功协同作用在这里通过低维系统证明，鼓励对具有更复杂动力的此类混合体进行进一步研究。
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Pretoria大学Schalk Kok教授，“替代建模的最新进展”摘要Schalk Kok教授将对替代建模的个人观点展示。 他已经从事代理模型工作了近三十年。 他的第一次接触替代模型发生在1996年的硕士研究期间，当时他使用多项式替代物代替了瞬时的热弹性有限元模型。 下一步在2009年遇到了代孕，他参与了网状运动项目。 径向基函数用于在流体结构相互作用（FSI）求解器中移动流体网格。 最近（2022-2024），Kok教授和Nico Wilke教授监督博士生Johann Bouwer，以发展近乎最佳的梯度增强了代理人。 特定值得注意的是开发数据预处理步骤，该步骤使用缩放和旋转来转换数据集。 目的是将数据集转换为更多各向同性，这使得径向基函数替代（由各向同性基函数的求和组成）更有可能准确地近似数据。 Schalk Kok教授是机械工程领域的经验丰富的学者，目前是比勒陀利亚大学机械和航空工程系的教授兼负责人。 目前，他还被任命为EBIT教师工程学院主席。 Kok教授完成了他的B.Eng。 和M.Eng。 Kok教授的专业旅程跨越了学术界和应用研究。Pretoria大学Schalk Kok教授，“替代建模的最新进展”摘要Schalk Kok教授将对替代建模的个人观点展示。他已经从事代理模型工作了近三十年。他的第一次接触替代模型发生在1996年的硕士研究期间，当时他使用多项式替代物代替了瞬时的热弹性有限元模型。下一步在2009年遇到了代孕，他参与了网状运动项目。径向基函数用于在流体结构相互作用（FSI）求解器中移动流体网格。最近（2022-2024），Kok教授和Nico Wilke教授监督博士生Johann Bouwer，以发展近乎最佳的梯度增强了代理人。特定值得注意的是开发数据预处理步骤，该步骤使用缩放和旋转来转换数据集。目的是将数据集转换为更多各向同性，这使得径向基函数替代（由各向同性基函数的求和组成）更有可能准确地近似数据。Schalk Kok教授是机械工程领域的经验丰富的学者，目前是比勒陀利亚大学机械和航空工程系的教授兼负责人。目前，他还被任命为EBIT教师工程学院主席。Kok教授完成了他的B.Eng。 和M.Eng。 Kok教授的专业旅程跨越了学术界和应用研究。Kok教授完成了他的B.Eng。和M.Eng。Kok教授的专业旅程跨越了学术界和应用研究。Kok教授的专业旅程跨越了学术界和应用研究。比勒陀利亚大学的学位，然后是博士学位。在伊利诺伊大学Urbana-Champaign大学，得到包括富布赖特奖在内的著名奖学金的支持。从2003年到2009年，他在2009年至2013年的科学与工业研究委员会（CSIR）工作，并于2013年返回比勒陀利亚大学。自返回UP以来，他的研究集中在计算固体力学和材料建模上，这是有限元分析和材料参数识别等领域的。他的贡献也扩展到了专业服务，包括在南非理论和应用机械师协会（SAAM）中的领导角色。他是Saam的前任总裁，连续三年任职（2010-2016）。
resumé - Zhenze Yang
研究摘要 基于人工智能的机械材料替代模型 ➢ “结构-物理场”联系：大量的“科学人工智能”研究侧重于学习“结构-性质”关系，而我的博士研究则侧重于开发基于深度学习的所谓“结构-物理场”联系方法。物理场可以是应变/应力场、势能或电子密度分布。我对物理场预测感兴趣的原因是：1）与单一材料性质相比，物理场包含更全面的信息；2）可以从物理场计算出导数性质（例如从应力场到杨氏模量）。 ➢ 绕过 FEA 计算的基于人工智能的替代模型：我提出了一个条件生成对抗网络
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喜欢母亲，就像女儿一样！金·卡戴珊（Kim Kardashian）通过分享一系列有趣的对峙来庆祝她的“双胞胎灵魂”芝加哥的7岁生日，他们俩都表现出愚蠢（但可爱的）表情。“您是最可爱的Hello Kitty，充满了神奇的女孩！”涌向了骄傲的妈妈。真人秀明星亲切地称她为她的小孩子，他是通过替代的克隆人出生的。“我认为我很紧张拥有代孕，并有这种联系，就像上帝一样，‘我要让她像你一样，”她解释说。与可爱的，杂乱无章的和Instagram相匹配的情况，毫无疑问，Chi是妈妈的小双胞胎。
解决最低成本范围避免使用加固学习
当前的加强学习方法无法直接学习解决最低成本触及的问题的政策，以最大程度地减少受到达到目标并避免不安全状态的限制的累积成本，因为这种新优化问题的结构与当前方法不符。相反，在将所有目标与加权总和结合在一起的情况下解决了一个替代问题。但是，这种替代目标导致次优政策不会直接最大程度地减少累积成本。在这项工作中，我们提出了RC-PPO，这是一种基于加强学习的方法，用于通过使用与汉密尔顿 - 雅各布斯的可及性的连接来解决最低成本的避免问题。经验结果表明，与现有方法相比，RC-PPO以相当的目标率学习政策，而与现有方法相比，在Mujoco Simulator上的一套最低限度到达范围的基准测试套件中的累积成本低多达57％。
克拉马斯湖上游流域总最大日负荷 (TMDL) 和水质管理计划 (WQMP)
3.1 概述 76 3.1.1 温度 TMDL 制定和方法摘要 76 3.1.2 鲑鱼热量需求 80 3.2 目标识别 – CWA §303( D )(1) 81 3.2.1 敏感有益用途识别 81 3.2.2 水质标准识别 82 3.2.3 污染物识别 84 3.3 现有热源 – CWA §303( D )(1) 85 3.3.1 非点源热源 86 3.3.2 点源热源 90 3.4 季节性变化和关键条件 – CWA §303( D )(1) 95 3.5 装载能力 – 40 CFR 130.2( F ) 100 3.6 分配 – 40 CFR 130.2( G ) 和 ( H ) 101 3.7 替代措施 – 40 CFR 130.2( I ) 102 3.7.1 场地特定有效遮荫替代措施 103 3.7.2 有效遮荫曲线 - 替代措施 107 3.7.3 河道形态 - 替代措施 113 3.8 安全边际 – CWA §303( D )(1) 114 3.9 水质标准达成分析和合理保证 – CWA §303( D )(1) 116
独立抗癌药物为 NICE 评估提供信息
方法：进行了有针对性的审查，以确定在上市许可时可能提供的证据类型以及支持国家卫生与护理卓越研究所评估所需的分析。确定了有关组织学独立产品试验设计和实施、获批人群中异质性程度较高以及替代终点使用的若干挑战。我们通过审查侧重于组织学独立试验设计和分析的关键统计文献，并进行系统性审查以评估使用反应终点作为生存终点替代结果，确定了应对这些挑战的方法。我们开发了一个决策框架，以帮助为组织学独立产品的审批和研究政策提供信息。该框架探讨了与不同审批政策相关的不确定性和风险，包括进一步数据收集、定价方案和分层决策的作用。
左心房功能与心力衰竭的连接，并保留了射血分数
左心率（HFPEF）的心力衰竭总结，左心房增大是一种替代标记物，具有慢性左心室舒张功能障碍。因此，经常在日常临床实践中评估左心房体积，以确定左心室舒张功能障碍的存在。然而，最近的研究表明，左心功能障碍是导致HFPEF发病机理的重要因素，预计它将成为HFPEF的治疗靶标之一，而不仅仅是替代标记。eChocar-diography在识别左心功能障碍和重塑HFPEF中起着核心作用。在这篇综述中，我们描述了使用超声心动图评估HFPEF中左心功能的方法。（int Heart J Advance出版）关键词：超声心动图，应变成像，舒张功能
具有空间自相关的脑图生成模型
其中，k 是用于执行平滑的最近相邻区域的数量，K 是与距离相关的平滑核，d ij 是区域 i 和 j 之间的距离。我们使用一个指数衰减的平滑核，其特征长度尺度等于第 k 个最近邻居的距离。根据 Viladomat 等人（2014）的研究，我们的平滑核被截断，这里的特征长度尺度为 e − 1 。因此，在脑图采样较为稀疏的区域中，核截断的距离会更大。参数 k 决定了重新引入替代图中的 SA 的空间尺度，它是从一组用户定义的 80 个值中选择的，以使替代图与目标图的拟合度最大化（我们将在下面讨论这一点）。
人工智能用于能源存储的挑战和机遇
研发问题：• 预测线路故障、负荷削减和野火发电运行 AI 的作用：• 使用 AI/ML 进行决策支持 为什么重要：• 开发 ML 管道来替代计算成本高昂的应急分析 • 添加存储作为附加变量以增强弹性