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通过对抗攻击和培训进行强大的深入强化学习：调查
深度加固学习（DRL）是一种在各种复杂环境中训练自主代理的方法。尽管在众所周知的环境中表现出色，但它仍然容易受到较小条件的变化，这引起了人们对其在现实世界应用中的可靠性的担忧。为了改善Usabil的影响，DRL必须表现出可信赖和稳健性。通过对环境动力学的良好适合对抗性攻击进行训练，通过训练代理人来训练代理商，将DRL鲁尔的鲁棒性转化为未知变化的鲁棒性。解决这个关键问题时，我们的工作对当代对抗攻击方法进行了深入分析，系统地对其进行了分类并比较其目标和操作机制。此分类提供了一个详细的见解，以了解对抗性攻击如何有效地评估DRL代理的弹性，从而为增强其稳健性铺平了道路。
CD-GPT作为一种生物基础模型，通过中央教条>分子序列之间的差距
中央教条是理解生物体中流量15和遗传信息表达的基本框架，从而促进了分子类型中不同生物学序列的16个连接。在这项研究中，我们17个CD-GPT（中央教条生成预处理的变压器），这是一个具有10亿参数的属生物基础模型，旨在捕获DNA，RNA和蛋白质之间的19个序列关系。我们在20个统一的代表空间中对序列进行建模，并采用共享的，多分子的词汇21来有效地缩小其在嵌入空间中的距离。通过扩展22在核苷酸和氨基酸序列数据上进行预处理，CD-GPT在广泛的预测性和生成性下降24个流中表现出23个出色的性能，包括单分子和多分子分析。值得注意的是，在基因组元素检测，蛋白质26预测，RNA-蛋白相互作用鉴定以及生成性任务等任务中，有25个CD-GPT在诸如27蛋白产生和反向翻译之类的生成任务中出色。CD-GPT的多功能性开辟了28种有希望的途径，用于高级多摩变分析。29
循环供应链管理：通过最佳实践连接商业创新与可持续性
当前的线性经济体系是不可持续的，因为它依赖于对日益减少的自然资源的无节制开发。业务创新与供应链管理 (SCM) 的整合通过实施闭环方法带来了业务流程的重新设计。循环经济 (CE) 提供了一种可持续的解决方案，通过“闭环”并遵循自然启发的复兴和再利用原则来改善商业机会。目前，许多研究试图通过整合 CE 原则来建立 SCM 的概念，这些原则通常被称为循环 SCM。通过这项研究，我们试图提供一种更明确的方法，以真正实现 SC 循环。虽然许多学者已经认识到向 CE 过渡的挑战，但对于可以促进公司在整个供应链中采用 CE 的最佳业务实践，仍然缺乏共识。因此，本文进行了彻底的文献综述，以审查用于 CE 的 SCM 实践以及它们与其他 SCM 模型的区别。然后，本文确定了障碍并推荐了最佳实践，以增强公司将 CE 原则融入业务创新和供应链绩效的能力。此外，本文还提出了未来研究领域，即使用物联网 (IoT) 和区块链等技术作为供应链管理的业务创新工具，以实现 CE 的采用。
通过适时效能控制加速创新细胞疗法的开发
由于细胞和基因疗法的复杂性以及更广泛的开发领域缺乏标准化方法，效力测定的开发可能具有挑战性。开发合适且强大的效力方法需要大量的开发数据和来自正交读数的相关性。在药物开发的早期阶段，效力测定可以是一种适合该阶段的快速简便的方法。然而，在药物开发过程中，效力测定通常需要几轮迭代和成熟，包括实施控制和标准。此外，支持营销应用的总体效力策略的功能效力测定必须能够有效地测量产品的作用机制 (MOA) 或生物功能。对于许多复杂产品，对药物 MOA 的理解是在开发过程中不断发展的。因此，建议在开发早期就开始效力工作。
通过肿瘤非正式启发1
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月5日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.02.05.636605 doi：Biorxiv Preprint
通过肿瘤-正常启发推进微生物比较基因组学 1
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