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NF核/AIRRFLOW：一种自适应免疫受体库库分析工作流，采用了或要的框架
1耶鲁大学耶鲁医学院，纽黑文，康涅狄格州纽黑文，美国2个定量生物学中心，埃伯哈德 - 卡尔斯大学，图宾根，图宾根，德国，德国，3耶鲁大学研究计算中心，纽黑文，美国康涅狄格州，美国4 Boehringer Ingelheim biologion and Computication Bibion and Compuconigation and Compunical Biber and Co. kgmbh＆co。耶鲁大学，纽黑文，美国纽黑文，美国，6 Onko-Innate Pty Ltd 6，墨尔本，墨尔本，澳大利亚维多利亚州，澳大利亚，澳大利亚维多利亚州，第7款计算机科学系，埃伯哈德 - 卡尔斯大学，图宾根，德国图宾根，德国，8平方米研究中心，8平方米研究中心，大学医院，tubingen foraan，ganny foraan，gan raman fore ram ram at ram ram toker ram ram rame rame rame rame rame rame rame rame rame rame nignering ofernecry ofernecr，埃伯哈德·卡尔斯大学神经病学中心神经病学和中风系德国，耶鲁大学医学院免疫生物学系13，美国纽黑文，美国纽黑文
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研究的目的。这篇评论的目的是探索压力和恐惧的神经生物学，总结恐慌发作的概念性观点（PA）及其与心血管疾病（CVD）的关联，以提供对PA的临床研究的进一步策略，并优化预先研究和治疗干预措施。方法。在六个电子医疗数据库（“ Web of Science”，“ Scopus”，“ Medline/PubMed”，“ Embase”，“ Elibrary.ru”，“ Cyberleninka.ru”中搜索了直到2024年的科学文章。Inclusion criteria were: keywords “anxiety disorders, autonomic disorders, COVID-19, PA, CVD, neurobiology of stress and anxiety, non-specific adaptive defense mechanisms and reactions (NADMR) of the organism, non-specific methods of treat- ment and prevention”, cardiovascular diseases, coronary heart disease;科学论文的类型“原始临床研究”；过去5年的研究期。患有精神疾病，严重疾病和/或它们的并发症的科学论文被排除在外。辩证法和系统的方法被用作解决目标的方法学框架。
一种用于电池的自适应能量管理方法...
摘要。储能系统 (ESS) 在日常生活中不可或缺，有两种类型，可以提供高能量和高功率密度。混合储能系统 (HESS) 是通过组合两个或多个储能单元来获得，以使两种类型都受益。能源管理系统 (EMS) 对于确保 HESS 的可靠性、高性能和效率至关重要。EMS 最关键的参数之一是电池健康状态 (SoH)。对 SoH 的持续监控可提供有关系统状态的重要信息，检测异常的性能下降并实现计划维护，防止系统故障，有助于将效率保持在始终如一的高水平，并通过减少停机时间来帮助确保能源安全。SoH 参数取决于放电深度 (DoD)、充电和放电速率 (C-rate) 和温度等参数。这些参数的最佳值直接影响电池的寿命和运行性能。所提出的自适应能量管理系统 (AEMS) 使用电池的 SoH 参数作为控制输入。它通过动态更新 C 速率和 DoD 参数来提供最佳控制。此外，集成到系统中的超级电容器具有基于滤波器的功率分离功能，可防止电池深度放电。在所提出的 AEMS 控制下，据观察，HESS 比仅依赖电池的系统多产生 6.31% 的能量。由 AEMS 有效管理的超级电容器和电池之间的这种有益关系为从电动汽车到可再生能源存储系统等应用中的先进能源管理开辟了新的可能性。
基于学习的自适应信息路径计划的方法
自适应信息路径计划（AIPP）对许多机器人应用非常重要，使移动机器人能够有效收集有关最初未知环境的有用数据。此外，基于学习的方法越来越多地用于机器人技术，以增强各种和复杂任务的适应性，多功能性和鲁棒性。我们的调查探讨了将机器人学习应用于AIPP的研究，从而弥合了这两个研究领域之间的差距。我们首先为一般AIPP问题提供统一的数学问题定义。接下来，我们从（i）学习算法和（ii）机器人应用的角度建立了当前工作的两个互补分类法。我们探讨了协同作用，最新趋势，并突出了AIPP框架中基于学习的方法的好处。最后，我们讨论了关键的挑战和有希望的未来方向，以通过学习使更普遍适用，健壮的机器人数据收集系统。我们提供了调查中综述的全面论文目录，包括公开可用的存储库，以促进该领域的未来研究。
海上交通分区：一种自适应半监督光谱正规化方法，用于利用多壁画进化流量交互
海上情境意识（MSA）长期以来一直是海上交通监视和管理领域中的关键重点。船舶交通的复杂性越来越多，源于多个船舶之间的复杂多属性交互，再加上交通动态的连续发展，在达到准确的MSA方面构成了重大挑战，尤其是在复杂的港口水域中。这项研究致力于建立高级MET的那言来分区海上流量，旨在增强交通模式的解释性和加强船舶反碰撞风险管理。具体来说，最初引入了三种相互作用措施，包括冲突临界，空间距离和接近速率，以量化船舶之间时空相互作用的不同方面。随后，设计了一个半监督的光谱正则化框架，以熟练地适应多个相互作用信息和从历史分配结构中得出的先验知识。该框架有助于将区域交通分割为多个集群，其中具有相同集群的船舶表现出较高的时间稳定性，冲突连通性，空间紧凑性和收敛性运动。同时，设计了一种自适应超参数选择模型，以寻求各种情况下的最佳交通分区结果，同时还将用户偏好纳入特定交互指标。使用来自宁波 - Zhoushan端口的AIS数据进行综合实验，以彻底评估模型的功效。研究发现，从案例分析和模型比较中发现了拟议方法清楚地展示了所提出的方法成功解构区域交通复杂性，捕获高风险区域并加强战略性海上安全措施的能力。因此，该方法具有巨大的希望，可以推进海上监视系统的智能并促进海上交通管理的自动化。
CAMDIAB确保FDA批准用于先进的自适应混合闭环应用程序CAMAPS FX
Camdiab Ltd是一家数字健康和个性化医学公司，专注于其世界领先的，可互操作的Camaps FX FX封闭循环应用程序的设计，开发和商业化。Camaps FX设计用于使用自适应的自学习控制算法，该算法与兼容连续的葡萄糖监测装置和兼容的胰岛素泵相关，以自主计算和直接胰岛素输送以保持所需的血糖水平。自2019年成立以来，其任务一直是帮助1型糖尿病及其家人过着更好的生活。有关更多信息，请访问www.camdiab.com或在Facebook，LinkedIn和X（以前为Twitter）@Camaps_FX上关注Camdiab Ltd及其产品。
自主总线轨迹跟踪系统的强大无模型自适应迭代学习控制
摘要在这项工作中提出了一种强大的无模型自适应迭代学习控制（R-MFAILC）算法，以解决横向控制自动驾驶总线的问题。首先，根据自主总线的周期重复工作特性，利用了迭代域中使用的一种新型的动态线性化方法，并给出了具有伪梯度（PG）的时变数据模型。然后，R-MFAILC控制器的设计具有建议的自适应衰减因子。所提出的算法的优势在于R-MFAILC控制器，该控制器仅利用了调节实体的输入和输出数据。此外，R-MFAILC控制器具有很强的鲁棒性，并且可以处理系统的非线性测量干扰。在基于卡车SIM模拟平台的模拟中，验证了所提出的算法的有效性。使用严格的数学分析来证明所提出算法的稳定性和收敛性。
人类免疫表型揭示了1型糖尿病的加速衰老
引言现在存在多种治疗乳腺癌分子亚型（BC）的疗法，从而导致过去20年的生存率稳步提高（1）。尽管取得了这些成功，但即使初次治疗后没有临床证据，许多幸存者（大约30％）最终会经历局部或转移性复发（2，3）。在实体瘤中，BC具有延迟复发的倾向，基于亚型的复发模式不同。Those with triple-negative BC (TNBC), defined by lack of the estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), and human epidermal growth factor receptor 2 (HER2), are particularly at risk of distant recurrence, with a shorter window than oth- er subtypes (33.9% vs. 20.4%; 2.6 vs. 5 years, respectively) (4).相比之下，ER +肿瘤可以在治疗原发性肿瘤后数十年，并且随着时间的流逝而有一致的复发风险（4，5）。无论如何，缓解和复发之间的时间为消除残留肿瘤细胞的关键窗口提供了抗药性机制，从而使复发性肿瘤的治疗极具挑战性。这种延迟复发的现象通常被称为肿瘤休眠，主要归因于残留的肿瘤细胞，这些肿瘤细胞进入静止状态或最小的增殖状态，直到达到其他某些其他生长状况为止（6）。迄今为止，多种机制有助于解释这些细胞如何进入和退出静止。然而，在此期间的功能相对较少。器官移植提供了早期的证据表明免疫系统可防止肿瘤尽管它们主要是非增殖性的，但休眠的癌细胞会与局部杂种进行积极交流以改变微环境并支持其自身的生存（7，8）。因此，如果试图在复发之前试图消除残留，休眠肿瘤细胞的内在生物学，则需要休眠的肿瘤细胞。免疫疗法的出现突出了免疫细胞在不断发展的肿瘤中的作用，即使在休眠期间也是如此。
自适应社会技术系统中的人类赋权
生成式人工智能和机器学习的最新进展引发了人们对社会技术系统中不受限制地采用自主、自适应决策机制的担忧。本愿景论文探讨了软件密集型系统与人类作为个体和社会的赋权之间的关键关系。我们强调在自适应社会技术系统 (SASTS) 的背景下赋予人类权力的必要性，这需要在个人、社区和社会层面平衡不同需求、价值观和道德的机制。我们提出了一种由连接器和中介元素以及第三方审计组成的架构，以支持交互并确保维护人类的需求、价值观和道德。我们使用机器人辅助急诊分诊系统的示例来激励和说明我们的工作，并讨论未来研究的一些开放挑战。