一项生命实验室科学,KTH-瑞典B皇家技术研究院,瑞典B皇家技术学院,B北部大学,450001,亨南省郑州大学教育部,郑州大学教育部高级药物准备技术的主要实验室瑞典d Atat€Urk大学医学院医学药理学系,25240年,Erzurum,土耳其E e e e Erzurum E,兽医学系,兽医学院,阿塔图尔克大学,Erzurum,25240,土耳其,土耳其F,Firke Intralies,Erzurum Truncator,25200 er er turkey Erlime groum groum,Turkey groum,Turkey gokurum,Turke ful ful Fir Full Full Full Full Full Full Full Full Fire Ercult and Genetics,伊斯坦布尔,土耳其H伊斯坦布尔,夏尔默斯技术大学,哥德堡,哥德堡I大学,瑞典I医学生物学系,医学系,阿塔特·欧克大学,土耳其Erzurum,土耳其Erzurum,Turkey j ost-microbiome互动中心一项生命实验室科学,KTH-瑞典B皇家技术研究院,瑞典B皇家技术学院,B北部大学,450001,亨南省郑州大学教育部,郑州大学教育部高级药物准备技术的主要实验室瑞典d Atat€Urk大学医学院医学药理学系,25240年,Erzurum,土耳其E e e e Erzurum E,兽医学系,兽医学院,阿塔图尔克大学,Erzurum,25240,土耳其,土耳其F,Firke Intralies,Erzurum Truncator,25200 er er turkey Erlime groum groum,Turkey groum,Turkey gokurum,Turke ful ful Fir Full Full Full Full Full Full Full Full Fire Ercult and Genetics,伊斯坦布尔,土耳其H伊斯坦布尔,夏尔默斯技术大学,哥德堡,哥德堡I大学,瑞典I医学生物学系,医学系,阿塔特·欧克大学,土耳其Erzurum,土耳其Erzurum,Turkey j ost-microbiome互动中心
repsol通过引入和部署AI代理系统,扩展了与埃森哲的共同合作,以继续促进其数字程序的目标,并加速整个公司的生成AI(Gen gen AI)。此代理化将有助于提高流程效率,因为它们在所有公司业务中都进行了扩展。REPSOL致力于引入AI代理是其数字计划发展的一部分,这主要是由于其生成AI能力中心进行了两年以上的工作。这为分析和理解AI代优势的基础奠定了基础,并定义了一种范围扩展整个组织的策略,从而使其重新发明。为此,这家多能量公司将与埃森哲紧密合作,以构建和部署定制的,自主的AI代理,由埃森哲AI Refinery™平台的组件和NVIDIA AI平台提供支持,包括NVIDIA AC ACCELERATY COMPUTING和NVIDIA AI ENTERPRISE软件。这些代理将有助于重塑和简化流程为更具动态和更复杂的工作流程,从计划和预测到应用程序维护和事件解决方案,使Repsol员工能够以更快,更高效,更简单的方式工作。Repsol在埃森哲的支持下,还将探索AI代理商和NVIDIA OMNIVERSE用于数字双胞胎和机器人解决方案,以帮助其员工更有效地在其工业和物流中心进行维护和其他活动。埃森哲将与Repsol合作,以激活劳动力的培训和收养计划。在客户方面,这些技术旨在改善客户的体验,以更高的准确性和速度提供个性化的优惠。作为本协议的一部分,多能量公司还将扩大员工的培训计划,以促进他们在这些新技术中的学习和培训。
随着网络增长,复杂的系统已成为现实。这些特征是分布和由彼此相互作用的自主实体组成。多基因系统(SMA)是社会,在这种社会中,自动,异构和单独投影的实体(代理)在可能是常见或不同的目标上工作[López2003]。因此,使用代理来构建这种复杂的系统被认为是一种有希望的方法[Zambonelli等。2001]。 基于这些方面,SMA的使用越来越多地在不同的领域应用,其自主权水平不同,从人类干预的几乎完全控制的系统到几乎完全自动化的系统,也就是说,通过最少的人类干预,这意味着分析这种类型的软件可以做到的选择可以变得有意义[Fisher等人。 2013]。2001]。基于这些方面,SMA的使用越来越多地在不同的领域应用,其自主权水平不同,从人类干预的几乎完全控制的系统到几乎完全自动化的系统,也就是说,通过最少的人类干预,这意味着分析这种类型的软件可以做到的选择可以变得有意义[Fisher等人。2013]。
想象力,基于模型的推理和决策的神经基础对神经科学产生了很大的兴趣[5-7];在认知水平上,在动物和人类学习中已经假设并证明了模型学习和心理模拟[8-11]。其在基于人工模型的代理中的成功部署迄今已仅限于可用的确切过渡模型[12]或模型易于学习的域中的设置,例如符号环境或低维系统[13 - 16]。在代理无法使用模拟器的复杂域中,最近的成功由无模型方法主导[2,17]。在此类域中,采用标准计划方法的基于模型的代理的性能通常会遭受功能近似作用的模型错误[18,19]。这些错误在计划过程中复合了,导致过度优势和剂性能差。当前没有计划
使用Prometheus的MMF分析代理包括系统规范任务MTV识别功能,以及来自原始体系结构设计阶段,MTV组功能和MTV分析组的两个任务。由于对系统功能的识别涉及对目标规范的分析,并且还考虑了从用例场景中考虑信息,因此将此任务放置在分析学科而不是要求中。功能还用于定义将要开发的代理类型。这是在MTV组功能任务中完成的,其结果是描述各种可能设计的图表。表示,在MTV分析分组中评估了设计,从而列出了代理类型的列表,每种设计都封装了一组功能。
在遥感出现之前,土壤场映射是可用的未知数,这是一种昂贵,耗时的方法,结果不准确。另一方面,遥感提供了一种空间和时间方法,允许跟踪历史记录,这是信息信息中没有土地监控的信息。在文献中,我们可以观察到,通过遥控感(例如:i)[Mcullough等人,都有巨大的努力来监测鹰表面的动力学。2013]分析了Sat'Elisis modi的图像,分辨率为250米,用于在2000年至2011年期间远程监测美国缅因州湖泊的图像; ii)[Feyisa等。2014]在存在各种类型的环境标题的情况下,提高了敬畏(自动化水的伸出指数),以提高预防性精度;和,iii)[Fisher等。2016]根据标准化数据提出的过程方法,使用优化的阈值在大记录中对水进行自动分类。
这里我们描述了 Acrivon 发现的 ACR-2316,它是一种强效、选择性 WEE1/PKMYT1 抑制剂,临床前研究表明其单药活性优于基准抑制剂。该化合物是使用 AP3 专门设计的,通过平衡抑制 PKMYT1 来克服 WEE1 特异性抑制的局限性,我们的 AP3 平台发现这是 WEE1 抑制剂诱导的主要耐药机制。通过结构引导的药物设计,我们实现了对 WEE1 和 PKMYT1 的精确选择性,确保了主要基于机制的可逆性不良事件。在与基准临床分子的头对头临床前研究中,ACR-2316 与目前的临床 WEE1 或 PKMYT1 抑制剂相比表现出更优异的效力和活性。正在进行的 ACR-2316 单药疗法临床试验的患者给药已经开始,旨在评估 ACR-2316 的安全性和耐受性。
协作感知允许在多个代理(例如车辆和基础)之间共享信息,以通过交流和融合来获得对环境的全面看法。当前对多机构协作感知系统的研究通常会构成理想的沟通和感知环境,并忽略了现实世界噪声的效果,例如姿势噪声,运动模糊和感知噪声。为了解决这一差距,在本文中,我们提出了一种新颖的运动感知robus-Busban通信网络(MRCNET),可减轻噪声干扰,并实现准确且强大的协作感知。MRCNET由两个主要组成部分组成:多尺度稳健融合(MRF)通过驱动跨语义的多尺度增强的聚集到不同尺度的融合特征,而运动增强机制(MEM)捕获运动上下文,以补偿动作对物体引起的信息,从而解决了姿势噪声。对流行的协作3D对象检测数据集的实验结果表明,在噪声方案中,MRCNET优于使用较少的带宽感知性能的噪声方案。我们的代码将在https://github.com/indigochildren/collaborative-ception-mrcnet上进行重新释放。
