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印度总理纳伦德拉·莫迪就职
总理强调“一个国家的进步与其公民的健康密切相关”，并概述了政府通过五大支柱对医疗保健的承诺：预防性医疗保健、早期疾病检测、负担得起的治疗和药物、增加小城镇的医生数量以及医疗服务的技术进步。他表示，印度的医疗方法是全面的，并重点介绍了近期价值超过 13,000 亿卢比的项目，包括阿育吠陀健康计划下的四个卓越中心、无人机服务扩展、各全印度医学科学院的新基础设施以及医学院的建立。他对为劳工建造的医院表示满意，这些医院将作为专门的治疗中心。他还提到了旨在生产先进药物和优质支架和植入物的制药单位的落成典礼。
Mahindra 开设独一无二的被动安全实验室.pdf
• Mahindra & Mahindra Ltd. (M&M) 投资超过 30 亿卢比建造的全新、最先进的被动安全实验室 (PSL) 和高级电池研究实验室及电池原型制造车间。M&M 今天正式开放被动安全实验室和电池与电池研究实验室，供其工程师在各种负载情况下测试 SUV 产品的安全性并进行电池技术研究。PSL 实验室由泰米尔纳德邦政府工业、投资促进和商务部部长 TRB.Rajaa 博士、M&M Ltd 汽车技术与产品开发总裁兼 Mahindra Electric Automobile Limited 联合董事总经理 Velusamy R 先生以及泰米尔纳德邦政府高级官员共同揭幕，可以说是全球最大的汽车 OEM 汽车被动安全测试实验室之一。该设施可与 Bharat 新车评估计划 (BNCAP) 以及澳大利亚和欧洲新车评估计划 (A/ENCAP) 一起执行
蛋白质和编码序列的整合可以使语言模型的相互增强
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年10月29日。 https://doi.org/10.1101/2024.10.24.620004 doi：Biorxiv Preprint
https://doi.org/10.1038/s41551-024-01272--------------------------------------------0.1038/
使用合成抗原的细胞激活和扩展了工程的T细胞以治疗癌症，通常会导致疗效和耐用性的疗法。在这里，我们描述了一种用于制造合成细胞的高通量微流体系统，该系统模仿了抗原呈递细胞的粘弹性和T细胞激活特性。与刚性或弹性微球相比，合成粘弹性T细胞激活细胞（SYNVAC）导致了人CD8 + T细胞扩张的大量增强，并抑制了调节T细胞的形成。值得注意的是，用Synvacs激活和膨胀的嵌合抗原受体（CAR）T细胞导致汽车转导效率约为90％，并大幅增加T记忆干细胞。工程的汽车T细胞消除了人类淋巴瘤小鼠模型中的肿瘤细胞，抑制了人类卵巢癌异种移植的小鼠肿瘤生长，持续了更长的时间，并降低了肿瘤转发风险。我们的发现强调了粘弹性在T细胞工程中的关键作用，并强调了Synvacs在癌症治疗中的实用性。
MAD-TD：模型增强的数据稳定了高更新比率RL
建立深厚的强化学习（RL）特工，这些特工找到了很少的样本政策，事实证明，众所周知。为了达到样本效率，最近的工作探索了为每个新样本提供大量级别的神经网络的更新。虽然如此高的更新对数据（UTD）比率表现出强烈的经验表现，但它们也引入了训练过程的不稳定。先前的方法需要依靠定期神经网络参数重置以解决这种不稳定，但是在许多现实世界中，重新启动训练过程是不可行的，并且需要调整重置间隔。在本文中，我们关注稳定训练的核心困难之一：学到的价值功能无法概括到未观察到的上利方灯。我们通过通过从学习的世界模型中产生的少量数据来直接扩大了非政策RL训练过程来直接减轻此问题。我们的方法，型号的时间差异学习数据（MAD-TD）使用少量生成的数据来稳定高UTD训练，并在DeepMind Contolol Suite中最具挑战性的任务上实现竞争性能。我们的实验进一步强调了采用良好模型生成数据的重要性，MAD-TD对抗价值高估的能力以及其实际稳定性提高以继续学习。
东北地区和教育发展大臣Sukanta Majumdar博士开设了
2024年9月20日，苏卡塔·穆加达尔（Sukanta Majumdar）博士是霍布尔大学（Gauhati University）的东北地区开发部长（Doner）和教育部长。该倡议将在促进有关至关重要的婆罗门河的可持续发展和研究中发挥关键作用，跨越了2900多公里，不仅是地理特征。它是该地区的核心，深深地嵌入了其环境，文化和数百万的生计中。
整合生成机器学习模型和基于物理的构建能量模拟的模型 /作者= vanfretti，luigi; Laughman，Christopher R。； Chakrabarty，Ankush /creationDate = 2024年10月8日 /主题=机器学习，多物理建模，优化< /div < /div>
建筑模拟工具在设计阶段经常用于尺寸设备并进行基于模拟的研究，以帮助估计年度能源使用或销售。对此类仿真研究的需求，再加上新设计方案（例如建筑电气化）的出现，促使创建基于高级物理的建筑模型。Modelica建筑物库（Wetter，Wangda Zuo，T。S. Nouidui等人等2014）是此类模型中最著名的集合之一，它可以模拟建筑信封和供暖，通风和空调系统的动态行为（Chakrabarty，Maddalena，Qiao等）2021; Zhan，Wichern，Laughman等。2022）。基于Modelica的工具在分析建筑物的性能方面具有明显的好处，因为它们促进了系统控制器设计（Wetter，Ehrlich，Gautier等人。2022）和现实的闭环控制性能（Stoffel，Maier，Kümpel等）2023）。尽管这种基于物理的模型模型可以有效地模拟建筑包膜的能量和传质过程，以及HVAC系统的热流体物理学，但还有其他一些过程会影响HVAC Sys-TEM会影响HVAC Sys-TEM的加热和冷却负载，而这些过程并非由人类而受到人为动作。建筑物乘员会产生并吸收潜在的，明智的和辐射的热量，其Ac-
为什么Oracle自主数据库优越，更快，...
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