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（WIP）从人类反馈中学习一点加强
11策略梯度算法46 11.1策略梯度算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 11.1.1香草政策梯度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 11.1.2加强。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 11.1.3加强一把（rloo）。。。。。。。。。。。49 11.1.4近端策略优化。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.1.5组相对策略优化。。。。。。。。。。。。51 11.2实施。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52 11.2.1政策梯度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 11.2.2近端策略优化。。。。。。。。。。。。。。。。53 11.2.3组相对策略优化。。。。。。。。。。。。56 11.3辅助主题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 11.3.1广义优势估计（GAE）。。。。。。57 11.3.2双重正则化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58
基于注意力预测分子特性
神经反馈训练（NFT）诱导的神经调节仍然是一个争论的问题。研究与NF特别相关的大脑活动的调节需要控制多种因素，例如奖励，绩效，任务和目标大脑活动之间的一致性。可以使用假反馈（FB）控制条件来实现这一目标，从而等同于实验的所有方面，但大脑活动与FB之间的联系。我们旨在调查NFT在双盲，随机，假对照研究中引起的单个αEEG活性的调节。将48位健康参与者分配给NF（n = 25）或对照组（n = 23）组，并使用可穿戴的EEG设备进行了α上调训练（超过12周）。NF组的参与者根据他们的单个alpha活动接受了FB。对照组接收了NF组参与者的听觉FB。仅在NF组中观察到跨训练课程的α活性增加（p <0.001）。这种神经调节是有选择性的，因为没有证据表明在theta（4-8 Hz）和低β（13-18 Hz）频段中有类似作用。虽然仅在NF组中发现α上调，但心理结果变量总体上增加了对照感觉，焦虑水平降低和放松感觉增加，而NF和对照组之间没有任何显着差异。这是根据学习上下文和安慰剂效应来解释的。我们的结果铺平了自行车，基于NF的神经调节，并具有轻巧，可穿戴的脑电图系统。
irlab收到EMA确认的积极反馈...
患者人群将与Mesdopetam计划中以前的临床研究相同。主要功效终点将是Udysrs部分1+3+4。次级功效终点将基于UDYSR，MDS-UPDRS和24小时日记的元素。在第三阶段证明功效所需的估计参与者数量约为250-270名患者，分布在两项平行研究（在主动治疗和安慰剂之间的1：1随机化）中分布，治疗持续了三个月。
在智能医疗保健背景下残疾老年人的身心健康的特征和需求：根据中国家庭小组研究的数据
结果：65至80岁之间的样本，丧偶或离婚，表现出更高的身体健康评分（p <0.05）；在大学层面或更高范围内接受教育的样本，居住在城市地区，没有慢性疾病，年收入超过100,000 rmb，每天获得家庭支持，经常获得社区服务，并定期使用智能医疗设备，在短形式健康调查（p <0.05）上表现出更高的身体健康，心理健康，心理健康和整体分数（p <0.05）。诸如年龄较小，缺乏慢性疾病，更高的经济状况，家庭支持，经常获得社区服务以及定期使用智能医疗设备等因素对残疾老年人的身体健康状况产生了有利影响（p <0.05）；发现缺乏慢性疾病，城市居住，较高的经济状况，每日家庭支持以及经常获得社区服务的机会，从而积极影响着残疾老年人的心理健康状况（p <0.05）。
带有光电反馈的基于激光的储层计算机的不对称性能
基于物理的神经形态计算是当前数字技术的有前途的算法，因为其能量效率，并行性的潜力和较大的带宽。在各种体系结构中，复发性神经网络（RNN）特别适合以频度依赖性（例如音频和视频信号）处理数据[？]。但是，他们解决特定任务的监督培训通常是数据密集型的，需要调整网络的互发矩阵，这是硬件实现的挑战。储层计算（RC）提供了一个框架来通过简化训练过程来克服此问题，从本质上讲，将RNN未经训练以及在结合RNN节点的瞬时响应的输出层上使用简单的lin-1 eR-ear回归[？？]。这些考虑因素通过使用七个技术平台（包括微电子学，旋转和光子学[？？]。在后一类中，已经提出了各种插曲[？ ]包括大规模的自由空间体系结构[？？？]，光反馈体系结构[？？？]和光子集成电路[？？]。这些物理系统已经在各种任务上证明了最先进的性能，包括非线性通道均衡，混乱的时间序列预测和语音识别[？]。]，其中一个物理非线性反馈体系结构依赖于时间延迟储层（TDRC）方法[？
纤维素纳米纤维的微观机制修饰的胶结脉冲回填材料
摘要加强胶结回填材料以回收脉管和尾矿的性能对于矿产资源和采矿废物管理的可持续发展至关重要。然而，在低成本，高废物比，低碳排放和低粘合剂消耗的实际限制下，巩固了毒性，毛孔和对具有卓越特性的水泥回填材料的采矿废物的升级，这是固有的矛盾和挑战性的。这项研究报告了一种废物到富裕途径，该途径通过纤维素纳米纤维来改善胶结的螺栓回填材料，以回收采矿废物并部分取代水泥。Mechanical compression, X-ray diffraction, thermogravimetry, mercury intrusion porosimetry, scanning electron microscopy tests, fractal quantitative analyses of microstructures, and molecular dynamics simulations were carried out to reveal the action mechanism of TEMPO-modified cellulose nanofibers on cemented gangue backfill materials.分析了节气改性纤维素纳米纤维和机械纤维素纳米纤维对胶结螺栓回填材料强度的贡献的差异。The results show a series of microscopic improvements of cellulose nanofibers on cemented gangue backfill materials, including regulating cemented gel polymerization, increasing hydration nucleation, inhibiting carbonization, densifying pore structure, enhanc- ing Ca-O connections and H bonds, and preventing C-S–H fracture along interlayer water.通过纤维素纳米纤维诱导的这种胶结材料的强度和能量吸收增强，具有最佳剂量可达到30〜50％。还发现过多的纤维素纳米纤维对这种复合材料有害，主要是通过延迟水合结晶并通过捕获空气增加孔，而尽管强度恶化，但它仍然表现出改善的变形抗性和能量吸收。
FS25/1-大型技术和数字钱包 - 反馈声明
1.16从PSR的角度来看，提供用于运营付款系统或为非参与者提供服务的基础架构的实体，这些实体在该付款系统中可以在该付款系统中“参与者”在《金融服务（Banking Reform》（Banking Reform）（FSBRA）（FSBRA）中“参与者”。因此，在提供此类基础设施或服务的范围内，数字钱包提供商将在FSBRA下被视为“参与者”。这些服务可能包括付款数据的存储和传输。每个案件都需要根据自己的事实进行考虑，以确定提供的服务类型是否会将其提供者带入参与者的定义。PSR对受监管支付系统的参与者具有某些权力。
根据停电持续时间的概率确定大学建筑的燃料电池-电池备用系统的规模
氢是一种光明的能源载体，对于脱碳和应对气候变化至关重要。这种能源发展涉及多个领域，包括电力备用系统，以便在停电期间为优先设施负载供电。由于建筑物现在集成了复杂的自动化、家庭自动化和安全系统，能源备用系统引起了人们的兴趣。基于氢的备用系统可以在多日停电的情况下供电；但是，备用系统的大小应适当，以确保基本负载的生存和低成本。从这个意义上讲，这项工作提出了一种使用停电历史的低压 (LV) 建筑燃料电池 (FC) 备用系统的尺寸。历史数据允许拟合概率函数以确定负载的适当生存。建议的尺寸应用于带有光伏发电系统的大学建筑作为案例研究。结果表明，在通常的 330 分钟停电情况下，安装的 FC 电池备用系统的尺寸比仅使用电池的系统便宜 7.6%。如果发生异常的 48 小时停电情况，则可节省 59.3%。它确保在停电期间有 99% 的概率供应基本负载。它证明了 FC 备用系统在应对长时间停电和集成电池以支持突然的负载变化方面的相关性。这项研究的重点是使用实际停电的历史数据来定义具有总服务概率的基本负载的生存。它还可以确定非优先负载的充分生存。所提出的尺寸适用于其他建筑物，并可以量化备用系统的可靠性，以增强电气系统的弹性。
通过使用高性能电离微电极阵列与光学成像相关的高性能电离微电极阵列
1个大学。Lille, CNRS, Centrale Lille, UMR 9189-Cristal-Center for Research in Computer Science, Signal and Automatic, F-59000 Lille, France 2 University Paris-Saclay, CNRS, CEA, Institut de Physique Th´Eorerique, 91191, Gif-sur-Yvette, France 3 Univ Lyon, Ens de Lyon, University Claude Bernard Lyon 1, CNRS De Physique（UMR 5672），F-69342 Lyon，法国4 Qube Research and Technologies，75008 Paris，France 5 Univ。Lille，CNRS，UMR 8523-Phlam-phlam-lasers，Atoms and Mol´écules，F-59000 Lille，法国6号ALTO大学应用物理系，00076 AALTO，AALTO，芬兰7 Sorbonne University 7 Sorbonne University 7 Sorbonne University，理论实验室和高级Enigh Enightoration and High Enigh Encorgies，cnres and High Enighs umr 7559999999999。 Jussieu，Tour 13，5eme’iTage，75252 Paris 05，法国8大学。巴黎 - 萨克莱，CNRS，Optique Institute研究生院