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引言人类增强的生物政治
人们已经寻求数千年来提高自己的身心能力的方法。对于我们这些相信人类增强技术的人来说，包括衣服，工具和武器，增强的政治始于史前历史。只有某些种姓或性别才能触摸特定工具或穿某些衣服的工业前社会规范是初步政治。假肢已有数千年的历史，到15世纪，世界各地有多次疫苗接种的实验。撰写以来文明曙光以来发生的各种赋权的历史是适当的，但这一卷（现在我们可以向讲座展示）将在20世纪初期开始有关人类增强的辩论中，该辩论始于20世纪初期，一旦现代医学开始为人类增强提供实际技术。在研究人类增强与生物殖民地（我们作品的主题）之间的关系之前，可以说几句话，关于该卷出现的系列文章，该系列具有与第一本书相同的标题，并且在该主题上最佳科学专家的贡献中开放。
对基于CRISPR的基因编辑交付的最新进步的全面理解
div>duškoLainšček博士提供了有关脂质纳米颗粒（LNP）的一般知识，并在各种货物交付中有效地使用了它们。组成（可离子脂质，辅助脂质，胆固醇）也阐明了，还讨论了PEG脂质和DOTAP添加的作用，以分别辅助特定细胞的靶向和提高RNP封装效率。有关剂量和管理途径的研究。此外，提出了使用LNP的临床方面的临床方面是基于ASS CRISPR的临床试验，并提出了使用LNP的临床试验。LNP可以用mRNA或RNP的形式用作CRISPR/CAS系统的强大交付工具。Jure Bohinc，一名博士生也在众议院建立的重组CAS9蛋白隔离和纯化的方案中提出。LNP产生以及递送，生物抗化和吸收机制。特别强调体内递送以及如何实现被动和主动靶向，尤其是在体内递送大脑，绕过了LNP的局限性及其血脑屏障的局限性。2。Dhanu Gupta（半页）
AI进步：探索Github副驾驶，使用LSTM的假新闻检测以及AI对运输的影响
摘要：人工智能（AI）严重影响了各个部门，突破了技术和重新定义过程的界限。本文研究了AI进步的三个关键领域：用于软件开发的GitHub Copilot，长期记忆（LSTM）网络检测假新闻以及AI对运输的更大影响。Github副副词是AI-Power Edsing Assistant，正在彻底改变开发人员编写代码的方式。LSTM，一种复发性神经网络（RNN）的形式，提供了一种有效的解决方案来检测错误信息。最后，AI通过自动驾驶车辆和交通管理对运输的贡献，展示了AI如何重塑运输领域的基础设施，安全性和效率。本文旨在全面了解这些技术的工作方式及其社会影响。
12/06/2024宣布“网络...
网络安全建造智能孟加拉国的必要性不能被夸大。随着数字技术和电子政务的进步，保护个人，经济，政府和工业部门的信息变得至关重要。网络攻击威胁到国家安全，经济稳定和个人隐私。此外，网络安全对于数字教育和研究的完整性至关重要。因此，建立有弹性的网络安全框架并促进广泛的网络安全意识对于实现智能孟加拉国的愿景至关重要。此短期课程的注册费为TK。20,000/ - （仅塔卡只有两万），每人通过付费订单或需求草案提前支付，而赞成“董事，BRTC，BUET”。课程注册费也可以通过电子存放在储蓄帐户号4404034173888，帐户姓名：索纳利银行有限公司（Sonali Bank Ltd.课程费用包括印刷课程材料，考试，证书，茶点等的所有费用，并不包括增值税和税收。席位受到限制，申请 /提名将以先到先得的基础选择。注册截止日期是2024年7月25日。
通过反强化学习的学徒学习
我们考虑在马尔可夫决策过程中学习，在马尔可夫决策过程中，我们没有明确地赋予重新功能，但是我们可以在这里遵守专家，以展示我们想学习的任务。此设置在应用程序（例如驾驶任务）中很有用，很难写下明确的奖励功能，以准确地指定应如何交易不同的desiderata。我们认为专家试图最大程度地发挥奖励功能，该奖励功能可作为已知功能的线性组合，并给出了一种学习专家所展示的任务的算法。我们的al-gorithm基于使用“逆增强学习”来试图恢复未知的奖励功能。我们表明，我们的算法终止了少数迭代，即使我们可能永远无法恢复专家的奖励功能，算法的策略也将达到与专家接近的绩效，在此，在此，相对于Expt exptt的未知奖励函数，在这里可以衡量。
基于a-lyapunov的诉讼 - 诉讼 - > ...
Abstract In many real-world reinforcement learning (RL) problems, besides optimizing the main objective function, an agent must concurrently avoid violating a number of constraints.In particular, besides optimizing performance, it is crucial to guar- antee the safety of an agent during training as well as deployment (e.g., a robot should avoid taking actions - exploratory or not - which irrevocably harm its hard- ware).To incorporate safety in RL, we derive algorithms under the framework of constrained Markov decision processes (CMDPs), an extension of the standard Markov decision processes (MDPs) augmented with constraints on expected cu- mulative costs.Our approach hinges on a novel Lyapunov method.We define and present a method for constructing Lyapunov functions, which provide an ef- fective way to guarantee the global safety of a behavior policy during training via a set of local linear constraints.Leveraging these theoretical underpinnings, we show how to use the Lyapunov approach to systematically transform dynamic programming (DP) and RL algorithms into their safe counterparts.To illustrate their effectiveness, we evaluate these algorithms in several CMDP planning and decision-making tasks on a safety benchmark domain.Our results show that our proposed method significantly outperforms existing baselines in balancing con- straint satisfaction and performance.
使用加强学习
摘要 - 使用无人驾驶汽车（无人机）的搜索和救援应用也称为无人机，由于其对生态系统和人员的影响很大，因此正在成为行业和学术界感兴趣的研究主题。探索灾区是搜救和救援的关键要素，以确定需要立即援助或具有较高危险概率的区域。本文旨在使用无人机对灾区的覆盖范围优化。我们将重点放在研究的情况下。所提出的方法由两个主要部分组成：i）暹罗网络用于识别卫星图像中的浮游建筑物，ii）ii）感兴趣的点被转换为合适的迷宫环境，随后，任何增强学习（RL）结构用于区域覆盖范围以进行区域覆盖范围。在这里，RL体系结构的目标是通过优化时间和以前访问的区域来确保无人机覆盖完整的环境。实验以显示当前方法的好处和挑战。
AI驱动的机器学习方法确定了与支架大象植入的总主动脉弓置换后30天死亡率相关的风险因素
8中国；北京Xicheng区Xicheng区北利希路167号，北京Xicheng区，8中国；北京Xicheng区Xicheng区北利希路167号，北京Xicheng区，
ACT MRF 合同签署公告 - 威立雅
“作为全球生态转型的领军企业，威立雅将把世界领先的技术带到堪培拉，使这座材料回收设施成为澳大利亚最先进的设施之一，并生产出用于回收和资源再利用的最高纯度材料，”威立雅首席执行官埃斯特尔·布拉赫利诺夫（Estelle Brachlianoff）表示。“该项目是我们‘绿色升级’战略的一部分，旨在加大对澳大利亚的投资，澳大利亚是威立雅的重点区域。目前，这一势头已经非常强劲：在‘绿色升级’的第一年，威立雅澳大利亚的营收就增长了7.7%。这座全新的、最先进的材料回收设施将提高当地的回收能力，通过在堪培拉本地对回收物品进行分类来减少运输排放，并为澳大利亚首都领地日益增长的循环经济提供更多就业机会。”
针对CD20的癌症免疫疗法的进展
CD20 主要位于 B 细胞上，在 B 细胞的发育、分化和激活中起着至关重要的作用，是治疗 B 细胞恶性肿瘤的关键治疗靶点。针对 CD20 的单克隆抗体的突破，尤其是利妥昔单抗，彻底改变了 B 细胞恶性肿瘤的预后。利妥昔单抗已获批用于治疗各种血液系统恶性肿瘤，标志着癌症治疗的范式转变。在当前情况下，针对 CD20 的免疫疗法继续快速发展。除了传统的 mAb 之外，进展还包括抗体-药物偶联物 (ADC)、双特异性抗体 (BsAbs) 和嵌合抗原受体修饰 (CAR) T 细胞。ADC 将抗体的精确性与药物的细胞毒性潜力相结合，为增强治疗效果提供了一条有希望的途径。BsAb，特别是 CD20xCD3 构建体，可重定向细胞毒性 T 细胞以消除癌细胞，从而提高其治疗作用的精确度和效力。CAR-T 细胞是对抗血液系统恶性肿瘤的一种有前途的策略，代表了真正个性化的治疗干预措施之一。目前，许多新疗法正在临床试验中进行评估。本综述是对 CD20 靶向疗法的全面总结，强调了持续存在的进展和挑战。尽管取得了重大进展，但与这些疗法相关的不良事件和耐药性的产生仍然是关键问题。了解和缓解这些挑战对于 CD20 靶向免疫疗法的持续成功至关重要。