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2025; 21（6）：2430-2445。 doi：10.7150/ijbs.100941研究纸心血管METTL3缺乏会导致先天性心脏缺陷和产后letha
1。北京大学基础医学科学学院生理学和病理生理学系；血管稳态和改造的国家主要实验室，中国北京100191。2。人类解剖学，组织学和胚胎学系的癌症和细胞生物学计划，基础医学科学学院，北京大学健康科学中心，北京100191，中国。3。北京蛋白质翻译后修饰和细胞功能的北京关键实验室生物化学和分子生物学系，基础医学科学学院，北京北京北京北京100191的北京大学健康科学中心基础医学科学学院。4。CAS关键实验室在上海营养与健康研究所，上海生物科学研究所，中国科学院上海研究所，中国上海200031，中国。5。药物生物技术的国家主要实验室，MOE疾病模型动物研究的主要实验室，模型动物研究中心和江苏分子医学的主要分子医学实验室，南京大学医学院，中国南京210093，中国。
评估公共部门能源效率贷款计划：技术方法附件
在工作的范围范围内，根据在范围范围内开展的活动和与Beis进行磋商的活动产生的洞察力进行了完善和最终确定。下表提供了高水平和详细评估问题的摘要。它还将读者指向综合报告的相关部分，其中涵盖了每个评估问题。表1综合报告中评估问题的范围和覆盖范围
第一个双向自适应脑部计算机接口提高了通信效率
在这项新研究中，中国的团队通过添加可以直接向大脑反馈的技术为BCI设备带来了一个全新的维度，从而使其成为双向通信设备。团队指出，使BCI设备双向设备的全部要点是提高效率并允许其在更广泛的应用程序中使用。与常规BCI设备相比，他们声称新设备可提高效率100倍，并使能源需求减少约1000倍。
关于可再生能源和能源效率的议会间会议（IPM25）
•“欧盟的电气化策略”，MechthildWörsdörfer，副局长 - 公正和绿色能源过渡的协调，DG能源，欧洲委员会•“工业流程的电气化如何改善欧盟工业竞争力”欧洲热泵协会首席执行官肯尼（Kenny）•“电动汽车和卡车及其潜在的能源灵活性”，朱莉娅·波利斯卡诺瓦（Julia Poliscanova），车辆＆e-Mobility供应链，运输和环境与MEP和MPS 15:45 Coffee Break 16:00键盘的交通和环境讨论：欧盟委员会与MEPS和MPS 16:45的过渡，第4节：支持欧洲能源过渡和现代化主席的支持要素：Bruno Tobback，MEP比利时
最大化从案例到云的效率和可持续性
DANFOSS EM530和EM511能量计为单相和三相系统提供准确可靠的能量监测。通过Modbus RTU构建了无缝集成到建筑管理系统（BMS）和第三方控制系统中，它们可以实时监视和控制。具有背光显示，符合国际标准的精确测量以及直观的配置，这些仪表易于使用且高效。是监视单机器或整个装置的理想选择，它们有助于优化能源使用，尽早确定问题并支持预防性维护。
中等/重型车辆的加油效率
•董事会在2025年1月采用的计划•主要关注轻型（LD）车辆•了解该地区的车辆所有权，并预测潜在的增长•了解当前的EV基础设施和预测未来的充电基础设施需求，检查该地区采用EV的障碍•确定该地区的行动以增强该地区的EV生态系统，例如。劳动力发展与经济发展
效率和需求预测的框架-IJRPR
随着传统库存管理的确定挑战，例如错误的需求预测，股票管理效率低下以及高仓库成本，人工智能和机器学习已成为库存管理的重要合作伙伴（Ayomide Madamidola等人，2024年，2024年； Vaka，2024年）。随着过时的系统和流程，传统库存管理系统努力优化需求和供应。因此，它始终在库存管理中经历过多的库存和库存，从而导致客户满意度和盈利能力降低。此外，不可预测的市场变化，季节性变化和动态趋势使库存过程复杂化（Germain等，2008）。由于与AI集成的机器学习可以通过数据驱动的解决方案进行更高级的库存管理，因此它支持准确的需求预测并自动化补货决策（Mitta，2024）。这最终通过分析与供应下巴（如天气条件和动态经济趋势）合并的外部因素，从而使需求预测更加精确，与传统的库存管理系统（Khedr和S，2024; Pasupuleti et al。，2024）相比，这最终导致了最佳的库存维持。
计算机科学博士论文：通过人类反馈提高强化学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，这项技术已经走出工业和实验室，进入了人们的日常生活。一旦人工智能和机器人代理进入日常家庭，它们就需要能够考虑人类的需求。借助诸如强化学习人类反馈 (RLHF) 之类的方法，代理可以通过学习奖励函数或直接基于其反馈优化策略来学习理想的行为。与受益于互联网规模数据的视觉模型和大型语言模型 (LLM) 不同，RLHF 受限于所提供的反馈量，因为它需要额外的人力投入。在本论文中，我们研究如何减少人类提供的反馈量，以减轻他们在估计奖励函数时的负担，同时又不降低估计值。我们从基于偏好的学习角度研究了反馈的信息量和效率之间的根本权衡。为此，我们介绍了多种方法，这些方法可以分为两类：隐式方法，无需额外的人力投入即可提高反馈质量；显式方法，旨在通过使用更多反馈类型来大幅增加信息量。为了隐式地提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习 (AL)，通过变分自编码器 (VAE) 从已学习表征的不同聚类中策略性地选取样本，从而提高样本的多样性。此外，我们利用偏好对之间的独特关系，通过在 VAE 的潜在空间上进行插值来执行数据合成。虽然隐式方法具有无需额外工作量的优势，但它们仍然存在偏好本身所能提供的信息量有限的问题。轨迹偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果一条轨迹是偏好的，则假设整个轨迹都是偏好的，从而导致偶然的混淆。因此，我们引入了一种称为亮点的新反馈形式，让用户在轨迹上显示哪些部分是好的，哪些部分是坏的。此外，利用 LLM，我们创建了一种方法，让人类通过自然语言解释他们的偏好，以推断哪些部分是偏好的。总体而言，本论文摆脱了互联网规模数据的假设，并展示了如何通过较少的人工反馈实现一致性。
计算机科学中的博士论文提高了从人类反馈中学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，该技术已从工业和实验室环境中转移到了日常人的手中。一旦AI和机器人代理人被安置在日常家庭中，就需要考虑到人类的需求。使用诸如从人类反馈（RLHF）中学习的方法，代理可以通过学习奖励功能或直接基于其回馈来优化策略来学习理想的行为。与互联网规模数据受益的视觉模型和大型语言模型（LLM）不同，RLHF受到提供的反馈量的限制，因为它需要额外的人为努力。在本文中，我们研究了如何减少人类提供的反馈数量，以减轻奖励功能而不会降低估计值时减轻负担。我们从基于偏好的学习角度来解决反馈的信息和效率之间的基本权衡。在这方面，我们介绍了可以分为两组的多种方法，即在没有额外的人类努力的情况下提高反馈质量的隐式方法，以及旨在通过使用其他反馈类型来大幅增加信息内容的明确方法。为了暗中提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习（AL）来通过从差异自动编码器（VAE）中从差异化表示中挑选出差异的群集来提高样品的多样性。此外，我们还利用了优先对对通过在VAE的潜在空间上插值执行数据综合之间的独特关系。虽然隐式方法具有不需要额外努力的好处，但它们仍然遭受单独提供的信息提供的有限信息。对轨迹的偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果首选轨迹，则为整个轨迹是首选，导致休闲混乱。因此，我们引入了一种称为“亮点”的新形式的反馈形式，该反馈使用户可以在轨迹上显示，哪一部分是好的，哪一部分不好。此外，利用LLMS创建了一种让人通过自然语言解释其偏好的方法，以推断出哪些部分是首选的。总的来说，本论文远离了互联网规模数据的假设，并展示了我们如何从人类较少的反馈中实现一致性。
使用定量波前显微镜
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12（18）：5491-5495。 doi：10.1158/1078-0432.ccr- 06-0747 5。 有santé。 二氢嘧啶脱氢酶缺乏症测试，以防止与氟亚胺相关的严重毒性。 2018。https://www.has-sante.fr/jcms/c_2891090/en/screening-for-dihydropyrimidine-dehydredrogenate-debogenate-decorigation-to-decrase-the-the-the-the-the--------------卡皮替替滨 - 纳阿塔brief。 2022年9月20日访问。 6。 Meulendijks D，Henricks LM，Sonke GS等。 DPYD变体的临床相关性C.1679T> G，C.1236G> A/HAPB3和C.1601G> A作为严重氟吡啶相关毒性的预测因素：对个体患者数据的系统综述和荟萃分析。2004; 40（7）：939-950。 doi：10.1016/j.ejca.2003.12.004 3。Etienne MC，Lagrange JL，Dassonville O等。 癌症患者中二氢吡啶二氢化胺的种群研究。 J Clin Oncol。 1994; 12（11）：2248-2253。 doi：10.1200/jco.1994.12.11.2248 4。 Mattison LK，Fourie J，Desmond RA，Modak A，Saif MW，Diasio RB。 与高加索人相比，非裔美国人二氢吡啶酶缺乏酶缺乏症的患病率增加。 Clin Cancer Res。 2006; 12（18）：5491-5495。 doi：10.1158/1078-0432.ccr- 06-0747 5。 有santé。 二氢嘧啶脱氢酶缺乏症测试，以防止与氟亚胺相关的严重毒性。 2018。https://www.has-sante.fr/jcms/c_2891090/en/screening-for-dihydropyrimidine-dehydredrogenate-debogenate-decorigation-to-decrase-the-the-the-the-the--------------卡皮替替滨 - 纳阿塔brief。 2022年9月20日访问。 6。 Meulendijks D，Henricks LM，Sonke GS等。 DPYD变体的临床相关性C.1679T> G，C.1236G> A/HAPB3和C.1601G> A作为严重氟吡啶相关毒性的预测因素：对个体患者数据的系统综述和荟萃分析。Etienne MC，Lagrange JL，Dassonville O等。癌症患者中二氢吡啶二氢化胺的种群研究。J Clin Oncol。1994; 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16（16）：1639-1650。 doi：10.1016/s1470-2045（15）00286-7