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用于多功能，动态和鲁棒的双体运动控制
摘要 - 本文介绍了一项有关使用深钢筋学习（RL）为双皮亚机器人创建动态运动控制器的综合研究。超越了关注单个运动技能的关注，我们开发了一种通用控制解决方案，该解决方案可用于一系列动态的两足动物技能，从定期步行和跑步到Aperiodic的跳跃和站立。我们的基于RL的控制器结合了一种新颖的双历史结构，利用了机器人的长期和短期输入/输出（I/O）历史记录。通过拟议的端到端RL方法进行培训时，这种控制架构始终优于模拟和现实世界中各种技能的其他方法。该研究还深入研究了拟议的RL系统在开发运动控制器时引入的适应性和鲁棒性。我们证明，提出的体系结构可以通过有效使用机器人的I/O历史记录来适应时间不变的动态变化和时间变化的变化，例如接触事件。此外，我们将任务随机化确定为鲁棒性的另一个关键来源，促进了更好的任务概括和对干扰的依从性。可以成功部署所得控制的控制策略，这是一种扭矩控制的人尺寸的两头机器人。这项工作通过广泛的现实世界实验推动了双皮亚机器人的敏捷性限制。我们展示了各种各样的运动技能，包括：坚固的站立，多功能步行，快速跑步，展示了400米仪表板，以及各种各样的跳跃技能，例如站立的跳远和跳高。
基于CDK7共价结合药物的反式宿主指导的策略：目标选择性，皮莫尔剂量，跨病毒反应性
1 QURIENT CO.，LTD。，C-DONG，242 PANGYO-RO，C801 BUNDANG-GU，SEONGNAM-SI 13487，大韩民国2临床和分子Virolosgy研究所，Friedrich-Alexander-UniversitätErlangen-Nürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnürnounberg（faangen）scherny 34，4.1105病毒学研究所，弗雷伊大学柏林，罗伯特 - 冯·斯特拉斯 - 斯特拉斯7-13，14163柏林，德国4铅索发现中心，奥托 - 霍恩 - 斯特拉斯，15，442227德国多特蒙德，德国多特，5 manfred.marschall@fau.de;电话。： +49-91-3185-36096†这些作者对这项工作也同样贡献。‡当前地址：Kanaph Therapeutics Inc.，112-901，58，Mokgam-Ro，Gwangmyeong-Si 14295，大韩民国。§当前地址：MitoMmune Therapeutics，13楼，108，Bongeunsa-Ro，Gangnam-Gu 06123，韩国首尔，韩国共和国。∥当前地址：功能性免疫组学，大学医院Tübingen，Hoppe-Seyler-Straße3，72076Tübingen，德国。
四足机器人运动的连续加固学习
摘要：不断学习的能力对于机器人获得高水平的智力和自主权至关重要。在本文中，我们考虑针对四足机器人的连续加强学习（RL），其中包括能够不断学习子序列任务（可塑性）并保持先前任务的性能（稳定性）的能力。提出的方法获得的策略使机器人能够依次学习多个任务，同时克服了灾难性的遗忘和可塑性的丧失。同时，它可以实现上述目标，并尽可能少地修改原始RL学习过程。所提出的方法使用Piggyback算法为每个任务选择受保护的参数，并重新定位未使用的参数以提高可塑性。同时，我们鼓励探索政策网络，鼓励策略网络的软网络的熵。我们的实验表明，传统的持续学习算法在机器人运动问题上不能很好地表现，并且我们的算法对RL培训的进度更加稳定，并且对RL培训的进度更少。几个机器人运动实验验证了我们方法的有效性。
合并症模式对“难以治疗”的类风湿性关节炎患者的长期功能演变和疾病活动有不同的影响
摘要 背景 尚不清楚难以治疗 (D2T) 类风湿性关节炎患者的长期结果特征以及导致其发展的因素。在此，我们探讨了 D2T 长期结果的异质性和促成因素。 方法 患者纳入前瞻性单中心队列研究。应用 EULAR 对 D2T 的定义。使用潜在类别轨迹分析评估功能状态 (改良健康评估问卷 (mHAQ)) 和疾病活动性 (疾病活动评分-28 (DAS28)) 的纵向聚类。使用多元线性混合模型来检查合并症及其聚类对长期结果的影响。 结果 1264 名患者中有 251 名 (19.9%) 被确诊为 D2T。年龄较小、纤维肌痛、骨关节炎、首次使用生物或靶向合成抗风湿药物 (b/ts-DMARD) 时的 DAS28-红细胞沉降率 (ESR) 以及在 b/ts-DMARD 治疗的前 6 个月内未能降低 DAS28-ESR 评分是患者患上 D2T 的重要预测因素。长期随访（总计 5872 人年）显示功能状态演变分为四组：18.2% 的患者 mHAQ 稳定、轻度受损（平均 0.41），39.9% 的患者逐渐改善（1.21-0.87），两组患者缓慢恶化或功能障碍稳定且显著（HAQ>1）。同样，确定了四组不同的疾病活动演变。在评估的不同合并症群中，“心理健康和疼痛相关疾病”或“代谢疾病”的存在对 mHAQ 恶化（两者均为 p<0.0001）和 DAS28 演变（分别为 p<0.0001 和 p=0.018）有显著影响。结论 D2T 患者在长期病程方面代表了一个异质性群体。心理健康/疼痛相关疾病以及代谢疾病会导致长期不良后果，应针对性治疗，以优化此类类风湿性关节炎的预后。
与转录组整合的代谢组揭示了出租车Mairei Arils
当前对多种病症患者的治疗是次优的，其单疾病方法或治疗指南的适应方法是由于其复杂性而导致依从性不佳。尽管这导致要求采取更多整体和个性化的处方方法，但朝着这些目标的进步仍然很慢。随着机器学习（ML）方法的快速发展，现在也存在有前途的方法，以加速多种多发性精确医学的进步。其中包括分析疾病合并症网络，使用从不同医学领域整合知识的知识图，以及应用网络分析和图形ML。多种疾病网络已用于改善疾病诊断，治疗建议和患者预后。通过多种关系类型连接的不同医学实体结合的知识图可以整合来自不同来源的数据，从而允许复杂的交互并创建连续的信息流。然后，网络分析和图形ML可以提取网络的拓扑和结构，并揭示隐藏的特性，包括疾病表型，网络中心和途径；预测重新利用的药物；并确定安全，更全面的治疗方法。在本文中，我们描述了创建双分和单分歧疾病和患者网络的基本概念，并回顾了知识图，图形算法，图形嵌入方法和图形ML的使用。具体而言，我们提供了图理论在研究多发症，从图形中提取知识的方法的应用概述，以及疾病网络在确定多种疾病的结构和途径中应用的示例，识别疾病表型，识别健康状况，预测健康状况以及选择安全有效的治疗方法。在当今以ML为注重ML的现代数据中，这种基于网络的技术很可能处于开发强大的临床决策支持工具的最前沿，用于治疗多发性多种疾病的老年患者。
审查与劳拉西m的测试使用作为catatonia
catatony是一种神经精神综合症，发生了一系列精神运动，情感体征和症状，具有导管和区域性。 div>是某些精神，代谢，免疫学，内分泌，传染性和神经系统疾病的非特异性表现，建立早期诊断策略以实施有效及时的治疗方法至关重要。 div>这项系统审查的目的是评估Lorazepam检验作为与Catatonia Indiguos的诊断策略的有用性。 div>使用了Cochrane，Lilacs，Scielo，PubMed和Scopus。 div>选定的文章是临床试验和前瞻性队列，其中诊断出catatony，Lorazepam检验的使用和方案以及反应度量以及反应度量。 div>初始搜索确定了87篇文章；采用包含和排除标准，它在8篇文章的选择中达到了顶峰。 div>Catatonia的鉴定带来了困难，其诊断是可变的，这会产生关于早熟介质的局限性。 div>评估和策略存在异质性，但是BibliónSpeaker在使用Lorazepam作为确认性评估和对Catatonia的初步治疗方面具有暗示性。 div>Lorazepam测试是管理协议的一部分，可以成为决定律师事务所的一步，以便患有Catatonia的人及时接受干预。 div>可以得出结论，Lorazepam测试是一种可访问且可复制的技术，其最终实施的结果令人鼓舞，但是需要新的研究涉及其标准化应用。 div>
火卫一探测车运动系统的开发
MMX（火星卫星探测）是日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA)、法国国家空间研究中心 (CNES) 和德国航空航天中心 (DLR) 的机器人采样返回任务，计划于 2024 年发射。该任务旨在解答火卫一和火卫二的起源问题，这也有助于了解太阳系早期的物质运输，以及水是如何被带到地球的。除了负责采样和样品返回地球的 JAXA MMX 母舰外，CNES 和 DLR 还建造了一辆小型火星车，用于降落在火卫一上进行现场测量，类似于龙宫上的 MASCOT（移动小行星表面侦察车）。MMX 火星车是一个四轮驱动的自主系统，尺寸为 41 厘米 x 37 厘米 x 30 厘米，重约 25 公斤。火星车车身上集成了多种科学仪器和摄像机。火星车车身呈矩形盒状。侧面连接着四条腿，每条腿上有一个轮子。当火星车与母舰分离时，腿会折叠在一起，放在火星车车身的侧面。当火星车被动着陆（没有降落伞或制动火箭）在火卫一上时，腿会自动移动，使火星车保持直立状态。火卫一的一个白天相当于 7.65 个地球小时，在为期三个月的总任务时间内，会产生大约 300 个极端温度循环。这些循环和昼夜之间较大的表面温度跨度是火星车的主要设计驱动因素。本文详细介绍了 MMX 火星车运动子系统的开发
将大麻用作慢性疼痛患者的治疗平面
电子邮件：yasminjustine@unipam.edu.edu.br摘要简介：本文提出了一项系统的文献综述，该评论提出了评估大麻作为各种病态患者慢性疼痛的治疗方法。目的：这项研究的主要目的是通过综合综述来证明大麻在治疗慢性疼痛患者中的主要治疗作用。方法论：峰值策略用于阐述指导问题。在2017年至2023年之间确定了与主题相关的10,000多个出版物。但是，在严格包含和排除标准之后，只选择了14项研究进行最终分析。结果和讨论：主要发现表明，将大麻用作互补疗法可以为患有慢性难治性疼痛的患者带来重大好处，或者对常规治疗几乎没有反应。结论：观察到的好处包括减少阿片类药物的消费量和患者生活质量的大幅改善。但是，重要的是要强调，由于法律，道德和社会的影响，将大麻用于治疗目的仍然是一个有争议的话题。讨论涉及诸如患者接受这种治疗形式的调节，剂量，监测和访问之类的问题。
西巴尔干国家抑郁症患者的诊断精神病和躯体合并症
72.5％的患者中至少存在一种合并症的精神疾病。最频繁的是焦虑症（53.6％），特别是普遍的焦虑症（20.2％）；非有机睡眠障碍（50.7％），特别是失眠（48.4％）；和性功能障碍（21.4％），特别是缺乏性欲（20.2％）。合并症患有任何非心理疾病。最常见的是循环系统疾病（55.9％），特别是高血压（45.9％）；内分泌，营养和代谢性疾病（51.3％），特别是高脂血症（24.0％）；和其他非精神疾病（60.7％），特别是腰痛（22.7％）。所有患者接受了不同药物的药理治疗。大多数患者接受了单一治疗或联合治疗
人工智能作为供应链可持续性实践的推动者：生产现状研究
简介：在公司的日常活动中，对可持续性的关注变得越来越重要。在经济活动的发展中，供应链在生态足迹的形成中起着根本性的作用，因为它们与稀缺自然资源的消耗直接相关。因此，有必要加快在供应链中采用可持续的做法，以避免环境问题恶化。在这种背景下，人工智能可以成为可持续发展的盟友。研究问题和目标研究问题：利用人工智能作为供应链可持续性实践的诱导剂，目前的科学成果如何？总体目标：研究使用人工智能作为供应链可持续性实践诱导剂的科学成果的最新进展。具体目标：1）分析科学生产的演变； 2）确定研究的作者概况； 3）分析与书目耦合有关的作者情况； 4）研究共现分析理论基础由于对环境和社会负责的运营的需要，可持续性实践在供应链（SC）中的整合受到了关注。传统的生产模式建立在自然资源取之不尽、用之不竭的假设之上，但随着人们认识到自然无法满足从环境中提取的投入的不断增长的需求，这种模式发生了变化 (Srivastava, 2007)。通过技术进步和商业战略的融合，CS 的可持续发展未来前景光明 (Sarkis 等人，2019) 方法论 就其性质而言，这项研究被归类为定量研究。方法上，对2021年至2023年出版的期刊进行文献研究，目的上，探索性、描述性研究。该研究使用了从 Web of Science 数据库中提取的 204 篇文章中的二手数据。为了开展这项研究，我们使用了文献计量技术，旨在测量科学知识的生产和传播率。结果分析基于所进行的文献计量分析，可以观察到人们对使用人工智能促进CS可持续性这一主题的兴趣日益浓厚，这表明使用颠覆性技术实现公司运营现代化的重要性，从而能够将更高的效率和盈利能力与更环保的表现相协调。结论本研究对关于使用人工智能作为供应链可持续性实践的诱导因素的出版物进行了分析，强调了相关的主题轴线，以及所面临的影响和挑战。值得强调的是研究问题的相关性和当代性。为生产链配备可持续的实践满足了保护环境和自然资源的迫切需要。参考书目 Bag, S.、Wood, LC、Mangla, SK 和 Luthra, S. (2020)，采购 4.0 及其对循环经济中业务流程绩效的影响，资源、保护和回收，152，104502。Rege, A. (2023)。数据分析时代人工智能对供应链的影响。国际计算机趋势与技术杂志，71(1)，28-39。 Srivastava, S. K.（2007 年 3 月）。绿色供应链管理：最新的文献综述。国际管理评论杂志，9（1），53-80。