摘要 - 生成扩散模型(GDMS),在对各种域的复杂数据分布进行建模方面取得了显着的进步。与此同时,深度加固学习(DRL)在优化Wi-Fi网络性能方面已显示出重大改进。Wi-Fi优化问题对于数学上的模型来说是高度挑战性的,DRL方法可以绕过复杂的数学建模,而GDMS在处理复杂的数据建模方面表现出色。因此,将DRL与GDM相结合可以相互增强其功能。Wi-Fi网络中当前的MAC层访问机制是分布式协调函数(DCF),它在大量端子中大大降低了性能。在这项研究中,我们提出了深层扩散确定性策略梯度(D3PG)算法,该算法将扩散模型与深层确定性策略梯度(DDPG)框架集成在一起,以优化Wi-Fi网络性能。据我们所知,这是在Wi-Fi性能优化中应用这种集成的第一项工作。我们提出了一种基于D3PG算法的共同调整争议窗口和聚合框架长度的访问机制。通过模拟,我们证明了这种机制在密集的Wi-Fi方案中显着优于现有的Wi-Fi标准,即使用户数量急剧增加,也保持了性能。
2 英国伦敦国王学院 IoPPN 神经影像科学中心 3 英国伦敦南伦敦和莫兹利 NHS 基金会信托 4 英国伦敦国王学院生物医学工程与成像科学学院 5 英国伦敦国王学院 IoPPN 心理医学系 6 英国伦敦国王学院 IoPPN 精神病研究系 7 英国伦敦大学学院计算机科学系医学图像计算中心 8 英国伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所痴呆症研究中心 9 英国伦敦玛丽女王大学沃尔夫森人口健康研究所预防神经病学部 10 英国剑桥大学临床神经科学系 11 德国慕尼黑 GE 医疗集团 12 英国伦敦国王学院 IoPPN 生物统计学与健康信息学系 13 IoPPN,伦敦国王学院,伦敦,英国 14 年龄相关研究中心,斯塔万格大学医院,斯塔万格,挪威 * 通讯作者
图1。(a)定制断层扫描和细胞堆栈的示意图。(b)使用层层涂层的CU电流收集器,在三种不同的无锂计数器电极(情况A,B和C)的三种不同的无阳极细胞中锂的电压曲线/剥离。对于第一个锂沉积,使用0.5 mA cm -2的初始电流密度和3 mAh cm -2的面积容量循环,然后进行不同的处理(请参阅文本)。(C-E)完整单元堆栈的重建图像切片,每个堆栈图像下方都有放大接口。这些图像切片是从最初的3 mAh cm -2沉积在当前收集器上的。(c)案例A(Au coated电流收集器); (d)案例B(Ag涂层电流收集器); (e)案例C(Au涂层电流收集器)。
引言植物微生物系统高度多样,通常由真菌和细菌组成,这些真菌和细菌殖民植物并随后影响植物的生长和发育(Fisher等,1992)。真菌与植物之间的相互作用也有所不同,其中之一是一种相互作用,包括内生真菌。内生真菌定植植物的多样性分布在所有组织中,包括根,茎,叶和水果(Viogenta等人。,2020)。内生真菌是生活在植物组织中而不会引起疾病症状的真菌(Strobel,2018)。Asniah,M。Taufik,A.R。Khaeruni,Muzuni,T。Sali,Muhidin,Suaib,G.A.K。 Sutariati,Sahidin,L.O.S。 Bande,H.S。 Gusnawaty,N.S。 asminaya。 2025。 甘蔗中内生真菌的形态和分子特征是病原体镰刀菌的拮抗剂。农业科学全球创新杂志13:181-192。 [2024年8月17日收到;接受了2024年9月22日;出版于2025年1月1日]Khaeruni,Muzuni,T。Sali,Muhidin,Suaib,G.A.K。Sutariati,Sahidin,L.O.S。 Bande,H.S。 Gusnawaty,N.S。 asminaya。 2025。 甘蔗中内生真菌的形态和分子特征是病原体镰刀菌的拮抗剂。农业科学全球创新杂志13:181-192。 [2024年8月17日收到;接受了2024年9月22日;出版于2025年1月1日]Sutariati,Sahidin,L.O.S。Bande,H.S。 Gusnawaty,N.S。 asminaya。 2025。 甘蔗中内生真菌的形态和分子特征是病原体镰刀菌的拮抗剂。农业科学全球创新杂志13:181-192。 [2024年8月17日收到;接受了2024年9月22日;出版于2025年1月1日]Bande,H.S。Gusnawaty,N.S。 asminaya。 2025。 甘蔗中内生真菌的形态和分子特征是病原体镰刀菌的拮抗剂。农业科学全球创新杂志13:181-192。 [2024年8月17日收到;接受了2024年9月22日;出版于2025年1月1日]Gusnawaty,N.S。asminaya。2025。甘蔗中内生真菌的形态和分子特征是病原体镰刀菌的拮抗剂。农业科学全球创新杂志13:181-192。[2024年8月17日收到;接受了2024年9月22日;出版于2025年1月1日]
1. 美国马里兰州贝塞斯达,美国国立卫生研究院,国家老龄化研究所和国家神经疾病和中风研究所,阿尔茨海默病和相关痴呆症中心 2. 美国加利福尼亚州圣克鲁斯市加州大学圣克鲁斯分校基因组研究所 3. 美国马里兰州贝塞斯达,美国国立卫生研究院,国家老龄化研究所,神经遗传学实验室 4. 英国伦敦大学学院,伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所,神经退行性疾病系 5. 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学生物系 6. 美国德克萨斯州休斯顿贝勒医学院人类基因组测序中心 7. 美国华盛顿大学基因组科学系,美国华盛顿州西雅图 8. 美国华盛顿大学儿科系遗传医学分部 9. DataTecnica,美国华盛顿特区 10. Google LLC,美国加利福尼亚州山景城 11.美国马里兰州贝塞斯达市美国国立卫生研究院国家精神卫生研究所内部研究部人类大脑收集核心 12. 美国国家人类基因组研究所计算和统计基因组学分部基因组信息学科
二核苷酸糖基水解酶 (NADase) 可产生多种核苷酸衍生的信号分子 ( 5 , 6 )。这些衍生物被进一步加工成短寿命产物,根据其结构,这些产物可作为选择性配体,驱动由脂肪酶样蛋白 EDS1 (增强疾病易感性 1) 和 SAG101 (衰老相关基因 101) 或 PAD4 (植物抗毒素缺乏 4) ( 5 , 6 ) 组成的预先形成的蛋白质异二聚体发生特定重排。然后,两种类型的 EDS1 异二聚体会选择性地募集所谓的“辅助 NLR”,在 EDS1-PAD4 的情况下称为 ADR1(激活抗病性 1),在 EDS1-SAG101 的情况下称为 NRG1(氮必需基因 1)。然后 NRG1 和 ADR1 寡聚化并形成膜定位钙通道,从而激活下游免疫反应,特别是对于 NRG1 而言,导致受感染植物细胞死亡(7,8)。
脑钟可以量化大脑年龄与实际年龄之间的差异,有望帮助人们了解大脑健康和疾病。然而,多样性(包括地理、社会经济、社会人口、性别和神经退化)对大脑年龄差距的影响尚不清楚。我们分析了来自 15 个国家(7 个拉丁美洲和加勒比国家 (LAC) 和 8 个非 LAC 国家)的 5,306 名参与者的数据集。基于高阶交互,我们开发了一种用于功能性磁共振成像(2,953)和脑电图(2,353)的大脑年龄差距深度学习架构。数据集包括健康对照者和患有轻度认知障碍、阿尔茨海默病和行为变异额颞叶痴呆症的个体。与非 LAC 模型相比,LAC 模型显示额后网络的大脑年龄较大(功能性磁共振成像:平均方向误差 = 5.60,均方根误差 (rmse) = 11.91;脑电图:平均方向误差 = 5.34,rmse = 9.82)。结构性社会经济不平等、污染和健康差距是导致大脑年龄差距扩大的重要预测因素,尤其是在 LAC(R ² = 0.37,F ² = 0.59,rmse = 6.9)。发现从健康对照组到轻度认知障碍再到阿尔茨海默病,大脑年龄差距不断扩大。在 LAC 中,我们观察到对照组和阿尔茨海默病组女性的大脑年龄差距大于男性。结果无法用信号质量、人口统计或采集方法的差异来解释。这些发现提供了一个定量框架,可以捕捉加速大脑衰老的多样性。
(SHRI JITIN PRASADA)(a)至 d):印度政府强调“全民人工智能”的概念,这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界,推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量,在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时,政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险,政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此,中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后,于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术(中介机构指南和数字媒体道德规范)规则》2021 年(“2021 年 IT 规则”),该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构(包括社交媒体中介机构和平台)规定了具体的法律义务,以确保他们对安全可信的互联网负责,包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务,他们将失去《2000 年信息技术法》(“IT 法”)第 79 条规定的避风港保护,并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布,该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据,追究其责任,同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组,针对印度特定的监管人工智能框架,由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席,来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与,目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题,以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
1 伦敦玛丽女王大学生物与行为科学学院,英国伦敦,2 性状多样性与功能系,皇家植物园,英国萨里郡里士满丘,3 加拿大安大略省多伦多市多伦多斯卡伯勒大学物理与环境科学系,4 美国爱荷华州艾姆斯市爱荷华州立大学生态、进化与生物生物学系,5 美国明尼苏达州圣保罗市明尼苏达大学生态、进化与行为系,6 美国密歇根州东兰辛市密歇根州立大学植物生物学系和生态、进化与行为项目,7 爱尔兰都柏林都柏林圣三一大学自然科学学院、动物学系,8 加拿大安大略省多伦多市多伦多斯卡伯勒大学生物科学系,9 美国科罗拉多州博尔德市科罗拉多大学生态与进化生物学系,10 生态研究所和进化,耶拿弗里德里希席勒大学,耶拿,德国,11 德国哈勒-耶拿-莱比锡综合生物多样性研究中心 (iDiv),莱比锡,德国,12 莱比锡大学生物研究所,莱比锡,德国,13 伦敦帝国理工学院生命科学系,西尔伍德公园,阿斯科特,英国,14 吕讷堡吕讷堡大学生态研究所,吕讷堡,德国,15 乌得勒支大学生物系,乌得勒支,荷兰,16 拜罗伊特生态与环境研究中心干扰生态学系,拜罗伊特大学,拜罗伊特,德国,17 麦克丹尼尔学院生物系,威斯敏斯特,马里兰州,美国,18 肯塔基大学植物与土壤科学系,列克星敦,肯塔基州,美国,19 索邦大学法国巴黎大学、法国国家科学研究院、法国农业研究理事会、法国国家农业科学研究院、法国农业科学研究院、巴黎大学城、法国巴黎高等师范学院、法国巴黎索邦大学生态与环境科学研究所、德国莱比锡亥姆霍兹环境研究中心(UFZ)生理多样性系、英国兰卡斯特大学兰卡斯特环境中心、美国明尼苏达州穆尔黑德明尼苏达州立大学生物科学系、美国密歇根州霍顿密歇根理工大学生物科学系
更广泛的影响此评论严格审查了粘土 - 聚合物混合水凝胶的最新进展,强调了它们在生物修复和生物发现中的应用,同时识别了该领域中现有的缺点和研究差距。正在研究自然粘土复合材料的掺入,以增强其机械性能,稳定性和生物相容性。基于非生物粘土的水凝胶比生物的水凝胶在补救,医学和工业中的应用中进行了更广泛的研究。然而,细胞固定化提供了一种环保方法,不仅与重金属去除相关,而且还提供了与循环经济原理相一致的增值产品的回收。这是由于微生物在酶上将污染物转化为具有极大兴趣的无毒纳米颗粒的潜力。我们建议使用形成生物膜的细菌,因为这些结构似乎参与了增强水凝胶的生存和机械性能。丝状真菌还必须进一步研究,因为它们的菌丝网络结构可以使它们更容易地在聚合物基质中获得营养和污染物。最后,应研究磁铁矿对水凝胶的机械性能和生物相容性的影响,因为它通过应用磁场将其作为在水凝胶回收方面非常有用的工具。