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地球化学和微生物因子在同一含水层内驱动甲壳类动物的组合
摘要。含水层具有独特而高度适应的物种，有助于关键的生态过程和服务。了解含水层中驱动无脊椎动物的关键因素是一项具有挑战性的任务，传统上这主要是在喀斯特实现的。这项研究旨在解除影响意大利中部火山含水层中地下水甲壳类动物（尺寸为0.036至1 mm）的组成和功能的因素。含水层由三个相邻的含水层单元（AUS）组成，显示不同的地球化学（即硫酸盐耗尽的，富含K的K和碱性）。我们采用了一种多学科的方法，整合了水文地质，地质，微生物学和生态学，以确定在生物逻辑组合中我们在三种AU中强调的环境差异是否得到了反映。，我们在三种AUS的地面甲壳类动物的分类学和功能组成中揭示了显着差异，并且在整个调查期间，这些模式均保持一致。值得注意的是，耗尽硫酸盐的AU缺乏地下水的物种，藏有洞穴和stehothermal和中等st骨的物种。富含K和碱性的AUS具有不同的物种；但是，这些物种表现出与运动，饮食和喂养习惯有关的相似功能。Stenothermal
推动（多）酚类代谢物代谢和生物利用度的个体间变异性的因素：人类研究的系统评价
这项系统评价概述了有关酚类代谢物及其决定因素的吸收，分布，代谢和排泄（ADME）的个人间变异性（IIV）的可用证据。人类研究包括研究（Poly）酚和报告IIV的新陈代谢和生物利用度。一百五十三项研究符合纳入标准。个体间差异主要与肠道菌群组成和活性有关，还与遗传多态性，年龄，性别，种族，BMI，（Patho）生理状态和体育活动有关，具体取决于（Poly）苯酚子属。大多数IIV的特征都很差。观察到两种主要类型的IIV。产生的代谢产物梯度可以进一步分为高和低排泄物，如所有类黄酮，酚酸，前氟氟氟霉素，烷基依赖resorcinols和羟基苯乙醇所见。The other type of IIV is based on clusters of individuals defined by qual itative differences (producers vs. non-producers), as for ellagitannins (urolithins), isoflavones (equol and O - DMA), resveratrol (lunularin), and preliminarily for avenanthramides (dihydro-avenanthramides), or by quali- quantitative metabotypes以不同比例的特定代谢产物的特征，例如黄烷-3-醇，黄酮，甚至异黄酮。未来的工作需要阐明当前的开放问题，从而限制了我们对这种现象的理解，该现象可能会影响饮食（poly）苯酚的健康影响。
癌细胞系中药物敏感性的两步多词建模，以识别驾驶机制
人类癌细胞系的药物敏感性预测模型构成了在临床前环境中识别潜在反应性因素的重要工具。整合从一系列异质数据中得出的信息至关重要，但仍然是不平凡的，因为数据结构的差异可能会阻碍拟合算法将足够的权重分配给不同的OMIC数据中包含的互补信息。为了抵消这种效果，该效果倾向于仅导致一种数据类型主导所谓的多摩斯模型，我们开发了一种新颖的工具，使用户能够在第一步中分别训练单摩尼斯模型，并在第二步中将它们集成到多摩s模型中。进行了广泛的消融研究，以促进对奇异数据类型及其组合的各自贡献的深入评估，从而有效地识别它们之间的冗余和相互依赖性。此外，单词模型的集成通过一系列不同的分类算法实现，从而可以进行性能比较。被发现与药物敏感性显着转移相关的分子事件和组织类型集可以返回，以促进对药物反应性潜在驱动因素的全面而直接的分析。我们的两步方法产生了一组实际的多媒体泛 - 批处理分类模型，这些模型对GDSC数据库中的大多数药物具有很高的预测。在具有特定作用模式的有针对性药物的背景下，其预测性能与将多词数据合并到简单的一步方法中的分类模型相比。此外，案例研究表明，它在正确识别已知的特定药物化合物的关键驱动因素以及为其他候选者提供其他药物敏感性因素方面取得了成功。
AI帮助科学家发现威胁英国湖泊生物多样性的顶级污染物
研究人员能够通过将物理学与生物学结合的模型预测生活成本。合着者和墨尔本大学的研究员迈克尔·科尔尼（Michael Kearney）教授说，他们能够测试对历史领域数据的模型预测，以量化气候变暖如何影响各大洲的沙漠爬行动物。
长期的气候趋势推动了安哥拉和纳米比亚海岸最近的变暖
摘要，安哥拉和纳米比亚附近的沿海地区以其东南大西洋的高产海洋生态系统而闻名。最近几十年，这些地区发生了重大的长期变化。在这项研究中，我们研究了整个年度周期中这些长期变化的可变性，并使用34年（1982- 2015年）的区域海洋模型模拟探索了基本机制。结果揭示了安哥拉和纳米比亚海岸沿海面温度（SST）趋势的明显季节性依赖性，其正面和负趋势交替。安哥拉沿海地区的长期变暖趋势主要是由澳大利亚春季和夏季（11月至1月）的明显变暖趋势解释，而纳米比亚的十年趋势是由于对澳大利亚冬季冷却趋势的平衡和澳大利亚的夏季变暖而产生的。对混合层温度变化的热预算分析表明，这些变化是通过沿海电流的长期调节来解释的。安哥拉变暖趋势主要是通过对极向沿海电流的强化来解释的，该电流将更多温暖的赤道水向安哥拉沿岸运送出来。在纳米比亚之外，变暖趋势归因于西北班格拉电流的减少，该电流从南部到纳米比亚海岸的凉爽水。沿海电流中的这些变化与沿赤道波导沿遥远的季节性沿海被困波的调节有关。这些长期变化可能对当地生态系统和渔业具有重大影响。
自主驾驶系统中的路径计划算法
这项综合审查的重点是自主驾驶系统（ADS），该系统旨在减少人为错误，这是大约95％的汽车事故的原因。广告包括六个阶段：传感器，感知，本地化，评估，路径计划和控制。我们解释了每个阶段中使用的主要最新技术，分析了275篇论文，其中162个专门针对路径计划，因为其复杂性，NP-HARD优化性质和在AD中的关键作用。本文将路径规划技术分为三个主要组：传统（基于图，基于抽样的，基于梯度，基于优化的，插值曲线算法），机器和深度学习以及元数据效果优化，详细介绍了他们的优势和缺陷。的发现表明，代表我们研究的23％的元海拔优化方法是成为能够处理复杂问题的一般问题解决者的优先选择。此外，它们具有更快的收敛性和局部最小值的风险降低。占25％的机器和深度学习技术，以其学习能力和对已知方案的快速响应而受到青睐。混合算法的趋势（27％）结合了各种方法，合并了每种算法的好处并克服了对方的缺点。此外，自适应参数调整对于提高效率，适用性和平衡搜索能力至关重要。本评论阐明了自动驾驶系统中路径规划的未来，有助于应对当前的挑战并解锁自动驾驶汽车的全部功能。
gpudrive：1 ...
多机构学习算法已经成功地在各种游戏中生成超人计划，但对部署的多代理计划者的设计影响有限。将这些技术应用于多代理计划的关键瓶颈是它们需要数十亿个经验步骤。为了启用大规模的多代理计划研究，我们提出了Gpudrive。gpudrive是一种gpu加速的多代理模拟器，构建在Madrona游戏引擎顶部，能够每秒产生超过一百万个模拟步骤。的访问，奖励和动态功能直接写在C ++中，允许用户定义降低到高性能CUDA的复杂的，异质的代理行为。尽管进行了这些低级优化，但通过Python可以完全访问Gpudrive，为多代理，闭环模拟提供了无缝且有效的工作流程。使用Gpudrive，我们在Waymo Open Motion数据集上训练加固学习剂，在几分钟内实现有效的目标，并在数小时内扩展到数千个场景。我们在
Limsim系列：一个自主驾驶模拟平台...
闭环模拟环境在自主驾驶系统（AD）的验证和增强中起着至关重要的作用。然而，某些挑战值得关注，包括平衡模拟准确性与持续时间平衡，将功能与实用性调和，并建立全面的评估机制。本文通过引入Limsim系列来解决这些挑战，这是一个综合模拟平台，旨在支持AD的快速部署和有效迭代。Limsim系列集成了来自道路网络的多类信息，采用了人类的决策和计划算法的背景车辆，并介绍了感兴趣领域（AOI）的概念（AOI）来优化计算资源。该平台提供了各种基线算法和用户友好的接口，从而促进了多个技术管道的灵活验证。此外，Limsim系列还包含了多维评估指标，对系统性能提供了彻底的见解，从而使研究人员能够迅速识别出进一步改进的问题。实验表明，LIMSIM系列与模块化，端到端和基于VLM的知识驱动系统兼容。它可以通过评估各种方案的性能来帮助迭代和更新广告。Limsim系列的代码发布于：https：//github.com/pjlab-adg/limsim。
公司责任报告AI的破坏正在推动开发推理的创新
能够通过预测用户需求并主动执行设备和应用程序中的复杂工作流程来决策和任务管理。高通技术强调实时AI处理，使这些代理在设备中连续，安全地运行，同时依靠个人知识图，这些图表准确地定义了用户的偏好和需求，而无需任何云依赖性。随着时间的流逝，这些进步为AI奠定了基础，以自然语言和图像，基于视频和手势的互动简化了人们如何与技术互动。展望未来，高通技术也是体现AI时代的定位，其中AI功能被整合到机器人技术中。通过利用其在推理优化方面的专业知识，高通技术旨在为机器人，无人机和其他自主设备提供实时决策，从而在动态，真实世界的环境中进行精确的交互。