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adv/drl/01/2025
II。 JRF：01邮政资格：M.Sc./ M.Tech。 生物技术/微生物学/Env。 工程/生命科学或相关领域，具有净资格III。 JRF：02职位资格：MSC。 具有净资格IV的化学/化学科学或相关领域。 JRF：02职位资格：MSC。 / M.Tech微生物学 /生物技术，净资格VI。 RA：02邮政资格：（a）博士学位。在生物技术/微生物学/生命科学或相关领域中，理想的：在生物技术/生命科学或相关领域的微生物酶（B）Ph.D的专业知识：分子生物学和生物信息信息学专业。II。JRF：01邮政资格：M.Sc./ M.Tech。 生物技术/微生物学/Env。 工程/生命科学或相关领域，具有净资格III。 JRF：02职位资格：MSC。 具有净资格IV的化学/化学科学或相关领域。 JRF：02职位资格：MSC。 / M.Tech微生物学 /生物技术，净资格VI。 RA：02邮政资格：（a）博士学位。在生物技术/微生物学/生命科学或相关领域中，理想的：在生物技术/生命科学或相关领域的微生物酶（B）Ph.D的专业知识：分子生物学和生物信息信息学专业。JRF：01邮政资格：M.Sc./ M.Tech。生物技术/微生物学/Env。工程/生命科学或相关领域，具有净资格III。JRF：02职位资格：MSC。 具有净资格IV的化学/化学科学或相关领域。 JRF：02职位资格：MSC。 / M.Tech微生物学 /生物技术，净资格VI。 RA：02邮政资格：（a）博士学位。在生物技术/微生物学/生命科学或相关领域中，理想的：在生物技术/生命科学或相关领域的微生物酶（B）Ph.D的专业知识：分子生物学和生物信息信息学专业。JRF：02职位资格：MSC。具有净资格IV的化学/化学科学或相关领域。JRF：02职位资格：MSC。 / M.Tech微生物学 /生物技术，净资格VI。 RA：02邮政资格：（a）博士学位。在生物技术/微生物学/生命科学或相关领域中，理想的：在生物技术/生命科学或相关领域的微生物酶（B）Ph.D的专业知识：分子生物学和生物信息信息学专业。JRF：02职位资格：MSC。/ M.Tech微生物学 /生物技术，净资格VI。RA：02邮政资格：（a）博士学位。在生物技术/微生物学/生命科学或相关领域中，理想的：在生物技术/生命科学或相关领域的微生物酶（B）Ph.D的专业知识：分子生物学和生物信息信息学专业。RA：02邮政资格：（a）博士学位。在生物技术/微生物学/生命科学或相关领域中，理想的：在生物技术/生命科学或相关领域的微生物酶（B）Ph.D的专业知识：分子生物学和生物信息信息学专业。
反对FLR-2糖蛋白激素和DRL的作用...
au：PleaseconfirmthatalleadinglevelsarerepressedCorrected：动物在为增长和繁殖的重要资源提供至关重要的资源之前，整合了发育和营养信号；但是，感知和响应这些输入的途径仍然很少理解。在这里，我们证明了与哺乳动物有丝分裂原激活的蛋白激酶具有相似性的DRL-1和FLR-4在C中保持脂质均匀稳定。秀丽隐章肠。DRL-1和FLR-4在质膜的蛋白质复合物中起作用，以促进发育，因为DRL-1或FLR-4中的突变赋予了缓慢的生长，体积小，体积小和脂质稳态受损。为了确定反对DRL-1/FLR-4的因素，我们对DRL-1突变体表型的抑制剂进行了前遗传筛选，并在FLR-2和FSHR-1中鉴定了突变，该突变分别编码了Folli-Cle刺激激素及其假定的G蛋白蛋白与蛋白质与蛋白质耦合的受体的正交。在没有DRL-1/FLR-4的情况下，神经元FLR-2通过肠道FSHR-1和蛋白激酶A的信号传导来限制生长。此外，我们表明，通过DRL-1和FLR-2的相反信号传导坐在TIR-1寡聚，这调节了下游p38/ pmk-1活性，脂质稳态和发育。最后，我们在肠道中确定了发育转录因子PHA-4/FOXA的令人惊讶的非CA非ca词作用，在该因素限制了响应受损的DRL-1信号传导时，它限制了生长。我们的工作揭示了一个复杂的多组织信号网络，该网络会在p38信号上收敛，以在开发过程中保持体内平衡。
抽象简介深钢筋学习（DRL ...
抽象的深钢筋学习（DRL）已成为人工智能领域（AI）领域的变革范式，在跨不同领域的决策中提供了前所未有的能力。本文探讨了DRL对增强AI系统的决策能力的深远影响，阐明其潜在的原则，应用和含义。DRL代表了深度学习和强化学习的融合，使机器能够学习复杂的行为并通过与环境互动来学习复杂的行为并做出决策。神经网络的利用允许DRL算法处理高维输入空间，这使其非常适合涉及复杂决策过程的任务。DRL的关键优势之一在于它可以解决稀疏和延迟延迟的问题的问题，在传统的增强学习中的共同挑战。通过反复试验的过程，DRL算法可以通过在庞大的决策空间中导航，适应动态环境，并随着时间的推移最大化累积奖励，从而学习最佳决策策略。DRL的应用跨越了各个领域，包括机器人技术，财务，融资，医疗保健，游戏和自动系统。在机器人技术中，DRL促进了能够自主浏览复杂环境，执行复杂任务并适应不可预见情况的智能代理的发展。在金融中，DRL被利用用于投资组合优化，算法交易和风险管理，这表明了其彻底改变传统财务战略的潜力。
使用DRL和V2I
背景：交叉点是我们道路上的关键点，经常成为拥塞和事故的热点。目标：通过DRL和V2I的整合，该计划旨在改善交通流通，减少交通拥堵并提高城市地区的运输效率。方法：该倡议在将车辆到基础结构（V2I）与深度强化学习（DRL）合并以改变城市运输，重点关注交叉路口管理方面。统计分析：传统方法，例如静态标志和交通信号灯，通常不足，因为它们更多地关注整个交通流量，而不是单个车辆的特定行为。为了解决这个问题，我们正在引入一种新的策略，该战略采用了深入的强化学习（DRL）来更好地管理车辆在交叉口的转弯。发现：一种优化的DRL算法，可增强安全性，最大程度地减少拥塞，减少未信号交叉点的等待时间。应用和改进：拟议的交叉路口管理系统可以适应各种交叉路口布局（例如T-界面，回旋处）和多元化的交通参与者（例如，公共汽车，自行车，自行车，行人）。此外，与既定的交通管理基础架构（如交通信号灯或坡道仪表）的集成可以提高城市或区域层面的整体交通效率和流动优化。
基于虚拟网络架构的天空地一体化多域网络资源编排：一种DRL方法
摘要 传统地面无线通信网络由于部署、覆盖和容量问题无法为智能交通系统（ITS）等人工智能（AI）应用提供高质量服务，天空地一体化网络（SAGIN）成为业界的研究热点。与传统无线通信网络相比，SAGIN更加灵活可靠，覆盖范围更广，无缝连接质量更高。但由于其固有的异构、时变和自组织特性，SAGIN的部署和使用仍然面临巨大挑战，其中异构资源的编排是关键问题。基于虚拟网络架构和深度强化学习（DRL），将SAGIN的异构资源编排建模为多域虚拟网络嵌入（VNE）问题，提出一种SAGIN跨域VNE算法。对SAGIN的不同网络段进行建模，并根据SAGIN的实际情况和用户需求设置网络属性。在深度强化学习中，代理由一个五层策略网络充当。我们根据从SAGIN中提取的网络属性构建特征矩阵，并将其作为代理的训练环境。通过训练可以得出每个底层节点被嵌入的概率。在测试阶段，我们根据此概率依次完成虚拟节点和链接的嵌入过程。最后，我们从训练和测试两个方面验证了算法的有效性。
建立尼日利亚索科托州常规CT扫描检查的诊断参考水平
摘要 - 诊断参考水平（DRL）嵌入到优化程序中，以调节CT剂量和诊断质量。这项研究的目的是在尼日利亚索科托州先进的医疗诊断中心建立当地的DRL和辐射剂量暴露。为此研究并评估了190例患有CT头，胸部和腹部 - 斜杆扫描的患者。已经确定，CTDI卷的DRL的头部，胸腔和腹部 - 腹部分别为48.2、9.44和8.02，MGY.CM中的DLP DRL分别为1044、372和646。在比较头部CT时，我们的CTDI Vol DRL低于许多国际标准，但我们的DLP DRL也低于其他国家。Sokoto状态的胸部CT DRL与某些国家的DLP标准相当，尽管其CTDI VOL较高。腹部 - 纤维CTDI Vol DRL低于英国和我们的腹部，因此需要实施受控和优化的协议，以确保患者安全性的同时保持图像质量。
利用人工智能介导的智能视觉反馈增强人类认知
在本文中，我们介绍了一种人工智能介导的框架，该框架可以提供智能反馈来增强人类认知。具体来说，我们利用深度强化学习 (DRL) 提供自适应时间压力反馈，以提高用户在数学算术任务中的表现。时间压力反馈可以通过调节用户的注意力和焦虑来提高或降低用户的表现。根据用户的实时表现由 DRL 策略控制的自适应时间压力反馈可以潜在地解决这一权衡问题。然而，DRL 训练和超参数调整可能需要大量数据和迭代用户研究。因此，我们提出了一个双 DRL 框架，该框架通过与另一个模拟 DRL 代理交互来训练调节 DRL 代理来调节用户表现，该模拟 DRL 代理模仿现有数据集中的用户认知行为。与基线组相比，我们的用户研究证明了双 DRL 框架在增强用户表现方面的可行性和有效性。
基于农业物联网的深入强化学习
摘要。世界的粮食需求对农业领域的创新有影响，其中之一是实施深厚的加强学习（DRL）技术，这与工业革命4.0非常相关。本研究讨论了实施的DRL的重要问题和发展，尤其是在基于物联网的农业领域。研究方法通过搜索和分析原始数据源，分类和选择与讨论的主题相关的相关数据，讨论主题领域以及当前条件下的趋势以及结论的趋势，通过搜索和分析和选择相关数据，采用系统文献综述（SLR）方法。这项研究的目的是了解基于农业物联网的DRL实施状态如何。该研究的局限性是（1）数据源来自Scopus索引期刊； （2）期刊是2021- 2023年； （3）研究方法使用SLR； （4）讨论的重点包括在基于农业物联网的系统中实施DRL，DRL技术的开发以及在DRL中使用工具。
深度强化学习方法在空中交通管制冲突解决中的应用回顾
摘要：深度强化学习 (DRL) 近年来因其能够解决以前由于非线性和高维性而无法解决的决策问题而得到广泛采用。在过去的几年中，它已在空中交通管制 (ATC) 领域得到推广，特别是在冲突解决方面。在本文中，我们对现有的冲突解决问题 DRL 应用进行了详细回顾。本调查基于以下几个部分进行了全面回顾：(1) 冲突解决的基础、(2) DRL 的发展，以及 (3) DRL 在冲突解决中的各种应用，按环境、模型、算法和评估指标进行分类。最后，进行了开放式讨论，可能提出了使用 DRL 进行冲突解决的一系列未来研究方向。本评论的目的是为未来更有意义的研究提供指导点。
加入订单选择深入加固学习
加入订单选择（JOS）是查询操作的基本挑战，因为它会显着影响查询性能。但是，由于近似较大的搜索空间，找到最佳的联接顺序是NP牢固的问题。尽管经过数十年的努力，但传统方法仍然受到限制。深度增强学习（DRL）方法最近越来越兴趣，并且表现出了比传统方法卓越的表现。这些基于DRL的方法可以通过反复试验策略来利用先前的经验，以自动探索最佳的联接顺序。本教程将通过提供各种方法的全面概述，重点介绍最近基于DRL的方法进行加入订单选择。我们将首先简要介绍加入顺序的核心概念和JOS的传统方法。接下来，我们将通过提供有关这些方法的详细信息，分析其关系并总结其弱点和优势，从而提供一些有关DRL的初步知识，然后对基于DRL的联接订单选择方法深入研究。为了帮助观众对JO的DRL方法有更深入的了解，我们将提出两个开源演示，并比较他们的差异。最后，我们将确定研究挑战和开放问题，以提供对未来研究方向的见解。本教程将为JOS开发更实用的DRL方法提供宝贵的指导。