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引用王
增生性糖尿病性视网膜病（PDR）是一个晚期糖尿病性视网膜病的阶段，是全球生产年龄人群中不可逆失明的主要原因（1，2）。以视网膜新血管形成为特征，导致严重的并发症，例如新生血管瘤，玻璃体出血和视网膜脱离，PDR的发病机理尚未完全阐明（3，4）。尽管影像学和管理方面最近取得了进步（5），但了解潜在的分子机制对于开发有效的疗法至关重要。氧化应激在糖尿病中显着加剧，在PDR发病机理中起关键作用（6）。它损坏了视网膜脉管系统中的线粒体结构和DNA，损害了细胞功能（7）。这种压力是新血管单位侮辱的关键因素，为PDR的核心病理生理基础。此外，由于防御机制受损，糖尿病患者更容易受到氧化应激的影响，进一步强调了氧化应激在包括PDR在内的糖尿病性视网膜病变的发育和进展中的作用，包括PDR（8）。单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）通过对各种疾病的细胞和分子维度提供详细的见解，具有明显的晚期疾病研究（9，10）。其在单个细胞水平上剖析基因表达的能力揭示了PDR的复杂细胞景观，从而区分了患病状态和健康状态（11）。Hu等人进行的研究。为使用SCRNA-SEQ在研究PDR（12）中提供了宝贵的见解。这些作者强调了SCRNA-SEQ在基因表达方面的应用，从PDR患者的纤维血管膜中鉴定细胞群，并揭示了小胶质细胞在PDR的纤维血管膜中的新作用。这些研究共同强调了Scrna-Seq在揭开
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Hosseini，S.，Mallipeddi，D.，Holmberg，J。等（2022）。加工性能的比较
抵抗[5]。尽管过程优化了重大的优化工作，但由PBF-LB和PBF-EB生产的316升零件仍然无法满足最佳功能性能所需的表面质量要求。据报道，由PBF-LB和PBF-EB产生的316L部分的典型表面粗糙度（RA）值分别为〜10 µm [9]和〜30 µM [10]。在PBF-LB和PBF-EB之间获得的表面粗糙度的巨大差异是无关的。在比较PBF-LB和PBF-EB时，已经报道了TI6AL4V的可比较表面粗糙度值。对于PBF-LB标本，在构建方向上测量了〜8 µm的RA，而对于PBF-EB，观察到RA为〜23 µm [11]。无论相关的AM过程如何，印刷的部分通常都需要后处理才能实现所需的表面
福祉经济政策之间的权衡与冲突
您正在开展一个会议来规划权衡和矛盾。您决定要调查住房和住房政策领域。首先，您需要定义跨领域目标（本指南中的第 1 步）。考虑到这一点，您定义您正在研究“住房政策如何支持建设幸福经济”。在此基础上，您可以评估政策目标和工具之间的相互作用，以确定它们预期贡献之间的权衡和矛盾。
具有自增强自适应性能的分级多孔钢整体结构
铁是一种丰富的化学元素，自古以来就以钢和铸铁的形式用于制造工具、器皿和武器。[1,2] 钢铁目前每年的产量为 1.4 亿吨，是人类文明中最广泛利用的材料之一。[1] 如此高的产量和当前加工技术的高碳足迹，使钢铁成为现代社会减少材料对环境影响的首选材料。[3] 虽然全世界的大部分钢铁生产都用于制造致密的建筑结构元件，但人们也在探索将多孔铁块用于催化、[4] 储能、[5] 组织再生 [6] 和结构应用。[7] 对环境影响较小的轻质结构的需求日益增长，人们对此类多孔金属以及它们对旨在更有效地利用自然资源的非物质化战略的潜在贡献的兴趣日益浓厚。海绵铁是通过将矿石在熔点以下直接还原而获得的，是多孔金属最早的例子之一。[8] 由于其强度相对较低，这种多孔铁在过去被用作制造致密结构的前体。多孔金属的低强度源于众所周知的材料强度和相对密度之间的权衡。[9] 根据 Gibson-Ashby 分析模型的预测，[10] 多孔和胞状结构的强度和刚度与固相相对密度 (φ) 呈幂律关系：P∼φm，其中 P 是关注的属性，m 是缩放指数。重要的是，高度多孔的大型结构（φ<0.20）通常表现出的刚度和承载能力远低于这种简单分析模型的预期水平。 [11] 事实上，实验和计算研究表明，当材料的相对密度接近其渗透阈值时，只有一小部分固相能有效地增加多孔结构的刚度。[12,13] 这是因为在多孔网络结构整体变形过程中存在未受载荷的悬挂元素。[14]
通过增强学习
学习表征捕获对世界的非常基本的理解是机器学习的关键挑战。隐藏在数据中的解释因素的层次结构是如此一般的表示，并且可以通过分层VAE实现。然而，培训层次的VAE总是遭受“后塌陷”的苦难，其中数据信息很难传播到更高级别的潜在变量，因此导致层次结构不良。为了解决这个问题，我们首先是从信息理论的角度来减轻后层崩溃的现有方法的缺点，然后突出了正规化的必要性，即在维持不同级别之间的依赖性的同时，将数据信息明确传播到高级潜在变量。这自然会导致提出高级潜在表示作为顺序决策过程的推断，这可能受益于应用强化学习（RL）。将RL的目标与正规化的目标保持一致，我们首先引入了一条跳过的途径，以获取奖励，以评估潜在的潜在表示的信息内容，然后基于它的Q-VALUE函数可能具有正规化的一致优化方向。最后，策略梯度是典型的RL方法之一，用于训练层次VAE，而无需引入梯度估计器。1。简介实验结果坚定地支持我们的分析，并证明我们提出的方法有效地减轻了后塌陷问题，学习了信息的层次结构，获得了可解释的潜在表示，并且在下游任务中明显优于其他基于层次的VAE方法。
知道您的邻居：通过空间视觉语言推理改善单视的重建
从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面，但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而，这些方法仍然在被占地的区域困难，因为没有视觉观察的几何形状需要（i）周围的语义知识，以及（ii）关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn，这是一种单视场景重建的新方法，其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块，以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示，以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明，与预测每个3D点的密度相比，Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果，并且与先前的工作相比，零弹性概括的改进。项目页面：https：//ruili3.github.io/kyn。
生物缀合物及其模量结构的开发...
a）MTT-Cleavage：2％TFA/DCM； b）fmoc-aaa（x）-OH耦合； c）FMOC-裂解2％哌啶/2％DBU/DMF，0.1 m HOBT； d）从树脂裂解2.5％TIS/ 2.5％H 2 O/ 95％TFA（RT，3 h）; e）盐交换pyr.hcl 10 eq/meoh（1 h）; F）环化：BOP 3EQ/HOBT 3EQ/DIPEA 6EQ/DMF（C = 0.5 mg/ml，RT，24 h）; g）氨基乙酸脱身0.2 M NH 4 OAC溶液（pH 5.0）/1 M甲氧基胺（RT，1 H）； h）在0.2 m NH 4 OAC溶液中（pH 5.0）中的daunorubicin结合（RT，24 h）; i）FMOC-裂解4％氢氮/DMF（RT，2 h）。图2：环状kngre（a）和Xngre（b）药物的合成的示意图。
接种 COVID-19 疫苗的休假时间 | 政策
大学 COVID-19 疫苗接种休假政策已不再有效。有关更多信息，请参阅大学 COVID-19 资源中心 (https://www.rochester.edu/coronavirus-update/)。
离线强化学习的隐式和明确的政策约束
离线增强学习（RL）旨在根据历史数据改善目标政策而不是行为政策。离线RL的一个主要问题是分配转移导致Q值估计的分布转移。大多数现有的作品都集中在行为克隆（BC）或最大化Q学习方法以抑制分布转移。BC方法试图通过将目标策略限制为离线数据来减轻转移，但它使学习的策略高度保守。另一方面，最大化Q学习方法采用悲观的机制来通过根据动作的不确定性来最大化Q值和惩罚Q值来产生动作。但是，生成的措施可能是算法的，从而导致预测的Q值高度不确定，这反过来又将误导该策略以生成下一个动作。为了减轻分配转移的不利影响，我们建议通过统一Q学习和行为克隆以应对探索和剥削难题来隐含和明确地限制政策。对于隐式约束方法，我们建议通过致力于使目标策略和行为策略的行动无法区分的生成对抗网络统一行动空间。对于显式约束方法，我们会提出多重重要性采样（MIS），以了解每个状态行动对的优势权重，然后将其用于抑制或充分使用每个状态行动对。D4RL数据集上的广泛实验表明，我们的方法可以实现出色的性能。MAZE2D数据上的结果表明，MIS与单个重要性采样更好地解决了异质数据。我们还发现MIS可以有效地稳定奖励曲线。关键字：Q学习，行为克隆，悲观机制，多重重要性采样。
核酸研究
摘要MHC I类鼠和β-2-微球蛋白基因在胚胎癌（EC）细胞中是沉默的，但在分化这些细胞时会诱导。我们先前表明，位于H-2KB基因启动子中的增强子样序列在F9和PCC3细胞中是非功能的。我们先前已经从小鼠T细胞系中纯化了48 kD蛋白（KBFI），该细胞系与该增强子中的腔序列序列结合，并与Beta-2-微球蛋白基因启动子中的类似序列结合。我们在这里解散第二蛋白（Kbf2，58 kd）的纯化，该蛋白也与该序列结合。虽然两种活性都存在于分化细胞中，但在未分化的EC细胞中不存在KBF1结合活性，在未分化的EC细胞中，腔液序列没有增强剂活性。分化后，诱导KBF1结合活性，而palindromic序列作为增强子变得活跃。因此，在未分化的EC细胞中缺乏KBF1活性至少部分原因是缺乏在这些细胞中H-2 I类和β-2-微球蛋白基因表达的表达，并表明KBF1活性在分化过程中受到调节。