摘要:我们提出了 BEHAVIOR-1K,一个以人为本的机器人综合模拟基准。BEHAVIOR-1K 包括两个部分,分别由“您希望机器人为您做什么?”这一广泛调查的结果指导和推动。第一个部分是定义 1,000 种日常活动,基于 50 个场景(房屋、花园、餐厅、办公室等),其中有 5,000 多个对象,并标注了丰富的物理和语义属性。第二个部分是 O MNI G IBSON,这是一个新颖的模拟环境,它通过逼真的物理模拟和刚体、可变形体和液体的渲染来支持这些活动。我们的实验表明,BEHAVIOR-1K 中的活动是长期的并且依赖于复杂的操作技能,这两者对于最先进的机器人学习解决方案来说仍然是一个挑战。为了校准 BEHAVIOR-1K 的模拟与现实之间的差距,我们提供了一项初步研究,研究如何在模拟公寓中使用移动机械手学到的解决方案转移到现实世界中。我们希望 BEHAVIOR-1K 的人性化本质、多样性和现实性能够使其对具身化 AI 和机器人学习研究有价值。项目网站:https://behavior.stanford.edu。
糖尿病是普遍的全球健康挑战,显着影响社会和经济福祉。胰岛移植越来越多地被认为是1型糖尿病的可行治疗方法,旨在恢复内源性胰岛素的产生并减轻与外源胰岛素依赖性相关的并发症。我们回顾了间充质干细胞(MSC)在增强胰岛移植的效率方面的作用。MSC以其免疫调节特性和分化潜力为特征,越来越被视为在增强胰岛移植物存活,减少免疫介导的排斥反应以及支持血管生成和组织修复方面被视为有价值。MSC衍生的细胞外囊泡的利用进一步典型的创新方法来改善移植结果。但是,诸如MSC异质性和治疗应用的优化之类的挑战持续存在。先进的方法论,包括人工智能(AI)和单细胞RNA测序(SCRNA-SEQ),被强调为解决这些挑战的潜在技术,潜在地转向MSC疗法,朝着更有效的,个性化的糖尿病治疗方式。本综述表明,MSC对于推进糖尿病治疗策略,尤其是通过胰岛移植至关重要。这凸显了MSC在再生医学领域的重要性,承认其潜力和必须采取的挑战,以充分实现其治疗诺言。
本文介绍了一种新型的混合企业线性编程(MILP)模型,用于在瑞典的Day-Ahead(DA)电力和频率封装储备(FCR)市场中堆叠电池储能系统(BESS)。该模型包括一个详细的日历和周期电池降低和市场技术需求建模,旨在最大程度地利用电池所有者从参与DA和三个FCR市场,正常运营(FCR-N)以及FCR(FCR-D)的潜在利润,以及进行上下调查的障碍(FCR-D)。为提出全面的结果,使用一分钟分辨率的真实数据对2022年进行连续的每日优化。模拟了五种利用模式,包括参与无FCR市场(仅DA),只有DA和FCR-N,只有DA和FCR-D上调,只有DA和FCR-D下调,以及DA和所有FCR市场。对于DA和多FCR市场的收入堆叠中的最大潜在利润可能为1MW-1MWH BESS的K€708,这是没有FCR参与情况的22倍。由多FCR市场参与导致的年度退化占电池容量损失的1.7%。考虑优化问题中的退化会使衰老减少29%,而不会对利润产生重大影响。所提出的模型可以作为评估电池操作策略和算法的盈利能力和可持续性的基准。
间充质干细胞(MSC)具有较高的外体释放能力,具有用作药物载体系统的潜力。外泌体还有效地证明了它们作为药物输送系统进入细胞的能力。这项研究旨在确定宫颈癌细胞(HELA)药物递送过程中MSCDERIVES外泌体影响的机制。在这项研究中,从出生时脐带(UCMSC)中分离出间充质干细胞。孤立的UCMSC以CD34,CD90,CD105和CD34标记为特征。使用电子显微镜检查外泌体的大小和形态。通过电穿孔将释放的外泌体(Exopac)加载释放的外泌体(Exopac),研究了在HELA癌症治疗中使用紫杉醇(Exopac)的潜力。确定exopac以较低的浓度和较短的时间影响了HeLa细胞。exopac抑制了SMAD3和SLUG蛋白,这些蛋白在细胞转移和血管生成中有效。同时,PAC显示了其对凋亡途径中蛋白质的影响,并诱导了BAX/BCL2比。在这项研究中,表明在上皮层层次过渡机制中有效的SMAD3和SLUG转录因子可以被外泌体药物载体抑制。已经证明,UCMSC可以用作药物输送系统,通过阻止细胞中的SMAD3和SLUG信号通路来抑制细胞侵袭。这项研究得到了Tubitak 1002的支持,项目编号为120S682。
在这项工作中,我们证明,由于现有评估协议和数据集中的不足,因此有必要重新审视并全面研究Mul-timodal零射击学习(MZSL)问题问题。具体来说,我们解决了MZSL方法面临的两个主要挑战。 (1)既定基线的情况通常是无与伦比的,而且有时甚至是有缺陷的,因为现有的评估数据集通常与培训数据集有一些重叠,因此违反了零照片范式; (2)大多数现有的方法都偏向可见的类,这在对可见和看不见的类别进行评估时会大大降低性能。为了应对这些挑战,我们首先引入了一个新的多模式数据集,用于零照片评估,称为MZSL-50,其中有4462个视频来自50个广泛多元化的类别,并且与培训数据没有重叠。此外,我们提出了一种新型的多模式零射击变压器(MZST)体系结构,该体系结构利用了吸引瓶颈进行多模式融合。我们的模型可以直接预测语义表示,并且在将偏见降低到可见的类别方面表现出色。我们进行了广泛的消融研究,并在三个基准数据集和我们的新型MZSL-50数据集上实现最先进的结果。具体来说,我们提高了传统的MZSL绩效2。1%,9。81%和8。 vgg-sound,UCF-101和ActivityNet的68%。 最后,我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。 181%和8。vgg-sound,UCF-101和ActivityNet的68%。最后,我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。1
胎儿心脏视图的解剖结构检测对于诊断胎儿先天性心脏病至关重要。实际上,不同的Hos-Pitals数据之间存在较大的域间隙,例如由于采集设备的不同而引起的可变数据质量。此外,产科专家提供的准确的符号信息非常昂贵甚至无法使用。本研究探讨了无监督的域自适应胎儿心脏结构检测问题。现有的无监督域自适应观察检测(UDAOD)的方法主要集中在自然场景中的特定物体,例如雾gy的城市景观中,自然场景的结构关系是不确定的。Unlike all previous UDAOD scenarios, we first collected a F etal C ardiac S tructure dataset from two hos- pital centers, called FCS , and proposed a multi-matching UDA approach ( M 3 -UDA ), including H istogram M atching (HM), S ub-structure M atching (SM), and G lobal-structure M atching (GM), to better transfer the在医疗场景中进行UDA检测的解剖结构的拓扑知识。HM减轻由像素转换引起的源和目标之间的域间隙。sm融合了子结构的不同角度信息,以遵循局部拓扑知识,以弥合内部子结构的主要间隙。GM旨在使整个器官的全球拓扑知识与目标域相结合。对我们收集的FCS和Cardiacuda进行了广泛的实验,实验结果表明,M 3 -UDA的表现胜过现有的UDAOD研究。数据集和源代码可在https://github.com/xmed-lab/m3-uda
路易斯·德·冈萨古(Louis de Gonzague),诺斯公爵(Duk of Nevers)在法国早期的现代历史上发挥了重要作用,尤其是因为他在法国宗教战争期间的政治和外交活动(Boltanski,2006年)。此外,他是16世纪过去二十年来加密实践中的主要参与者之一:数十个手稿(现在保留在BNF)包含了诺斯公爵(Nevers of Nevers)或其中之一的加密信件(BNF,fr。3995)甚至包含68个密码桌。While the letters of the Duke of Nevers are well known to historians (Boltanski, 2006; Le Person, 2002; Le Roux, 2000; Wolfe, 1988), and the majority of these letters has been deciphered as soon as they were received by the recipient (see for instance the interlinear decipherment in the letter from Henri IV to the Duke of Nevers (19 April 1591) at BnF, fr.3615,fol。52),亨利四世给《诺斯公爵》写的一封信在这个语料库中脱颖而出。不仅没有这封信被解密(或者至少没有与信件一起保存其原始解密),而且最重要的是,密码不匹配法国国王的另一个加密信件中使用的密码。
建议采取的行动:环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25,以创建公平的社区主导的脱碳方法。建议采取的行动:环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25,以创建公平的社区主导的脱碳方法。建议采取的行动:环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25,以创建公平的社区主导的脱碳方法。鲤鱼:市政业务,建筑效率,可再生能源,弹性法规,实施,问责制和合伙企业:市政运营,建筑效率,可再生能源,可再生能源,弹性法规,实施,问责制,责任及合伙企业
jmz8rm@virginia.edu摘要作为亚马逊Web服务的实习生(AWS),我以前无需使用AWS的S2N-TLS和其他公共运输层安全(TLS)库的简单且可靠的比较基准,以确定优化和确定S2N-TLS的区域。S2N-TLS每秒处理数亿美元的连接,从而使任何小的优化可节省大量成本。基准线束将每个库(S2N-TLS,OpenSSL和Rustls)适应一个共同的接口,并测量握手延迟,吞吐量和内存使用情况。s2n-tls比Rustls和OpenSSL更具性能,但要比Rustls更高的内存使用,这使得内存成为优化的可能目标。未来的工作包括将基准纳入测试中,以防止部署前的性能回归,更详细的测试以获得更具体的见解,并使用更多参数进行测试。1。简介TLS是一个网络协议,可确保两个端点(例如,您的计算机和Web服务器)安全通信。TLS有两个主要目标:身份验证和加密。身份验证是对端点身份的验证,它阻止了不良演员假装是客户端可能想要与之交谈的服务器。加密保护在运输中数据的安全性,这可以防止
零噪声外推 (ZNE) 是一种量子经典混合技术。它运行噪声水平不断增加的量子电路,提取每个电路的期望值,然后使用经典拟合外推无噪声环境中的理想期望值。在 Mitiq 的 ZNE 实现中,有两个相关的经典变量:(1) 用于查找 y 截距(理想期望值)的外推或拟合类型和 (2) 噪声缩放值,它们决定了噪声在运行的每个附加电路中如何增长 [3]。
