XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemepr
肠道菌群对生殖功能的影响
肠道微生物群对生理过程的影响正在迅速在全球引起关注。尽管研究不足，但仍有可用的数据证明了肠道微生物群的串扰，以及该轴对繁殖的重要性。本研究回顾了肠道菌群对繁殖的影响。此外，还提出了肠道菌群调节男性和女性繁殖的可能机制。数据库，包括Embase，Google Scholar，PubMed/Medline，Scopus和Web of Science。的发现表明，肠道菌群通过调节类固醇性激素，胰岛素敏感性，免疫系统和性腺微生物群的循环水平来促进性腺功能。肠道菌群还改变了ROS的产生和细胞因子积累的激活。总而言之，可用的数据证明了肠道微生物群轴的存在，该轴对性腺功能的作用。然而，大多数数据是动物研究的诱人证据，而人类数据的数据很大。因此，使用动物模型验证实验研究报告的人类研究很重要。
明确的能源联盟 - 明尼苏达州众议院
House File 1738主席Swedzinski和House Energy Finance＆Policy委员会成员的证词，清晰的能源联盟倡导者，要求所有明尼苏达州（包括当地屋顶太阳能）清洁，负担得起和可靠的能源。感谢您有机会在House File 1738上发表评论，该文件将废除可再生开发帐户，并更改由Xcel Energy（Solar*Rewards）运营的太阳能生产激励计划。明确的能源联盟敦促委员会反对HF1738。明尼苏达州立法机关在1994年建立了可再生开发帐户，并通过Xcel Energy的付款，以换取该公用事业公司在其草原岛核电站上及其Monticello工厂中储存放射性核废料（有效地无限期）。账户中存入的资金支持了该州各地的可再生能源项目，并导致了明尼苏达州社区的清洁能源和经济发展。同样，太阳能奖励计划也使许多明尼苏达州人在财务上有可能去太阳能并为我们州的能源独立性做出贡献。此程序对于想要安装屋顶太阳能的低收入和中等收入家庭特别重要。明确的能源联盟不是HF 1738所提供的更改，而是鼓励委员会探索其他方法，以帮助更多的明尼苏达州家庭从当地的清洁能源中受益。这可能包括针对其他公用事业服务的家庭的可退还的州太阳能税收抵免，目前不符合参议院文件441中提议的Xcel Solar*奖励计划的资格。感谢您的考虑，明确的能源联盟黑人视觉社区权力合作能源期货学院地方自力更生的明尼苏达州环境正义桌明尼苏达州互联网国际信仰和轻型塞拉利昂俱乐部
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过过滤动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描中学习此表示，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
秋季2024 EWMBA/MBA 295T.1-海湾地区的创新和企业家（2个单位）
Vivek Rao自2018年以来一直是UC-Berkeley Haas商学院的讲师，教授三个MBA课程的设计，创新，企业家精神和前瞻性方法。除了在HAAS的工作外，他还在UC-Berkeley的机械工程系上领导着关于设计理论和方法论的研究，并在UC-Berkeley的雅各布斯雅各布斯设计创新研究所的新型设计大师计划的录取和教育委员会任职，并在其中共同开发并建立了技术设计，'他的研究得到了国家科学基金会，长期网络安全中心和Odebrecht基金会的支持，并获得了多个奖项，包括设计理论和方法论中的2020年ASME IDETC最佳纸质奖。他的行业学术合作包括在Figma的就职教育顾问委员会（2021-22）上与Autodesk Research and Service的出版物。他定期与行业和政府客户进行咨询，从早期初创公司到领导SaaS公司到美国国防部。
利用现代生物技术工具对植物进行智能重编程以抵抗盐胁迫
a 作物遗传育种与综合利用教育部重点实验室，油料作物研究所，豆科作物遗传与系统生物学中心，福建农林大学农学院，福州，中国；b 水稻生物学国家重点实验室，中国农业科学院，中国水稻研究所，浙江，中国；c 国家生物技术和基因工程研究所 (NIBGE)，巴基斯坦费萨拉巴德；d 扬州大学园艺与植物保护学院园艺系，扬州，中国；e 塞浦路斯理工大学农业科学、生物技术与食品科学系，塞浦路斯莱梅索斯；f 西澳大利亚大学 UWA 农业研究所，澳大利亚珀斯克劳利；g 作物多样化与遗传学，国际生物盐渍农业中心，阿拉伯联合酋长国迪拜； h 印度海得拉巴国际半干旱热带作物研究所 (ICRISAT) 基因组学和系统生物学卓越中心；i 澳大利亚默多克大学国家农业生物技术中心默多克作物和食品创新中心
气候变化工作计划的重新定性
3使其正义过渡到低排放气候弹性的未来也是政府的优先事项。CBC指出了“将气候放在政府决策中心”的意图时，他们强调了这一点，并同意“气候变化需要政府，私营部门和社区的各个层面的决定性行动” [CBC-20-MIN-20097 Refers]。
糖：机器人技术的预训练3D视觉表示
从网络数据中学习可概括的视觉表示已为机器人技术带来了令人鼓舞的结果。然而，预循环方法着眼于预训练2D表示，是应对闭塞的优势，并在复杂的3D场景中准确地将对象定位。同时，3D代表学习仅限于单对象。为了解决这些局限性，我们引入了一个名为Sugar的机器人技术的新型3D预训练框架，该框架通过3D点云捕获对象的语义，几何和负担性能。我们强调了3D表示学习中混乱场景的重要性，并自动构建一个受益于模拟中无需成本监督的多对象数据集。Sugar采用一种多功能变压器的模型来共同解决五个预训练任务，即用于语义学习的跨模式知识蒸馏，以掩盖点建模，以取消几何结构，掌握姿势合成以进行对象负担，3D实例分割和引用表达地面以分析杂乱无章的场景。我们对三个与机器人相关的任务进行了学习的代表，即零射击3D对象识别，引用凸起的接地和语言驱动的机器人操作。实验结果表明，糖的3D表示优于最先进的2D和3D表示。
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。
在线依赖状态的模型 - 误差表示...
尽管[插入强迫]对[插入偏置过程]的影响的扩增将发生在数十年的时间尺度上，但与[插入有偏见的过程]本身相关的固有时间尺度通常是在小时的顺序上。因此，原则上应该可以通过在短期天气预测模式下研究此类模型的性能来评估[插入过程]的异常值是否现实。
强烈的两党支持对受控psilocybin用作代表性的治疗或增强的支持
摘要迷幻的psilocybin既有承诺作为精神疾病的治疗，又是改善健康个体幸福感的方法。在某些司法管辖区（例如，俄勒冈州，美国），psilocybin用于这两个目的的使用是或很快就会被允许使用，但对这一转变的公众态度被研究了。我们要求795个美国美国人的全国代表性样本评估psilocybin使用的道德状态，以适当的许可环境，以治疗精神病疾病或增强福祉。在两种情况下，参与者表现出强烈的两党支持，将个人的决定评为道德上的积极。这些结果可以为有效的psilocybin使用而有效的政策制定决策，鉴于在创新的调节模型的背景下引起的强大公众态度。我们没有探索对psilocybin在无监督或无许可的社区或社会环境中使用的态度。