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mTOR 反馈回路介导“反弹”......
MET/AKT 轴驱动“闪光”效应。（A）EBC1 和 HS746T 细胞系用 JNJ-605 或 DMSO (VEH) 处理。在抑制剂停用 (WO) 后，在指定时间点 (h) 收获细胞。如左图所示，对顶部所示样品的总细胞裂解物进行免疫印迹。黑边矩形勾勒出印迹。虚线红色垂直线突出显示细胞系之间的分离，以便清晰查看。（B）未经处理或经 JNJ-605 处理的 EBC1 和 HS746T 细胞的共聚焦切片
运动学习机制不会因反馈而改变
基于错误和基于奖励的运动学习机制在现实场景中同时发生，但传统上在实验室任务中通过反馈操作将它们区分开来。本研究通过将基于实验室的反馈操作应用于现实任务来检查这些机制的独特性。使用台球的具身虚拟现实 (EVR)——通过与实体台球桌、球杆和球的互动实现完整的本体感受——我们向现实任务中引入了视觉扰动。32 名参与者（12 名女性）进行了两次视觉运动旋转学习，一次带有错误反馈，一次带有奖励反馈。虽然未经训练的参与者通过错误反馈纠正了整个旋转，但通过奖励反馈只观察到部分纠正，突出了反馈机制对学习的影响。然而，奖励依赖性运动变异性、滞后 1 自相关衰减和试验间变异性衰减（所有基于奖励和技能学习的指标）在错误反馈会话中更高，这表明所提供的视觉反馈并没有专门参与特定的学习机制。运动后 beta 反弹 (PMBR) 是一种学习机制的大脑活动标记，对运动后 beta 反弹 (PMBR) 的分析表明，在奖励反馈期间 PMBR 会下降，但在错误反馈会话期间没有一致的趋势。这些发现支持了行为结果，表明虽然在错误条件下没有奖励反馈，但参与者仍然参与了基于奖励的学习。这项研究强调了运动学习过程的复杂性，并强调视觉反馈本身无法阐明现实世界中基于错误和基于奖励的机制之间的相互作用。
部落咨询摘要和联邦反馈
在协商期间，国库部落咨询委员会会议以及与财政部的订婚，部落政府已要求有关部落特许公司的税收状况的指导，以确定部落经济发展，以支持部落政府税收的产生。随着部落政府通过《降低通货膨胀法》下的选举薪酬机制有资格获得某些与能源相关的税收抵免的资格，这些指导的要求增加了。在2022年11月的《减少通货膨胀法》的部落咨询中，许多部落要求其企业能够获得这些税收抵免，强调缺乏有关部落特许公司联邦税收状况的指导。根据财政部的咨询政策，财政部于2023年6月21日和2023年6月22日对部落特许公司的税收状况进行了两次部落咨询，以收集部落领导人的意见。可以在2023年5月15日出版的《亲爱的部落领袖信》中找到。咨询实际上是为了最大程度地提高印度国家的部落参与。在两天内，有近320名与会者加入了咨询。评论期截至2023年8月18日。财政部收到了部落政府和部落领导的组织的47个书面评论，这些组织统称超过70％的部落国家。2024年10月7日，为了回应部落咨询，拟议规则制定的通知（NPRM）题为“印度部落政府完全拥有的实体”，由联邦公报办公室提交公共检查。同一天，财政部注意到有关这些拟议法规的部落咨询，并发表了一份描述NPRM的情况说明书。根据财政部的部落咨询政策，以下是部落咨询中收到的反馈以及该部门对其拟议实体分类法规的回应。请参阅我们的选修课部落咨询和联邦反馈摘要，以了解NPRM如何解决该主题的部落评论。
rem高级设计利益相关者反馈
直接能量担心Aeso单方面确定在没有发电机的物理日期承诺的情况下，必须创建DAC产品。这不是能源市场在整个非洲其他地区的运作方式，也不需要他们在艾伯塔省的工作方式。通常，精心设计的现货能源市场还将以财务日期市场为特色，这将导致所需资源的物理单位承诺以满足需求。就没有发生的程度，然后像Aeso这样的系统运营商可能会涉及影响市场清算价格的其他承诺，然后影响能源奇异商品的贸易。DAC威胁要无情地分叉这个市场。直接能源认为将能力产品纳入与政府维持唯一能源市场的政策方向相反。DAC只是过渡了传统的能力市场设计，并创建了日常的小时容量产品，该产品将有助于增加消费者的成本，静音能源价格信号并限制零售产品差异化。疏远可靠性成本与能源价格的疏远将损害可靠性以及指导创新和投资的能源价格形成。
单光子相干反馈控制与滤波
如果一个光场恰好包含 k 个光子，则它处于 k -光子态。由于其高度量子化的特性，光子态在量子通信、计算、计量和模拟方面有着广阔的应用前景。最近，人们对各种光子态的产生和操纵的兴趣日益浓厚。控制工程领域的一个新的重要问题是：如何分析和合成由光子态驱动的量子系统以实现预定的控制性能？在本综述中，我们引入了单光子态，并展示了量子线性系统如何处理单光子输入，以及如何使用线性相干反馈网络来塑造单光子的时间脉冲。我们还介绍了一种单光子滤波器。（本综述的扩展版本可在 arXiv:1902.10961 找到。）
自动驾驶汽车和机器人的运动反馈
无论您是从事自动导向车辆（AGV），自动指导推车（AGC），自动移动机器人（AMR）还是所使用的任何其他名称，Encoder Products Company具有编码器，您需要确保精确，可靠的运动反馈。
从人类反馈中学习的强化
- 培训语言模型以人为反馈的指示 - 直接偏好优化：您的语言模型是秘密的奖励模型 - 精细的人类反馈为语言模型培训提供了更好的奖励 - 开放问题和从人类反馈>的强化基本限制
使用TL103WB设计CC-CV反馈电路
用于电池充电应用程序，CC-CV充电仍然是许多产品的必要设计。成本优化的CC-CV设计对于实现足够的充电性能而不产生大量成本是必要的。CC-CV控制回路为开关模式电源提供了模拟反馈。tl103wa在许多这些应用中都普遍存在，因为双重操作放大器和集成的分流电压参考的组合既具有成本又是空间效率，并且具有可接受的性能。本应用程序使用现有的Ti参考设计（PMP23224），并解释了每个反馈回路的派生和一些周围的反馈电路。使用两个下一代组件TL103WB和ISOM8110可以改进此参考设计的CC-CV反馈回路。TL103WB在上一代中改善了偏移，偏移漂移，带宽，静止电流和供应电压范围。此外，利用Ti的新光发光器，该设计可以随着时间的流逝而提高鲁棒性，在温度上的性能以及反馈回路的速度提高。这种设计对传统的CC-CV循环进行了一些修改。讨论和解释了这些差异及其替代方案。设计也是迭代创建的，并且可以通过更精确的被动组件克服设计时间的某些权衡，但是这会增加成本。
