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修改模糊遗传算法：规则生成和缓存的最近邻居策略
摘要：遗传算法（GA）比其他方法（例如梯度下降或随机搜索）更有用，尤其是对于具有许多局部最小值和Maxima的非不同的函数，例如梯度下降或随机搜索。标准GA方法的缺点之一是需要设置许多超参数，并且基于复杂规则而不是更直观的模糊规则，选择压力是基于复杂的规则。通过模糊逻辑调整此类参数的遗传算法的变体，以使参数更新原理更容易解释，构成模糊遗传算法（FGAS）的类别。本文提出了对具有N个特性和自动生成规则的两个相对模糊遗传算法（FGA）的修改，以及旨在改善模拟运行时的计算优化。在基准功能（Ackley，Griewank，Rastrigin和Schwefel）上评估了修改，并且选择了每个修改方法的最佳设置（即成员资格功能，术语数，T-norm和t-conorm）。将结果与标准GA和粒子群优化（PSO）进行了比较。结果表明，FGA方法可以使用缓存和最近的邻居方法进行优化，而不会失去准确性和收敛性。证明这两种修改后的方法在统计学上的表现明显比基线方法差。结果，我们提出了对现有两种算法的两种优化：通过缓存和测试其性能，通过规则生成和最近的邻居估算进行外推。
回顾了对生物启发的优化算法的全面综述，包括微电子和纳米光学的应用
摘要：人工智能在日常生活中的应用变得无处不在且不可避免。在那个广阔的领域，一个特殊的位置属于用于多参数优化的仿生/生物启发的算法，该算法在许多区域中找到了它们的使用。新颖的方法和进步正在以加速速度发表。因此，尽管事实上有很多调查和评论，但它们很快就变得过时了。因此，与当前的发展保持同步非常重要。在这篇综述中，我们首先考虑了生物启发的多参数优化方法的可能分类，因为专门针对该领域的论文相对较少，而且通常是矛盾的。我们通过详细描述一些更突出的方法以及最近发表的方法来进行。最后，我们考虑在两个相关的宽域中使用仿生算法的使用，即微电子（包括电路设计优化）和纳米光子学（包括诸如光子晶体，纳米质体的构造和水流的结构的逆设计（包括逆设计）。我们试图保持这项广泛的调查独立，以便不仅可以使用相关领域的学者，还可以使用对这个有吸引力领域的最新发展感兴趣的所有人。
良好（在驾驶时）-googleapis.com
应对这些挑战，我们提出了驾驶概念，以此作为实现良好驾驶行为的框架。驾驶理由评估驾驶行为在道路使用者之间存在的相互期望之间的一致性中。利用现有文献，我们首先要区分（i）经验期望（即，反映了“遵循某种行为的信念”，借鉴了过去的经验）（Bicchieri，2006年）； （ii）规范性期望（即，基于社会同意的原则，反映了“应该遵循某种行为的信念”）（Bicchieri，2006年）。，由于社会期望自然会随着时间的流逝而自然变化，因此我们引入了第三种期望，促进期望，表示可以展示的行为，以促进运输生态系统的持续改进。我们将驾驶员置于社会规范期望的空间内，并指出现有的与一些经验和促进期望的重叠，这受到技术和物理上可行性的限制。
政府能源管理计划（gemp）在线...
4.4 如何编辑能源效率及节约官员的信息 22 4.5 如何提交 EEC 联系人的任命……………………………………. 24 4.6 如何编辑 EEC 联系人的信息…………………………………….. 26 5. 登记账户和车辆………………………………………………………………… 29 5.1 如何登记电表/账号………………………………………………… 30 5.2 如何编辑电表/账号………………………………………………….. 31 5.3 如何登记机动车辆………………………………………………………………… 32 5.4 如何查阅/编辑机动车资料……………………………………………… 35 6. 提交电力及燃料消耗报告………………………………………… 39 6.1 如何提交电力消耗报告…………………………………………………….. 40 6.2 如何编辑电力消耗报告…………………………………………………… 42 6.3 如何提交燃料消耗报告…………………………………………………… 42 6.4 如何编辑燃料消耗报告………………………………………………………… 45 7. 如何提交大厦、办公室及库存………………………………………………….. 46 7.1 如何登记机构大厦…………………………………………………………….. 47 7.2 如何登记大厦办公室………………………………………………………… 49 7.3 如何提交空调机组的库存报告…………………………………………………………… 53 7.4 如何提交照明系统库存报告…………………………………………………… 57 7.5 如何提交办公设备库存报告……………………………………………………… 61 7.6 如何查看/编辑机构的建筑物……………………………………………………… 63 7.7 如何查看/编辑建筑物的办公室……………………………………………………… 66 7.8 如何查看/编辑空调机组的库存…………………………………………… 69 7.9 如何查看/编辑照明系统库存………………………………………………… 73 7.10 如何查看/编辑办公设备库存………………………………………………… 77
Prader-Willi综合征的性能型
▪增加生长并提供自然的青春期生长突变，如果没有性类固醇（即使使用人类生长激素）▪帮助建立骨密度。这很重要，因为患有PW的儿童由于肌肉张力降低和运动降低（体重活动）而有低骨密度的风险。▪降低骨密度降低而导致的骨质减少和骨质疏松症的长期风险
Pogostemon Cablin的综合代谢组和转录组分析为Pogostone的完整生物合成途径提供了新的灯光
pogostemon cablin（Patchouloi）是一种著名的多年生草本植物，用于中药，其主要的生物活性化合物是Patchouloulolol和Pogostone。Patchouli的生物合成途径已经很早就解决了，而Pogostone的生物合成途径由于缺乏直接合成Pogostone的末端酶而无法完全解决。在这里，本研究旨在通过综合转录组和代谢组分分析来预测Pogostone生物合成的末端酶，并重建其最可能的完整生物合成。广香叶的代谢组和转录组纤维与根和茎的叶子大致不同。广圆紫胶类似物（如广宁酸酯和叶氨基烯）主要积聚在叶片中，而pogostone含量的根部含量更高。基于对差异表达的基因和代谢产物的综合分析，我们重建了广丘洛尔的生物合成途径，并预测了pogostone的最可能完整的生物合成途径。此外，我们还鉴定了29个涉及广patlouli的新辛托比底基因组Pogostone生物合成的高表达基因，并且它们的大多数表达水平与Pogostone含量密切相关。尤其是Patcholi Bahd-DCR酰基转移酶（BAHD-DCR）在系统发育上远离但与其他已知的植物Bahd酰基转移酶相似，但结构上相似。他们中的大多数具有保守的催化基序HXXXD，催化中心可以与4-羟基-6-甲基-2-吡酮和4-甲基化甲基-COA和Pogostone的产物分子的广泛认识的底物分子结合。因此，建议广pation胶根中高表达的bahd-dcrs是直接合成pogostone的末端酶。这里的发现提供了更多支持的证据
streego执行摘要
使广告商能够购买高投资将破坏未经检查的社交网络。广告商可以很容易地用广告来统治网络，因为广告商愿意花更多的钱，甚至不仅仅是一大群人。幸运的是，我们设计了基于声誉的非线性定价模型。必须通过收到高投票和在网络上发布来赢得声誉；它不能购买。如果您有一个新帐户，您的声誉将很低，并且在一个帖子上投票的成本不止一次。如果您的声誉很高，则可以更便宜一次。这揭示了广告商和用户之间的投票竞争环境，并防止广告商创建1000个帐户和一次投票。
引用Muller DRP，Stenvers DJ，Malekzadeh A，Holleman F，Painter RC和Siegelaar SE（2023）P
在单个胎盘中，在体内人胎盘灌注中显示胎儿与母性肽浓度比为≤0.017。liraglutide（GLP1激动剂）在人类研究中至少3.5小时后至少3.5小时，在人类研究中至少有一个受试者的胎儿转移。在动物研究中，GLP-1激动剂在母乳中排泄。人类有关排泄的数据不可用。在动物研究中，SGLT2抑制剂通常在三个月期间是安全的，但是在产后第21至90天，在少年大鼠中暴露，这是与人类肾脏发育的第二和第三三个月相吻合的时期，导致肾骨盆和小管的扩张。人类数据由SGLT2抑制剂使用过程中无意中妊娠的药物数据库组成，发现流产和先天性畸形的增加。在动物研究中， SGLT2抑制剂在母乳中排泄并影响新生儿生长，但人类数据尚无。SGLT2抑制剂在母乳中排泄并影响新生儿生长，但人类数据尚无。
2510 亿美元药品销售专利到期后如何利用专利悬崖以及不同药品定价方法的分析
印度政府化学和化肥部药品部 (DoP) 已委托 Biovantis Healthcare Private Limited (Biovantis) 编写本报告，该报告以 Biovantis 的独立研究和分析为基础。保留所有权利。本报告和相关工作的所有版权均归药品部 (DoP) 和 Biovantis Healthcare Private Limited 所有。本报告利用了一手和二手数据以及从各种来源获取的信息，例如文章（同行评审和一般）和对顶尖专家的访谈。专家和关键意见领袖表达的观点仅代表个人观点，不应代表他们所从事专业工作的组织。本报告仅供参考。尽管在编写本报告的过程中已尽应尽的义务确保信息准确无误，符合 Biovantis 和 DoP 的知识和信念，但报告内容无论如何都不能理解为专业建议的替代品。 Biovantis 和 DoP 既不推荐也不认可本报告中提及的任何特定产品或服务，也不对因依赖本报告而做出的决策结果承担任何责任。对于因用户依赖或接受本报告任何部分的指导而导致的任何行为或疏忽而产生的任何直接或间接损失，Biovantis 和 DoP 均不承担任何责任。