XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemidu
热和听觉不愉快刺激对健康个体中运动图像的影响
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过同行评审证明）预印版本的版权所有者此版本发布于2025年3月10日。 https://doi.org/10.1101/2025.03.06.25323546 doi：medrxiv preprint
性别在长期失业者对自己能力的看法中起作用，芬兰研究发现
Mäki-opas教授指出，从福利政策的角度来看，应促进长期失业的能力：“更全面的就业福利和有针对性的行动，这些行动需要特别关注失业的社会和环境方面，以解决长期失业的长期差异需求。目前，芬兰的就业政策和实践可能太狭窄了，无视能力的重要性。”
2019年在法国徘徊的硬膜外镇痛
本文件是国防陪审团批准的长期工作的果实，并提供给整个扩展大学社区。他受作者的知识产权的约束。这意味着使用此文档时有义务引用和引用。另一方面，任何伪造，窃，非法繁殖都会遭到刑事起诉。联系人：ddoc-memoires-contact@univ-lorraine.fr
c-序列和对地球朝鲜蓟种植系统气候变化的韧性取决于作物残留物管理
在发布政策中指定了此版本的手稿的重复使用条款和条件。使用受版权保护的作品需要权利持有人（作者或出版商）的同意。可根据创意共享许可证或发布者的定制许可提供的作品可根据其中包含的条款和条件使用。有关更多信息和条款和条件，请参见编辑网站。此项目是从IrisUniversitàPolitecnicadelle Marche（https://iris.univpm.it）下载的。引用时，请参阅已发布的版本。
请求雇用个人顾问开发
非洲疾病控制与预防中心（非洲CDC）是非洲联盟的自治技术机构，它支持成员国（MS）在计划，准备，准备和有效地应对非洲大陆的公共卫生威胁和暴发。信誉，所有权，授权权威的领导原则，及时传播信息，透明度，问责制和价值加法指南非洲疾病预防控制中心。非洲面临着对强大系统的需求，以监测包括疫苗，药品和医疗设备在内的医疗产品的安全性。非洲国家的各种监管景观以及为安全证据带来的各种做法和工具对有效的药物宣传和市场后监视构成了挑战。认识到这些挑战，非洲疾病预防控制中心（Africa CDC）试图协调工具，协议和实践来产生安全证据。这项工作将涉及综合现有框架，准则和最佳实践，以创建统一的疫苗安全评估和监视方法。关键策略，例如标准化协议，跨境协作，透明数据共享，风险评估框架，自适应监管方法，利益相关者的参与和能力建设，将被整合到建议中，以确保整体有效
使用
电子邮件：paredes.g@aluno.ifsp.edu.br摘要钻探浪费的适当管理，尤其是页岩振动器的残留固体中的流体含量，仍然是石油和天然气运营中的一项关键挑战。 依靠实验室分析的传统方法引入了重大延迟，从而阻碍了实时过程优化。 本研究提出了一个基于人工神经网络（ANN）的虚拟传感器，以实时预测振动筛选残留固体中的流体含量。 在不同的操作参数下，从工业页岩振动器系统中收集了实验数据，包括运动速度，进料流量和屏幕倾斜度。 使用TensorFlow开发了多层感知器模型，该模型具有输入归一化，辍学正则化和随机梯度下降的优化训练。 ANN体系结构达到的平均绝对误差为0.03，损失为0.002，证明了强大的收敛而不拟合。 通过t检验进行的统计验证证实，预测值和实验值之间没有显着差异（测试数据的p值为0.67，整个数据集为0.85）。 模型在稳定的操作条件下的准确性可以连续监视而无需其他硬件，从而解决了行业对延迟实验室的依赖电子邮件：paredes.g@aluno.ifsp.edu.br摘要钻探浪费的适当管理，尤其是页岩振动器的残留固体中的流体含量，仍然是石油和天然气运营中的一项关键挑战。依靠实验室分析的传统方法引入了重大延迟，从而阻碍了实时过程优化。本研究提出了一个基于人工神经网络（ANN）的虚拟传感器，以实时预测振动筛选残留固体中的流体含量。在不同的操作参数下，从工业页岩振动器系统中收集了实验数据，包括运动速度，进料流量和屏幕倾斜度。使用TensorFlow开发了多层感知器模型，该模型具有输入归一化，辍学正则化和随机梯度下降的优化训练。ANN体系结构达到的平均绝对误差为0.03，损失为0.002，证明了强大的收敛而不拟合。通过t检验进行的统计验证证实，预测值和实验值之间没有显着差异（测试数据的p值为0.67，整个数据集为0.85）。模型在稳定的操作条件下的准确性可以连续监视而无需其他硬件，从而解决了行业对延迟实验室的依赖
与潜在的动力学残差适应世界模型
模拟对真实性增强学习（RL）面临着核对模拟和现实世界中的差异的关键挑战，这可能会严重降级剂。一种有希望的方法涉及学习校正以代表残留误差函数的模拟器正向动力学，但是对于高维状态（例如图像），此操作是不切实际的。为了克服这一点，我们提出了Redraw，这是一种潜在的自回归世界模型，在模拟中鉴定在模拟中，并通过剩余的潜在动力学而不是明确观察到的状态对目标环境进行了验证。使用此改编的世界模型，Redraw使RL代理可以通过校正动力学下的想象的推出来优化RL代理，然后在现实世界中部署。在多个基于视觉的Mujoco域和一个物理机器人视线跟踪任务中，重新绘制有效地对动态变化，并避免在传统转移方法失败的低数据方案中过度拟合。
l-dopa诱导的基质爆发动力学变化与帕金森氏病的个别临床改善有关
1。Aix Marseille Univ，CNRS，INT，Timone神经科学研究所，13005年，法国马赛。2。aix-marseille大学，INSERM，IN系统神经科学研究所，13005，法国马赛3.中央梅迪特拉纳（CentralMéditerranée），13013，法国马赛。4。APHM，Marseille大学医院，蒂莫尼神经病学和运动障碍系医院，法国13005，法国。5。Strasbourg大学认知和适应性神经科学实验室，法国67000 Strasbourg。6。非线性物理和数学模型单位，工程系，校园生物媒体罗马大学，意大利00128。7。法国马赛13005年，蒂莫尼大学医院的功能和立体神经外科医学手术单元癫痫学，功能性和立体定向性神经外科。8。AIX Marseille大学，UMR Inserm 1106，功能性神经外科部，13005年，法国马赛。¡高级作者 *相应的作者：hasnae.agouram@univ-amu.fr，pierpaolo.sorrentino@univ-amu.fr