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通过MCDM技术分析层次结构过程（AHP）优化HIV药物 初级保健中触发工具的开发和验证 基本tRNA中的 d-stem突变以忠诚为代价提高了翻译速度 基于FAERS数据库的不成比例分析 在卫生医院 - 苏迪亚阿拉伯2020- 2022年，与医疗保健相关的念珠菌爆发概述；回顾性多中心研究 血清维生素D与严重头痛或偏头痛之间的关联：基于人群的分析 跨境电子商务的关税，运输和利润
拓扑指数是预测不同药物的物理化学和生物学功能的关键工具。它们是从化学分子结构获得的数值。这些索引，尤其是基于学位的TI是评估化合物结构及其属性之间连接的有用工具。本研究解决了如何使用基于学位的拓扑指数来优化药物设计的研究问题。耐药性的出现和当前治疗的严重负面影响进一步强调了对艾滋病毒的更安全和更有效的艾滋病毒的需求。采用基于学位的图形不变性，该研究通过应用定量结构 - 特质关系（QSPR）技术来研究13种HIV药物，以将其分子结构与其物理特性相关联。根据特定参数，使用分析层次结构过程（AHP）对HIV药物进行排名。研究的结果消除了这些方法能够确定最有效的药物组合和设计的能力，从而为开发改善的HIV治疗提供了深刻的信息。
链的双层几何表示...
我们为基于链的3D发型几何形状引入了双层层次生成表示，该几何形状从粗，低通的过滤导型头发到富含高频细节的密集的人浓厚的发束。我们采用离散的余弦变换（DCT）将低频结构曲线与高频卷曲和噪声分开，从而避免了吉布斯在开放曲线中与标准傅立叶变换相关的吉布斯振荡问题。与从头皮UV地图网格中取样的导向头发可能会失去现有方法中发型的细节，我们的方法通过利用低通滤波的密集链中的k -Medoid集群中心来样本最佳的稀疏导向链，从而更准确地保留了发型的本质特征。拟议的基于自动编码器的生成网络，其启发的架构是受几何深度学习和隐式神经表示的启发，可促进灵活的，离网的导向链建模，并使从隐含的神经表示的原理上绘制任何数量和密度的密度和密度完成密集的链。经验评估证实了该模型产生令人信服的指导头发和密集链的能力，并提供细微的高频细节。1
外化和内化共病的层次神经认知模型
越来越多的证据表明，精神共病背后存在层次化的精神病理学因素。然而，这些多层次因素的确切神经生物学特征仍然难以捉摸。在这项研究中，我们利用大脑行为预测框架和 10 年纵向成像遗传队列（IMAGEN，年龄 14、19 和 23 岁，N = 1,750），构建了外化和内化症状背后的两个神经因素，这些因素在六个临床和基于人群的数据集（ABCD、STRATIFY/ESTRA、ABIDE II、ADHD-200 和 XiNan，年龄从 10 岁到 36 岁，N = 3,765）中可重现。这两个神经因素表现出不同的神经配置：外化症状的冲动相关回路中存在超连接，而内化症状的目标导向回路中存在低连接。这两个因素在认知行为相关性、遗传基础和发展特征方面也有所不同。结合先前的研究，这些发现提出了从青春期前到成年期共病精神疾病的分层神经认知谱模型：一个一般神经精神病理学 (NP) 因素（表现为执行控制效率低下）和两个分层因素，分别针对外化（抑制控制不足）和内化（目标导向功能受损）症状。这些整体见解对于开发分层的精神障碍治疗干预措施至关重要。
释放转基因较高植物的申请摘要
淀粉原产于两种不同的成分，即淀粉症和淀粉蛋白。这两个分子由葡萄糖分子组成，但不同的链氨型分子是大型且分支的分子，而淀粉症基本上是直且长的分子。淀粉分子中的直链是由淀粉语法（SS）合成的。Granul -Bound淀粉语法（GBSS）建立了链淀粉的链，而可溶性淀粉语法（SSS）则建立了在淀粉蛋白中发现的链条。淀粉分子的分支由分支酶（SBE）合成。sss以各种形式（i- We）提供，其功能与它们构建不同长度的链球链链的事实略有不同。在马铃薯线中，应用程序包括GBS，SSS和SBE已突变或激活以改变淀粉含量以及链链淀粉蛋白的链长和分支。
大规模基础设施的分层引擎共同...
•正在录制本网络研讨会，并将公开发布。•与会者的麦克风和视频将在网络研讨会的持续时间内被静音。•将问题提交给变焦面板底部的问答框。•请通过网络研讨会后通过电子邮件发送给您的反馈表提供反馈。
3D 打印分级沸石整体结构对核废水进行净化
约 30 年。由于这两种放射性核素会形成许多可溶性盐，因此最有可能污染水体。此外，鉴于铯盐的挥发性相对较高，它是意外泄漏后在环境中传播最广泛的物种。例如，福岛事故向环境中释放了约 10 PBq 的 137 Cs，2 去除这种放射性核素仍然是清理工作的重要组成部分。40 多年来，铝硅酸盐沸石一直作为核废料处理的离子交换介质发挥着重要作用，可以选择性地去除废水中的铯和锶。 1985 年，英国核燃料有限公司 (BNFL) 成功启用了位于塞拉菲尔德的现场离子交换废水处理厂 (SIXEP)，该厂使用天然沸石斜发沸石去除所有水体中的铯和锶，然后再将其排入大海。3 这导致废水污染急剧减少。另外两种对 Cs + 和 Sr 2+ 具有良好选择性的沸石是菱沸石和 4A 沸石。菱沸石在自然界中以富钠形式存在（斜沸石），对 Cs + 具有良好的选择性，对 Sr 2+ 具有中等选择性。 4,5 Dyer 和 Zubair 已证明，对于许多阳离子（Na + 、K + 、Rb + 、Mg 2+ 、Ca 2+ 、Sr 2+ 和 Ba 2+ ），选择性在热力学上是有利的，并且通常与 Cs + 和可替换阳离子之间的尺寸差异相关。6
Jasmine Rimani、Charles Lesire、Stéphanie Lizy-Destrez、Nicole Viola。MBSE 在 HDDL 中建模分层 AI 规划问题的应用。ICAPS 2021，2021 年 8 月，虚拟活动，中国。第 0 页。�hal-03434905�
分层 AI 规划的最新改进为不同专业领域的新应用开辟了道路。一个存在大胆而复杂的规划和调度问题的领域是空间探索系统操作的定义。对于这种特定的应用，分层定义域语言 (HDDL) 可能是最合适的 AI 规划语言。然而，为 HDDL 设计和编写问题和域文件是一项复杂的任务。它们需要熟练的设计师来编写和检查语法的一致性。此外，共享和修改 HDDL 文件可能是一项复杂的任务，并且可能缺乏修改的可追溯性，从而使整个过程容易出错。另一方面，大多数空间系统工程师（空间系统操作概念的架构师）几乎从未在大学课程中学习过 HDDL 和 PDDL 等规划语言。本文提出的工作有助于填补太空操作工程师与 AI 规划潜力之间的空白，以解决应用于太空探索系统的规划和调度问题。HDDL 的典型问题和域文件是从 SysML 的形式化构建的，SysML 是一种用于系统工程的通用架构建模语言。SysML 被有效地用作基于模型的系统工程 (MBSE) 中的建模语言，以研究和设计太空任务的任务架构。所提出的方法应用于模拟空间机器人任务，其中协作无人机和探测车需要探索未知环境。该方法的最终目的是将“人类知识”转移到规划问题中，并展示 MBSE 应用于 AI 规划问题的知识工程 (KE) 的能力。
协作人工智能的层次化框架
我们提出了一个协作智能系统的分层框架。该框架根据协作活动的性质和必须共享的信息来组织研究挑战，每个级别都建立在较低级别提供的功能之上。我们回顾了每个级别的研究范式，描述了基于工程的经典方法和基于机器学习的现代替代方案，并使用假设的个人服务机器人进行了示例说明。我们讨论了各个级别上出现的跨领域问题，重点关注沟通和共享理解的问题、解释的作用以及协作的社会性质。最后，我们总结了研究挑战，并讨论了通过与智能系统的协作来增强人类能力并赋予人类和社会权力的技术可能带来的经济和社会影响。
潜在代码为层次机器人控制中的桥梁
图1：作为桥梁体系结构的我们提出的潜在代码的插图。给出了高级任务描述和观察，一个大语言模型（LLM）生成了动作和令牌的文本描述。令牌的最后一层嵌入的功能是下游策略网络的高级潜在目标。我们的模块化层次结构方法协同LLM的高级推理与预先训练的策略的响应式低级控制，以解决单片LLM的直接低级动作输出的局限性。与使用LLM直接输出代理操作[1]的方法不同，我们的方法可以异步地运行LLM推理和动作策略执行循环，从而在与物理世界互动时立即反映了类似人类的任务执行，并且在考虑长期计划时会谨慎地进行低级反馈。在测试时，操作策略经常根据环境更改和最新的令牌的嵌入更新操作，而LLM更新则较不频繁，从而有效，现实世界中的推断。
利用分类法和LLM进行改进的多模式层次分类
多级分层分类（MLHC）解决了在复杂的多层类结构中对项目进行分类的挑战。但是，传统的MLHC分类通常依赖具有n个独立输出层的骨干模型，这些模型往往会忽略类之间的层次关系。这种疏忽可能导致违反潜在分类法的前提不一致。利用大型语言模型（LLMS），我们提出了新颖的分类学限制过渡性LLM-无知框架进行多模态分类。这种进步的基石是模型在层次级别上执行一致性的能力。我们对MEP-3M数据集的评估 - 与常规LLMS结构相比，具有各种层次级别的多模式电子商务产品数据集具有显着的性能。