XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemlaTent
糖尿病对潜在结核病感染免疫的影响
结核病（TB）是一种构成重大健康威胁的传染病，是全球死亡的主要原因之一。暴露于结核分枝杆菌（M.TB）杆菌后，未能清除M.TB的宿主最终处于潜在的结核病感染状态（LTBI），其中包含细菌但未消除。2型糖尿病（DM）是一种非传染性疾病，可以削弱宿主免疫力并导致对各种感染性疾病的敏感性增加。尽管对DM与活性结核病之间的关系进行了大量研究，但有关DM与LTBI之间关联的数据仍然有限。免疫学数据表明，在存在DM的情况下，LTBI导致保护性细胞因子和多功能T细胞反应的产生受损，这考虑了潜在的免疫机制，这可能导致活跃TB的风险增加。本评论强调了免疫基础的显着特征，影响了人类中结核病和DM之间的相互作用。
使用潜在世界模型增强端到端自动驾驶
端到端的自主驾驶引起了广泛的关注。当前的最终方法在很大程度上取决于感知任务（例如检测，跟踪和地图细分）的监督，以帮助学习场景表示。但是，这些方法需要广泛的注释，从而阻碍数据量表。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的自我监督方法，以增强端到端驾驶，而无需昂贵的标签。具体来说，我们的框架法使用潜在世界模型根据预测的自我动作和当前框架的潜在特征来预测未来的潜在特征。预测的潜在功能由将来实际观察到的功能监督。此监督共同优化了潜在的特征学习和动作预测，从而大大提高了驾驶性能。结果，我们的APARCH在开环和闭环基准测试中都实现了最先进的性能，而无需昂贵的注释。
用于建筑的多用途潜热存储系统
– (1) 垂直围护结构 (+15 o C 至 +30 o C)； (2) 屋顶和阁楼 (+35 o C 至 +55 o C) – (3) 空间供暖 (+35 o C 至 +55 o C)； (4) 制冷 (0 o C 冰，以及 +5 o C 至 +15 o C - PCM) – (5) 水加热 (+50 o C 至 +65 o C)； (6) 废热回收 (+5 o C 至 +20 o C) – (7) 建筑一体化太阳能系统 (+35 o C 至 +70 o C) • 单个 PCM（即使可切换温度）可能无法很好地发挥作用，即使在可能进行不同放置（温度梯度较大）的单个应用中也是如此 • 更好的解决方案 – 针对每种用途和位置的温度精心调整 PCM • 添加剂、封装剂和包装材料不仅占用应用空间，降低整体储热密度，而且还会显著增加价格！
神经网络中非线性潜在结构的动态灵活推理
流形潜在因子和神经观测之间的关系用带有 MLP 编码器和解码器网络的自动编码器 154 建模，其中流形潜在因子是瓶颈 155 表示。从神经观测到流形潜在因子的虚线仅用于 156 推理，不是生成模型的一部分。动态和流形潜在因子共同形成 157 LDM，其中流形因子是动态因子的噪声观测，构成 158 LDM 状态。动态潜在因子的时间演变用线性动态 159 方程描述。所有模型参数（LDM、自动编码器）都是在单次优化中联合学习的，通过最小化未来神经观测与过去的预测误差。在无监督 161 版本中，在训练 DFINE 模型之后，我们使用映射器 MLP 网络来学习 162 流形潜在因子和行为变量之间的映射。我们还扩展到监督式 DFINE，其中映射器 MLP 网络与所有其他模型参数同时进行训练，以达到优化效果，现在可以最小化神经和行为预测误差（方法）。（b）显示了使用 DFINE 的推理过程。我们首先使用每个时间点的非线性流形嵌入来获得流形潜在因子的噪声估计。借助动态方程，我们使用卡尔曼滤波来推断动态潜在因子 𝐱𝐱 𝑡𝑡|𝑘𝑘 并改进我们对流形潜在因子 𝐚𝐚 𝑡𝑡|𝑘𝑘 的估计，下标为
潜在结核病感染的干扰素 - γ释放测定测试
委员会考虑了已发表的加拿大经济证据，该证据发现，与仅在高风险人群中的TST相比，对LTBI的IGRA测试要么具有成本效益或节省成本（根据标准标准）。与当前标准2（例如，BCG接种式移民，BCG接种疫苗接触和免疫强大的人）公开资助IGRA测试可能会导致额外的额外成本在299亿美元之间，而不是依赖于未来5年的额外费用，是否依赖于未来5年的额外费用，是否依赖于测试。然而，如果通过接触调查中使用IGRA来识别的移民和个人，委员会承认了至少163万美元的节省的可能性（由于以前接受过BCG疫苗的调查（节省了由于不必要的医疗后续评估和治疗而在TST中均被TST识别为LTBBI的人）。相反，当IGRA测试用于免疫功能低下的人时，可能会增加626万美元或以上的费用，因为对于那些被错误地确定为负面的（没有LTBI）的人的适当的医学评估和治疗增加了。
通过调整潜在动力学来稳定脑机接口
摘要 皮层内脑机接口 (iBCI) 通过将大脑活动转化为外部设备的控制信号，恢复瘫痪患者的运动功能。在当前的 iBCI 中，神经接口的不稳定性会导致解码性能下降，这需要使用新的标记数据进行频繁的监督重新校准。一种潜在的解决方案是使用神经群体活动背后的潜在流形结构来促进大脑活动和行为之间的稳定映射。最近使用无监督方法的努力利用这一原理提高了 iBCI 稳定性；然而，现有方法将每个时间步视为独立样本，不考虑潜在动态。动态已被用于实现对运动意图的高性能预测，也可能有助于提高稳定性。在这里，我们提出了一个非线性流形与动态对齐 (NoMAD) 平台，它使用动态的循环神经网络模型来稳定 iBCI 解码。 NoMAD 使用无监督分布对齐将非平稳神经数据的映射更新为一组一致的神经动态，从而为 iBCI 解码器提供稳定的输入。在应用于从猴子运动皮层收集的运动任务数据时，NoMAD 能够在数周至数月的时间内以无与伦比的稳定性实现准确的行为解码，而无需任何监督重新校准。
学习机器人示威轨迹的低维潜图
2曲率调查的变分自动编码器17 2.1学习小型演示数据集的潜在表示17 2.2有关小型轨迹数据集的学习表示的相关工作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.1轨迹表示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.2曲率正则化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3曲率调查的VAE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3.1曲率调查的VAE公式。。。。。。。。。。20 2.3.2 fork姿势示例。。。。。。。。。。。。。。22 2.4曲线机器学习方法。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4.1人示出的轨迹和数据处理。24 2.4.2轨迹的神经网络体系结构。。。。。。。。26 26 2.4.3训练超标剂。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 27 2.4.4模型可解释性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28 2.5曲线物理机器人实验。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。26 26 2.4.3训练超标剂。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.4.4模型可解释性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.5曲线物理机器人实验。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.1机器人臂。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.2轨迹跟踪实现。。。。。。。。。。。。30 2.5.3曲线潜在值选择。。。。。。。。。。。。。。。30 2.5.4基线轨迹。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.5.5数据收集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.6关于小型传统数据集的学习表示形式的结果和讨论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
直接偏好优化（DPO） +潜在扩散模型
此处使用的目标函数是根据（相当流行的）PPO算法建模的。该算法反过来是一种策略梯度方法，并且是由信任区域策略优化（TRPO）的目标函数所激发的。，但是目标函数背后的（超高级别）直觉如下：1。对奖励的期望表明，在RL训练的模型πRL的样品上，我们希望该样品πrl的概率高时，当奖励rθ高，否则否则为低。2。beta术语的期望表明我们不希望RL训练的模型概率πrl到
潜在的Schrödinger桥扩散模型...
本文旨在对当前分化模型进行全面的理论分析。我们利用潜在空间中的schr odinger桥的不同模型引入了一种新颖的生成学习方法，作为该领域中理论上的框架。我们的方法是从编码解码器架构的预训练开始，该数据源自可能与目标分布不同的分布，从而通过利用预先存在的大型模型来促进大型样本量的适应。随后，我们利用Schr odinger桥框架在潜在空间内开发了一个不同的使用模型。我们的理论分析涵盖了通过潜在的Schréodinger桥梁消化模型来建立学习分布的端到端错误分析。特别是我们控制生成的分布与目标分布之间的二阶Wasserstein距离。此外，我们获得的收敛速率是尖锐的，有效地减轻了维度的诅咒，从而对盛行的分歧模型提供了强大的理论支持。
患有潜伏性结核病（LTBI）对我来说意味着什么？
传染病流行病学、预防与控制 PO Box 64975, St. Paul, MN 55164 651-201-5414 或 1-877-676-5414 www.health.state.mn.us