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在分层超导化合物中观察到的交替的三角电荷密度波域
该研究团队使用扫描隧道显微镜（STM）在NBSE 2中捕获了CDW的高分辨率图像，该扫描隧道显微镜（STM）能够以原子级分辨率对结晶表面进行成像。随后，团队成功地清楚地对以星形和三叶草形CDW结构为特征的域的分布模式通过数值确定相对于观察到的原子晶格的位移而进行了。
将计划和强化学习结合起来解决关系多重域
统计关系学习和AI（starai）[11，32]，另一方面，在存在不同的对象和关系的数量（即在关系领域）的存在。但是，关系RL [8]相对尚未探索，尽管存在某些方法[42]，但它们并不能按照大型任务进行扩展，并且对于多基因设置而言肯定不容易扩展。一个有希望的方向正在利用层次（和关系）计划的组合，以探索多个级别的抽象和RL来学习低级政策[16，20]。受到AI的这些不同子区域的成功的启发，我们采用了一种方法，该方法利用了关系层次规划师的力量作为噪音，关系领域中多种学习的集中式控制器。我们所提出的方法称为多基金关系计划和强化学习（MarePrel），将计划分解，集中控制和代理位置，用于构建特定任务表示的Starai，以及通过这些专业表示的有效和有效学习的深度RL。我们做出以下关键贡献：（1）据我们所知，我们提出了可以跨越多个对象和关系概括的关系构造域的第一个多基因系统。正如我们在相关工作中所显示的那样，多种文献中存在着重要的文献，关系学习以及计划和学习的整合。我们的工作是在多构想系统中将所有这些方向相结合的第一项工作。（2）为了实现这一目标，我们开发了MarePrel，这是一种综合计划和学习体系结构，能够在关系领域的不确定性下进行多种学习。具体而言，玛丽·玛丽（Mareprel）的有效学习和推理能力源于其关系形式的代表，高级计划的分解以及最低级别的深度RL的使用。（3）最后，我们在一些关系多基因领域中证明了我们的AP级的有效性和概括能力。我们将基于不同基于RL的多构基线（包括明确使用子任务信息）进行比较，并说明了我们方法的优越性。本文的其余部分如下：在审查了相关工作并介绍了必要的背景之后，我们概述了我们的多基因框架，并更详细地讨论算法。然后，我们通过讨论未来研究的领域在结束论文之前对一些关系的多种关系领域进行了实验评估。
A2V：通过两阶段训练血管造影到世纪的半监督域适应框架，用于脑血管分割
我们提出了一个半监督的域适应框架，用于来自不同图像模式的脑血管序列。现有的最新方法集中在单一模态上，尽管可用的脑血管成像技术广泛。这可能导致重大分布变化，从而对跨模式的概括产生负面影响。By relying on annotated angiographies and a limited number of an- notated venographies, our framework accomplishes image-to-image translation and se- mantic segmentation, leveraging a disentangled and semantically rich latent space to represent heterogeneous data and perform image-level adaptation from source to tar- get domains.此外，我们降低了基于周期的架构的典型复杂性，并最大程度地减少了对抗性训练的使用，这使我们能够通过稳定的培训构建一个高效且直观的模型。我们评估了有关磁共振血管造影和静脉曲张的方法。在源域中实现最先进的性能时，我们的方法在目标域中达到了仅8个目标域的骰子得分系数。降低了9％，突出了其在不同模态上稳健脑血管图像分割的有希望的潜力。
SARS-COV-2主要蛋白酶抑制剂的起源
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
通过长距离风的Culicoides spp。
摘要欧洲面临蓝胞菌病毒（BTV）血清型的定期介绍和重新引入，最近通过在野土中的血清型3的入侵而举例说明。尽管将疾病载体的长距离风散布，Culicoides spp。被认为是病毒介绍途径，但在风险评估中仍然被研究了。开发了一个定量风险评估框架，以估计BTV-3从撒丁岛侵入欧洲大陆的风险，该病毒自2018年以来一直存在。我们使用了大气传输模型（杂交单颗粒拉格朗日综合轨迹）来推断昆虫载体的空气传播分散的可能性。流行病学疾病参数量化了撒丁岛载体种群中病毒的流行及其在新区域引入后的第一次传播。假设最大持续时间为24小时，撒丁岛引入BTV的风险仅限于地中海盆地，主要影响意大利半岛，西西里，马耳他和科西嘉岛的西南地区。风险延伸到意大利的北部和中部地区，巴利阿里群岛以及法国大陆和西班牙，主要是最大持续时间长于24小时。关于矢量流条件和杂物复合物特异性参数的其他知识可以改善模型的鲁棒性。我们的框架为BTV介绍风险提供了空间和时间见解，是指导全球监视和准备对Epizootics的准备的关键工具。
含有5（TXNDC5）的硫氧还蛋白结构域：朋友还是敌人？
1BioquíMicay Mica y Biologi，分子y Celular，Accultad de Veterinaria，Instituto deResjuctivaciónHealth de arag deAragóN，E-50013 Zaragoza大学，E-50013 Zaragoza； h.bidooki94@gmail.com（S.H.B.）; angelesn@unizar.es（M.A.N。）2中心国家德拉斯科科学（CNRS），分析科学与物理化学研究所环境与材料化学（IPREM），Pau et of Pau et des pees de l'aso，E2S Uppa，64 000 Pau，法国，法国64 000； susana.fernandes@univ-pau.fr 3 Manta - Mardine材料研究小组，Pau et of Pau et des pay de la Adour，E2S Uppa，64 600 Anglet，法国4 Arag agri-Food Institute ofAragón，Cita-Universidad de Zaragoza，E-50013 Zaragoza，E-50013 Zaragoza，E-50013 fisiopathogi a de la sipidad ynutrición（ciberobn），萨鲁德·卡洛斯三世研究所
使用剩余的碳预算指导气候政策的机会和挑战
H. Damon Matthews 1*，Q。RobertB. Jackson 15，Chris D. Jones 16，Charles Koven 17，Retrow 2，Andrew H. Madougall 18和Kirsten Zickfeld 20
基于受体结合域的疫苗针对SARS
2019年Covid-19-19的出现导致了疫苗开发中前所未有的努力。使用各种平台的有效疫苗在控制大流行方面起着至关重要的作用。最初，大多数亚基疫苗靶向SARS-COV-2的尖峰蛋白。然而，基于峰值蛋白的受体结合结构域（RBD）的疫苗也证明自己是有效的。中和抗体的目标是RBD，该抗体比整个尖峰蛋白小。此重点可以增强制造业并有助于最大程度地减少非中和抗体的产生。本期特刊邀请提交原始研究，评论，临床试验结果以及与RBD和其他Spike蛋白质亚域有关的观点。