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使用模块化生态系统的自主发现在LHC触发器中进行自适应异常检测
异常检测（AD）代表了一种从根本上进行数据驱动发现的新工具。最初的努力集中在将强大的离线算法调整到这些高通量流系统中，但这种算法应如何适应不断发展的检测器条件的问题仍然是一个重大挑战。在这项工作中，我们引入了一个模块化生态系统，以制定和评估自主发现的策略，其中包含了不同的组件，包括：具有时间依赖性效果的数据集，复杂的触发菜单，实时控制机制和成本感知的优化标准。我们通过使用公共CMS数据集的AD触发器进行了基于强化学习的新基准来说明这一框架，旨在鼓励以社区为导向的发展发展新一代智能和适应性触发器。
基于 dCas9 的模块化组合表观基因组编辑招募平台
摘要 基于 CRISPR-dCas9 的靶向表观基因组编辑工具可实现对各种基因组修饰的精确操作和功能研究。然而，这些工具通常表现出相当大的上下文依赖性，靶基因和细胞类型之间的功效差异很大，这可能是由于染色质修饰的潜在差异造成的。虽然同时招募多个不同的“效应子”染色质调节剂可以提高功效，但这些系统通常无法控制哪些效应子结合及其空间组织。为了克服这个问题，我们创建了一个新的模块化组合表观基因组编辑平台，称为 SSSavi。该系统充当与 dCas9 融合的可互换和可重新配置的对接平台，可同时招募多达四种不同的效应子，从而可以精确控制和重新配置效应子组成及其结合的空间顺序。我们展示了 SSSavi 系统的活性和特异性，并将其与现有的多效应子靶向系统进行比较，以确定其功效。此外，通过改变效应子募集的空间顺序，在多个靶基因和细胞系中，我们证明了效应子募集顺序对于有效转录调控的重要性。总之，该系统提供了探索效应子共同募集到特定位点的能力，从而可能增强对之前对靶向表观基因组编辑有抵抗力的染色质环境的操纵。
慢性疼痛中大脑模块组织的性别差异
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献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。
小型模块化反应堆 - 国际原子能机构 ARIS 数据库
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用于非侵入式脑部记录的无线、可扩展、模块化 EEG 传感器网络平台
摘要 — 本文介绍了一种用于可穿戴脑电图 (EEG) 记录的模块化传感平台。该平台被设想为无线 EEG 传感器网络 (WESN)，由多个微型无线 EEG 传感器节点组成，这些节点可同步收集来自不同头皮位置的 EEG 数据。由于不同传感器之间没有电线，该平台提供了最大的灵活性和离散性，同时降低了对运动伪影或电磁干扰的敏感度。通过移除驱动右腿 (DRL) 电极并将节点内电极间距减小到 3 厘米，我们获得了紧凑的设计，同时保持了高信号完整性。通过一系列实验验证了 WESN 系统：实现跨多个传感器节点的 EEG 数据传输同步以及在 EEG 实验中检测实际神经反应。这些结果证明了所提出的 WESN 平台的有效性和稳健性，使其成为一个有前途的研究平台，可用于在门诊环境中进行可扩展、灵活和离散的多通道 EEG 监测。
轻巧和模块化的设计，控制和试点研究...
spinal cord injury Josep M. Font-Llagunes 1 Biomechanical Engineering Lab, Department of Mechanical Engineering and Research Centre for Biomedical Engineering, Universitat Politècnica de Catalunya, Diagonal 647, 08028 Barcelona, Spain josep.m.font@upc.edu Urbano Lugrís Laboratory of Mechanical Engineering, University of La Coruña, MendizábalS/N，15403 FERROL，西班牙ulugris@udc.es daniel Clos Clos Biomegaronical Engineering Lab，机械工程与生物医学工程研究中心，Catalunya Universitatate politiatiatial.clos.clos.clos and Spain andiality formitial.clos.clos.clos and spo.clos和Extremadura大学工程，AVDA。de elvas s/n，06006 Badajoz，西班牙fjas@unex.es javier cuadrado实验室，机械工程实验室，LaCoruña大学，Mendizábals/n，15403 Ferrol，西班牙javier.cuadrado.cuadrado@udc.es@udc.es@udc.es@udc.es
用于阈值schnorr签名模块化设计的工具包
最近，已经提出了许多高度优化的用于schnorr signatures的阈值签名协议。尽管这些建议包含重要的新技术，但其中一些提案在非常具体的情况下呈现并分析这些技术，这使得这些技术如何适应其他情况，或者相互融合。本文的主要目标是以各种方式抽象和扩展其中的某些技术，建立一个可以在不同方式和不同情况下轻松组合的技术工具箱。为此，我们为在非分布式设置中对Schnorr签名方案的各种“增强”攻击模式提出了结果结果，我们演示了如何在非分布式设置中将分布式阈值设置中的安全性降低到这些增强的攻击模式。这导致了一种非常模块化的协议设计和分析方法，可以用来轻松设计与现有属性更好的安全性和/或性能属性的新阈值Schnorr协议。
在机器人群的自动模块化设计中利用环境和机器人间信号。通信、对事件的反应和连续任务
本论文提出的论点得到了实证证据的支持。我们展示了自动设计的机器人群依靠特定于任务的信号来执行任务的各种场景。在这些实验中，我们考虑了通过单个或并发性能指标来评估群体性能的任务。值得注意的是，我们通过演示将这些想法应用于空间组织行为、基于协同行为的行为、引导行为的自动设计以及机器人群的设计。在这些研究中，我们表明，嵌入在 AutoMoDe 专用模块中的简单单比特信号协议足以克服以前在设计机器人群的空间组织行为方面的限制。此外，我们表明 AutoMoDe 可以利用直接通信能力和基于信息素的协同行为的间接通信。我们说明了 AutoMoDe 利用信号的能力如何不仅促进了群体内的通信，而且还实现了与群体工作空间中其他活动代理的交互。我们还表明，AutoMoDe 可以通过从所需的集体行为演示中学习来进行设计过程。
健康不平等模块更新：任务和完成小组报告 第 1 页，共 24 页
社会群体的分层 ................................................................................................ 16 不确定性 ...................................................................................................... 16 吸收信息 ...................................................................................................... 17 社会群体的差异化 QALY 加权 ........................................................................ 17 健康机会成本 ...................................................................................................... 19 产出 ...................................................................................................................... 20 平等考虑 ...................................................................................................... 20