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使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过过滤动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描中学习此表示，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
免疫原性声动力疗法诱导免疫原性细胞死亡并激活抗肿瘤免疫
免疫治疗被广泛认为是一种很有前途的癌症治疗方法，但肿瘤微环境（TME）的免疫效应相抑制和免疫相关不良事件的产生限制了它的应用。研究表明，声动力疗法（SDT）能在杀死肿瘤细胞的同时有效激活抗肿瘤免疫。SDT产生肿瘤的细胞毒物质，然后在超声作用下选择性激活声敏剂，导致细胞凋亡和免疫原性死亡。近年来，各种SDT单独使用以及SDT与其他疗法联合使用被开发来诱导免疫原性细胞死亡（ICD）和增强免疫治疗。本文综述了近年来SDT与纳米技术的研究进展，包括单独使用SDT的策略、基于SDT的协同诱导抗肿瘤免疫的策略以及基于SDT的多模态免疫治疗的免疫疗法。最后讨论了这些基于SDT的疗法在癌症免疫治疗中的前景与挑战。
材料动态过程的时间分辨断层扫描
层析成像是分析内部成分排列的一种方法。医学可能是利用这种方法并推动其发展的最著名学科。[1–3] 然而，层析成像也已应用于其他研究领域，如材料科学[4,5]、生物学[6]、考古学[7]甚至流体动力学[8]，并且在工业领域也越来越受到认可，例如用于质量控制[9]或无损检测[10]。图像采集与实时重建算法[11]、高级图像分析[12]、特征分割和识别分析算法[13,14]与现代机器学习工具[15,16]的结合增强了这种方法的潜力。如今，实验室扫描仪普及且功能强大，受益于改进的空间和时间分辨率，尽管尖端实验仍然局限于高亮度同步加速器和X射线自由电子激光器。可以在极短的时间内获得高空间分辨率。[17,18] 对高空间和时间分辨率、大视野和高总记录时间的需求意味着目标的冲突。文献中概述了不同设备可用的实际速度和分辨率。[19–21]
一个案例研究动态定价的收益和挑战。
结论：调查结果表明，动态定价提供了重要的好处，例如收入优化，增强的竞争力和改善的库存管理。必须解决与所感知的公平，道德考虑和技术要求有关的挑战。该研究揭示了动态定价对高价值客户的假定影响，强调需要透明且公平的定价策略来维持其信任和忠诚度。这项研究强调了通过道德数据使用和连续的技术适应来解决这些挑战的重要性，以有效地优化定价策略。该研究对动态定价的战略意义提供了全面的理解，为学术界和实践提供了宝贵的见解。
通过组合MILP优化和生命周期评估
量子热力学的资源理论一直是一个非常成功的理论，并且在社区中产生了很多后续工作。，它要求在系统，浴室和催化剂上实施能源的统一操作，作为其范式的一部分。到目前为止，这种统一的操作被认为是该理论中的“免费”资源。但是，这只是一个不必要过程的理想化。在这里，我们包括一个额外的辅助控制系统，该系统可以通过打开或关闭的交互来自主实现统一。”但是，由于统一的实施而导致的背部。我们得出了控制装置质量的条件，因此热力学定律不会通过使用良好的量子时钟来改变并证明量子力学定律允许反应足够小，从而可以满足这些条件。我们将非理想的控制纳入资源框架也会引起有趣的前景，在考虑理想化的控制时，这是不存在的。除其他外，第三定律的出现而无需假设光锥。我们的结果和框架将自动量热机器的自动量量子资源理论统一，并为所有量子加工设备与完全自主机统一的所有量子处理设备奠定了基础。
Operando Tem>揭示的氧化还原金属催化剂的相共存和结构动力学
迫切需要过渡到整个更可持续的社会，尤其是化学工业。[1,2]，尽管进行了深入的研究，但我们目前对催化剂的激活，稳定性能，衰老，失活和再生的过程不可能应对这一挑战。[3-14]随后，无论我们在合成和表征方法方面的进步如何，新催化剂的经验发现仍然是常态。这是一个非常低效，耗时且总体上不满意的努力。关于最佳催化剂设计的量身定制设计的主张只有在建立了对工作催化剂的结构活动相关性的原子性理解后才能实现。这要求我们首先了解反应物的化学潜力如何影响催化剂的状态，以及这些气相和温度诱导的修饰如何反馈或在催化过程中进化。为了更多地阐明催化剂和反应性物种之间的相互作用，并遵循导致催化活性，实地和实时观察到高空间分辨率的活性催化剂的出现的过程。[15,16]
TouringMachines：动态、合理、移动代理的架构
自动化工厂、核电站、电信中心和空间站等设施的计算机控制操作环境正变得越来越复杂。随着这种复杂性的增加，使用集中管理和调度策略来控制此类环境将变得越来越困难，这些策略既能应对意外事件，又能灵活应对可能随时间发生的操作和环境变化。解决这个问题的一个越来越有吸引力的方法是将此类操作的控制权分配给许多智能的、能够完成任务的计算代理。现实世界领域可能由多个代理组成。在这样的领域中，代理通常会执行许多复杂的任务，这些任务需要在一定程度上关注环境变化、时间限制、计算资源界限以及代理的短期行动可能对其长期目标产生的影响。在现实世界中操作意味着必须在时间和空间的多个粒度级别上处理意外事件。虽然代理必须保持反应能力才能生存，但如果代理要与其他代理协调其行动并以有效的方式处理复杂任务，则需要一定程度的战略和预测决策。本论文提出了一种新的集成代理架构，旨在为具有
运用辩论动态进行知识图谱推理
我们提出了一种基于辩论动态的知识图谱自动推理新方法。其主要思想是将三重分类任务构建为两个强化学习代理之间的辩论游戏，它们提取论据（知识图谱中的路径），目标是分别促使事实为真（论点）或事实为假（反论点）。基于这些论据，一个称为评判者的二元分类器决定事实是真是假。这两个代理可被视为稀疏的对抗性特征生成器，为论点或反论点提供可解释的证据。与其他黑箱方法相比，这些论据让用户能够了解评判者的决定。由于这项工作的重点是创建一种可解释的方法以保持具有竞争力的预测准确率，因此我们在三重分类和链接预测任务上对我们的方法进行了基准测试。因此，我们发现我们的方法在基准数据集 FB15k-237、WN18RR 和 Hetionet 上的表现优于几个基线。我们还进行了一项调查，发现提取的参数对用户很有帮助。
阐明虹鳟鱼（Oncorhynchus mykiss）眼粘膜感染柱状黄杆菌后的动态免疫反应
脊椎动物的眼睛不断面临着来自水生或空气传播病原体的众多挑战。作为至关重要的第一道防线，眼粘膜 (OM) 保护鸟类和哺乳动物等脊椎动物的视觉器官免受外界威胁。然而，我们对硬骨鱼等早期脊椎动物眼粘膜免疫的了解仍然有限，特别是关于它们对细菌感染的抵抗力。为了深入了解 OM 在硬骨鱼抗菌免疫中的关键作用，我们利用虹鳟鱼 (Oncorhynchus mykiss) 中的柱状黄杆菌建立了细菌感染模型。此处 qPCR 和免疫荧光结果表明柱状黄杆菌可以侵入鳟鱼 OM，表明 OM 可能是细菌的主要目标和屏障。此外，qPCR 证实了鳟鱼 OM 中免疫相关基因（ il-6 、 il-8 、 il-11 、 cxcl10 、 nod1 、 il1-b 、 igm 、 igt 等）在 F. columnare 感染后上调，并通过 RNA-seq 进一步证实了这一点。转录组分析的结果表明，细菌感染会触发强烈的免疫反应，包括先天性和适应性免疫相关信号通路，如 Toll 样、NOD 样和 C 型凝集素受体信号通路和 IgA 产生的免疫网络，这强调了 OM 在细菌感染中的免疫作用。有趣的是，感染后观察到与视觉功能相关的基因表达显着降低，表明细菌感染可能影响眼部功能。总的来说，我们的研究结果首次揭示了硬骨鱼类眼部粘膜对细菌感染的强大粘膜免疫反应，为未来研究早期脊椎动物眼部粘膜免疫机制和功能提供了宝贵的见解。
人工智能生态系统的进化动力学
摘要。我们分析了共同参与人工智能 (AI) 的企业和机构的部门和国家系统。除了将 AI 作为通用技术或其特定应用领域的分析之外，我们还借鉴了部门系统的进化分析，并询问“谁在做什么？”在 AI 中。我们提供连接 AI 开发者、制造商和用户的复杂相互依赖模式的细粒度视图。我们区分了 AI 支持、AI 生产和 AI 消费，并分析了企业和社区之间新兴的共同专业化模式。我们发现，人工智能的供应以少数几家大型科技公司为主导，这些公司对人工智能的下游应用（例如搜索、支付、社交媒体）支撑了人工智能最近的大部分进展，同时也提供了必要的上游计算能力（云和边缘）。这些公司在人工智能研究领域主导着顶尖学术机构，进一步巩固了它们的地位。我们发现，只有少数能够数字化和获取高质量数据的公司采用了人工智能，并从中受益。我们考虑了人工智能行业在三个主要地区（中国、美国和欧盟）的不同发展情况，并注意到少数公司正在构建全球人工智能生态系统。我们的贡献是以人工智能为例展示进化思维的演变：我们展示了从国家/部门系统到三螺旋/创新生态系统和数字平台的转变。我们得出了如此广泛的进化理论对理论和实践的影响。