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将压缩力转化为癌症及其他疾病中的细胞输出
在生物体中，细胞感知机械力（剪切力、拉伸力和压缩力）并通过称为机械转导的过程对这些物理信号作出反应。此过程包括同时激活生化信号通路。最近主要针对人类细胞的研究表明，压缩力选择性地调节各种细胞行为，无论是在受压细胞中还是在邻近受压较少的细胞中。除了参与骨愈合等组织稳态外，压缩还与病理有关，包括椎间盘退化或实体癌。在这篇综述中，我们将总结目前关于压缩诱导的细胞信号通路及其随后的细胞输出的零散知识，包括生理和病理条件，如实体癌。
评估机器学习和深度学习模型，以根据环境因素预测风力涡轮机的功率输出
本研究对机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型进行了全面的比较分析，这些模型用于根据温度、湿度、风速和风向等环境变量预测风力涡轮机 (WT) 的功率输出。除了人工神经网络 (ANN)、长短期记忆 (LSTM)、循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN) 外，还研究了以下 ML 模型：线性回归 (LR)、支持向量回归器 (SVR)、随机森林 (RF)、额外树 (ET)、自适应增强 (AdaBoost)、分类增强 (CatBoost)、极端梯度增强 (XGBoost) 和轻梯度增强机 (LightGBM)。使用 40,000 个观测值的数据集，根据 R 平方、平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 对模型进行了评估。在 ML 模型中，ET 的性能最高，R 平方值为 0.7231，RMSE 为 0.1512。在 DL 模型中，ANN 的性能最佳，R 平方值为 0.7248，RMSE 为 0.1516。结果表明，DL 模型（尤其是 ANN）的表现略优于最佳 ML 模型。这意味着它们更擅长对多变量数据中的非线性依赖关系进行建模。预处理技术（包括特征缩放和参数调整）通过增强数据一致性和优化超参数来提高模型性能。与之前的基准相比，ANN 和 ET 的性能均表明 WT 功率输出预测的预测准确度有显著提高。这项研究的新颖之处在于直接比较了各种 ML 和 DL 算法，同时强调了先进计算方法在可再生能源优化方面的潜力。
强化学习基于通用干扰的非线性系统的输出稳定控制
摘要 - 本文提出了一种新的干扰观察者（DO）基于无线性干扰的非线性系统的基于基于（RL）的控制方法。虽然非线性干扰观察者（NDO）用于测量植物的不确定性，但植物中可能通过与控制信号的障碍存在障碍；从理论上讲，所谓的不匹配的障碍很难在系统状态的渠道内衰减。通过消除输出通道的不确定性影响来解决不确定性取消问题，以解决不确定性取消问题。con-目前，通过求解与补偿系统有关的理想价值函数的综合参与者RL方案，通过求解与补偿系统有关的理想价值函数，以求解汉密尔顿 - 贾科比·贝尔曼（HJB）方程的在线和同时进行流量。稳定性分析验证了所提出的框架的收敛性。仿真结果以说明拟议方案的有效性。
一种基于强化学习的方法，用于在不匹配干扰的不确定的非线性系统中进行最佳输出跟踪
摘要 - 在本文中，考虑了非线性非线性系统的最佳控制问题。提出了一个非线性干扰观察者（NDO）来测量系统中存在的不存在的不存在。干扰与控制信号（所谓的不匹配的干扰）的干扰很难直接在控制通道内拒绝。为了克服挑战，通过衰减其对输出渠道的影响，实施了广义的基于观察者的补偿器来解决不确定性补偿问题。实时通过增加输出跟踪错误来增强系统状态，我们开发了一个复合参与者批判性的加固学习（RL）方案，以近似最佳控制策略以及与赔偿系统有关的理想价值函数，通过求解汉密尔顿 - 雅各布蒂 - 雅各布 - 雅各布·贝尔曼（HJB）方程。通过使用系统的已知模型的记录数据在本文中应用，以通过取消探测信号的影响来增强系统的鲁棒性。仿真结果证明了所提出的方案的有效性，为二阶模型中的输出跟踪问题提供了最佳解决方案，这是不匹配的干扰。
掩护有关输出和结果指标的注释
此外，在报告时，需要一个共同的测量单位，以允许在通过输出指示器的干预类型下使用不同单位测量的汇总输出。例如，如果MS使用单位每LU（而不是按操作）使用单位金额，则根据O.20（农场生产性投资）进行投资，O.21（O.21（OM-FARM非生产性投资），O.22（基础设施投资）（基础设施投资）（基础设施投资），O.23（O.23）（非生产投资）（不再生产投资），以确定54（OFRARPARTISTIONS）（OFRANT INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDERSSISTIONS MSS MESS MESS MSS MSS MESS）支持的总数数量，因此可以监控涵盖所有支持投资的欧盟数字。附件II中包括这些常用测量单位的公共测量单位和输出指标。
掩护有关输出和结果指标的注释
此外，在报告时，需要一个共同的测量单位，以允许在通过输出指示器的干预类型下使用不同单位测量的汇总输出。例如，如果MS使用单位每LU（而不是按操作）使用单位金额，则根据O.20（农场生产性投资）进行投资，O.21（O.21（OM-FARM非生产性投资），O.22（基础设施投资）（基础设施投资）（基础设施投资），O.23（O.23）（非生产投资）（不再生产投资），以确定54（OFRARPARTISTIONS）（OFRANT INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDERSSISTIONS MSS MESS MESS MSS MSS MESS）支持的总数数量，因此可以监控涵盖所有支持投资的欧盟数字。附件II中包括这些常用测量单位的公共测量单位和输出指标。
果蝇表皮细胞本质上是机械敏感的，调节伤害性行为输出
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月7日。 https://doi.org/10.1101/2022.10.07.511265 doi：Biorxiv Preprint
通过具有概率输出的多任务神经网推断红移和星系性能 - 模拟月亮光谱的应用
1 Department of Physics and Astronomy, University of Florence, Via G. Sansone 1, I-50019 Sesto F.no (Florence), Italy 2 Inf-Astro fi sic observatory of Arcetri, Largo E. Fermi 5, I-50125 Florence, Italy 3 School of Physics and Astronomy, University of St Andrews, North Haugh, ST Andrews, St Andrews. Ky16 9SS, UK 4 Inf-Observatory of Astro Phone and Spazio of the Space of Bologna, Via Piero Gobetti 93 /3, 40129 Bologna, Italy 5 GEPI, Observiire de Paris, PSL University, CNRS, Meudon, France 6 Cavendish Laboratory, University of Cambridge, 19 J. Thomson Ave., Cambridge CB3 0he, UK 7, UK 7卡夫利宇宙学研究所，剑桥大学，马德利路，剑桥CB3 0HA，英国8物理与天文学系，伦敦大学学院，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国9欧洲南部天obervoration，Karl-Schwarzsschild-Strassse 2， D-85748 Garching Bei Muenchen，德国1 Department of Physics and Astronomy, University of Florence, Via G. Sansone 1, I-50019 Sesto F.no (Florence), Italy 2 Inf-Astro fi sic observatory of Arcetri, Largo E. Fermi 5, I-50125 Florence, Italy 3 School of Physics and Astronomy, University of St Andrews, North Haugh, ST Andrews, St Andrews. Ky16 9SS, UK 4 Inf-Observatory of Astro Phone and Spazio of the Space of Bologna, Via Piero Gobetti 93 /3, 40129 Bologna, Italy 5 GEPI, Observiire de Paris, PSL University, CNRS, Meudon, France 6 Cavendish Laboratory, University of Cambridge, 19 J. Thomson Ave., Cambridge CB3 0he, UK 7, UK 7卡夫利宇宙学研究所，剑桥大学，马德利路，剑桥CB3 0HA，英国8物理与天文学系，伦敦大学学院，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国9欧洲南部天obervoration，Karl-Schwarzsschild-Strassse 2， D-85748 Garching Bei Muenchen，德国
