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发育问题中的遗传诊断
发现了DNA变化或变体，但尚不清楚它是否是造成这种情况的原因。由于DNA因人而异，因此有许多中性变体对发展或健康没有影响。结果，有时对基因检测的结果有疑问：它是导致病情的中性变体还是变体？
使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题
大多数昆虫都能在其生命周期的关键阶段（例如繁殖）中改变气味景观，以便与其同伴进行交流。他们在附近环境中释放信息素，挥发性化合物由具有异常特异性和敏感性的同一物种的昆虫检测到。有效的信息素检测是害虫管理的有趣杠杆。使用信息素传感器对害虫的精确和早期检测是在出没之前的害虫管理策略。在本文中，我们开发了一个生物学知情的逆问题框架，该框架利用信息素传感器网络中的时间信号来构建昆虫存在图。使用种群动力学PDE残差，通过特定惩罚的平均值在反问题中引入了先前的生物学知识。我们将在简化的玩具模型中对生物信息的惩罚进行基准使用其他正规化术语，例如Tikhonov，Lasso或复合惩罚。我们使用classical比较标准，例如目标重建误差或在害虫散布的jaccard距离。，但我们还使用了更多的任务标准，例如推理过程中的信息传感器数量。最后，在秋季军虫（Spodoptera Frugiperda）的农业景观中，在现实的有害生物侵扰的背景下解决了反问题。
年轻人常见心理健康问题的早期干预方法：系统评价
对儿童和年轻人的有效早期支持是重中之重。对患有精神病或饮食失调的年轻人的早期干预方法具有大量的证据，但是良好的方法可以对出现早期出现焦虑和抑郁症状的年轻人做出迅速，有效的反应。，我们对年轻人的早期干预措施或方法（11至25年）的结果进行了系统的审查，最初是抑郁症，焦虑症和其他常见心理健康困难的症状。搜索了五个书目和两个灰色文献数据库，以搜索与青年，早期干预和常见心理健康问题有关的论文。我们使用CASP清单进行了模型的叙事综合，并评估了质量。我们包括38项研究（43个出版物）：其中，随机对照试验是高质量的，但其他研究倾向于缺乏对照组，并且质量较低。广泛针对的方法为症状发作提供了更全面，更有效的早期反应，主要目标属于以下方面：1）使护理更全面且联合起来，2）提高速度或易于获得支持的速度或3），或3）除了焦虑和抑郁外，还提供针对特定需求的目标支持。一些证据表明，这些方法可能会在短期内促进并减少等待时间，同时减轻其他心理健康或紧急服务的负担。与对照组相比，与对照组相比，与对照组相比，与对照组相比，对照组的可接受性高。总体而言，早期干预抑郁和焦虑的模型表明，有望改善年轻人的获得，经验和护理结果。但是，干预措施和结果的高异质性测量了确定性。需要更强大的对照研究，以及年轻人通过干预获得的支持的全面详细信息，以及证据表明在哪些环境中有效。
动态随机车间调度问题...
这项研究介绍了一个不可靠的随机工作店，随机工作。由于分析解决问题的某些复杂性，基于仿真的优化被这里采用。该问题是在企业动力学软件中建模的，并且使用Taguchi方法获得了决策变量的最佳值。这项研究有三个决策变量和两个目标。目标是MakePan和持有，短缺和维护成本的总和。这项研究努力获得调度规则的最佳价值，预防性维护时间和缓冲级，以最大程度地减少目标函数。通过数值问题和适当的调度规则，确定最佳预防性维护期和最佳缓冲区级别来评估所提出的方法。此模型可用于处理时间和失败的任何目标函数以及任何分布功能。这项研究的新颖性可能是考虑到失败的作业店，在动态条件和随机处理时间和失败时间以及随机的工作到达中。
儿童时期的社会问题和大脑结构的发展轻度创伤性脑损伤
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。
量子技术的伦理：一个有问题的表述
摘要：在本次会议上，我们想在哲学论证的框架内首次提出与量子技术伦理相关的问题。这些技术还不是很发达。它们仍然属于科学研究的逻辑（以及与之相关的伦理）。但是，如果我们听媒体的话，量子技术的革命正在发生，或者很快就会发生。当这些技术进入市场创新阶段时，将适用什么样的伦理？最后，我们如何根据科学技术研究当前提出的科学与社会共同构建的假设，设想一种基于这些技术的传播以及这些技术在社会中实施的利益相关者之间的互动的伦理？关键词：量子、物理学和计算机科学、技术、伦理、创新、功利主义
共享能源分配问题中的公平设计
本文研究如何在电力市场中聚合产消者（或大消费者）及其集体决策，重点关注公平性。公平性对于产消者参与聚合方案至关重要。一些产消者可能无法直接进入能源市场，即使这对他们有利。因此，新公司提出聚合他们并承诺公平对待他们。这导致了公平的资源分配问题。我们建议使用可接受性约束来保证每个产消者都能从聚合中获益。此外，我们的目标是公平地分配成本和收益，同时考虑到问题的多周期和不确定性。我们不是使用财务机制来调整公平问题，而是专注于决策问题中的各种目标和约束，通过设计实现公平。我们从一个简单的单周期和确定性模型开始，然后使用随机支配约束等将其推广到动态和随机设置。
左派的情绪能力和问题行为......
现有研究表明，影响留守儿童问题行为的因素有很多，例如父亲参与（Torres等，2014；Qiao等，2024）、个人特质（Tan等，2023）、教养方式（Haslam等，2020）、师生关系（Bulotsky-Shearer等，2020）、教养压力（Mak等，2020）、数字媒体（Sundqvist等，2020）等。虽然现有研究成果为完善留守儿童关爱体系提供了基础性依据，但问题行为研究既要关注外部环境因素，也要关注内部心理因素。目前对留守儿童的研究主要侧重于通过外部环境因素来减少问题行为，忽视了其内部积极心理品质的作用。因此，本研究的首要目的是全面考察情绪能力对留守儿童问题行为的影响。儿童的情绪能力不仅与各种积极结果相关，如良好的社会关系、学业成功、良好的行为习惯和幸福感（Hachem等，2022），也与问题行为有关，如欺凌行为和退缩行为（Calzada等，2024；You等，2023）。情绪能力的发展有助于儿童理解和表达自己的情绪，理解他人的情绪，增强儿童的适应能力，降低问题行为的概率。因此，本研究提出假设1：情绪能力对问题行为有重要影响。
颠倒的强化学习（UDRL）是解决强化学习问题的有前途的框架，该问题着重于学习命令condi
颠倒的强化学习（UDRL）是解决强化学习问题的有前途的框架，该问题着重于学习命令条件条件政策。在这项工作中，我们将UDRL扩展到学习深神经网络策略的命令条件发生器的任务。我们使用HyperNeTworks完成了这一点，这是一系列快速权重程序员，该程序学会解码输入命令，代表所需的预期返回到特定于命令的权重矩阵。我们的方法是通过策略生成器（UDRLPG）被称为颠倒的增强学习，通过消除评估者或评论家以更新生成器的权重来简化可比较的技术。为了抵消由于没有评估者而引起的最后回报的增加的差异，我们将缓冲液的采样概率与其中的绝对策略数量解脱出来，该策略与简单的权重策略一起改善了算法的经验收敛。与现有算法相比，UDRLPG实现了竞争性能和高回报，有时表现出色的架构更为复杂。我们的实验表明，受过训练的发电机可以概括以创建可实现零射击返回的策略。所提出的方法似乎有效缓解与学习高度模式功能相关的一些挑战。总的来说，我们认为UDRLPG代表了在RL中实现更高的经验样本效率方面迈出的前进一步。https://github.com/jacopod/udrlpg全面实现UDRLPG
关于使用 1g 物理模型研究地面运动和土-结构相互作用问题
关于使用 1 g 物理模型解决地面运动和土体结构相互作用问题 Marwan Al Heib 1,*、Fabrice Emeriault 2,3、Huu-Luyen Nghiem 1,2 1 INERIS，Alata 技术公园，Verneuil-En-Halatte，F-60550，法国 2 Université Grenoble Alpes，3SR，Grenoble，F-38000，法国 3 CNRS，3SR，Grenoble，F-38000，法国 摘要：本文重点关注物理建模在地面运动（由地下空洞塌陷或采矿/隧道引起）和相关的土体结构相互作用问题中的应用。本文首先概述了使用 1 g 物理模型解决与垂直地面运动有关的岩土问题和土体结构相互作用。然后说明了 1 g 物理建模应用，研究了由于下沉和空洞塌陷导致的砌体结构损坏的发展。利用三维图像相关技术，介绍了一个带有 6 m3 容器和 15 个电动千斤顶的大型 1g 物理模型。从裂缝密度和损伤程度的角度分析了结构位置对沉降槽的影响。所得结果可以改进砌体结构损伤评估的方法和实践。然而，理想的物理模型很难实现。因此，未来物理模型（模拟材料和仪器）的改进可以为 1g 物理模型在岩土和土结构应用和研究项目中的应用提供新的机会。关键词：沉降；物理建模；岩土问题；土-结构相互作用 1. 引言