Camille Houdelet、Eva Blondeau-Bidet、Mathilde Estevez-Villar、Xavier Mialhe、Sophie Hermet 等人。指示欧洲海鲈 (Dicentrarchus labrax) 性别和压力的循环微小 RNA:寻找新的生物标志物。海洋生物技术,2023 年,25 (5),第 749-762 页。�10.1007/s10126-023-10237-0�。�hal-04204152�
越来越多的证据表明,精神共病背后存在层次化的精神病理学因素。然而,这些多层次因素的确切神经生物学特征仍然难以捉摸。在这项研究中,我们利用大脑行为预测框架和 10 年纵向成像遗传队列(IMAGEN,年龄 14、19 和 23 岁,N = 1,750),构建了外化和内化症状背后的两个神经因素,这些因素在六个临床和基于人群的数据集(ABCD、STRATIFY/ESTRA、ABIDE II、ADHD-200 和 XiNan,年龄从 10 岁到 36 岁,N = 3,765)中可重现。这两个神经因素表现出不同的神经配置:外化症状的冲动相关回路中存在超连接,而内化症状的目标导向回路中存在低连接。这两个因素在认知行为相关性、遗传基础和发展特征方面也有所不同。结合先前的研究,这些发现提出了从青春期前到成年期共病精神疾病的分层神经认知谱模型:一个一般神经精神病理学 (NP) 因素(表现为执行控制效率低下)和两个分层因素,分别针对外化(抑制控制不足)和内化(目标导向功能受损)症状。这些整体见解对于开发分层的精神障碍治疗干预措施至关重要。
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约 30 年。由于这两种放射性核素会形成许多可溶性盐,因此最有可能污染水体。此外,鉴于铯盐的挥发性相对较高,它是意外泄漏后在环境中传播最广泛的物种。例如,福岛事故向环境中释放了约 10 PBq 的 137 Cs,2 去除这种放射性核素仍然是清理工作的重要组成部分。40 多年来,铝硅酸盐沸石一直作为核废料处理的离子交换介质发挥着重要作用,可以选择性地去除废水中的铯和锶。 1985 年,英国核燃料有限公司 (BNFL) 成功启用了位于塞拉菲尔德的现场离子交换废水处理厂 (SIXEP),该厂使用天然沸石斜发沸石去除所有水体中的铯和锶,然后再将其排入大海。3 这导致废水污染急剧减少。另外两种对 Cs + 和 Sr 2+ 具有良好选择性的沸石是菱沸石和 4A 沸石。菱沸石在自然界中以富钠形式存在(斜沸石),对 Cs + 具有良好的选择性,对 Sr 2+ 具有中等选择性。 4,5 Dyer 和 Zubair 已证明,对于许多阳离子(Na + 、K + 、Rb + 、Mg 2+ 、Ca 2+ 、Sr 2+ 和 Ba 2+ ),选择性在热力学上是有利的,并且通常与 Cs + 和可替换阳离子之间的尺寸差异相关。6
分层 AI 规划的最新改进为不同专业领域的新应用开辟了道路。一个存在大胆而复杂的规划和调度问题的领域是空间探索系统操作的定义。对于这种特定的应用,分层定义域语言 (HDDL) 可能是最合适的 AI 规划语言。然而,为 HDDL 设计和编写问题和域文件是一项复杂的任务。它们需要熟练的设计师来编写和检查语法的一致性。此外,共享和修改 HDDL 文件可能是一项复杂的任务,并且可能缺乏修改的可追溯性,从而使整个过程容易出错。另一方面,大多数空间系统工程师(空间系统操作概念的架构师)几乎从未在大学课程中学习过 HDDL 和 PDDL 等规划语言。本文提出的工作有助于填补太空操作工程师与 AI 规划潜力之间的空白,以解决应用于太空探索系统的规划和调度问题。HDDL 的典型问题和域文件是从 SysML 的形式化构建的,SysML 是一种用于系统工程的通用架构建模语言。SysML 被有效地用作基于模型的系统工程 (MBSE) 中的建模语言,以研究和设计太空任务的任务架构。所提出的方法应用于模拟空间机器人任务,其中协作无人机和探测车需要探索未知环境。该方法的最终目的是将“人类知识”转移到规划问题中,并展示 MBSE 应用于 AI 规划问题的知识工程 (KE) 的能力。
我们提出了一个协作智能系统的分层框架。该框架根据协作活动的性质和必须共享的信息来组织研究挑战,每个级别都建立在较低级别提供的功能之上。我们回顾了每个级别的研究范式,描述了基于工程的经典方法和基于机器学习的现代替代方案,并使用假设的个人服务机器人进行了示例说明。我们讨论了各个级别上出现的跨领域问题,重点关注沟通和共享理解的问题、解释的作用以及协作的社会性质。最后,我们总结了研究挑战,并讨论了通过与智能系统的协作来增强人类能力并赋予人类和社会权力的技术可能带来的经济和社会影响。
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图1:作为桥梁体系结构的我们提出的潜在代码的插图。给出了高级任务描述和观察,一个大语言模型(LLM)生成了动作和令牌的文本描述。令牌的最后一层嵌入的功能是下游策略网络的高级潜在目标。我们的模块化层次结构方法协同LLM的高级推理与预先训练的策略的响应式低级控制,以解决单片LLM的直接低级动作输出的局限性。与使用LLM直接输出代理操作[1]的方法不同,我们的方法可以异步地运行LLM推理和动作策略执行循环,从而在与物理世界互动时立即反映了类似人类的任务执行,并且在考虑长期计划时会谨慎地进行低级反馈。在测试时,操作策略经常根据环境更改和最新的令牌的嵌入更新操作,而LLM更新则较不频繁,从而有效,现实世界中的推断。
多级分层分类(MLHC)解决了在复杂的多层类结构中对项目进行分类的挑战。但是,传统的MLHC分类通常依赖具有n个独立输出层的骨干模型,这些模型往往会忽略类之间的层次关系。这种疏忽可能导致违反潜在分类法的前提不一致。利用大型语言模型(LLMS),我们提出了新颖的分类学限制过渡性LLM-无知框架进行多模态分类。这种进步的基石是模型在层次级别上执行一致性的能力。我们对MEP-3M数据集的评估 - 与常规LLMS结构相比,具有各种层次级别的多模式电子商务产品数据集具有显着的性能。
避免:将项目和/或工作计划的结果与系统级别的零零过渡结合,并在资产和/或网络级别评估基本需求。这可能包括探索满足整个生命绩效的替代方法,同时不构建新的资产/网络或重用/改造/重新利用现有的资产。开关:评估替代解决方案,然后采用一种通过替代范围,设计方法,材料,减少运营碳的技术来减少整个生命排放的解决方案,同时满足了整个生命绩效要求。这还可能包括采用创新模型,以优化资产/网络的资本使用,运营和用户效率之间的平衡。