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通过层次结构链进行加强学习
抽象的内在学习是离线加固学习（RL）来处理内线任务的一种有前途的方法，可以通过提供任务提示来实现。最近的著作表明，当将RL任务视为跨散点的顺序预测概率时，In-Actest RL可能会以反复试验的方式进行自我完善。尽管自我改善不需要梯度更新，但是当跨情节序列随着任务范围而增加时，当前的作品仍处于高计算成本。为此，我们提出了一个内在的决策变压器（IDT），以高级反复试验的方式实现自我完善。特定于IDT的灵感来自人类决策的有效层次结构，因此将序列重新构造为由高级决策组成，而不是与环境相互作用的低级动作。作为一个高级决策可以指导多步骤的低级动作，IDT自然会避免过度长序列并更有效地解决在线任务。实验结果表明，IDT超过了当前的内在RL方法，可以实现长胜压任务的最新任务。尤其是，我们的IDT的在线评估时间比D4RL基准中的基线快36倍，而在网格世界基准中，我们的IDT时间比基准的速度快27倍。
由非分层相关的造血干细胞引发的替代血小板分化途径
罕见的多能干细胞通过耗时的过程每秒补充数百万个血细胞，经过了越来越多的谱系限制祖细胞的多个阶段。尽管对血液形成系统的侮辱强调了需要从干细胞中进行更快的血液补充的需求，但已建立的造血模型仅暗示了每个血细胞谱系的一个强制性分化途径。在这里，我们建立了不同的干细胞之间的非等级关系，可以补充所有血细胞谱系和干细胞几乎完全补充血小板，这是止血和重要作用在先天和适应性免疫系统中至关重要的谱系。这些独特的干细胞使用细胞，分子和功能分开的途径来补充分子不同的巨核细胞限制的祖细胞：稳定稳态多能途径较慢和快速轨道紧急训练的紧急训练血小板限制途径。这些发现为增强血小板补充的框架提供了一个框架，在这种情况下，血小板缓慢恢复仍然是主要的临床挑战。
CADTH 健康技术评论 经济评估背景下的篮子试验贝叶斯分层模型
问题是什么？随着先进基因组分析方法的出现，篮子试验更常用于临床评估针对具有共同生物标志物的多种癌症类型的治疗方法。篮子试验研究一系列不同患者亚组（例如特定癌症类型）的主要干预措施，这些患者亚组具有相似的特征（例如突变或生物标志物），其中主要干预措施的效果可能有所不同。癌症类型之间的异质性、样本量有限、缺乏比较器以及使用替代终点对经济评估的应用提出了挑战。贝叶斯分层模型 (BHM) 非常适合解释癌症类型之间的异质性，同时在篮子试验中借用不同癌症类型的信息。需要更明确的指导关于如何在卫生技术评估 (HTA) 中使用这些方法。
层次 - 孔子 - 电信 - 碳 - 碳 - 纳米纤维 -
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基于安全离线加固的层次结构生态驱动
（通讯作者电子邮件：zhangyahui@ysu.edu.cn（Yahui Zhang））摘要以及智能转换系统（ITS）和网络技术的快速发展，车辆可以访问更丰富的交通数据，为现在更有效的驱动控制铺平了道路。提出了一种专门针对混合电动卡车导航复杂多相交场景的新型分层生态驾驶策略。最初，模拟场景旨在模拟逼真的卡车遵循场景。随后，使用安全离线深层确定性政策梯度（SDDPG）算法制定了高层卡车跟随策略。此策略完全使用了领先的车辆和交通信号数据的见解。具体来说，考虑安全约束的逻辑判断模块已集成到培训处理中，以最大程度地减少碰撞风险。此外，设置了安全奖励功能，以指导代理学习更安全的动作。转移到下层，使用深厚的增强学习（DRL）技术提出了能量管理策略。引入了独特的奖励成型功能，以有效地指导学习过程。最终，与动态编程（DP）方法相比，提出的方法表明，省油速度为97.46％。关键字：混合动力卡车，卡车跟随，SDDPG，能源管理策略
IP 摘要：用于储能的等温压缩/膨胀分层结构
此外，储能对于风能等可再生能源的使用和实施至关重要。等温 CAES 具有绿色、高效、弹性和可扩展的储能潜力，与当前的储能方法相比具有多项优势，例如无需使用需要有限稀土元素的电池。虽然 I-CAES 的最新技术水平在 10 年内几乎没有变化，但这项发明将推动该技术的发展，并在爆炸式增长的市场中占据优势。
用于基础架构场景3D点云语义分割的层次SVM
摘要：建筑信息建模（BIM）的结合带来了土木工程的重大进步，增强了项目生命周期的效率和可持续性。激光扫描等高级3D点云技术的利用扩展了BIM的应用，尤其是在操作和维护中，促使探索自动化解决方案以进行劳动密集型点云建模。本文介绍了监督机器学习（特别是支持向量机）的演示，用于分析和分割3D点云，这是3D建模的关键步骤。对点云语义分割工作流进行了广泛的审查，以涵盖关键元素，例如邻域选择，特征提取和特征选择，从而为此过程开发了优化的方法。在每个阶段都实施各种策略，以增强整体工作流程并确保弹性结果。然后使用来自桥梁基础结构场景的不同数据集评估该方法，并将其与最先进的深度学习模型进行了比较。调查结果强调了在精确细分3D点云时监督机器学习技术的有效性，超过了较小的培训数据集的深度学习模型，例如PointNet和PointNet ++。通过实施高级分割技术，要点对点云的3D建模所需的时间有所减少，从而进一步提高了BIM过程的效率和有效性。
IQL-TD-MPC：分层模型预测控制
摘要 - 基于模型的增强学习（RL）由于其样本效率而表现出了巨大的希望，但仍在与长马稀疏的任务中挣扎，尤其是在代理商从固定数据集中学习的离线设置中。我们假设由于缺乏长期计划功能，基于模型的RL代理在这些环境中挣扎，并且在环境的时间抽象模型中进行的计划可以减轻此问题。在本文中，我们做出了两个关键的贡献：1）我们引入了基于离线模型的RL算法IQL-TD-MPC，该算法扩展了模型预测性控制（TD-MPC）的状态时间差异学习（TD-MPC），并使用隐式Q-Gearning（IQL）； 2）我们建议将IQL-TD-MPC用作层次设置的经理，并以任何离线离线RL算法作为工人。更具体地说，我们预先训练了一种时间抽象的IQL-TD-MPC管理器，以预测“意图嵌入”，该嵌入方式大致与子目标通过计划。我们表明，通过IQL-TD-MPC经理产生的意图嵌入的增强状态表示，可以显着改善离线脱机RL代理在某些最具挑战性的D4RL基准测试任务上的性能。例如，脱机RL算法AWAC，TD3-BC，DT和CQL均在中和大型抗蚁列任务上获得零或接近零的归一化评估得分，而我们的修改给出了40的平均得分。
纳米工程 - 多长度尺度多孔层次 - ...
图 1 . (a) 以 PS- b -PEO 为模板的介孔 ZIF-8 (M- ZIF-8) 合成过程示意图。(b、c) M-ZIF-8 的 SEM 图像。(b) 中的插图显示了基于图 S1a 的粒径统计分布。(d) TEM 图像、(e) SAED 图像、(f) 暗场 TEM 图像和 EDS 映射、(g) XRD 图案、(h) SAXS 图案和 (i) M-ZIF-8 的 N 2 吸附-解吸等温线。(i) 中的插图显示孔径分布。以 (j) PS 3800 - b -PEO 5000 和 (l) PS 9500 - b -PEO 5000 为模板的 M-ZIF-8 的 SEM 图像。由 (k) PS 3800 - b -PEO 5000 和 (m) PS 9500 - b -PEO 5000 模板化的 M-ZIF-8 的 TEM 图像。比例尺：200 nm (b、c、d、f、jm)；2 nm -1 (e)。