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InfEHR：通过电子健康记录上的深度几何学习解决临床不确定性
1 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院 Windreich 人工智能与人类健康系，2 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院西奈山哈索普拉特纳数字健康研究所，3 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院西奈山查尔斯布朗夫曼个性化医学研究所，4 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院数据驱动和数字医学系，5 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院重症监护医学研究所，6 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院新生儿医学分部，7 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院医学系，8 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院外科系， 9. 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院瓦伦丁·富斯特心脏病医院、10 美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所、11 美国马萨诸塞州剑桥哈佛大学哈佛数据科学计划、12 美国马萨诸塞州剑桥哈佛大学肯普纳自然与人工智能研究所
解决绿色劳动过渡中的协调摩擦
1我们还解决了该模型的一个版本，其中所有部门都被征税以资助绿色补贴。，包括绿色公司的税收和补贴都增加了复杂性，而不会改变主要结果。为了清楚起见，我们专注于仅对非绿色部门征税的版本。
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
在拟南芥根中解析在空间上不同的植物激素反应区，由oxysporum fusonium oxysporum
茉莉酸（JA），乙烯（ET）和水杨酸（SA）是三个主要的植物激素协调植物防御反应，这三个均与防御真菌病原体氧气的防御有关。但是，它们独特的作用方式和可能的相互作用仍然未知，部分原因是所有有关其活动的空间信息均缺乏。在这里，我们着手通过使用新开发的基于荧光的转录记者线的实时显微镜来探测植物免疫的这一空间方面。我们创建了一个植物免疫系统启动子（GG-PIPS）的Greengate矢量收集，使我们能够以单细胞分辨率对免疫途径的局部激活进行成像。使用此系统，我们证明了SA和JA在邻近真菌定植位点的不同的根细胞中彼此之间的空间分开作用，而ET则有助于这两组。sa和et诱导了过度敏感的反应，作为第一道防线，而JA和ET在单独的第二道防线中控制了针对病原体的积极防御。缺乏解决单个细胞水平上植物免疫反应的这种方法，这项工作表明，基于显微镜的方法可以详细了解植物免疫反应。
通过分析差异生长模式解决前脑发育组织问题
摘要：前脑是脊椎动物中枢神经系统最复杂的区域，其发育组织存在争议。我们使用亲脂性染料和 Cre 重组谱系追踪对胚胎鸡前脑进行了命运映射，并建立了大脑生长的 4D 模型。我们通过多重 HCR 揭示了归因于祖细胞区域的各向异性生长的模块化模式。形态发生以朝向眼睛的方向生长、丘脑前部和背侧端脑的更等长扩张以及腹侧细胞向前移动到下丘脑为主。在鸡中进行的命运转换实验以及在鸡和小鼠中进行的比较基因表达分析支持将下丘脑置于从端脑延伸到丘脑内界带 (ZLI) 的结构的腹侧，背腹轴在 ZLI 的底部变形。我们的研究结果对广为接受的前脑组织前体模型提出了挑战，并提出了一种替代的“三部分下丘脑”模型。
解决酵母中的分类问题 - 统一方法
在我们的研究中，我们通过整合DNA和生理特征来建立酵母菌和属描述的统一标准。具体而言，我们专注于序列身份（SI）和源自ITS1-2和LSU rDNA标记的组合的进化距离（ED），以及生理谱（DPP）之间的新参数。我们首先根据组合序列构建了一个系统发育树，并计算了树上所有酵母对之间的SI。酵母生理特征编码，并进行比较以构建生理模拟图。值得注意的是，生理树状图密切反映了遗传树状图。使用两个树状图，我们在Kazachstania和Starmerella进化枝内可视化和鉴定出强大的分类界限，并得到了RDNA系统发育树的进一步支持（1-4）。SI和ED之间的强相关性证实了我们基于DNA的方法的可靠性，而DPP的整合进一步增强了物种描述。，这些标准共同为分类划分提供了一个全面的框架，可推广到所有酵母菌和属。
建议引用：Gurkan，Huseyin； de Véricourt, Francis (2020)：人工智能飞轮效应下的合同、定价和数据收集，ESMT 工作论文，第 20-01 号 (R1)，欧洲管理与技术学院 (ESMT)，柏林，https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:101:1-2020102007031310383557
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阿尔及利亚在解决国际争端中的调解作用
摘要：在提供成功调解国家案例研究时，可以指出阿尔及利亚在过去几十年中成功地进行了调解，最终解决了重大冲突。主要案例研究是关于阿尔及利亚在大湖地区的调解和马里危机，但我们不应忘记阿尔及利亚在解决冲突反对方面发挥重要作用的其他一些调解。实际上，本节总结的两个具体案例涉及发生在非洲和亚洲的危机。这些案例研究都有一些共同的因素，这些因素可以理解为在双方之间实施任何调解的弱点。关键词：调解；外交；国际冲突；和平与安全；非洲萨赫勒地区。
解决常见的 Desktop Underwriter® (DU®) 错误代码
• 如果用户继续遇到错误，他们可以查看 VOA 以查看其中是否包含大量银行交易。如果确定大量 VOA 导致交易超时，则用户可以尝试以下操作：• 如果用户删除 VOA 参考号，则应该允许交易成功处理，但他们必须手动验证收入、就业或资产，并错过免除陈述和保证的机会。• 用户可以联系其供应商的支持热线并与供应商合作，通过缩短期限或删除帐户来找到减少报告中交易数量的方法。如果从 VOA 中删除帐户，如果用户希望利用 VOA 进行收入和就业验证，则应继续包括存入薪水的帐户。140004 / 30000300 - 未成功完成的信用失败。未成功完成的信用失败。注意：通常表示信用报告请求失败。
解决环境问题的替代社会政治策略
在“自然 - 人口 - 经济”体系中的某些地方，各种自然和人口统计学的地理位置已成为村庄，他们面临着相互关系，他们的时间和太空变化，在相互依赖分析中需要在某些地方需要村庄，这是不舒服的地理学条件。样式，不同的服务显示领域A. I. Alekseev，E。A。Ahmedov，O。B.父亲-Mirzaev，V。A。Pullarkin，A.Soliev，KH。Salimov，E。Safarov，A。A. Kayumov喜欢科学家，通过学习在经济组织中释放村庄以实现，自然资源评估，并且合理地使用经济和社会地理特征，例如o.Abdullaev，Z.M。Akramov，K。I. Ivanov，V。G. Kryuchkov，A。M.Nosonov，A。N. Rakitnikov，A。N. Roziev在他们的工作中像科学家一样像科学家一样。市场经济状况在研究村的科学上正在稳定发展和市场经济要求答案，以回答赋予者方面，以了解主要关注。这是关于A. I. Alekseev，Yu。i.hmadaliev，L.N.Gumilev，T。Jumaev，B.I.Kochurov，A。Nigmatov，T。G。Nefedova和A.A. Rafikov的研究很重要[1-8]。