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一种“特洛伊木马”方法可以使新抗疟药的发展
抗疟疾耐药性是打击全球疟疾传播的迫切问题。在一项新的研究中，费城儿童医院（CHOP）的研究人员发现了一个关键过程，其中疟疾寄生虫占据了人类血细胞酶，这可以为抗疟疾治疗提供新的方法。这些发现发表在《美国国家科学院》杂志上，提供了有关如何设计药物的新见解，这些药物更有效地治疗受这种毁灭性传染病影响的患者。
通过最佳的大脑途径探索认知任务信息的传播
理解基于复杂人类齿轮统一的大规模信息处理是认知神经科学的核心目标。新兴活动流模型表明认知任务信息是通过区域间功能或结构连接性传输的，但基于图理论的模型通常假设神经通知是通过大脑网络的最短路径发生的。但是，最短路径是否是经验认知信息传播的最佳途径尚不清楚。基于大规模的活动流量映射框架，我们发现，最短路径的活性流量预测的性能明显低于直接路径。最短的路径路由优于其他网络通信策略，包括搜索信息，路径集合和导航。有趣的是，当同时考虑物理距离约束和不对称路由贡献时，最短路径的表现优于活动流量预测的直接路径。这项研究不仅通过经验网络模型挑战了最短的路径假设，而且还表明认知任务信息路由受到大脑网络的空间和功能嵌入的约束。
roket：最佳基于运输的内核回归
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根据规范扩张的最佳非线性外推方法的最佳非线性外推方法
摘要 - 向量随机函数的非线性外推在许多科学和工程应用中起关键作用，例如信号处理，财务预测，机器学习和湍流建模。传统的线性外推技术，包括Wiener滤波和自回归移动平均值（ARMA）模型，通常无法说明非高斯数据中存在的复杂依赖关系和高阶相互作用。虽然规范扩展通过正交基函数分解提供了向量随机函数的最佳表示，但它们仍然不足以进行有效的非线性外推。需要一种更高级的方法来捕获复杂的现实世界数据集中固有的高阶依赖性和多尺度结构。本研究探讨了传统方法的局限性，并提出了一个可靠的非线性外推框架，以应对非高斯统计和多尺度可变性所带来的挑战。
应用程序的基础性优化问题的顺序最佳条件
摘要最近，提出了一种基于对问题的持续重新重新制定的新方法来解决基数受限的优化问题。遵循这种方法，我们得出了一个问题的顺序最佳条件，该条件在每个局部最小化器中都可以满足，而无需任何约束资格。我们通过基于圆锥体性属性引入弱的顺序约束资格，将此条件与现有的M型固定概念联系起来。最后，我们提出了两种算法应用程序：我们通过证明它会产生满足上述最佳条件的限制点来改善已知正则化方法的现有结果，即使子问题仅是不固定的。我们表明，在合适的库迪卡 - 豪斯维奇型假设下，直接应用于重新配置的问题的标准（保障）乘数罚款方法的任何限制点也可以满足最佳条件。这些结果比对具有互补性约束的数学研究类别已知的相应结果更强。
通过基于模型的强化学习
摘要 - 这项研究提出了一种创新的方法，可用于由四个可压缩肌腱驱动的软执行器启用的软四倍机器人的最佳步态控制。柔软的四足机器人与刚性的机器人相比，已广泛认可，可提供增强的安全性，较低的重量以及更简单的制造和控制机制。然而，它们的高度变形结构引入了非线性动力学，使得精确的步态运动控制复合物。为了解决这一问题，我们提出了一种基于模型的新型增强学习（MBRL）方法。该研究采用多阶段方法，包括国家空间限制，数据驱动的替代模型培训和MBRL开发。与基准方法相比，所提出的方法显着提高了步态控制策略的效率和性能。开发的策略既适合机器人的形态，既适合又有能力。这项研究结论是在实际情况下强调这些发现的实际适用性。索引术语 - 四倍的机器人，软执行器，增强学习，步态控制
癌症免疫疗法：我们要去哪里？
尽管通过使用免疫检查点抑制剂，在癌症的免疫疗法中取得了相关进展，部分地是通过治疗疫苗，但不幸的是，两种方法都揭示了大多数肿瘤类型的局限性。特别是，由于这些疫苗在刺激和维持MHC Class-I限制的肿瘤特异性CD8+ CD8+ ector ector细胞（CTL）方面的有限效应，使用MHC I类肿瘤特异性肽使用的疫苗接种策略遇到了关键的困难。Our working hypothesis prioritizes, instead, the triggering of tumor-specific MHC class II (MHC-II)-restricted CD4+ T helper (TH) cells, as these cells, hierarchically, are fundamental to both initiate all adaptive immune responses and maintain the proliferation and cytolytic activity of CTL, the terminal effectors of anti-tumor immunity.因此，在我们看来，如果没有强烈和持续的肿瘤特异性细胞激活，免疫治疗疫苗接种方法的成功将受到限制。我们的方法基于先前的实验结果，是为了使肿瘤细胞MHC-II阳性，然后替代其对TH细胞的肿瘤抗原的替代抗原呈递细胞（APC）。这是通过将在我们的实验室中发现的MHC-II反式激活器（CIITA）转移到肿瘤细胞中获得的。在我的研讨会上，将处理一个特殊情况，涉及胶质母细胞瘤，这是一种仍然无法治疗的肿瘤。我将展示我们的策略如何提供新知识，以增加和维持针对肿瘤的适应性免疫反应，并希望能为在临床环境中改善其治疗的新型治疗工具。
智能多能系统中最佳能源管理的深度强化学习
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。
具有预算限制的替代市场：解决竞争和最佳价格
摘要。从收入和福利的角度，已经广泛研究了具有多种可分割商品的市场。一般而言，众所周知，嫉妒的收入最大成果可能导致福利低于竞争均衡结果。我们研究一个市场，在该市场中，买家拥有具有线性替代估值和预算限制的准公用事业，并且卖方必须找到价格和嫉妒的无嫉妒分配，以最大程度地提高收入或福利。我们的设置镜面市场，例如交换财务资产的拍卖和拍卖。我们证明，独特的竞争平衡价格也是嫉妒的无限收入。最大收入和福利的巧合令人惊讶，即使买家具有分段线性的估值，也会崩溃。我们介绍了需求不超过供应的“可行”价格集的新颖特征，表明该集合具有最低价格的价格向量，并证明这些价格使收入和福利最大化。证明还意味着一种用于查找此独特价格向量的算法。
计算发现具有最佳刚度阻止权衡的微观结构复合材料
僵硬与韧性之间的冲突是工程材料设计中的基本问题。，从未证明过具有最佳刚度阻止权衡取舍的微观结构化合物的系统发现，这受到模拟与现实之间的差异以及对整个Pareto阵线的数据有效探索之间的差异的阻碍。我们引入了一条可推广的管道，该管道将物理实验，数值模拟和人工神经网络集成以应对这两个挑战。没有任何规定的材料设计专家知识，我们的方法实现了嵌套循环提案验证工作流程，以弥合模拟到现实差距，并找到微观结构化的复合材料，这些复合材料僵硬而坚硬，具有较高的样品效率。对帕累托最佳设计的进一步分析使我们能够自动识别现有的韧性增强机制，这些机制以前是通过反复试验，错误或仿生物质发现的。在更广泛的规模上，我们的方法为除固体力学外的各种研究领域（例如聚合物化学，流体动力学，气象学和机器人学）提供了计算设计的蓝图。