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无线网络中资源约束多类调度的深度加固学习
摘要 - 在此处考虑了动态无线设置中多类调度的问题，其中可用有限的带宽资源分配以处理随机服务需求到达，而在有效载荷数据请求，延迟公差和重要性/优先级方面属于不同类别。除了异质流量外，另一个重大挑战还来自由于时间变化的沟通渠道而导致的随机服务率。现有的调度和资源分配方法，范围从简单的贪婪启发式和受限优化到组合设备，是针对特定网络或应用程序配置量身定制的，通常是次优的。在此帐户中，我们求助于深入的增强学习（DRL），并提出了分配深层确定性策略梯度（DDPG）算法，并结合了深度设置以解决上述问题。此外，我们提出了一种使用决斗网络的新颖方式，这将进一步提高绩效。我们所提出的算法在合成数据和实际数据上都进行了测试，显示了对组合和优化的基线方法的一致增长，以及状态调度计划指标。我们的方法可以使用Knapsack优化的功率和带宽资源降低13％的功率和带宽资源。
体外诱导辅助人的训练有素的免疫力...
6。第7天或更高版本：ELISA评估细胞因子水平。按照制造商的说明执行ELISA。上清液中细胞因子的浓度通常高于商业试剂盒的检测极限，因此需要在制造商指定的稀释缓冲液中稀释样品。对于R＆D Duoset Elisa试剂盒，从单核细胞中稀释的稀释剂培训了用B -glucan或bcg训练并在第6天用LPS添加的稀释剂为10 3 –20 3 TNF A和25 3 –100 3 - 100 3稀释3 –100 3以检测IL -6。每个刺激需要优化稀释液，并且在实验室，批次刺激和供体之间可能有所不同。The appropriate controls for the assay are the following: - Non-trained, non-rechallenged cells: No detectable cytokine production - Trained, non-rechallenged cells: No detectable cytokine production - Non-trained, rechallenged cells: High cytokine production - Trained, rechallenged cells: Very high cytokine production
金融化经济中的不平等约束货币政策
∗ 比萨圣安娜高等学校 (SSSA) 经济学研究所，Piazza Martiri della Libert`a, 33, 56127 比萨，意大利 † 马尔凯理工大学 (UNIVPM) 经济与社会科学系，Piazzale Martelli, 18, 2018 海梅一世大学 (UJI) 经济学系，Avda Vicent Sos Baynat s/n, 12071, Castell ́on de la Plana，西班牙
控制低温共烧陶瓷收缩以实现无约束烧结
摘要——低温共烧陶瓷 (LTCC) 在烧制过程中的收缩是 LTCC 制造中最难控制的特征之一，因为许多因素都会影响结果。胶带制造商给出的收缩率不能完全转移到准备、使用和设备不完全一致的生产环境中。因此，可预测的收缩模型对于按照规格制造 LTCC 设备至关重要。这项工作的目的是使用强大的实验设计 (DOE) 技术为 Ferro L8 胶带开发此类模型。有四个因素不同：堆叠厚度、设备表面、施加的压力和层压过程中的温度。在这些实验中，其他因素（例如操作员、层压时间或烧制曲线）保持为固定值。结果变量是层压质量和 x、y 和 z 方向的收缩。发现叠层质量主要受叠层厚度和叠层表面积相互作用的影响，而对于 z 方向收缩，这种相互作用以及叠层温度是重要因素，最后对于横向收缩，叠层厚度、表面积和温度是主要影响因素。建立了 z 方向和横向收缩的数值模型。这项工作加强了对 LTCC 收缩的理解，并允许 Ferro L8 用户正确补偿收缩布局。
信息约束下的经济行为协调
我们分析了一个信息受限的玩家的协调博弈。在特定情况下，玩家的行动基于游戏收益的噪声压缩表示，其中压缩表示是变分自动编码器 (VAE) 学习到的潜在状态。我们的广义 VAE 经过优化，可以在可能的游戏分布中获得的平均收益与代理的内部模型与其环境统计数据之间的一致性度量之间进行权衡。我们将我们的模型应用于 Frydman 和 Nunnari (2023) 实验中的协调博弈，并表明它解释了实验证据的两个显着特征：玩家的行动概率随着游戏收益的变化而相对连续地变化，以及玩家选择的随机性程度取决于不同试验中遇到的游戏收益范围。我们的方法还说明了游戏应如何逐渐适应所遇到的游戏收益分布的变化，从而为 Arifovic 等人（2013 年）记录的历史依赖性游戏提供了解释。
dana不受约束的权益策略
所有投资都涉及风险，包括本金的潜在损失。过去的表现并不能表示未来的结果。投资者应在投资前仔细考虑自己独特的投资目标，风险承受能力和费用。有关我们的投资策略，风险和费用的更多信息，请参考我们的表格第2A部分披露手册，可应要求提供。
人工智能中的知识产权问题接受了刮擦数据
在AI治理工作组（AIGO）和全球人工智能伙伴关系（GPAI）会议上介绍并讨论了“接受刮擦数据培训的人工智能问题”的论文。因此，它大大受益于许多国家代表和专家的反馈和建议。作者要对巴西，哥伦比亚，法国，德国，以色列，日本，墨西哥，新西兰，新加坡，瑞士，图尔基耶共和国，英国和美国和美国共和国的代表团表示衷心的感谢。特别是，他们非常感谢富兰克林·罗德里格斯·霍耶（Brazil），大卫·特恩布尔（美国）苏珊·艾伦（美国）（美国），杰西·杜尼特（美国国家标准和技术研究院），美国迈克尔·夏皮罗（美国），米尔·夏皮罗（迈克尔·夏皮罗（Michael Shapiro）（德国） Lizzethe Contreras Sanabria（哥伦比亚），Yohann Ralle和MichaëlReffay（法国），Ziv Katzir和Eden Israely（以色列），Sarah Box（新西兰），Julian Frohnecke（德国）（德国）和Joseph Phillips（英国王国）。
地质受限的中潮带海滩上的高能冲浪区洋流和岬角裂口
摘要 我们分析了在高能中潮沙洲海滩进行的为期 3 周的现场试验中收集的波浪诱导环流的欧拉和拉格朗日测量数据，该海滩有 500 米长的岬角和水下珊瑚礁。研究发现，波浪和潮汐条件的微小变化会极大地影响环流模式。根据离岸波浪倾角，确定了三种主要状态：（1）在沿岸正常配置下，除了低潮时的中等波浪外，流动以横岸运动为主，珊瑚礁上存在准稳定环流单元。（2）在阴影配置下，阴影区域内外分别存在流离岬角的向岸电流和弱振荡涡旋。（3）在偏转配置下，存在流向岬角并延伸到冲浪区以外的偏转裂口，中等波浪的活动在低潮时达到最大值。在 4 米斜波下，无论潮汐如何，偏转裂口都会活跃，平均深度平均速度高达 0.7 米/秒，离岸 800 米，深度 12 米，具有能量低频波动。我们的研究结果强调了偏转裂口将物质输送到远海的能力，表明此类裂口可以将沉积物输送到闭合深度之外。这项研究表明，在具有突出地质背景的海滩上，可以出现各种各样的波浪驱动环流模式，有时这些模式会共存。由于波浪和潮汐条件的微小变化，主要驱动机制可能会发生变化，从而导致环流在空间和时间上的变化比开放沙滩更大。
使用文本条件预训练的生成AI模型
合成孔径雷达（SAR）图像合成和模拟在传感器设计和辅助处理算法评估中具有不同的应用。传统上，这个领域依靠基于物理的模拟，使用车辆和场景的电磁建模。但是，深度神经网络技术的出现导致努力将这些方法应用于SAR图像的产生。早期网络体系结构主要利用会议网络和生成对抗网络（GAN）框架。这些网络（包括一代和歧视者）的规模受到限制，通常与小图像大小一起工作。它们通常是在成对的图像上操作的，例如光学和SAR图像或同一区域的不同频率SAR图像，旨在将一种图像类型转换为另一种图像类型，类似于样式的Transfer。这种方法需要从头开始培训，提出与模型深度和数据集大小相关的挑战。最近的研究引入了基础模型，由Meta的细分市场（SAM），Llama和Runway的稳定扩散所阐明。这些基于变压器的模型在大型开放数据集，数十亿个参数和出色的概括功能上进行了大量培训，尽管接受了互联网采购的数据培训。与以前的模型相比，基础模型提供了最小化的优势，利用其固有的功能。但是，它们需要强大的GPU，并在较小的数据集上进行仔细调整以防止过度插入。接下来，我们将讨论与我们的域相关的各种调整方法。我们详细介绍了我们的图像在本文中，我们介绍了使用Real Onera Sethi X Band Sar Images进行拟合的结果。我们从第2节开始，简要概述了该模型的体系结构，组件和Intial培训数据。
激酶抑制剂结合亲和力用验证的图形编码器和语言模型
动机：抑制剂 - 激酶结合亲和力的准确预测对于药物发现和医疗应用至关重要，尤其是在治疗诸如癌症之类的疾病中。现有的预测抑制剂 - 激酶亲和力的方法仍然面临挑战，包括数据表达不足，功能提取有限和性能低。尽管通过人工智能（AI）方法（尤其是深度学习技术）取得了进展，但许多当前的方法未能捕获激酶与抑制剂之间的复杂相互作用。因此，有必要开发更先进的方法来解决抑制剂 - 激酶结合预测中的现有问题。结果：这项研究提出了Kinhibhib，这是抑制剂 - 激酶结合亲和力预测指标的新型框架。kinhibit会整合自我监督的预训练的预训练的分子编码器和蛋白质语言模型（ESM-S），以有效提取特征。kinhibit还采用特征融合方法来优化抑制剂和激酶特征的融合。实验结果证明了这种方法的优越性，在三种MAPK信号途径激酶的抑制剂预测任务中，精度达到了92.6％的精度：RAF蛋白激酶（RAF），有丝分裂原激活的蛋白激活蛋白激酶激酶激酶（MEK）和细胞外信号调节激酶（ERK）。此外，该框架在包含200多个激酶的数据集上达到了令人印象深刻的精度。这项研究为药物筛查和生物科学提供了有希望的有效的工具。