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肽：肽的轻量级python库...
在过去的十年中，肽发现的机器学习一直是150 FUL研究的努力，预计151将获得进一步的吸引力。尽管有152个工具可用于计算肽描述符和表示形式，但这些153个工具在集成过程中经常引入摩擦。这154个为这种跨学科领域创建了进入障碍。155肽旨在通过提供Acces-157 Sible编码解决方案在开箱即用的情况下弥合肽SE-156 QUENCES和机器学习库之间的差距。肽不是158仅使流行的编码方法像159一样易于访问，它还通过支持对肽属性的批判性161的翻译后修改来扩展可用工具160的功能。162
采用轻量化电动自行车底盘设计与优化
总之，对电动滑板车底盘设计和分析的研究突出了几个关键的改进领域，以优化性能、效率和耐用性。通过 SolidWorks 建模和 Ansys 分析，我们确定了关键挑战：重量过重、应力集中、耐久性、操控性和乘坐质量材料选择、缺乏优化解决这些领域对于未来设计开发更高效、耐用和用户友好的电动滑板车底盘至关重要。利用轻质、高强度的材料、优化几何形状和采用先进的模拟工具可以大大提高滑板车的行驶里程、操控性和使用寿命。
注册用于管理超重和肥胖的tirzepatide
Novo Nordisk：Dimitris获得了教育活动和研究赠款支持的酬金。他是由Novo Nordisk在11/2017和12/2022之间资助的研究人员的共同入侵者（https://classic.clinicaltrials.gov/ct2/ct2/show/nct03036800）。该研究评估了Liraglutide 3mg在第3层体重管理服务中的临床有效性，与在3级体重管理服务中的标准护理相比，与有多个停止规则的有针对性处方途径一起使用。
糖尿病和体重减轻的GLP-1受体激动剂
GLP-1受体激动剂模仿天然GLP-1肽的作用，增强胰岛素分泌，抑制胰高血糖素的释放，减慢胃排空和饱腹感。最初引入以治疗糖尿病，还发现它们对体重减轻有重要影响。根据医学和非医学专家的看法，肥胖症医疗管理的范式可能会迫在眉睫（1-3）。诸如Semaglutide，Liraglutide或Tirzepatide（双重GLP-1和GIP类似物）等药物导致参与者在临床试验和现实世界中的参与者的重量显着降低，使其在患者和医生中流行。GLP-1受体激动剂在体重管理中的成功在于其多方面的机制，它解决了饥饿，饱腹感和葡萄糖代谢的复杂生理途径。这些药物不仅针对胰腺和肠道，还针对大脑的下丘脑食欲调节中心。GLP-1类似物的某些影响可能归因于其对中枢神经系统神经递质分泌/作用的作用；它们增强了γ-氨基丁酸（GABA）活性，恢复多巴胺能活性，并与肽YY（PYY）并行作用（4-6）。从这个意义上讲，GLP-1类似物不仅通过解决血糖控制，还会影响体重和心血管健康，从而重新发现了代谢疾病的治疗方法。目前，GLP-1模拟使用的长期后果超过1.5 -2年看起来很有希望；在已出版的荟萃分析中，
'超重'呼叫可再生能源部门
吉隆坡：电力成本和公司能源报告的提高旨在推动太阳能采用，增强So-Lar工程，采购，建筑和佣金（EPCC）公司（EPCC）公司的订单订单订单到创纪录的水平。Kenanga Investment Bank Bhd（Kenanga Research）对续签能源（RE）部门的“增持”呼吁，由政府的RO -BUS执行重新执行倡议并扩大太阳能配额。 研究公司在该领域的首选是Solarvest Hold-ins Bhd和Samaiden Group Bhd。 它说，在企业绿色权力计划（CGPP）下，EPCC合同（CGPP）的EPCC合同在其覆盖范围内的工作胜利和订单增长激增。 “随着CGPP的设置将在今年年底之前结束，我们希望创造就业机会的势头Kenanga Investment Bank Bhd（Kenanga Research）对续签能源（RE）部门的“增持”呼吁，由政府的RO -BUS执行重新执行倡议并扩大太阳能配额。研究公司在该领域的首选是Solarvest Hold-ins Bhd和Samaiden Group Bhd。它说，在企业绿色权力计划（CGPP）下，EPCC合同（CGPP）的EPCC合同在其覆盖范围内的工作胜利和订单增长激增。“随着CGPP的设置将在今年年底之前结束，我们希望创造就业机会的势头
使用数值方法和数据集机器学习
摘要。结构系统可能会由于动态激发和惯性而产生负矩。复合金属甲板平板通常设计用于承受正矩，并在底部得到加固，顶部的热增强最小。然而，在动态冲击负载下，上部的固定加固可能会导致这些平板在负矩下失败。因此，本研究调查了在自由下降重量冲击负载下复合金属甲板板的性能。该研究由两个主要部分组成：基于收集到的数据，通过NITE元素模拟分析和培训机器生成数据。LS-DYNA商业软件用于分析具有三个参数的165个模型：平板长度，前锋重量和前锋速度。在机器学习组件中，有限元建模（FEM）结果用于训练机器并准确预测这些板的性能。报告的结果是根据最大负矩，最大DE分解以及平板的弹性和塑性行为报告的。该研究表明，在高前锋速度下，标本在60至80 kN的范围内经历了最终的内部负矩。
肥胖和超重：开发减肥药物和生物制品
其他评估肥胖的方法也有重大的局限性。皮褶厚度的评估依赖于操作者，并且可重复性相对较差。生物电阻抗 89 可能因个人的水合状态而异。成像方式，例如双 90 X 射线吸收仪 (DXA) 或磁共振成像，可以提供更精确的 91 体脂测量值，但价格昂贵，并且需要使用多个盲法中央读取器才能在 92 试验中实施。基于成像变化的试验结果可能不适用于 93 患者的临床护理，而基线 BMI 和体重或 BMI 的百分比变化 94 在任何办公室或诊所都可以获得。此外，基于成像或其他 95 方式的脂肪量变化与临床结果的联系并不像 BMI 变化那样明显。96
YOLO驱动的轻巧移动实时害虫检测和基于Web的可持续农业监控
摘要 - 今天，有害生物侵扰导致全世界的农业生产力大大降低。为了控制害虫，由于难以在早期阶段手动检测害虫，农民经常施加过多的农药。他们过度使用农药已导致环境污染和健康风险。为了应对这些挑战，已经开发出许多新型系统来尽早识别害虫，从而使农民受到检测到害虫的确切位置的警报。但是，这些系统受到缺乏实时检测功能，有限的移动集成，仅检测少数有害生物类别的能力以及缺乏基于Web的监视系统的能力来限制。本文介绍了一个害虫检测系统，该系统利用了轻巧的Yolo深度学习框架，并与基于Web的监视平台集成在一起。研究并优化了包括Yolov8n，Yolov9T和Yolov10-N在内的Yolo对象检测体系结构，以在智能手机上检测有害生物。使用包含29个害虫类的公开数据集对模型进行了培训和验证。其中，Yolov9t以map@0.5的价值为89.8％，精度为87.4％，召回84.4％，推理时间为250.6ms。基于Web的监视系统可以通过为农民提供即时更新和可行的见解，以实现动态实时监控，以实现有效且可持续的害虫管理。从那里，农民可以立即采取必要的行动来减轻害虫损害，减少农药过度使用并促进可持续的农业实践。
轻量级显着对象检测的比例自适应网络
显着对象检测（SOD）广泛用于运输中，例如道路损坏检测，辅助驾驶等。但是，由于其大量计算和参数，重量级草皮方法很难在计算能力低的情况下应用。大多数轻型SOD方法的检测准确性很难满足应用程序要求。我们提出了一个新颖的轻质尺度自适应网络，以实现轻质限制和检测性能之间的权衡。我们首先提出了比例自适应特征提取（安全）模块，该模块主要由两个部分组成：多尺度特征交互，可以提取不同尺度的特征并增强网络的表示能力；和动态选择，可以根据输入图像根据其贡献自适应地分配不同的权重。然后，基于安全模块，设计了一个轻巧和自适应的骨干网络，并结合了多尺度特征聚合（MFA）模块，将规模自适应网络与比例自适应网络相结合。我们在六个公共数据集上对模型进行定量和定性评估，并将其与典型的重量级和轻量级方法进行比较。只有2.29 M参数，它可以在GTX 3090 GPU上实现62 fps的预测速度，远远超过其他型号，并且可以保证实时性能。模型性能达到了一般重量级方法的性能，并超过了最先进的轻量级方法。
通过Q加权变化策略优化的基于扩散的增强学习
扩散模型在增强学习（RL）方面具有广泛的关注（RL），以表现出强大的表现力和多模式。已经证实，利用扩散策略可以通过克服非峰政策（例如高斯政策）的局限性来显着改善RL算法在连续控制任务中的性能。此外，扩散策略的多模式性还表明了为代理提供增强的勘探能力的潜力。但是，现有的作品主要集中于在离线RL中应用扩散政策，而将其纳入在线RL中的研究较少。由于“良好”样本（动作）不可用，因此无法直接应用于在线RL中的扩散模型的训练目标，称为变异下限。为了将扩散模型与在线RL协调，我们提出了一种基于无模型扩散的新型在线RL算法，称为Q-PRIATION策略优化（QVPO）。具体来说，我们在实践中介绍了Q加权变分损失及其近似实施。值得注意的是，这种损失被证明是政策目标的紧密下限。为了进一步增强扩散策略的勘探能力，我们设计了一个特殊的熵正规化项。与高斯政策不同，扩散政策中的对数可能是无法访问的。因此，此熵项是不平凡的。此外，为了减少扩散政策的巨大差异，我们还通过行动选择制定了有效的行为政策。这可以进一步提高在线交互期间的样本效率。因此，QVPO算法利用了扩散策略的探索能力和多模式，从而阻止了RL代理融合到亚最佳策略。为了验证QVPO的有效性，我们对Mujoco连续控制基准进行了综合实验。最终结果表明，QVPO在累积奖励和样本效率方面都可以达到最先进的表现。我们的官方实施在https://github.com/wadx2019/qvpo/中发布。