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基于强化学习的分散武器 -
多次无误攻击是饱和和克服导弹防御系统的最简单方法之一。为了提高针对此类攻击者群体的拦截效率，有必要根据其运动学局限性分配拦截器。此外，这样的分配方案必须是可扩展的，以应对大型方案并允许动态重新分配。在本文中，我们首先提出了这种武器目标分配（WTA）问题的新表述，并提供了使用加固学习（RL）以及贪婪的搜索算法来解决它的分散方法。从每个追随者与所有目标的角度考虑参与。同时，其他拦截器与目标群体相关，而其他团队成员则可以使用其分配和成功概率。为了改善中途轨迹的塑造，在追随者和进来的对手之间放置了静态虚拟目标。每个拦截器根据从计算有效的仿真环境中的大量场景中学到的策略动态选择目标。RL输入状态包含目标的拦截器达到性覆盖范围以及其他导弹成功的概率。RL奖励汇总了团队绩效，以鼓励在分配层面上进行合作。相关的可及性约束是通过采用拦截器运动的运动学近似来分析获得的。RL的使用确保所有拦截器的实时可扩展和动态重新分配。我们将基于RL的分散WTA和指导方案与贪婪解决方案的性能进行比较，显示了RL的性能优势。
被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全：前景和隐藏潜力
对被忽视和未充分利用的农作物（NUC）的探索对于解决全球粮食不安全感确实至关重要。这些营养丰富的气候富农作物通常被忽略的商业价值有限，是打击营养不良和提高粮食安全的关键，尤其是在脆弱地区。这些农作物先前尚未归类为主要农作物，主要是构成了小农户农业区，是营养丰富，气候缓解且局部适应性的（Li and Siddique，2020; Mudau等，2022）。这些农作物的侵蚀可能会阻碍穷人的营养状况和粮食安全，并且它们的更多使用可以增加营养并赋予隐藏的饥饿（Dansi等，2012; Ojuederie等，2015; Joy and Siddhuraju，2017年）。至关重要的是，我们认识到这些农作物的隐藏潜力并利用它们实现更可持续的未来。这项社论聚焦有希望的研究，展示了NUC的隐藏潜力并通过现代进步探索其利用。在本社论中展示的有关研究主题的研究范围“被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全：前景和隐藏的潜力”令人印象深刻，涵盖了这些农作物的各个方面，从基因改进到其在不同领域的潜在应用。研究主题由9个出版物组成：6篇原始研究文章和3条评论，重点介绍了一些NUC在应对全球食品和营养挑战时的遗传改善，保护和利用。柑橘grandis（L.）Osbeck，通常称为Pomelo，是一种未充分利用的柑橘类水果，其潜力作为豆酮，苯酚和抗氧化剂的来源，被忽略了。
离子液体，用于...
摘要：认可采用环保生物降解塑料作为对塑料污染规模的回应的措施，这对来自自然的材料的创新产品产生了需求。离子液体（ILS）具有破坏生物聚合物的氢键网络，增加生物聚合物链的迁移率，减少摩擦并产生具有各种媒介和机械性能的材料。由于这些品质，IL被认为是增塑生物聚合物的理想选择，使它们能够满足生物聚合材料的广泛规格。该迷你审查讨论了不同的IL塑料对由各种生物聚合物（例如淀粉，壳聚糖，藻酸盐，纤维素）制成的材料的加工，拉伸强度和弹性的影响，并特别涵盖了IL塑料包装材料和生物医学和成型化学物质的材料。还讨论了针对IL生物聚合物的基于IL的增塑剂中的挑战（成本，规模和生态友好性）和未来的研究方向。
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1。电气要求：220 V，AC 50Hz。2。基于聚合物的8个具有升级性的毛细血管，具有自动采样板系统的自动DNA分析仪/测序仪，具有6个基于染料或更好的化学。3。CCD或带有固态长寿命激光探测器的最新高级技术摄像头。4。应具有最新版本的设备操作和数据收集软件。供应商/供应商应免费提供所有随后的设备操作和数据收集软件升级，从供应之日起五年。制造商证书/承诺应附有技术规范提供文件。5。应具有最新版本的经过验证的软件，用于碎片尺寸（法医str，简短的串联重复，基于人类的标识），并提供其他两个用户许可证，以及每个LICERNSE的必要硬件，包括网络和连接性。该软件应具有具有广泛安全性的功能，并审核功能支持最新发表的研究论文。6。遗传分析仪应在国际准则（例如DNA分析方法（SWGDAM））等国际准则上进行法医DNA分析验证。7。仪器应为支持所有市售的STR套件的开放平台。供应商/供应商应在这方面提交合格证书。8。y-STR（100个反应）。9。10。对最终用户实验室科学家的现场培训。11。0q＆PQ文档。应提供基质标准，聚合物容器，毛细管阵列（36厘米），阳极和阴极缓冲液，去离子甲酰胺，试剂和消耗品和塑料软件等以及Str套件，即常染色体 - STR（200反应）。供应商还应提供交钥匙解决方案，以功能化仪器，但不限于：合适的反振动工作台，微型固定，微型，涡流，合适的可变容量移液，96个井板板板微型中心，合适的容量存储设备，适用于具有4'C温度和-20*C温度范围的PCR套件的合适能力，可用于保持4'C和-20*C温度范围的适用量设备及其最佳性能。完整的智商完成现场验证研究。12。兼容Ontine UPS与一个小时的备份（7 kVa）。13。应提供合适的高质量彩色打印机。
在成人和青少年有自闭症或
1 NB：为了促进本文的可读性，我们将其称为“具有ASC诊断或高自闭症性状的人”为“具有高自闭症特征的人”，因为这两个群体都在自闭症特征问卷上得分很高。这符合在本综述中同时包括临床和非临床研究的方法论选择（有关理由，请参见方法部分）。
zero - payload 用户指南 | 版本 2.0
Interstellar 的火箭之所以选择液态甲烷作为燃料，是因为其性能高、成本效益高。与煤油等有毒且难以处理的传统火箭燃料不同，液态甲烷更容易管理。这使其成为火箭生产和运营的绝佳选择。此外，使用从牛粪中提取的液态生物甲烷可显著促进碳中和。这一举措不仅解决了北海道奶牛养殖区的气味问题，还支持当地能源自给自足，促进环保发展。
引文 Giuliani L、Pezzella P、Giordano GM、Fazio L、Mucci A、Perrottelli A、Blasi G、Amore M、Rocca P、Rossi A、Bertolino A、Galderisi S 和 Maj M
精神分裂症是一种在病理生理、临床表现和功能结果方面复杂且异质性强的精神疾病（1-5）。该疾病对功能结果的多个方面产生重大影响，例如社交、职业和独立生活技能（6-14）。在与疾病相关的方面中，阴性症状和认知障碍似乎是功能不良结果的主要预测因素，比阳性症状、混乱和抑郁更为重要（7、9、12、15-21）。阴性症状是精神分裂症的核心特征，它们通常在疾病的不同阶段保持稳定，这在很大程度上导致患者的残疾（15、22-27）。它们可分为两个领域：动机缺陷，包括意志缺乏、快感缺乏和社交缺失，以及表达缺陷，包括情感迟钝和失语症（22、24、28-30）。虽然神经认知功能障碍不是诊断标准的一部分，但大多数精神分裂症患者 (SCZ) 及其未受影响的亲属都存在神经认知功能障碍，并对日常功能产生重大影响（31-35）。精神分裂症患者的不同神经认知领域均受到损害，例如注意力、处理速度、工作记忆、视觉空间学习和记忆、言语学习和记忆、推理和解决问题以及执行功能（36）。一些研究调查了可能导致精神分裂症不同临床特征的大脑改变。静息状态下的功能性磁共振成像 (fMRI) 被广泛用于收集大脑未执行任何任务时大脑活动和连接的宝贵信息（37-40）。阴性症状与多个大脑区域和回路内活动和连接的不同改变有关（28、41-44）。动机缺陷领域似乎与大脑中与动机不同方面有关的通路改变有关，而这些通路在精神分裂症患者中往往会受损。这些通路主要涉及“动机价值体系或奖励”和“动机显着性”回路内的大脑区域（28）。具体而言，已发现动机缺陷领域与右侧腹侧壳核-内侧眶额皮质通路（45）、扣带回-岛叶通路（46）、左侧背尾状核-背外侧前额皮质通路（47）、楔前叶（48）以及内侧前额叶和颞叶通路（49）内的静息态功能连接功能障碍有关，也与腹侧被盖区与右侧腹外侧前额皮质、双侧岛叶皮质和右侧枕叶复合体（50）之间的功能连接改变有关。表达缺陷领域似乎与神经发育过程的改变有关（22、51-53）。很少有 rs-fMRI 研究调查了表达缺陷区域的神经关联，结果表明额极皮质功能连接异常可能与该区域有关（54、55）。最有可能与该区域病理生理有关的大脑区域是皮质运动区、腹外侧前额皮质、前扣带皮层、杏仁核和基底神经节（41）。
使用粒子群优化人工神经网络检测黑色素瘤
黑色素瘤是一种最可怕的皮肤癌，死亡率很高，最初是通过临床筛查、皮肤镜分析、活检和组织病理学检查进行目视诊断的。如果诊断和早期治疗延误，就会变得很危险。图像处理技术的最新发展有助于有效地检测黑色素瘤，因为由于病变的细粒度变化，检测黑色素瘤是一项艰巨的工作。本文研究了一种使用粒子群优化人工神经网络分析病变不规则性的新分类程序。在本研究论文中，提取病变的颜色特征并使用 PSO-ANN 分类器进行分类。通过标记假阳性率和真阳性率获得的接收者操作特性在分析计算机辅助诊断系统的诊断潜力方面起着至关重要的作用。应用于 ISIC 数据库的分类技术表明曲线下面积为 0.96853，特异性为 90.0%，灵敏度为 94.07%，准确率为 93.04%。
减少了捷克的建筑物的生命周期碳排放
体现的碳 - 脱碳建筑物的新挑战对环境有重大影响，占所有提取物质消费的一半，而欧盟所有废物产量的三分之一。诸如混凝土和钢等关键建筑材料具有较大的碳足迹，这是由于其生产，运输和建筑中所涉及的过程。这些排放物被归类为具体的碳，占欧盟建筑库存总温室气体排放的很大一部分。在2020年，建筑物的总生命周期排放量占欧盟总温室气体排放量的40％以上，体现碳占与建筑物相关的排放的20％以上。通过切换到可再生能源并提高能源效率的能源领域的脱碳和建筑物的运行，体现的碳将在2040年到2040年的全寿命（或WLC）。
增强个性化学习体验
人工智能 (AI) 与教育的融合带来了变革性的变化，尤其是在个性化学习领域。本文探讨了人工智能通过根据学生的个人需求定制学习途径来增强教育体验的多方面方式。我们研究了各种人工智能驱动的工具和平台，这些工具和平台促进了自适应学习环境、提供了实时反馈并支持差异化教学。通过回顾当前的文献和案例研究，本文重点介绍了人工智能如何识别和解决学习差距、促进参与度并促进更有效的教育成果。此外，我们还讨论了潜在的挑战，例如数据隐私问题、教师培训的必要性以及强化偏见的风险。本文最后提出了利用人工智能以最大程度地发挥效益同时降低相关风险的建议，旨在为所有学生创造更公平、更有效的教育体验。