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World File Search System互补
学习人机团队的互补政策
当算法和人类都无法在给定上下文中的所有实例中发挥主导作用时，人机互补性就很重要。最近探索人机协作的研究考虑了与分类任务相对应的决策。然而，在许多人类可以从人工智能互补性中受益的重要情况下，人类会采取行动。在本文中，我们提出了一种新颖的人机协作框架，用于选择有利的行动方案，我们将其称为人机团队的学习互补政策 (LCP - HAI)。我们的解决方案旨在利用人机互补性来最大化决策奖励，通过学习旨在补充人类的算法策略，通过使用路由模型将决策推迟给人类或人工智能以利用由此产生的互补性。然后，我们扩展了我们的方法来利用机会并降低实践中重要情况下出现的风险：1）当一个团队由多个具有差异和潜在互补能力的人组成时，2）当观察数据包括一致的确定性动作时，3）当未来决策的协变量分布与历史数据不同时。我们使用真实人类反应和半合成数据证明了我们提出的方法的有效性，并发现我们的方法在各种设置下都提供了可靠且有利的性能，并且优于算法或人工智能自己做出决策时。我们还发现，我们提出的扩展有效地提高了人机协作性能在不同挑战性设置下的稳健性。
识别涉及混合性能和杂种群体互补性的QTL：应用于阶乘和混合拨号玉米玉米混合动力面板的新GWAS模型
抽象密钥消息提出了一个原始的GWAS模型，该模型集成了等位基因的祖先，并允许探测背景特定的添加剂和优势QTL，涉及异性群互补性和混合性能。抽象的玉米遗传多样性被构造成彼此选择和改善的遗传群体。此过程会随着时间的流逝而增加组的互补性和分化，并确保由小组间杂交产生的杂种表现出较高的表现和异性症。为了确定与混合性能和杂种群体互补涉及的基因座，我们引入了一个原始的关联研究模型，该模型将等位基因的异性群的起源与异性构成群体分离，并将其与常规的添加剂/优势模型进行了比较。这个新模型应用于凹痕和弗林特线之间的阶乘，以及具有两种不同分析层的凹痕混合线之间的拨号线：在每个环境中和多种环境中。我们确定了所有特征的几个强大的添加剂QTL，包括一些用于开花时间的众所周知的加性QTL（在染色体8上的VGT1/2区域）。屈服特征在拨号面板中显示出显着的非加性效果。大多数检测到的产量QTL表现出过度势力或更有可能的伪过分效应。在这些QTL上明显过度污染，导致了遗传组互补性的一部分。环境之间的比较显示，添加QTL效应的稳定性高于非添加效应。我们还揭示了显示遗传群起源作用的大型染色体区域。根据局部杂种群的起源，几个QTL显示出效应的变化。总的来说，我们的结果说明了混合面板如何与专用的GWAS建模相结合，允许识别新的QTL，这些QTL无法通过通过传统建模分析的经典混合面板无法揭示的新QTL。
CXCR4和CXCR7在黑色素瘤迁移中的互补作用
对于趋化因子基质细胞衍生因子1（SDF1）的两个已知受体CXCR4和CXCR7在包括黑色素瘤在内的multiple癌症的发育和转移中起作用。CXCR4受体信号传导影响旋近细胞的反应，包括增殖，迁移和转移。CXCR7受体信号传导还可以通过增加增殖来诱导黑色素瘤恶性肿瘤。但是，CXCR7是否直接影响黑色素瘤细胞迁移是未知的。在这里，我们通过Inthibitor并通过siRNA处理来阻止CXCR4和CXCR7受体信号传导。两种方法都通过两种不同的测定有效地降低了黑色素瘤细胞迁移。这些结果表明，CXCR7受体在影响黑色素瘤细胞的迁移能力方面与CXCR4的受体一样相关。这些发现支持通过焦油疗法下调或抑制CXCR7受体可能会受益于黑色素瘤治疗。
商品互补性在混合捆绑策略中的作用
本文研究当垄断企业生产两种互补产品并可能采取捆绑销售策略时的最佳定价。为此，我们使用了 Yan 和 Bandyopadhyay (2011) 框架的修改版本，其中捆绑销售策略的有效性与互补程度正相关，并且独立产品需求的价格弹性可能不同。获得了三个主要结果。首先，混合捆绑销售被证明是最佳策略。其次，捆绑（非捆绑）产品的销售额和利润随着产品变得更加互补而增加（减少），这需要一种经验上合理的行为。第三，当产品高度互补时，弹性较小的产品和捆绑产品可以定价相同。关键词：混合捆绑；产品互补程度；价格弹性；多产品垄断 JEL 分类代码：D21，D42
互补的白质MR测量及其与心血管健康和认知的关系
抽象磁共振成像（MRI）提供了多种方法来非侵入性地估算大脑中白质（WM）的特性。除了从扩散加权的MRI中得出的各种指标外，还可以估算从T1加权MRI，WM高强度的T2加权MRI，T1：T2比率的髓鞘化的总WM体积，或者是从磁力转移比率（MMTR）的。在这里，我们利用了650名健康成年人[Camcan Cohort]的基于人群的寿命队列中所有这些MR对比的存在，以确定11个常用WM指标的协方差的潜在因素。需要四个因素来解释89％的方差，这是我们用1）纤维密度 /髓鞘形式解释的，2）自由水 /组织损伤，3）3）纤维跨的复杂性和4）微结构复杂性。这些因素显示出年龄和性别的明显影响。为了测试这些因素的有效性，我们将其与心血管健康和认知表现的度量相关。具体来说，我们进行了路径分析1）将心血管措施与WM因素联系起来，鉴于WM健康与心血管健康有关，以及2）将WM因素与认知措施联系起来，鉴于WM健康对认知很重要。即使在适应年龄后，我们也发现与脉压压力相关的血管因子预测了WM因子捕获自由水 /组织损伤，并且几个WM因素为流体智能和加工速度提供了独特的预测。我们的结果表明，在WM的常见MR度量中既有互补的和冗余信息，并且它们的潜在因素可能有助于确定健康衰老中白质健康的差异原因和贡献。
北非风能与太阳能互补
1 弗罗茨瓦夫科技大学，波兰弗罗茨瓦夫 通讯作者：jakub.jurasz@pwr.edu.pl 2 梅拉达伦大学商业、社会与工程学院，瑞典韦斯特罗斯 3 CERIS，里斯本大学高等技术学院，Av.葡萄牙里斯本罗维斯科县 1，1049-001。 4 英国布里斯托大学地理科学学院 5 IGE、CNRS、GINP、IRD、格勒诺布尔阿尔卑斯大学，格勒诺布尔 6 哥伦比亚巴兰基亚海岸大学土木与环境系宫廷广场 1 | A-2361 拉克森堡，奥地利 8 世界资源研究所 (WRI)，非洲区域中心，埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴
使用自由能量优化的互补工作记忆来学习序列中的特征和结构
摘要 — 我们提出了一个整体框架，用于对皮质基底系统 (CX-BG) 和额叶纹状体系统 (PFC-BG) 进行建模，以生成和回忆音频记忆序列；即声音感知和语音产生。我们真正的模型基于称为 INFERNO 的神经结构，代表循环神经网络的迭代自由能优化。自由能 (FE) 对应于内部或外部噪声的预测误差。FE 最小化用于在 PFC 中探索、选择和学习在 BG 网络中执行的最佳操作选择（例如声音产生），以便尽可能准确地重现和控制代表 CX 中声音的脉冲序列。两种工作记忆之间的差异依赖于神经编码本身，它基于 CX-BG 网络中的时间排序（脉冲时间依赖可塑性）和 PFC-BG 网络中序列的排序（门控或增益调制）。我们在这篇短文中详细介绍了负责以几毫秒的顺序对音频基元进行编码的 CX-BG 系统，以及负责学习序列中时间结构的 PFC-BG 系统。使用小型和大型音频数据库进行的两个实验展示了神经架构在检索音频基元以及基于结构检测的长距离序列方面的探索、泛化和抗噪能力。虽然两种学习机制都是用相同的顺序编码算法实现的，但 CX-BG 系统实现了无模型循环神经网络 (INFERNO)，而 PFC-BG 系统实现了门控循环神经网络 (INFERNO GATE)。
AI和传统学习：更深层学习的互补策略
了解生成AI的使用如何影响学习成果是为教育中的AI创建有效指南的关键。Microsoft Research（MSR）和剑桥大学出版社和评估是对大语言模型（LLMS）对学习基础的影响的首批大规模定量研究之一：理解和保留信息。
莫林维尔镇零售业差距和互补行业分析
莫林维尔位于 2 号公路沿线的战略位置，位于零售贸易区中心，估计约有 20,000 名居民，具有相当大的区域影响力，吸引了来自几个较小社区以及斯特金县的消费。莫林维尔预计将在未来几十年稳步增长。现有的零售库存包括 100 大道和 100 街沿线的主要街道式购物场所以及该市南部的较新的购物场所。零售建筑面积低于这个规模的市镇的预期，可能反映了附近圣艾伯特零售业的强大竞争影响力。凭借增长空间，莫林维尔可以在未来几年占据更大的贸易区消费份额。随着消费者需求的增加、相对负担得起的住房和支持性社区框架，莫林维尔处于持续零售增长的有利位置，使其成为零售商和投资者都喜欢的目的地。
TCR CDR3-CMV 抗原化学互补与肾细胞癌的不良预后相关
摘要。背景/目的：由于病毒是癌症的主要病因还是合并症的问题仍未得到解决，我们使用基因组学和生物信息学方法研究了肾细胞癌 (RCC) 环境中对巨细胞病毒 (CMV) 的潜在免疫反应。材料和方法：具体来说，我们评估了实体组织正常驻留、T 细胞受体 (TCR) 互补决定区 3 (CDR3) 和 CMV 抗原的化学互补性评分 (CS)，并确定较高或较低的 CS 组是否与较高或较低的生存概率相关。结果：事实确实如此，所有此类分析一致表明，代表较高 TCR CDR3-CMV 抗原化学 CS 的病例的总体和无进展生存率较低。这一基本结果是针对两个独立的 RCC 数据集和多个 CMV 抗原获得的。结论：结果提出了一个问题，即全身性 CMV 感染在多大程度上可能代表 RCC 的重要合并症。肾细胞癌 (RCC) 是肾脏最常见的恶性肿瘤，是男性第六大常见癌症。RCC 的最大风险因素是吸烟 (1, 2)。遗传因素也可能发挥作用，例如存在 VHL 基因的突变形式 (2)。RCC 通常预后良好，五年生存率