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World File Search System以逆性
发作间期脑电图源定位的线性分布逆解
目的：比较 6 种线性分布逆解对癫痫发作间期放电源定位的空间精度：最小范数、加权最小范数、低分辨率电磁断层扫描 (LORETA)、局部自回归平均值 (LAURA)、标准化 LORETA 和精确 LORETA。方法：通过回顾性比较 30 名成功接受癫痫手术的患者中平均发作间期放电的最大源与切除的脑区，基于 204 通道脑电图，对空间精度进行了临床评估。此外，在计算机模拟中评估了逆解的定位误差，在传感器空间和源空间的信号中添加了不同程度的噪声。结果：在临床评估中，使用 LORETA 或 LAURA 时，50-57% 的患者源最大值位于切除的脑区内，而所有其他逆向解决方案的表现都明显较差（17-30%；校正 p < 0.01）。在模拟研究中，当噪声水平超过 10% 时，LORETA 和 LAURA 的定位误差明显小于其他逆向解决方案。结论：LORETA 和 LAURA 在临床和模拟数据中均提供了最高的空间精度，同时对噪声具有相当高的鲁棒性。意义：在测试的不同线性逆解算法中，LORETA 和 LAURA 可能是发作间期 EEG 源定位的首选。2021 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
一个扩散模型，具有降级盲逆成像的状态估计
解决反向成像问题的任务可以从具有完整信息的输入测量中恢复未知的干净图像。利用强大的生成模型，例如降级扩散模型，可以更好地解决未知清洁图像的分布情况的不利问题的问题。我们提出了一个可学习的基于状态估计量的扩散模型，以将测量中的含量纳入重建过程。与条件扩散模型相比，我们的方法可以充分利用具有计算可行性的预训练的扩散模型，而条件扩散模型需要从头开始训练。此外，我们的管道不需要对图像降解操作员的明确知识，也不需要其形式的假设，就像在测试时使用预先训练的扩散模型的许多其他作品一样。实验在三个典型的逆成像问题（线性和非线性），介入，deblurring和JPEG压缩恢复方面具有与最先进的方法具有综合结果。
微电网能量调度的修改后的最大熵逆增强学习方法
摘要 - 将分布式电源资源（DERS）集成到电力系统中的普及带来了一个挑战，以优化微电能计划的调度策略。强化学习方法遇到了长期问题，因为对微电网系统的奖励函数的经验假设。尽管传统的逆增强学习（IRL）方法可以在某种程度上解决此问题，但它们遇到了对大而连续的状态空间中国家访问频率的广泛计算的限制。为了减轻此限制，我们提出了一种修改的最大熵IRL（MMIRL）方法，以从专家示范中提取奖励函数，以解决微网络调度问题。通过计算专家功能期望和学习者特征期望之间的差异来避免国家访问频率的计算。微电网优化适用于使用状态行动（s，a）功能而不是状态s功能仅用于恢复奖励，并且此设置驱动了计算上有效的方法的需求。为此，与微电网能源调度的常规方法相比，提出的MMIRL算法旨在恢复奖励功能并学习调度策略。案例研究分别在能量套利问题和带有DER的微电网系统中进行。结果证明，所提出的MMIRL方法可以以超过99％的精度学习调度策略，并且在这两种情况下都胜过其他比较方法。索引条款 - 分配的能源资源，增强学习，最大熵逆增强学习，Mi-Crogrid Energy调度和操作优化。
结合逆合成知识的人工智能驱动合成路线设计
摘要：计算机辅助合成规划 (CASP) 旨在帮助化学家利用他们的实验、直觉和知识进行逆合成分析。机器学习 (ML) 技术（包括深度神经网络）的最新突破显著改善了无需人工干预的数据驱动合成路线设计。然而，通过 ML 学习化学知识进行实际合成规划尚未充分实现，仍然是一个具有挑战性的问题。在本研究中，我们开发了一个集成了各种逆合成知识的数据驱动 CASP 应用程序“ReTReK”，该应用程序将知识作为可调参数引入有希望的搜索方向的评估中。实验结果表明，ReTReK 成功地根据指定的逆合成知识搜索了合成路线，表明使用该知识搜索的合成路线比没有该知识的合成路线更受欢迎。将逆合成知识作为可调参数集成到数据驱动的 CASP 应用程序中的概念有望提高现有数据驱动的 CASP 应用程序和正在开发中的应用程序的性能。 ■ 引言自20世纪60年代以来，各种计算机辅助合成规划（CASP）应用程序被开发出来以模拟化学家的思维并帮助有机合成化学家开展工作。1 − 9 CASP 应用程序在合成的可定义部分（例如化学结构的特征和逆合成树的大小）中发挥了重要作用，而合成的不可定义部分（例如化学家的直觉）和在逆合成分析中贡献创造力的机会则留给了化学家。1作为化学家的直觉，Corey 形式化了逆合成的概念（逆合成知识）和主要类型的策略（例如基于变换和拓扑的策略）。他指出，通过同时使用尽可能多的不同的独立策略可以最有效地进行逆合成分析。 10 对于最优策略的选择，化学家的化学知识和他们的实验至关重要；特定合成问题的最优策略取决于所涉及的分子、人员和情况（例如，先导化合物的优化和候选药物的大规模合成）。11
逆湖疏浚排水口监测计划 WRS 水资源解决方案
在 1、4、5 和 6 英尺深处收集了四个样本。其余四个测试坑 - S-1 至 5-4 - 是手工挖掘的，深度为 1 英尺。收集后，对样品进行了筛分和比重计测试。筛分试验是一种通过将土壤样品通过网眼逐渐变小的筛子来分析颗粒分布的方法。然后称重这些分类后的样品，以确定粗粒到细粒沉积物的变化（Hossain 等人2021）。除了筛分试验外，还使用比重计试验来确定筛分试验难以分类的细粒样品的成分。它是通过测量颗粒在液体中从悬浮液中沉降所需的时间来实现的（Hossian 等人2021）。这些方法的组合给出了从粗颗粒到细颗粒的综合粒度分布。Terracon 进行的粒度测试结果显示在表 1 至表 3 中。它们表明康特拉里湖床的土壤主要由淤泥和粘土组成。除了一个位置（样本位置 T-1）之外，深度为
通过逆增强学习迈向可解释的深层增强学习模型
摘要 - 人工智能，特别是通过深度学习的最新进步（DL），在自然语言处理和计算机视觉等领域的许多任务中都取得了出色的表现。对于某些高风险域，除了理想的性能指标外，通常还需要高水平的解释性才能可靠地使用AI。不幸的是，DL模型的黑匣子性质阻止了研究人员为DL模型的推理过程和决策提供阐释描述。在这项工作中，我们提出了一个利用对抗性逆增强学习的新颖框架，该框架可以为通过强化学习模型做出的决策提供全球解释，并捕获该模型通过总结模型的决策过程所遵循的直觉趋势。索引术语 - 对抗性逆增强学习，自然语言处理，抽象性摘要
比较伺服驱动系统的直接和基于逆模型的干扰观察者
摘要：大约四十年前，它基于逆模型的传递函数，基于逆模型的传递函数。实际上实现了传输函数的倒数，将过滤器添加到其上，以消除高频干扰信号。此基于反向模型的干扰观察者（IMBDO）设计的关键步骤是使用适当参数的滤波器选择。本文提出了一个基于直接模型（DMBDO）的干扰观察者，并且可以无需任何其他过滤器而工作。它简化了设计和实现的控制器代码。IMBDO和DMBDO的离散时间实现是通过简单的基于Internet的伺服系统在非真实时间控制环境中比较的。检查了非均等抽样的效果。
氧化平衡评分与事件2型糖尿病之间的逆关联
摘要：可以通过保持健康体重，采用健康饮食并进行常规体育锻炼来减轻2型糖尿病（T2DM）的风险。氧化平衡评分（obs）是促和抗氧化剂暴露条件的综合度量，代表个人的总体氧化平衡状态。这项研究旨在使用来自大型的，基于社区的前瞻性队列研究的数据来评估OBS和T2DM发病率之间的提示。分析了从事韩国基因组和流行病学研究（KOGES）的40-69岁参与者的数据。使用单变量和多变量的COX比例危害回归分析来计算性别特异性观察组T2DM发生率的危险比（HR）和95％的置信区间（CI）。在平均13。6年的随访期内，有908名男性和880名妇女发展为T2DM。与指南最低组相比，中间和最高三级组的事件T2DM的全面调整后的HR（95％CI）为0.86（0.77-1.02）和0.83（0.70-0.99），男性为0.94（0.94（0.80-1.1.11）和0.78（0.80-1.1.78（0.78）和0.78（0.78）（0.78-0.65-0.94.94.94）。具有较高OBS的个体的发展风险较低。这意味着具有更多抗氧化特性的生活方式修饰可能是T2DM的预防策略。
在致病CD4阳性T细胞中表达的microRNA是...
图1。高度致病性的自身反应性CD4阳性T细胞（CXCR6阳性和SLAMF6阴性）表达miR-147-3p，抑制了趋化因子受体CXCR3的表达，并发挥了致病性。
人工智能工厂安全可靠性评估指南
........................................................................................................................... 81 图 3-20 层次化质量保证中使用质量与外部质量项目设置的定位 ...................................................................................................... 83