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三泽空军基地海滩附近发现一具女性尸体 - 三泽空军基地
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在长期使用多巴胺受体拮抗剂（反hony剂）的情况下...
检查患者在用多巴胺受体拮抗剂治疗时表现出帕金森氏病时，（抗精神病药物）原则上怀疑药物诱导的帕金森氏症是至关重要的。然而，在长期治疗的患者中，除了药物诱发的帕金森病外，还有帕金森氏病发作的可能性，导致运动症状恶化。本文概述了八名精神分裂症患者在多巴胺受体拮抗剂长期治疗中的诊断和治疗，后来患有帕金森氏症。在八个病例中，两个表现为静止震动，是主要的症状，以及肌肉僵硬。然而，没有头屈球的进展，datspect扫描也没有表明减少，从而导致诊断出药物诱发的帕金森氏症。在其余六个病例中，观察到铁毒素的进展，并在DATSPECT上确认了降低。因此，帕金森氏病被诊断出。为治疗帕金森氏病，左旋多巴/卡比多巴以低剂量为25/2.5 mg/day，在管理方案方案的精神病症状方案下，可以改善运动症状。在一种情况下，左旋多巴剂量增加到300毫克/天导致精神病症状恶化，在继续治疗时，必须将剂量降低至100毫克/天。鉴于几个老年人口可能患有帕金森氏病，因此必须怀疑多巴胺受体拮抗剂的长期使用者的帕金森氏病发病的可能性，并强调了对准确的诊断进行彻底研究的必要性，并与精神病学家共同提供治疗。
使用多智能体深度强化学习进行空战模拟中的智能体协调
摘要 —基于模拟的训练有可能显著提高空战领域的训练价值。然而，合成对手必须由高质量的行为模型控制，才能表现出类似人类的行为。手工构建这样的模型被认为是一项非常具有挑战性的任务。在这项工作中，我们研究了如何使用多智能体深度强化学习为空战模拟中的合成飞行员构建行为模型。我们在两种空战场景中对多种方法进行了实证评估，并证明课程学习是一种处理空战领域高维状态空间的有前途的方法，并且多目标学习可以产生具有多种特征的合成智能体，从而可以在训练中模拟人类飞行员。索引术语 —基于智能体的建模、智能智能体、机器学习、多智能体系统
两种具有抗病毒活性的 RNA 适体。适体是理想的抗病毒药物吗？
摘要：当前的 Covid-19 大流行指出了即使是最先进的社会在对抗病毒 RNA 感染方面也存在一些重大缺陷。再一次，事实表明缺乏有效的药物来控制 RNA 病毒。适体是多种分子（包括蛋白质和核酸）的有效配体。它们的特异性和作用机制使它们成为干扰病毒 RNA 基因组中编码功能的非常有前途的分子。RNA 病毒将基本信息存储在保守的结构基因组 RNA 元素中，这些元素促进了感染周期的重要步骤。这项工作描述了我们实验室进行的两个有据可查的 RNA 适体实例，它们分别对 HIV-1 和 HCV RNA 基因组的高度保守的结构域具有抗病毒活性。这两个很好的例子说明了适体在对抗 RNA 病毒的治疗空白方面的潜力。
人工智能洞察海马体处理
人工智能、机器学习和深度神经网络的进步带来了人类和动物学习和智能的新发现。DeepMind 家族中最近推出的人工智能代理 muZero 可以在对其所处世界的信息有限且对当前和未来空间特征具有高度不确定性的情况下完成各种任务。为了执行此任务，muZero 仅使用三个功能，这些功能既通用又足够具体，可以在各种任务中进行学习，而不会在不同环境中过度概括。同样，人类和动物能够在复杂的环境中学习和改进，同时从其他环境中迁移学习，而不会过度概括。特别是，哺乳动物海马外系统 (eHPCS) 可以指导空间决策，同时编码和处理空间和上下文信息。与 muZero 一样，eHPCS 也能够根据环境变化和环境线索的程度和重要性调整上下文表示。在本意见中，我们将论证 muZero 功能与海马系统的功能相似。我们将展示 muZero 模型的不同组件为思考 eHPCS 中的可推广学习提供了一个框架，并且可以通过 muZero 等人工智能代理的进步来评估细胞表征在相似和不同情境之间如何发生转变。我们还将解释人工智能代理的进步将如何提供框架和预测，以研究状态变化和神经元放电之间的预期联系。具体来说，我们将讨论有关 eHPCS 的可测试预测，包括重放和重新映射的功能，这些预测是由 muZero 学习背后的机制提供的。最后，我们介绍了 muZero 等代理如何帮助阐明有关神经功能的潜在问题的其他方式，以及这些代理如何揭示潜在的预期答案。
朝着真正的数字孪生体的开发迈进……
工具/设备 工具的几何属性和表面光洁度。工具材料和性能。工具施加的力 工具/材料界面 工具/材料界面处的摩擦。润滑剂类型、温度和薄膜厚度。润滑剂热性能。变形区 变形机制。材料流动、流动速度。变形后的应力、应变和损伤分布。产品几何形状和性能 最终产品的几何形状（尺寸、厚度均匀性、表面光洁度和公差）。最终产品的机械性能
多体纠缠与量子误差识别...
如果任何 m 个量子比特的约化密度矩阵被最大程度地混合，则称纠缠态为 m -均匀。这与纯量子纠错码 (QECC) 密切相关，后者不仅可以纠正错误，还可以识别错误的具体性质和位置。在这里，我们展示了如何使用局域门或相互作用创建 m -均匀状态，并阐明了几种 QECC 应用。我们首先表明 D 维簇状态是 m -均匀的，其中 m = 2 D 。这种零相关长度簇状态对其 m = 2 D 均匀性没有有限大小校正，这对于无限和足够大但有限的晶格都是精确的。然而，在每个 D 维度中晶格扩展的某个有限值（我们将其限制）下，由于有限支撑算子缠绕在系统周围，均匀性会降低。我们还概述了如何使用准 D 维簇状态实现更大的 m 值。这为使用簇状态对量子计算机上的错误进行基准测试提供了可能性。我们在超导量子计算机上展示了这种能力，重点关注一维团簇状态，我们表明，它可以检测和识别 1 量子比特错误，区分 X、Y 和 Z 错误。
岩体分类技术与参数
岩体分类系统用于对岩石进行分类，并已用于工程项目和稳定性调查。它侧重于岩体参数和工程应用，包括隧道、斜坡、地基等。岩体分类在样本采集和观测困难的地区很有价值。随着技术的进步，过去几年，各种基于机器的模型算法（即 ANN 和 MLR）已用于岩体分类。在目前的研究中，讨论了岩体分类，即岩石荷载、站立时间、RQD、RMR、Q、GSI、SMR 和 RMi 及其应用。考虑到所有参数，得出结论，对于岩石状况较差的斜坡稳定性，与 RMR 相比，GSI 的适用性足够。GSI 还提供了高度准确的地质力学特性评估，使其成为工程师和地质学家的宝贵工具。此外，与 MLR 和传统方法相比，从 ANN 模型获得的 RMR 值可为隧道提供更好的结果。世界上 5 个不同地点的板岩、页岩、石英片岩、片麻岩和钙质片岩的 ARMR 分类分别为 51-54、66-70、57-60、35、65-70。板岩和页岩的范围被发现具有中等各向异性，而石英片岩、片麻岩和钙质片岩的范围被发现具有轻微各向异性和高度各向异性。