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高校教育环境专家研究：结果与分析
摘要 . 基于对科学资源的分析，认识到教育环境在个人培养、发展和教育中的作用。指出教育环境是这些过程中最关键的因素之一。作者给出了“教育环境”、“高等教育机构教育环境”等概念的定义。作者主张教育环境是个人教育设施系统的观点。强调教育中的环境方法正在改变教学重点，旨在创造和发展教育环境，以满足学生的教育需求。作者评估高等教育机构教育环境状况的技术是有根据的和被认可的，并介绍了该技术的评分量表。该技术建议根据定性（模态）和定量（专业广度、专业饱和度、社会文化强度、一致性、开放性、流动性、信息性）参数对高等教育机构的教育环境进行专家评估。介绍了高等教育机构教育环境的类型（创新型专业教育环境、正规型专业教育环境、务实型教育环境、正规型一般文化教育环境）。对鲍里斯·格林琴科基辅大学学院实验结果进行了分析和解释。三组专家对该学院的教育环境进行了评估，包括学生、教师和家长。尽管不同专家组的评估结果相似，但我们发现它们存在本质区别，这已通过适当的统计方法得到证实。确定了高等教育机构教育环境的整个监测系统和相应的诊断工具的实体化具有巨大的潜力。
用于预测加密货币价格移动的盘中交易算法 -
加密货币已成为一种新型的金融资产，近年来引起了广泛关注。这些数字货币的定义特征是它们明显的短期市场波动，主要受到广泛的情感两极化的影响，特别是在Twitter等社交媒体平台上。最近的研究强调了在各个网络中表达的情绪与加密货币的价格动态之间的共同点。这项研究深入研究了通过基础渠道传播的信息性推文对交易者行为的15分钟影响，重点是与情感极化有关的潜在结果。主要目标是确定可以预测价格转移的因素，并可能通过交易算法利用。为了实现这一目标，我们在推文出版后的15分钟内对收益和超额回报率进行了有条件检查。经验发现表明，返回率的统计学意义显着提高，尤其是在推文出版的最初三分钟内。值得注意的是，未观察到由消息引起的不良影响。令人惊讶的是，人们发现情感对加密货币价格变动没有明显的影响。我们的分析进一步确定了投资者主要受推文内容质量影响的影响，这反映在单词和推文量的选择中。虽然本研究中提出的基本交易算法确实在15分钟内产生了一些好处，但这些好处在统计上并不显着。然而，它是潜在增强和进一步研究的基础框架。
生长曲线的理论验证用于量化噬菌体 - 细菌相互作用
细菌感染病毒，噬菌体是地球上最丰富的生物学实体，经常用作基础研究中的模型系统，并且与诸如噬菌体疗法之类的医学应用越来越重要。一个普遍的需求是量化给定细菌宿主的噬菌体感染性（或宿主对噬菌体的抗性）。但是，量化感染力的当前方法患有低通量或低精度。一种具有对噬菌体相互作用的高通量和高精度定量潜力的方法是生长曲线，其中在存在和不存在噬菌体的情况下，随着时间的流逝，细菌密度随着时间的流逝而测量。最近的工作提出了几种将这些曲线量化为噬菌体感染力度量的方法。然而，对于这些指标如何相互关系或与潜在的噬菌体和细菌性状相关的知之甚少。为了解决这一差距，我们采用噬菌体和细菌种群的生态建模来模拟各种特征值的生长曲线。我们的发现表明，许多生长曲线指标提供了噬菌体感染性的平行度量。信息性指标包括细菌生长曲线的峰值和下降部分，是由潜在的噬菌体和细菌性状之间的相互作用驱动的，并且与常规的噬菌体适应性指标相关。此外，我们还展示了插入性状变化如何改变生长曲线动力学。最后，我们测试了生长曲线对接种密度的敏感性，并评估技术以比较不同细菌宿主的生长曲线。总的来说，我们的发现支持生长曲线的使用，以精确地对微生物科学的噬菌体 - 细菌相互作用进行精确的高通量定量。
关于从头桥接配对 - 末端RNA-seq数据-NSF-PAR
高通量的短读RNA-seq协议通常会产生成对的末端读数，其中片段的中部未延迟。我们探索是否可以在没有参考基因组的情况下从测序的两个末端重建全长片段，这是我们称为从头桥接的问题。解决此问题提供了更长，更具信息性的RNA-seq读取，并有益于下游RNA-Seq分析，例如转录本组装，表达量化和拼接不同分析。然而，由于替代剪接，成绩单噪声和测序错误，从头桥接是一项挑战且复杂的任务。尚不清楚数据是否为准确的桥接提供了SU CIENT信息，更不用说确定真正桥梁的E CIENT算法了。方法已被提出在存在参考基因组（称为基于参考的桥接）的情况下桥接成对的末端读取，但是由于后者使用的基础组合de Bruijn图（CDBG），算法远离从头桥接的缩放范围，后者通常包含数百万个角色和Edges和Edges和Edges和Edges。我们为此问题设计了一种新的截断的Dijk- Stra的算法，并提出了一种新型算法，该算法将最短的路径树重复使用，以避免从scratch中运行所有顶点的截断的di-jkstra的算法，以进一步加速。这些创新技术会产生可扩展的算法，这些算法可以在CDBG中桥接所有配对端的读数，并具有数百万个顶点。我们的实验表明，成对的RNA-seq读数可以在很大程度上准确地桥接。所得工具可在https://github.com/shao-group/rnabridge-denovo上免费获得。
suppodular增强学习
在加强学习（RL）中，国家的奖励通常被认为是增加的，并且按照马尔可夫的假设，它们独立于先前访问的状态。在许多重要的应用中，例如覆盖范围控制，实验设计和信息性路径计划，奖励自然会降低回报，即鉴于以前访问过的类似状态，其价值会降低。为了解决这个问题，我们提出了subsodular rl（s ub rl），该范式旨在优化通过捕获降低回报的subsodular Set函数模拟的更通用的，非添加的（和历史依赖的）奖励。不幸的是，即使在表格设置中，我们也表明，所产生的优化问题很难近似。是出于贪婪算法在经典次次优化方面的成功的动机，我们提出了S ub po，这是一种基于政策梯度的简单梯度al-gorithm，用于S ub rl，通过贪婪地最大化边际增长来处理非增长的重新奖励。的确，在基础马尔可夫决策过程（MDP）的一些假设下，s ub po恢复了子模块的最佳常数因子近似值。此外，我们得出了一种自然政策梯度方法，即使在大型州和行动空间中，也可以在本地优化S UB RL实例。我们通过将S UB PO应用于生物多样性监测，贝叶斯实验设计，信息路径计划和覆盖范围最大化等多种应用来展示我们的方法的多功能性。我们的结果证明了样本效率以及对高维状态行动空间的可伸缩性。
疫苗接种和免疫联合委员会
JCVI关于2024/25流感季节的流感疫苗的建议，JCVI审查了2022/23季节2022/23季节2023年6月7日JCVI JCVI会议的最新英国流感疫苗效果（VE）数据。对于确定该计划中使用的疫苗很重要。2022/23流感季节是自联合19日大流行以来的第一个季节，自从引入实验室的要求以表明负面流感结果以来。英国医院监视的这种改善支持了疫苗类型之间的信息性比较。在2022/23英格兰老年人的初步数据中，与其他第一或第二线疫苗相比，对二次重组型流感疫苗（QIVR）的VE的中心估计值更高，而对二次型型流感蛋白疫苗（Qive）的VE VE的核心估计值为负面。注意到，QIVR的置信区间与辅助四价灭活流感疫苗（AQIV）和四价流感细胞培养疫苗（QIVC）的点估计值重叠。低QIVE VE估计值加强了当前的JCVI建议，不要为该年龄组使用这种疫苗。JCVI希望在该程序中更多地使用QIVR来改善VE的估计值，并在多个季节中获得有关该疫苗性能的数据。在那些使用Qive仍然是一种选择的群体中，只有在不可用的第一线流感疫苗的情况下，应努力使用最佳可用的流感疫苗，尤其是在风险组中。在指示四二价的情况下，委员会还考虑了含有b/victoria的建议疫苗的三价表述，如果可以使用，则同样合适。
基于血液的TBI分类生物标志物
基于血液的生物标志物：Jeff Bazarian（联合主席），Henrik Zetterberg（联合主席），Rachel Lazarus，Andras Buki，Bradley Dengler，Ramon Diaz-Arrastia，Ramon Diaz-Arrastia，Frederick K. K. K. K. Wang，David O. Okonkwo，Stephanie Sloley，Ewout Steyerberg，Kasey Moritz，JB Pillips Bottom Forefront：基于血液的生物标志物（BBMS）已证明了实用性是TBI改进分类系统的信息性组成部分。BBM在TBI分类系统中的应用有潜力，可以允许采取更适应和细微的分类方法，诊断和治疗。尽管这些生物标志物可能反映了基本的病理生理学变化，例如神经元，星形细胞或血管损伤，但这些变化的程度是尚不清楚用于诊断TBI的症状和迹象的程度。当前的证据支持使用GFAP，UCH-L1和S100B的使用，以帮助在ED设置中重新分类TBI在急性时间点（0-24小时）重新分类，而NFL，GFAP和可能的S100B在医院和ICU设置中具有亚急性时间（1-30天）的效用。这些生物标志物的血液水平反映了TBI结构性脑损伤的程度，对于描述分类系统中结构性脑损伤的程度可能很有用。虽然没有足够的证据支持在慢性时间点（> 30天）的BBM作用，但新出现的证据表明，NFL和P-TAU在这方面可能具有潜在的未来作用。附录中包含的证据详细信息。
多系统萎缩中患者感知的进展
抽象背景与健康相关的生活质量（HR-QOL）量表提供了有关神经退行性疾病进展的关键信息，有助于改善患者护理，并构成了治疗性研究的有意义的终点。然而，HR-QOL进展通常是有效的，对于多个系统萎缩（MSA），这是一种罕见且迅速发展的α-核核病。这项工作旨在描述MSA自然过程中HR-QOL的进展，探索患者之间的差异并使用四步统计策略来确定信息性项目。方法，我们利用法国MSA队列的数据，其中包括MSA-QOL问卷的年度评估，对500多名患者长达11年。四步策略（1）确定了HR-QOL的细分，（2）随着时间的推移建模了亚数轨迹，（（3）具有疾病阶段的映射项目障碍，（4）确定了最有用的项目。结果确定了四个维度。除了原始电动机，非电动机和情绪域外，还突出了口咽成分。尽管运动和口咽结构迅速恶化，但在队列进入时，非运动和情绪方面已经受到损害，并且在疾病过程中缓慢恶化。障碍与性别，诊断亚型和症状发作后的延迟有关。除了情绪领域，每个维度都由密钥确定的项目驱动。结论多维HR-QOL在MSA过程中逐渐恶化，并带来了改善患者护理的基本知识。用MSA举例说明，使用四步策略对HR-QOL的透彻描述可以提供有关神经退行性疾病管理的观点，最终提供了以患者观点为重点的更好的支持。
可扩展的多代理离线增强学习和信息的作用
离线增强学习（RL）专注于仅从一批先前收集的数据中学习政策。有可能有效利用此类数据集的潜力，而无需进行昂贵或冒险的主动探索。虽然最近的离线多代理RL（MARL）的最新进展表现出了承诺，但大多数现有方法依赖于所有代理商共同收集的大型数据集，或者是独立收集的特定于特定于代理的数据集。前者的方法确保了强大的性能，但提出了可扩展性的问题，而后者则强调可伸缩性以牺牲性能保证为代价。在这项工作中，我们为数据集收集和离线学习提出了一个新颖的可扩展程序。代理首先通过预先指定的信息共享网络一致地收集了不同的数据集，随后学习了连贯的局限性策略，而无需完全可观察到或倒退以完全分散。从理论上讲，这种结构化方法允许精确拟合的Q-材料（FQI）算法[7]的多代理扩展，以高可能性地汇聚到全球范围内，以降至ϵ-Optimal策略。收敛性受到依赖共享信息信息性的错误术语。此外，我们还展示了这种方法如何将FQI监督学习阶段的固有错误与共享信息和未共享信息之间的共同信息绑定。我们的算法，可扩展的多代理FQI（SCAM-FQI），然后在分布式决策问题上评估。经验结果与我们的理论发现一致，这支持了Scam-FQI在达到可伸缩性和政策绩效之间取得平衡的有效性。
植物基因组组件和注释机器人4935 / bsc ... < / div>
1。第一个研究问题：提出可检验的假设和状态预测。2。实施工具来组装，注释和解释植物基因组。3。分析数据以创建和解释信息性数据可视化。4。向其他研究人员传达方法和结果。一天中的日子时间地点星期一12：50-1：40pm生物多样性研究所CSE E252星期三12：50-1：40pm生物多样性研究所CSE E252课程描述您是否对使香蕉不同于松树或与橡木不同的草感到好奇？理解物种差异的关键是在其基因组中编码的，现在可以解锁使每种物种独特的基因组秘密。在此类中，我们将对从UF校园的McCarty Woods进行树木的基因组进行测序，并应用最先进的计算和生物信息学来组装这些基因组并注释其基因。无需经验！该课程将向学生介绍植物基因组的结构，功能和多样性，并将提供真实的研究经验，以及研究技能，道德，客观性和偏见以及研究交流的基础培训。每周课程将与两个（2）个小时的课程开会，作为基本教学的小组，但是大部分学习将通过动手研究来实现。政策在此课程中您的成功对我们来说很重要。我们所有人都需要住宿，因为我们所有人的学习方式都不同。将共同制定可以使您在课程中取得成功的策略。教室礼节如果本课程的某些方面阻止您学习或构成包容性的障碍，请尽快告诉我们。您也欢迎与学生访问性服务联系以开始对话或为此课程建立住宿。