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World File Search System分层
髓母细胞瘤的分子分层
摘要。髓母细胞瘤 (MB) 是最常见的儿童恶性后颅窝肿瘤。最近的遗传、表观遗传和转录组分析将 MB 分为三个亚组，即无翅型 (WNT)、Sonic Hedgehog (SHH) 和非 WNT/非 SHH（最初称为第 3 组和第 4 组），具有不同的患者特征和预后。WNT 是最不常见但预后最好的亚组，其特征是核 β-catenin 表达、Catenin beta-1 (CTNNB1) 突变和 6 号染色体单体性。SHH 肿瘤含有 GLI1、GLI2、SUFU 和 PTCH1 基因的突变和改变，这些基因组成性激活 SHH 通路。最初，TP53 基因改变和/或 MYC 扩增的存在被认为是最可靠的预后因素。然而，最近的分子分析将 SHH MB 细分为几种亚型，这些亚型具有不同的特征，例如年龄、TP53 突变、MYC 扩增、转移的存在、TERT 启动子改变、PTEN 丢失和其他染色体改变以及 SHH 通路相关基因突变。第三个非 WNT/非 SHH MB（组 3/4）亚组在遗传上高度异质性，并显示出几种分子模式，包括 MYC 和 OTX2 扩增、GFI1B 激活、KBTBD4 突变、GFI1 重排、PRDM6 增强子劫持、KDM6A 突变、LCA 组织学、10 号染色体丢失、17q 等染色体、SNCAIP 重复和 CDK6 扩增。然而，基于
基于分布式事件的分层领导者控制...
摘要：与传统的多智能体模型相比，分层的主从网络（HLFN）由于其分层特性可以更精确地描述一些现实世界的多智能体系统。本文研究了具有层间延迟（即不同层智能体之间的通信延迟）的HLFN的分布式基于事件的一致性控制问题。为了解决上述问题，提出了几种创新的分层事件控制（HEC）算法。推导出控制参数和事件触发机制的充分条件，以保证闭环动态系统的可靠性。此外，证明了所提出的HEC算法的zeno行为可以被排除。最后，一些数值例子验证了结果的有效性。
Higen：分层图生成网络
图1：（a）显示了具有2个级别的样本分层图。社区以不同的颜色和节点的重量和较高级别的边缘的重量显示，分别表示相应社区和两部分的边缘之和。节点大小和边缘宽度表示其权重。（b）矩阵显示了图G 2矩阵的相应邻接，其中其每个子图形对应于邻接矩阵中的一个块，社区以不同的颜色显示，两分属均以灰色为颜色。（c）多项式分布的分解是一个递归粘性过程，在每次迭代中，首先将剩余权重的一小部分分配给M -The行（子图中的m -th节点），然后该分数V M分布在小三角形邻接邻接邻接次邻接次含量中。（d）平行的社区。（e）两分的平行预测。阴影线是代表每个步骤中候选边缘的增强边缘。
分层2D铁电Cuinp2s6
摘要：纳米级铁电2D材料提供了研究曲率和应变对材料功能的影响的机会。在其中，由于室温铁电位的组合，对少数层厚度的可伸缩性以及由于2个极高的共存性，Cuinp 2 S 6（CIPS）近年来引起了近年来的巨大研究兴趣。在这里，我们通过压电响应力显微镜和光谱探索了CIPS极化的局部曲率和应变影响。为了解释观察到的行为并使2D CIPS中的曲率和应变效应脱离，我们介绍了有限的元素landau- ginzburg-德文郡模型，揭示了经受拉伸菌株和压缩应变的地区的滞后特性的强烈变化。压电力显微镜（PFM）的结果表明，弯曲会诱导CIPS中的铁晶域，并且极化 - 电压磁滞回路在弯曲和非弯曲区域不同。这些研究提供了有关曲率工程纳米电子设备的制造的见解。关键字：Cuinp 2 S 6，铁电，挠性，应变，曲率，2D材料，压电响应力显微镜W
电子辐射对分层量子材料的影响
摘要。对量子时代的技术进步需要安全的通信，量子计算和超敏感的传感能力。分层量子材料（LQM）具有显着的光电和量子性能，可以将我们引入量子时代。电子显微镜是在原子和纳米尺度上测量这些LQM的首选工具。另一方面，LQM的电子辐照可以修改各种材料特性，包括产生结构缺陷。我们回顾了不同类型的结构缺陷，以及电子弹性和非弹性造成的诱导过程。使用电子辐照的LQM的光电和量子性能的控制，包括创建单光子发射器。鼓励通过其他分层材料封装来保护电子辐射引起的LQM损坏。我们最终深入了解挑战和机会，包括使用电子束创建新的结构。
正面自主赛车的分层控制
摘要：我们开发了一个用于正面自主赛车的分层控制器。我们首先引入了具有现实安全和公平规则的赛车游戏的表述。高级计划者将原始公式近似为具有简化状态，控制和动态的离散游戏，以轻松编码复杂的安全性和公平性规则并计算一系列目标路点。低级控制器将产生的路点作为参考轨迹，并通过使用简单的目标和约束来求解替代近似公式来计算高分辨率控制输入。我们考虑了低级计划者的两种方法，它们构建了两个分层控制器。一种方法使用多代理增强学习（MARL），另一种方法求解线性季度NASH游戏（LQNG）来产生控制输入。将控制器与三个基线进行比较：端到端MARL控制器，跟踪固定赛车线的MARL控制器以及跟踪固定赛车线的LQNG控制器。定量结果表明，所提出的层次结构方法优于其各自的基线方法，而在头部竞赛中获胜和遵守规则。使用MARL进行低级控制的分层控制器通过赢得超过90％的头对头种族并更始终如一地遵守复杂的赛车规则，从而超过了所有其他方法。定性地，我们观察到的拟议的控制器模仿了专家驾驶员所采取的措施，例如屏蔽/阻塞，超车和长期计划，以延迟优势。我们表明，即使受到复杂的规则和约束挑战，游戏理论推理的层次结构计划也会产生竞争行为。
室内移动机器人定位的分层算法...
摘要 —本文讨论了一种基于射频识别 (RFID) 的移动机器人定位方法，该方法采用分布在空间中的 RFID 标签。现有的用于移动机器人定位的独立 RFID 系统受到许多不确定性的阻碍。因此，我们提出了一种新算法，通过将 RFID 系统与超声波传感器系统融合来改善定位。所提出的系统通过使用从超声波传感器获得的距离数据部分消除了 RFID 系统的不确定性。我们定义了使用 RFID 系统的全局位置估计 (GPE) 过程和使用超声波传感器的局部环境认知 (LEC) 过程。然后，提出了一种分层定位算法，使用 GPE 和 LEC 来估计移动机器人的位置。最后，通过实验证明了所提算法的实用性。