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评级动作：穆迪的评分将泰晤士河水的CFR降低到BA2，Outlook负面
在2023/24财年的结果中，泰晤士河泰晤士河重申，其目前的流动性地位截至2024年（GBPP13亿美元的现金和现金等效因素，以及12亿英镑的未划分金额，可在承诺的信贷额度下可用的信贷额度，再加上55万美元的投资债务服务和工作额外的投资，直到将继续提供了20万美元的投资。我们认为，通过节省成本或较低的投资可以将流动性跑道扩展到第三季度，但该公司将需要继续其投资计划，以确保成功地交付其当前时期的监管要求，并实现其雄心勃勃的周转计划。在没有任何新的股权供款之前，在AMP8最终决定之前，公司只能通过提高额外债务或其他责任管理来补充其近期流动性。但是，Thames Water还预测了其触发事件财务比率的违反，这将需要债权人同意。但是，Thames Water还预测了其触发事件财务比率的违反，这将需要债权人同意。
蒙版视频和肤色imu自动编码器用于以自我为中心动作识别
摘要。与视觉信号相比，放置在人体四肢上的惯性测量单元（IMU）可以捕获准确的运动信号，同时对照明变化和遮挡具有鲁棒性。尽管这些角色 - 在帮助以以上为中心的行动识别方面是有价值的，但IMU的潜力仍然不足。在这项工作中，我们提出了一种新颖的动作识别方法，该方法将来自人体磨损的IMU的运动数据与以自我为中心的视频相结合。由于标记的多模式数据的稀缺性，我们设计了一种基于MAE的自我监管预处理方法，通过对视觉和运动信号之间的自然相关性进行建模，从而获得了强大的多模式表示。为了建模整个体内的多个IMU设备的复合关系，我们利用了多个IMU设备中的协作动力学，并建议将人类关节的相对运动特征置入图形结构中。实验表明我们的方法可以在多个公共数据集上实现最新性能。在更具挑战性的场景中，我们的基于MAE的预培训和基于图的IMU建模的有效性得到了进一步的验证，包括部分缺少IMU设备和视频质量损坏，从而促进现实世界中更灵活的用法。
Emsculpt Neo - 动作机理
结果和患者经验可能会有所不同。与任何医疗程序一样，请询问您的医生EmsculptNeo®程序是否适合您。emsculptNeo®旨在用于腹部和大腿脂肪的非侵入性脂解（脂肪分解），并减少腹部和大腿的圆周，并用I型皮肤I型皮肤到皮肤VI。EmsculptNeo®，以改善腹部张力，增强腹部肌肉和腹部腹部的发育。增强，调理，臀部，大腿和小腿的填充。改善肌肉张力和固定性，以增强手臂的肌肉。©2021 BTL公司。保留所有权利。btl®，EmsculptNeo®和Emsculpt®是美国，欧盟或其他国家的注册商标。产品，制造方法或使用方法可能受到一项或多项美国或外国专利或待处理的申请。商标EMSCULPT®，EMSCULPTNEO®，EMSELLE®，EMTONE®，EMBODY®和HIFEM®是EM™产品系列的一部分。
预赛：世界模型预培训具有可学习的动作表示
摘要。基于模型的强化学习学习以学习决策的最新技术是通过建立有关环境染色体的世界模型来做出决策的。世界模型学习需要与真实环境进行广泛的互动。因此，从大规模视频中提出的几种创新方法，例如APV提出了无监督的预先培训模型，从而使更少的交互作用可以很好地调整世界模型。但是，这些方法仅将世界模型作为一个没有动作条件的视频预测模型预先训练，而最终世界模型则是动作条件。此差距限制了无监督的预训练的有效性，以增强世界模型的能力。为了进一步释放无监督的预训练的潜力，我们引入了一种方法，该方法可以预先培训世界模型，但可以从无动作视频中使用，但具有可学习的动作表示（PRELAR）。特定的是，两个相邻时间步骤的观察结果被编码为一种不断的动作表示，世界模型被预先训练为行动条件。为了使隐式动作表示更接近真实的行动，动作状态的一致性损失旨在自我监督其优化。在微调过程中，实际动作被编码为训练整个世界模型的下游任务的动作表示形式。从元世界仿真环境中对各种视觉控制任务进行了评估。代码可以在https://github.com/zhanglixuan0720/prelar结果表明，拟议的预赛显着提高了世界模型学习中的样本效率，证明了在世界模型预训练中进行不合转行动的必要性。
苏格兰糖尿病足动作组：WiFi项目2024
据报道，糖尿病会影响苏格兰人口的5.6％，这一数字每年增加约0.1％。在苏格兰，有4.7％的糖尿病患者将在生活中遭受衰竭，0.5％的糖尿病患者正在接受较低的LIMB截肢（苏格兰糖尿病数据组，[SDDG] 2018）。据估计，糖尿病患者的护理费用在NHS苏格兰130亿英镑（Colhoun and McKnight，2020年）的总支出中为10亿英镑。导致截肢的糖尿病足病的主要原因是外周动脉疾病（PAD），结合了对高血糖症的小神经和血管的损害（Weledji和Fokam，2014年）。许多医疗保健专业人员参与了PAD和慢性肢体威胁性缺血的管理，实践模式的可变性和获得服务的可变性很高，这有助于评估，治疗和临床结果的差异。该研究的目的是评估在繁忙的专业足病房伤口护理临床环境中使用WiFi分类系统是否可行。i
来自独特的累积神经元亚群的 CRF 释放限制了奖励中的动作结果获取学习
3.华盛顿大学精神病学和行为科学系，华盛顿州西雅图。4.华盛顿大学药理学系，华盛顿州西雅图 运行标题：NAc CRF 释放限制行动结果获取 关键词：促皮质素释放因子、伏隔核、棘状投射神经元、纹状体、奖赏学习、中脑边缘系统、压力、新颖性、神经肽、电生理学 致谢：本研究由 K99/R00 独立之路奖 (MH109627 JCL)、NIMH BRAINS R01 (MH122749 JCL) 和 NIDA F31 NRSA (DA059436 EAE) 资助。这项工作得到了 NIDA Core“卓越中心”奖的支持，该奖项授予了明尼苏达大学 (P30DA048742) 和华盛顿大学 (P30DA048736)。这项工作得到了明尼苏达大学大学影像中心 (UIC, SCR_020997) 的资源和员工的支持。我们感谢 Kasey Bertelsen 对自发性 PSC 分析的帮助。我们感谢 Jennifer Robeson 对行为分析的帮助。我们感谢 Veronica Alvarez 博士提供设备和试剂。我们感谢 Mariah Blegen 对 qPCR 的帮助。我们感谢 Rachel Dick 的技术协助。Kavya Devarakonda 博士对手稿做出了关键编辑。作者在出版前已将本文的预印本上传至 BioRxiv。作者声明不存在任何经济利益冲突。
肾上腺素肌营养不良（ALD）的家庭动作表 - CDPH
出生后不久，在加利福尼亚出生的所有婴儿都有常规的血屏。这种新生儿筛查的目标是找到有严重医疗状况的风险的筛查。婴儿可以在出生时看起来健康，并且仍然有这些疾病之一。具有这些条件的婴儿受益于早期诊断和治疗。
双重：基于双边控制的模仿学习通过变压器的动作块
摘要 - 机器人臂中的自主操纵是机器人技术中一个复杂而不断发展的研究领域。本文提出的工作是在机器人技术和机器学习领域的两种创新方法的交集。灵感来自具有变压器（ACT）模型的动作块，该模型采用关节角度和图像数据来预测未来的运动，我们的工作集成了基于双边控制的模仿学习的原理，以增强机器人控制。我们的目标是协同这些技术，从而实现更强大，更有效的控制机制。在我们的方法中，从环境中收集的数据是使用双边控制的关节角度，角速度和扭矩的关节角度，角速度和扭矩。该模型旨在预测领导者机器人的关节角，角速度和扭矩的后续步骤。这种预测能力对于在追随者机器人中实施有效的双边控制至关重要，从而可以进行更细微和响应的操纵。
背景信息电子动作是我们的驾驶...
雷根堡，2024年6月26日，社会和经济框架当前的十年的特点是移动性向电气化驱动系统转移。全球对全球变暖和空气污染的认识正在增长。这不仅在立法层面（更严格的法规），而且在更广泛的人群（对环保技术的需求）中导致了明显的方向变化。在个体迁移率领域，电气化车辆驱动器被认为是清洁，无局部发射且高效的迁移率最重要的技术先驱。电气化的挑战之一是同时以不同形式需要它，因为它旨在支持汽车制造商的几个战略目标，以遵守计划中的CO 2车队限制。因此，他们需要针对不同车辆细分市场和价格类别的具有成本效益的解决方案，以便能够尽可能满足所有客户的用例。除了电池供电的车辆外，电气化还可以启用低压和高压混合动力车，以及带有燃料电池的电动汽车作为能量转换器。和未来车辆架构的共同点是电动驱动器。专家预测