动态治疗方案(DTRS)提供了一种系统的方法来制定适合个人患者特征的顺序治疗决策,尤其是在感兴趣的生存结果的临床环境中。审查感知树的增强学习(CA-TRL)是一个新的框架,可在估计最佳DTR时解决与审查数据相关的复杂性。我们探索从观察数据中学习有效DTR的方法。通过增强基于树木的增强学习方法,具有增强的反可能性加权(AIPW)和审查感知的修改,CA-TRL提供了强大而可解释的治疗策略。我们使用SANAD癫痫数据集通过广泛的模拟和现实世界应用来展示其有效性,在该数据集中,它的表现优于最近提出的关键指标中提出的ASCL方法,例如受限的平均生存时间(RMST)和决策精度。这项工作代表着跨不同医疗机构的个性化和数据驱动的治疗策略迈出的一步。
基于区域的管理工具(ABMT),包括海洋保护区(MPA)通常是静态的,无法反映海洋生态系统的动态现实。海洋生态系统的特征是它们的体现不断变化,这进一步由人为应激源(尤其是气候变化)扩大。ABMT和MPA的前提是以环境平衡的隐式假设,因为它们的边界和管理框架通常被固定,并且很难进行调整。本文试图在静态保护策略与海洋生态系统的深刻和天生的动态性质之间揭开张力。它进一步旨在推进动态ABMT的概念,提出了对ABMT治理的综合概念化,这种概念更容易应对复杂海洋生态系统提出的复杂海洋生态系统动态的挑战类型。的动态被广泛地解释为包含三个维度:空间,具有流动和可调的保护措施;规范性,表示一种动荡和自适应的管理框架,该框架利用生态和管理阈值作为适应性,及时和前瞻性方法来增强管理结果的发起人;和制度,即,充分灵活而动态的机构机制负责监督ABMT实施。在对动态ABMT的全面概念化之后,本文解决了以下问题,管理着海洋的法律框架是否可以维持这种动态的海洋治理模式。
已经取得了显着的迈进,该领域显然是由于缺乏高质量数据集而导致的。早期数据集(如Pigraphs [39]和Prox [16])启动了探索,但受到可扩展性和数据质量的约束。MOCAP数据集[14,30]使用Vicon等复杂的设备优先考虑高质量的人类运动限制。但是,他们通常缺乏捕获多样化和沉浸式的HSI。通过RGBD视频录制的可扩展数据集提供了更广泛的实用程序,但受到人类姿势和对象跟踪质量较低的阻碍。合成数据集的出现[1,3,4,55]提供了成本效率和适应性,但无法封装完整的现实HSI频谱,尤其是在捕获动态3D触点和对象跟踪时。为了应对这些挑战,这项工作首先引入了trumans(t rack hum a um a u u u u u u u u u u u u u u a ctio n s in s cenes)数据集。Trumans成为最广泛的运动捕获HSI数据集,涵盖了15个小时以上15个小时的室内场景中的各种相互作用。它捕获了全身的人类动作和部分级别的对象动力学,重点是接触的现实主义。通过将物理环境复制到准确的虚拟模型中,可以进一步增强此数据集。外观和运动的广泛增强都应用于人类和物体,以确保相互作用的高度有限。接下来,我们设计了一个计算模型,通过将场景和动作作为条件同时采取行动来应对上述挑战。我们对杜鲁士数据集和运动合成方法进行了全面的交叉评估。特别是,我们的模型采用自回归的条件扩散,场景和动作嵌入作为征用输入,能够产生任意长度的运动。为了整合场景上下文,我们通过在本地化的基础上查询全局场景的占用来开发有效的场景感知者,这在导航杂乱的场景时表现出了3D感知的碰撞避免的强大效率。为了将框架的动作标签合并为条件,我们将时间特征集成到动作片段中,使模型在粘附在给定的动作标签时随时接受指令。场景和动作条件的这种双重整合增强了我们方法的可控性,为在3D场景中合成合理的长期运动提供了细微的界面。将trumans与现有人物进行比较,我们证明了杜鲁士人明显提高了最先进的方法的性能。此外,我们的方法在定性和定量上进行了评估,超过了现有的运动综合方法,其质量和零击性能力在看不见的3D场景上,非常接近原始运动捕获数据的质量。除了运动合成之外,杜鲁士人已经针对人类的姿势和接触估计任务进行了基准测试,证明了其多功能性并将其确立为一系列未来的研究努力的宝贵资产。
生成的零拍学习(ZSL)学习了一个生成器来合成看不见类的视觉样本,这是推进ZSL的有效方法。然而,现有的发电方法依赖于高斯噪声和预定义的语义原型的条件,这限制了仅在特定的看到类中优化的发电机,而不是对每个视觉实例进行特征,从而导致概括不良(例如,过度适用于可见的类)。为了解决这个问题,我们提出了一种新颖的视觉启动动态语义原型方法(称为VADS),以增强发电机来学习准确的语义 - 视觉映射,以充分利用视觉效果的知识为语义条件。详细说明,VADS由两个模块组成:(1)视觉吸引域知识学习模块(VDKL)了解视觉特征的偏见和全局先验(称为域的视觉知识),这些偏见取代了纯净的高斯噪声,以提供更丰富的先验噪声信息; (2)以视觉为导向的语义更新模块(VOSU)根据样本的视觉表示更新语义原型。最终,我们将它们的输出作为动态语义原型串联,作为发电机的条件。广泛的实验表明,我们的VAD在三个突出的数据集上实现了上升的CZSL和GZSL prounperces,并且在Sun,Cub和Awa2上分别胜过其他最先进的方法,其平均分别增加了6.4%,5.9%,5.9%和4.2%。
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能,必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型(LLMS)已显示出关于任意任务的紧急推理技能,但现有的工作主要集中在探索的环境上,通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中,我们提出了MOMA-LLM,这是一种新颖的方法,该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式,随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是,我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄,开放式摄影库,并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验,与传统的基线和最新方法相比,我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
Reijsbergen,Daniel,Shyam Shiam,BarnabéMonnot,Stefanos Leonardos,苏格兰海峡和Piliouras的Georgies。“交易信仰:以太坊的EIP-1iety-blockchain(区块链),2021。
摘要 - 云计算中的主要关注点之一是如何使用密码学有效地管理数据访问控件。虽然具有挑战性,但加密方法是个人和企业都希望采用的一种有吸引力的解决方案。为了解决这个问题,本研究提出了一种称为CryptSecure的潜在解决方案。CryptSecure的主要目标是通过密码启用动态访问控制。为了撤销访问权限,按CryptSecure指示修改云中的加密数据。此技术涉及由文件和吊销代码组成的对称代码系统。发生撤销时,授权实体将新的吊销代码上传到云时,该文件会加上附加的安全层加密。这触发了加密代码系统中的相应调整。
通用缩放定律控制跨越平衡连续相变时产生的拓扑缺陷的密度。kibble-zurek机制(KZM)预测了缓慢淬火的淬火时间的依赖性。相比之下,对于快速淬火,缺陷密度以淬火的幅度普遍尺度。我们表明,通用缩放定律适用于由振荡外部场驱动的动态相变。系统对周期电势场的能量响应的差异导致能量吸收,对称性的自发断裂及其恢复。我们验证了相关的通用缩放定律,提供了证据表明,可以通过与KZM结合的时间平均临界指数来描述非平衡相变的关键行为。我们的结果表明,临界动力学的普遍性超出了平衡关键性,从而促进了对复杂非平衡系统的理解。
1。背景1 1.1。肯尼亚的沟通局法律和监管框架1 1.2。关键职责2 1.3。频谱管理职责2 1.4。电信设备类型批准2 1.5。国际方法对频谱管理的重要性3 1.6。将当局的任务应用于电视白色空间4 2。频谱共享TVWS应用程序的机会5 2.1。电视白空间的定义5 2.2。白空间设备操作的授权6 2.3。与电视白色空间相关的风险7 2.4。TVWS 8 2.5的可能许可模型。采用了TVWS的许可模型8 3。使用电视白色空间10 3.1的框架。简介和概述10 3.2。TVWS框架的关键规定11 3.3。主要参考标准11 3.4。地理位置数据库的资格12 3.5。主人和客户端WSD 13 3.6。设备参数13 3.7。操作参数13 3.8。通道使用参数13 3.9。WSD和GeoLocation数据库之间的参数交换14 3.10。干扰管理15 3.11。调整最大发射功率15 3.12。停止提供地理位置数据库服务的要求15 3.13。符合参数的传输15 4。电视白空间试验18 4.1。引言18 4.2。审判目标19 4.3。试验时间表19 4.4。地理位置数据库验证20 4.5。白空间审判授权21 4.6。试验期间的操作员,数据库和设备合作伙伴21 4.7。审判风险23 4.8。地理位置数据库服务模型23 4.9。将数据从权限转移到地理位置数据库24 4.10。设备的地理位置24 4.11。在WSD和GeoLocation数据库之间交换参数24 4.12。干扰管理24 4.13。TVWS试验结果的目标和摘要24
自动化工厂、核电站、电信中心和空间站等设施的计算机控制操作环境正变得越来越复杂。随着这种复杂性的增加,使用集中管理和调度策略来控制此类环境将变得越来越困难,这些策略既能应对意外事件,又能灵活应对可能随时间发生的操作和环境变化。解决这个问题的一个越来越有吸引力的方法是将此类操作的控制权分配给许多智能的、能够完成任务的计算代理。现实世界领域可能由多个代理组成。在这样的领域中,代理通常会执行许多复杂的任务,这些任务需要在一定程度上关注环境变化、时间限制、计算资源界限以及代理的短期行动可能对其长期目标产生的影响。在现实世界中操作意味着必须在时间和空间的多个粒度级别上处理意外事件。虽然代理必须保持反应能力才能生存,但如果代理要与其他代理协调其行动并以有效的方式处理复杂任务,则需要一定程度的战略和预测决策。本论文提出了一种新的集成代理架构,旨在为具有