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第三圣卡洛斯学校提供30个学生赠款-Certev
●展示您的研究：2分钟的火对话，然后是海报演示，将使学生可以分享他们的研究并与讲师和同伴互动。certev讲师（暂定）Ana Candida M. Rodrigues - 电气性能AndréaS。S. S. S. de Camargo - 光学性能 - 埃德加·杜拉·扎诺托（Edgar Dutra Zanotto） - 玻璃结晶的基础Eduardo Bellini Ferreira - 玻璃烧结和João - MD模拟Marcos de Oliveira Junior - NMR Francisco Serbena的玻璃结构 - 玻璃和玻璃陶瓷的机械性能Marcelo Nalin - 光子玻璃Paulo S. Paulo S. Paulo S. Paulo S. Paulo S. William lacourse - 离子交换，包装密度，混合碱效应S. K. S. K. Sundaram - 玻璃杯中的结构 - terahertz性质关系多丽丝·莫恩克（DorisMöncke） - 光谱，碱性，碱性，多面离子，多硅氧化物玻璃，collin wilkinson - collsh wilkinson - 玻璃制作玻璃制度的玻璃制作原理，托尔什（Glass）的模型，模型，构造了仪器，以及原始的理论。本杰明·莫尔顿（Benjamin Moulton） - 光谱镜（各种氧化物玻璃的结构）CAIO BRAGATTO - 玻璃行业讲师的电气（目前正在联系）：FAPESP，CER T EV，DEMA -FEV，DEMA -FELSCAR，NYSCC，NYSCC，NYSCC- ALFRED UNIVESSION。Glass Industries将非常欢迎加入这项旨在培训下一代玻璃科学家和工程师的计划。注册没有为学校的注册费。此外，我们将为酒店提供最多六个晚上的酒店，并为讲师和注册的M.Sci提供一些餐费。和Ph.D.学生。我们最初提供有限的30名学生补助金。根据行业资金，这个数字可以增加到40或50。感兴趣的国际和巴西学生必须提供其研究生研究工作的摘要
用于 SMT 策略综合的分层分阶段蒙特卡洛树搜索
现代 SMT 求解器（例如 Z3）提供用户可控制的策略，使求解器用户能够根据其独特的实例集定制求解策略，从而显著提高求解器针对其特定用例的性能。然而，这种策略定制方法提出了一个重大挑战：为 SMT 实例类手工制定优化策略对于求解器开发人员和用户来说仍然是一项复杂且艰巨的任务。在本文中，我们通过一种基于蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 的新型方法解决了自动 SMT 策略合成问题。我们的方法将策略合成视为一个顺序决策过程，其搜索树对应于策略空间，并使用 MCTS 来导航这个巨大的搜索空间。使我们的方法能够识别有效策略同时保持低成本的关键创新是分层和分阶段 MCTS 搜索的思想。这些新颖的启发式方法允许更深入、更有效地探索策略空间，使我们能够合成比最先进 (SOTA) SMT 求解器中的默认策略更有效的策略。我们将我们的方法（称为 Z3alpha）作为 Z3 SMT 求解器的一部分来实现。通过对六种重要的 SMT 逻辑进行广泛的评估，Z3alpha 在大多数基准测试中表现出比 SOTA 综合工具 FastSMT、默认 Z3 求解器和 CVC5 求解器更优异的性能。值得注意的是，在具有挑战性的 QF BV 基准测试集上，Z3alpha 比 Z3 中的默认策略多解决 42.7% 的实例。
散射箔组成对用于闪光放射疗法的临床线性加速器中电子能量分布的影响：蒙特卡洛研究
摘要：这项研究研究了从改良的医疗线性促进剂中的电子束中的电子能量分布的散射箔材料和采样持有人的放置如何用于闪光灯放射疗法。我们分析了各个位置的电子能光谱，即离子室，镜像和下巴，以评估CU，PB-CU，PB和TA箔的影响。我们的发现表明，靠近源的距离会增强电子能量分布对箔材料的依赖性，从而通过材料选择实现精确的光束控制。蒙特卡洛模拟可有效设计箔以实现所需的能量分布。将采样支架移至远离源的较远的材料材料的影响，促进了更多均匀的能量扩展，尤其是在0.5-10 MEV范围内，以12 MEV电子束。这些见解强调了量身定制的材料选择和采样持有人定位在优化电子能量分布和闪存放射疗法研究的通量强度方面的关键作用，从而使实验设计和临床应用受益。
传记素描名称：卡洛·粘膜研究人员...
A.个人陈述我于2004年在Massimo Zeviani博士的实验室中进入了线粒体医学领域的神经学研究所“ C.Besta”在意大利米兰，在2009年，我在Massimo Zeviani博士的监督下被任命为初级团体。从那时起，我的主要研究兴趣一直集中在翻译方面，其最终目标是阐明人类疾病的生物学基础并开发创新和有效的疗法。到此为止，我开发了一系列线粒体疾病的动物模型，并通过使用几种技术来表征它们，从体内测试到研究疾病的神经代谢基础，到基于代谢组学和蛋白质组学的体外方法，以阐明对基因的代谢后果，对人类的疾病进行了疾病，并调查了对人的疾病的代谢后果。基于导致疾病的机制的知识，我使用药理学和基因治疗策略开发了新的治疗方法。这些研究的主要成就是（i）发现乙纳马氏脑病（EE）的致病机制，即最近，由于核基因缺陷，我的实验室证明了基于AAV的基因疗法在其他线粒体疾病中的潜力（Bottani等，Mol Ther，2014； Di Meo等，Gene Therapy，2017，2017，Pinheiro等，Pinheiro等，Mol Ther，Mol Ther，Mol ther，2020，Corrà等，Brain，Brain，20222222222222。这些研究构成了未来几年将这些疗法转移给人类的基本原则的证据。强大的细胞色素C氧化酶抑制剂硫化物（H2S）的积累（Tiranti等，Nat Med，2009）（ii）基于N-乙酰甲基半胱氨酸和甲硝唑高质的疗法的发展，在小鼠和患者中的EE治疗中有效，这是IIS Comcomi et Comcomi，Nat，Nat，Nat，Nat At ant，Nat，Nat At ant，通过使用AMPK激动剂AICAR或NAD+前体烟胺核苷（NR），PGC1ALPHA依赖性线粒体途径有效地改善细胞色素C氧化酶缺乏症的小鼠模型的表型由于有毒化合物的积累，例如EE和线粒体胃肠脑膜炎肌病（MNGIE），基因治疗方法治疗线粒体疾病（Di Meo等，Embo Mol Med，2012; Torres-Torres-Torres-Torronteras等，Mol Ther，2014年）。最后，他与英国剑桥Michal Minczuk合作，通过使用锌指核酸酶，帮助开发了一种基于AAV的方法来纠正特定的mtDNA突变（Gammage等人Nat Med，2018）。我们在我的实验室中进行的其他研究旨在研究通过使用替代氧化酶通过使用替代性氧化酶来解决呼吸链缺损的可能性（Dogan等，Cell Metab，2018），以定义雷帕霉素改善Mitochrial
（离散）扩散的顺序蒙特卡洛指导...
扩散模型已成为机器学习中生成建模的重要方法。这些模型是通过模拟一些“破坏性”随机过程来训练的，这些随机过程在训练数据样本中初始化，并且具有易于采样的限制分布。通过学习如何逆转随机过程来获得生成模型。扩散模型的大多数应用都用于连续数据，并使用高斯扩散作为随机过程。但是，相同的想法也可以通过适当的破坏过程选择，例如基于离散的马尔可夫链和吸收状态的引入。通过指导进一步提高了扩散生成模型的性能和适用性，这是一种基于某些辅助信息或外部模型来指导生成过程的技术。指导既可以用于有条件生成（例如带有分类器指导）和改善样本质量（鉴别器指导）。在本演讲中，我将讨论如何将顺序的蒙特卡洛用于扩散模型的指导。我将重点放在不容易适用的基于常规得分的指导技术的离散设置上。基于与FilipEkströmKelvinius的联合工作（自回旋扩散模型的歧视指南，AISTATS 2024，https：//arxiv.org/abs/2310.15817）
在具有速度障碍的大型动作空间中为移动机器人计划移动机器人的蒙特卡洛
动态环境中的抽象运动计划是一项具有挑战性的机器人任务，需要避免碰撞和实时计算。最新的在线方法作为速度障碍（VO）保证安全的本地计划，而基于强化学习或图形离散化的全球计划方法在计算上效率低下或不可证明是碰撞的安全性。在本文中，我们将蒙特卡洛树搜索（MCT）与VO结合起来，以修剪不安全的动作（即相撞速度）。以这种方式，即使在非常大的动作空间（60个动作）中，我们可以进行极少的MCT模拟计划，比使用许多模拟的纯MCT获得更高的累积奖励和更低的计算时间。此外，由于与VO的动作修剪，我们的方法可以保证避免碰撞，而纯MCT则没有。在本文中铺平了在实际机器人和多代理分散运动计划上计划MCT计划的道路。
关于蒙特卡洛乐观政策迭代的收敛性
蒙特卡洛（MC）方法是一种用于增强学习问题的技术。它们通过平均与环境相互作用的完整互动中的所有状态平均样本回报来工作。尽管有应用，但尚未完全理解它们的收敛性。操作性策略迭代是MC方法的一种变体，具有一些附加约束，可以保证融合到最佳解决方案。但是，现有的证据不是最直接的证据，通常是从难以访问的出版物中引用的结果。本论文是对该主题的文献回顾，在一个地方完全介绍了融合的原始证明。它还讨论了简化证明的尝试的尝试，为将来的研究提供了可能的方向。
