呼吸道感染,尤其是病毒感染以及其他外部环境因素,已显示出深远影响肺中巨噬细胞种群。尤其是,肺泡巨噬细胞(AMS)是呼吸道感染期间重要的前哨,其消失为招募的单核细胞(MOS)开辟了一个细分市场,以区分居民巨噬细胞。尽管这个话题仍然是激烈辩论的重点,但AMS的表型和功能在炎症性侮辱后重新殖民地殖民地的殖民地(例如感染)似乎部分取决于其起源,但也取决于局部和/或系统的变化,这些变化可能在表观遗传学水平上被划界。呼吸道感染后的表型改变具有长期塑造肺免疫力的潜力,从而导致有益的反应,例如保护过敏性气道侵入或对其他感染的保护,但与免疫病理发展相关时也有害反应。本综述报告了病毒诱导的肺巨噬细胞功能改变的持续性,并讨论了这种烙印在解释个体间和终生免疫变化中的重要性。
为了在现实世界中部署强化学习(RL)代理,它们必须能够推广到看不见的环境。但是,RL在分布外的概括方面挣扎,通常是由于过度拟合培训环境的细节。尽管可以应用监督学习的正则化技术来避免过度插入,但超级学习和RL之间的差异限制了其应用。为了解决这个问题,我们提出了RL的信噪比调节的参数不确定性网络(SNR PUN)。我们将SNR作为正规化网络的参数定向的新量度,并提供了正式分析,解释了SNR正则为什么对RL效果很好。我们证明了我们提出的方法在几个模拟环境中概括的有效性;在一个物理系统中,显示了使用SNR PUN将RL应用于现实世界应用程序的可能性。
摘要NASA Ingenuity直升机的成功承诺,未来对火星的探索将包括与流浪者和着陆器一致的Aerobots。但是,由于其小而基本的设计,Ingenuity缺乏远程耐力和科学有效载荷能力。在一系列优化的火星无人机概念开发中,我们在本文中介绍了基于旋转EVTOL设计配置的初始尺寸,基于对悬停和垂直攀爬的执行参数分析,使用简化的Rotorcraft Momentum理论,用于一组更具挑战性的Martian Aerobot Mission,并符合最大的SpaceCraft Airoshell Limit lim Limit spacececraft Airsherlaft Airoshell Limit limimimep。发现串联转子构型是最有效的配置,而传统的单个主转子配置具有小直径,表现出最差的性能。
参考[1] Hou,Saihui等。“通过重新平衡来逐步学习统一的分类器。”CVPR2019。[3] Liu,Yaoyao,Bernt Schiele和Qianru Sun。“用于课堂学习学习的自适应聚合网络。”CVPR 2021。[4]刘,Yaoyao,Bernt Schiele和Qianru Sun。“ RMM:用于课堂学习学习的增强记忆管理。”神经2021。[5] Rebuffi,Sylvestre-Alvise等。“ icarl:增量分类器和表示学习。”CVPR2017。[6] Li,Zhizhong和Derek Hoiem。“学习而不会忘记。”TPAMI2017。
图3。径向极化的QD激光是从杂种W TM -SLR纳米腔实现的。(a)在线性尺度上针对不同输入泵脉冲能的正常检测角度收集的发射光谱。插图:输出发射强度是对数字尺度上输入泵脉冲能量的函数。(b)激光发射光束的远场图案。白色箭头显示输出激光模式的极化方向。(c)在选定的极化方向下的光束轮廓。白色箭头在检测器前显示线性偏振器的偏振方向。(d)在p偏振光下的小波vector上模拟带结构。黑色圆圈指示k x = 0的w tm -slr模式。红色圆圈表示在非零K x处的W TM -SLR边带。(E)在W TM -SLR边带处模拟电场(| E | 2,单位为V 2 /M 2)。在模拟中将入射光E 0的电场设置为1 V/m。
急性肾脏损伤(AKI)是一种危重疾病,死亡率很高,并且经常发展为慢性肾脏疾病,而没有特定原因治疗。了解其机制对于识别生物标志物和开发靶向疗法至关重要。特别是,在许多疾病模型中都研究了基因治疗,包括siRNA,特别是通过免费序列沉默的靶基因,其中一些药物/方法正在临床试验中。但是,将基因改良剂传递到所需细胞已被证明非常具有挑战性。本期“急性肾脏损伤:分子机制和有针对性的治疗方法”,邀请了有关AKI病理生理学,生物标志物和治疗策略的研究和审查文章。我们欢迎对临床前研究和旨在改善肾脏疾病结局并提高精确医学的贡献。
https://rebiunoda.proznet.clading:344.Cogologic/c2fumbic/c2f0uf0
Thierry Tran,FrançoisVerdier,Antoine Martin,HervéAlexandre,Cosette Grandvalet等。食品微生物学,2022,105,pp.104024。10.1016/j.fm.2022.104024。hal-03648386
几次学习(FSL)的目的是学习如何从少数培训检查中认可图像类别。一个核心挑战是,可用的培训检查通常不足以确定哪些视觉效果是所考虑类别中最具特征的。为了应对这一挑战,我们将这些视觉特征组织成方面,从直观地将相同的特征分组(例如,与形状,颜色或纹理相关的功能)。这是从以下假设中的动机:(i)每个方面的重要性因类别而异,并且(ii)可以从类别名称的预训练的嵌入中预测Facet的重要性。尤其是我们提出了一种自适应的相似性度量,依靠对给定类别的预测的重要性权重。该措施可以与各种现有的基于度量的甲基甲化组合使用。在迷你胶原和CUB上进行的实验表明,我们的方法改善了基于公制的FSL的最新方法。