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World File Search System反馈回路
当前对牙周疾病发病机理的理解和宿主调节疗法的靶标
fi g u r e 1牙周疾病发病机理。牙周健康是通过稳态免疫维持的，与共生微生物群有关。牙周炎与不植物多生物生物群体有关，其中不同的成员具有促进破坏性炎症的独特和协同作用。基石病原体（在营养和/或定植支持方面都得到了辅助病原体的帮助 - 最初颠覆了宿主的免疫力，导致失调微生物群的出现，其中转变为转变的病原体过度活化炎症反应并引起组织抗药性。炎症反过来会通过提供细菌的营养（源自组织分解产物；因此，炎症和营养不良是相互加强的，并产生阳性反馈回路。这种自我维持的循环可能是牙周炎的慢性发展，其发展需要易感宿主。风险因素包括（但不限于）存在颠覆宿主反应，全身性疾病，吸烟，衰老，高脂饮食和免疫缺陷的细菌。这些因素可以通过单独起作用或更有效地组合起作用来促进营养不良。syst，全身
突尼斯的情况
使用经验，多部门，开放经济，股票流量一致的模型，这是评估突尼斯经济持续气候导致农业生产下降的长期后果。重点放在农业和加工食品生产以及资产负债表和流动性对实际经济的反馈回路上。使用一系列国民帐户，投入输出，付款平衡和资产负债表数据集对模型进行经验校准，它使用农作物模型的农业预测，并在2018 - 2050年期间进行了模拟。我们表明，面对农业生产下降的无所作为的成本对于突尼斯来说是可怕的。我们发现，经济将面临高昂的失业率和越来越高的疾病，内部和外部的宏观经济失衡以及迫在眉睫的付款危机平衡，尤其是在未来几十年中全球粮食疗法持续较高的情况下。然后，我们模拟了决策者设想的两个可能的适应情况，并表明对水资源的适应性投资，提高生产水的效率以及公共，投资驱动的大型推动力可以使经济从长远来看使经济重新恢复可持续的道路。
使用ML ...
该项目中提出的药物推荐系统利用机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）的协同作用，以提供针对药品干预的个性化和背景意见的建议。通过合并来自不同来源的数据，包括药物特性，医疗状况和患者评论，该系统建立了全面的知识库。初始数据预处理涉及高级NLP技术，促进情感分析并从非结构化的文本数据中提取有意义的见解。ML组件采用混合模型，结合了协作过滤和基于内容的过滤，从而确保了药物建议的准确性和个性化。用户界面的设计是为简单起见的，允许用户输入医疗信息和偏好，并由可视化工具支持，这些工具提供了详细的见解，以对推荐药物进行详细的见解。连续反馈回路可增强系统的适应性，并根据现实世界的反馈和用户体验发展。该项目表示医疗解决方案的前瞻性方法，利用ML和NLP创建动态和用户的药物推荐系统。
创伤性脑损伤相关的表观遗传变化和神经退行性疾病的风险
流行病学研究表明，创伤性脑损伤（TBI）增加了发展神经退行性疾病（NDS）的风险。但是，这种风险是基本不明的分子机制。TBI触发了广泛的表观遗传修饰。同样，诸如阿尔茨海默氏症或帕金森氏症之类的NDS与许多表观遗传变化有关。尽管表观遗传变化在TBI之后可能会持续存在，但如果这些修饰增加后来ND发育和/或痴呆症的风险，则尚未解决。我们简要回顾了与TBI相关的表观遗传变化，并指出了可能有助于某些修改的长期持久性的推定反馈回路。然后，我们专注于表明持续性TBI相关的表观遗传变化的证据可能有助于病理过程（例如，神经炎症），这可能有助于促进特定NDS的发展 - 阿尔茨海默氏病，帕金森氏病或慢性创伤性脑瘤。最后，我们讨论了可能有助于预防或延迟NDS开发的TBI疗法的可能方向。
第42页机器学习在气候变化中的作用...
抽象的气候变化提出了深远的全球挑战，要求准确的建模和预测以减轻其影响。传统气候模型通常会在气候系统的复杂性和非线性上挣扎，从而限制了它们捕获极端事件和动态反馈回路的能力。机器学习（ML）已成为一种变革性的工具，利用庞大而多样的数据集提高气候建模准确性并提供可行的见解。本综述探讨了ML在推进气候变化建模和预测中的作用，重点关注关键技术，例如监督学习，无监督的学习，深度学习和强化学习。我们检查了极端天气预测，温室气体监测，可再生能源优化以及气候模型区域降低的应用。尽管具有潜力，但ML仍面临挑战，例如数据偏见，模型可解释性和高度计算需求。通过将ML与传统方法相结合并促进跨学科的合作，该技术可以彻底改变气候科学，从而提供创新的解决方案，以理解和解决不断变化的气候的复杂性。
通过语言模型集成和关键场景生成增强自动驾驶培训
摘要 - 本文引入了关键，这是一个新型的自动驾驶汽车（AV）训练和测试的闭环框架。关键因其产生各种场景的能力而引人注目，重点是针对强化学习（RL）代理中确定的特定学习和性能差距的关键驾驶情况。该框架通过整合现实世界流量动态，驾驶行为分析，替代安全措施和可选的大语言模型（LLM）组件来实现这一目标。证明，数据生成管道和培训过程之间的封闭反馈回路的建立可以提高培训期间的学习率，提高整体系统性能以及增强安全弹性。使用近端策略优化（PPO）和HighwayEnV模拟环境进行的评估表明，随着关键案例生成和LLM分析的整合，表明了显着的性能改善，这表明Critic会提高AV系统的鲁棒性和简化关键场景的稳健性。这最终有助于加快AVENTENT的发展，扩大RL培训的一般范围，并改善对AV安全的验证工作。我们在https://github.com/ zachtian/critical
在存在噪声的情况下，保留变异量子本素层的对称性
量子计算机被认为是目前正在开发的最有前途的技术之一，它将有助于扩展科学发现的范围。这可以通过量子模拟[1]来实现，该量子模拟利用量子处理单元（QPU）的特性来模拟自然发生的量子力学系统。近任期设备范围内最流行的算法之一是变异量子eigensolver（VQE）[2-7]。该算法属于更一般的算法类别，称为混合变异量子算法[8-14]。这些算法的一般原理是使用量子和分类计算机之间的反馈回路来最大程度地减少预定的成本函数。该方法已应用于理论[15 - 27]和实验[2、3、5、12、28-31]的各种量化系统。在VQE的情况下，预定的函数是模拟汉密尔顿相对于QPU状态的期望值。此外，还可以使用多种技术来发现此类系统的更高激发态[6，32，33]。由于提出的噪声弹性，这些变异算法通常在近期设备中特别感兴趣。值得注意的是，参考。[4]证明了针对连贯错误和参考的噪声弹性。[34]证明了噪声弹性
利用光子的量子相干反馈控制
摘要 — 本文旨在研究由与波导耦合的腔量子电动力学 (cavity-QED) 系统的相干反馈控制引起的双光子动力学。在该装置中，腔中的二能级系统可以作为光子源，发射到波导中的光子可以在波导中传输和反射后多次与腔 QED 系统重新相互作用，在此过程中反馈可以调节进出腔的光子数量。我们在两种情况下分析了该相干反馈网络中双光子过程的动力学：波导和腔之间的连续模式耦合方案和离散周期模式耦合方案。这些耦合方案的不同之处在于它们的相对尺度和用于耦合的半透明镜的数量。具体而言，在连续模式耦合方案中，双光子态的产生受波导反馈回路长度以及波导与腔-QED系统之间的耦合强度的影响。通过调整波导长度和耦合强度，我们能够有效地产生双光子态。在离散周期模式耦合方案中，腔中的Rabi振荡可以稳定，并且波导中没有明显的双光子态。
摩尔imi-er
我想分享我关于微生物学领域将如何受到气候变化影响的一些想法。由于全球温度模式正在发生变化，因此，传染病的昆虫媒介会扩散到（目前）具有更温和气候的国家的风险。的确，这已经在南欧已经观察到，那里的亚洲老虎蚊子（Aedes balopictus）正在地中海盆地蔓延到法国和德国。白化病是许多病毒病原体的载体，包括引起寨卡病毒，黄热病，登革热和基孔肯纳的病原体。由于气候变化会引起生态系统的动荡，动物和人类更有可能混合，增加了新型病原体从动物到人类跳跃的风险。也有理由相信，随着大陆尺度上的建模，抗菌素的耐药性可能会在较高的温度下出现并更快地传播，同时考虑到包括温度在内的一系列变量，已经显示出温度与抗生素抗生素抗生素的细菌之间的相关性。最后，当北极区域的永久冻土开始融化时，产生强大的温室气甲烷的微生物将有一种非常真实的风险，这将导致灾难性的反馈回路。
通过有意行为同步增强人机协作能力
随着人工智能 (AI) 在医疗保健、交通、能源和军事应用等各个领域的普及，人机协作变得越来越重要。了解系统元素（人类和人工智能）之间的相互关系对于在团队成员能力范围内实现最佳结果至关重要。这对于设计更好的人工智能算法和寻找有利于人工智能与人类联合任务的场景也至关重要，这些场景可以利用两个元素的独特能力。在这项概念研究中，我们引入了有意行为同步 (IBS) 作为人类和人工智能之间的同步机制，以建立信任关系而不损害任务目标。IBS 旨在利用可以集成到人工智能算法中的心理学概念，在人工智能决策和人类期望之间创造一种相似感。我们还讨论了使用多模态融合在两个合作伙伴之间建立反馈回路的潜力。我们通过这项工作的目标是开启一种研究趋势，以探索在非人类成员团队之间部署同步的创新方法为中心。我们的目标是培养人类和人工智能之间更好的合作和信任意识，从而实现更有效的联合任务。